Digitap 的 Nageen Kommu 讨论金融科技创新、数据保护和政府政策
已发表: 2023-09-18在不断发展的金融科技创新领域，有一个名字引起了巨大的轰动——Digitap。 作为金融科技细分市场的 B2B SaaS 提供商，Digitap 专门为金融领域提供基于 API 的解决方案。
在最近的一次互动中，我们有幸与Digitap 首席执行官 Nageen Kommu 先生进行了交谈，他就其独特的财务风险管理和客户引导方法提供了宝贵的见解。
Kommu 先生阐述了他们对数据保护的坚定承诺，以及印度初创企业在 G20 的 Startup20 倡议后所获得的好处。 他强调了政府政策在促进像 Digitap 这样的初创公司在充满活力的印度金融科技市场中发展方面发挥的重要作用。
StartupTalky：大家早上好。 我是 Sayantan，很高兴向大家介绍今天的嘉宾，科技初创公司 Digitap 的首席执行官 Nageen Kommu 先生。 Digitap 专门利用人工智能和机器学习的力量，为金融科技公司和银行开发基于 API 的解决方案。 欢迎来到 StartupTalky，Kommu 先生。 你今天怎么样？
Kommu 先生：早上好，Sayantan。 我做得很好，谢谢你邀请我参加你的节目。 我的荣幸。
StartupTalky：非常高兴您能来到这里。 感谢您的时间。 我相信我们的对话会给观众带来启发。 让我们直接讨论问题。
Kommu 先生：当然可以。
StartupTalky：Digitap 的 AI 和 ML 算法在金融风险管理和客户引导方面有何独特之处？你们如何在市场上取得最高的成功率？
Kommu 先生：这是一个很好的问题，Sayantan。 Digitap 的方法围绕提供替代数据解决方案，这与传统的信用局评分不同。 传统上，银行和金融机构严重依赖局评分来评估客户的信用度。 如果客户的分数超过一定阈值，他们就会被批准获得贷款，如果没有，他们通常会被忽视。 然而，这种方法只迎合了前 1 亿印度用户，并没有考虑到那些分数低于 730 的用户，他们可能仍然是可靠的客户。 此外，大约 40% 的印度人口没有任何信用评分，因为他们从未申请过贷款或信用卡。
我们面临的挑战是在未来 4 亿的庞大客户群中区分好客户和坏客户。 我们通过关注替代数据源来实现这一目标，使我们的客户（包括非银行金融公司和银行）能够为这些客户提供承保。 关键是要确定使我们有别于竞争对手的独特数据源。 即使竞争对手最终迎头赶上，拥有对此类数据源的独占访问权也可以提供显着的初始优势。
下一个挑战是将这些来源的非结构化数据转换为结构化格式，这是大多数人工智能和机器学习公司都可以完成的步骤。 真正的区别在于从这些结构化数据构建有意义的模型。 这是我们的优势所在，也是我们区别于竞争对手的地方。 该过程涉及数据结构化和创建针对特定用例或结果的评分模型，以确保我们的结果脱颖而出。
就成功率而言，数据的可用性起着关键作用。 我们拥有的数据越多，我们的模型就越完善。 我们努力在识别独特的数据源和寻找愿意允许我们使用他们的数据来有效训练模型的客户之间取得平衡。 它通常涉及与冠军客户合作，提供激励措施，并利用他们的数据来微调我们的模型，然后再将其引入市场。
StartupTalky：感谢 Kommu 先生分享您对 Digitap 独特方法和成功因素的见解。 随着 2023 年《数字个人数据保护法》的实施，Digitap 计划如何有效保护客户数据？
Kommu 先生：当然可以，Sayantan。 2023 年《数字个人数据保护法》使与数据保护相关的几个方面成为焦点。 甚至在实施之前，帐户聚合器的概念就在 BFSI 领域获得了关注。 秉承这一概念，《数据保护法》反映了帐户聚合器生态系统中概述的许多原则。 它提供了有关如何获得客户同意、同意期限、授予同意的目的以及客户撤销同意的机制的指南。
在 Digitap，我们将自己视为数据处理器。 我们不存储数据； 我们代表我们的客户（数据受托人）处理它。 虽然可能没有针对数据处理者的具体准则，但我们自愿采用数据受托人遵循的相同政策和程序。 如果客户希望撤销同意，我们将确保根据该法案的要求删除数据。
该法案还涉及存储和传输过程中的数据安全。 在处理印度央行的外包规范时，我们已经建立了强大的安全机制，该规范要求印度境内的数据本地化。 我们定期对数据本地化和应用程序渗透测试进行审核，以确保我们的客户，尤其是受印度央行监管的客户，其数据的安全性和完整性。
由于我们不存储数据，因此我们的作用主要是处理，并且我们严格遵守这种区别。 鉴于金融数据的敏感性，西方对我们至关重要。
StartupTalky：Kommu 先生，谢谢您概述了您的数据保护方法以及遵守《数字个人数据保护法》的方法。 这在当今的数字环境中至关重要。 印度金融科技初创企业将如何从 G20 Startup 20 倡议中受益？您预计来自外国企业的竞争加剧是否会成为潜在挑战？
Kommu 先生：这绝对是一个在国际市场上展示自己的机会。 然而，在我看来，印度金融科技生态系统在创新方面远远领先于许多国家，尤其是西方国家。 您现在看到许多初创公司围绕账户聚合生态系统如雨后春笋般涌现，这是印度政府的旗舰举措之一。
现在，我们看到阿联酋和法国等国家正在采用我们的 UPI 生态系统。 因此，我们在一些技术和一些创新方面拥有优势，特别是在 Aadhaar、UPI 和账户聚合器等数字基础设施方面。 它实际上将帮助我们印度初创企业将这些举措带到国外，然后开始国际化。
印度生态系统或印度初创企业肯定会蓬勃发展的另一个地方是我们的国内市场，我们已经证明自己在满足大量市场方面非常有效。 印度的市场动态以大量的数量为特征，使我们能够微调我们的模型，特别是与人工智能和机器学习相关的模型。
虽然这些数量在阿联酋、巴黎甚至美国等地区可能不太容易获得，但从满足印度多样化和大容量市场中获得的经验使我们能够解决大规模用例并相应地完善模型。
此外，我相信贷款科技也有巨大的潜力。 我们自己发现这个领域在国际市场上有很大的吸引力。 这包括开发 LOS（贷款发放系统）解决方案、LMS（贷款管理系统）解决方案和承保解决方案。
虽然西方市场拥有支持承保的数字基础设施，但印度公司大规模开发的 LOS 和 LMS 解决方案仍然存在巨大需求，旨在为印度境内的广大客户群提供服务。
StartupTalky：那么，你认为谁占上风？ 印度公司还是外国公司？
Kommu 先生：在比较印度企业海外投资与进入印度的西方企业的潜力时，印度企业显然占据优势。 这完全是因为印度市场的复杂性和多样性，这对西方公司来说可能具有挑战性。
专门从事保险科技、贷款技术或支付解决方案的西方公司往往发现很难适应印度多样化的支付环境。 在印度，支付偏好多种多样，从支票等传统方式到完全依赖 UPI 的数字优先用户。 西方公司可能很难满足印度市场的多样化需求，包括 IMPS、NEFT、RTGS 等。
即使在贷款技术领域，西方公司也习惯于基于数字化数据进行承保，而印度则面临着一系列不同的挑战。 许多印度客户，尤其是三级和四级地区的客户，缺乏数字化的 KYC 文件或手机号码链接，因此需要独特的解决方案。 包括我们在内的印度公司已经通过创新来应对这些挑战。
由于市场的复杂性和金融科技创新的步伐，进入印度的西方公司经常面临困难。 例如，一家中国公司Advanced AI发现适应印度市场的复杂性和竞争具有挑战性。
另一方面，印度公司在迎合西方市场方面已有近20至25年的历史。 我们知道什么在西方市场有效，这种优势肯定会对我们有利。 20世纪90年代和2000年代初期，是外包时代，Infosys、Wipro、TCS蓬勃发展。 我相信这是一个外包复杂数据科学和 AI ML 解决方案的时代。 我认为，在美国或欧洲市场寻找这些解决方案的外包方面，我们有很大的发挥空间。
StartupTalky：Kommu 先生，感谢您对 Startup 20 计划如何影响印度金融科技初创企业以及外国参与者可能面临的潜在挑战的见解。 现在，当我们的讨论即将结束时，您能否分享一下您对促进印度初创企业发展的政府政策和支持的看法？
Kommu 先生：从历史上看，在金融科技领域，由于该行业的监管性质，政府的支持至关重要。 例如，从借贷技术的角度来看，当今每个用户的数字化旅程都与多年来制定的各种政府政策密切相关。
考虑一下 Aadhaar 法案的影响，该法案彻底改变了数字客户引导。 它消除了前往银行分行或为保险、银行开户或贷款提供实物文件的需要。 相反，在政府的努力下，用户可以通过 OTP 安全地提供其完整的 Aadhaar 详细信息。
此外，2006 年设立信用局等政府行动极大地加快了承保流程，使银行能够在几分钟甚至几秒钟内评估客户。 最近的印度央行法规，特别是与 UPI 和支付相关的法规，刺激了 Paytm 等公司的显着增长，以及 UPI 生态系统中初创企业的激增。 展望未来，政府的账户聚合计划将彻底改变数据共享并解决数据可用性挑战。
这些政府主导的举措大大减少了获得金融服务所需的时间。 就在几年前，在 10 分钟内开设银行账户或在 15 分钟内获得贷款还是不可想象的。 如今，即使在住房金融领域，一些客户也实现了 15 分钟的住房贷款审批周转时间，这一切都得益于政府的数字化政策。
此外，这些政策还推动了金融普惠。 此前，由于没有数字化访问，金融产品仅限于前 10 名或 5000 万客户。 现在，Groww 或 Zerodha 等应用程序使三四线城市的个人只需在家中使用手机即可在 15 分钟内投资股票。 金融包容性的增强是政府举措的直接结果。
StartupTalky：您对 Digitap 的未来计划是什么？
Kommu 先生：因此，随着账户聚合器的出现，我们确实认为，至少在印度，我们有一个巨大的机会来创建差异化的数据模型，这将有助于与贷款、营销和催收相关的多个用例。 无论是入职、承保还是收款付款，我们都看到了贷款领域本身整个价值链中数据驱动解决方案的巨大潜力，至少在短期内如此。
我们仍然认为存在需要解决的差距，这可以通过使用来自帐户聚合生态系统本身的数据来解决。 我们还看到了国际扩张的巨大潜力，尤其是在数据驱动模型方面。 在数据的利用方面，西方国家已经通过将数据交易的各个环节数字化来解决数据可用的问题，但我仍然认为他们的数据利用能力仍然存在差距。 我们可以利用这一点，这将是我们在国外市场的扩张计划。
StartupTalky：谢谢 Kommu 先生分享您的见解和未来计划。 显然，Digitap 处于金融科技创新的前沿，您对该行业的贡献是值得关注的。 我们祝愿您的努力继续取得成功。
先生。 Kommu：谢谢你，萨彦坦。 很高兴来到这里，我很高兴有机会分享我们的愿景和见解。
关于迪吉塔普
Digitap 通过其广泛的、基于数据的替代风险管理堆栈和高科技先进的 AI/ML 解决方案为金融机构提供支持，新时代互联网推动企业实现可靠、快速且 100% 合规的客户引导、自动化风险管理以及大数据启用风险分析和定制记分卡等服务。 该公司专有的机器学习算法和模块提供了市场上最高的成功率之一。 该团队与印度最大的数字贷款机构合作，汇集了金融科技产品和风险管理、管理咨询以及消费者零售/电子商务业务方面深厚而充满活力的经验。
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