Кредитен модел, който работи отлично в България, не може просто да бъде копиран в Мексико или Кения. Това е основният извод, който Звезделин Стоянов, ръководител „Data Science“ в MFG, споделя пред Digitalk. MFG е финтех компания, започнала в България и Румъния, а днес работи и в Мексико, САЩ, Перу и Кения.
Защо данните „не говорят един език“
Моделите за кредитен риск и скоринг зависят силно от локалните данни. А те се различават по три начина:
- Наличност. В една държава има кредитно бюро с богата история, в друга почти няма.
- Тип. Някъде основен сигнал са банковите данни, другаде мобилните плащания.
- Правила за използване. Законите определят кои данни изобщо може да се ползват.
Затова за финтех компания първото предизвикателство при навлизане в нов пазар е достъпът до данни, а самото навлизане идва второ.
Подходът: първо данните, после моделът
Екипът на MFG първо проверява какви данни законно може да получи и какво разказват те за клиентите, и едва след това обсъжда конкретен модел. Според Стоянов честата грешка е да се пренесе модел, преди да се разбере логиката зад него.
Паралелът с международните сайтове
Същата грешка виждаме и при уеб проекти за няколко пазара. Сайтът се превежда, но не се адаптира. Ето какво обикновено се пропуска:
- Различно търсене. Хората в различните държави търсят една и съща услуга с различни думи. Директният превод на ключовите думи рядко работи.
- Различни правни изисквания. Информация за доставчика, бисквитки, поверителност и защита на потребителите се различават.
- Различни сигнали за доверие. Методи на плащане, куриери, валута и формат на адресите.
- Техническа структура. Отделни URL адреси за езиците, коректни hreflang връзки и canonical адреси.
Ако планирате многоезичен сайт или онлайн магазин, вижте подхода ни към многоезични сайтове. Свързано: защо структурираните данни станаха стратегически актив.
Източник на темата: Digitalk: Данните не говорят един език. Текстът е самостоятелен анализ на Penkov Studio.
