Payment Asia首席數據分析師Toby Lam表示︰「商戶往往擅長推銷商品及服務，卻忽略了數據探勘的技巧。」

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只要得到適當的分析，對企業而言，數據將是他們的寶庫，因此每個商戶都應該建立一個專門進行數據分析的部門，可惜由於成本及商業模式，這個情況實際上並不常見。商戶往往擅長推銷商品及服務，卻忽略了數據挖掘的技巧。所以，他們需要一個第三方機構去處理收集所得的數據，而Payment Asia正正是一間提供專業數據分析方案的機構。

數據分析

Payment Asia除了為商戶提供支付方案，更會協助他們發展數碼營銷、網站及流動應用程式，成功為多間商戶增加網站瀏覽量，從而提高銷售量和交易率。對商戶而言，了解顧客及其消費行為均十分重要。

我們的專業團隊會根據商戶顧客的付款數據，進行深入的數據分析。例如，我們會根據消費者本身、相關業務及交易量，將顧客仔細歸類成不同組別。這些資訊能夠幫助商戶洞察消費趨勢，從而作出營銷活動及產品設計上的重要決定。

人工智能助理/機械人

全球共有超過41億人正使用通訊應用程式，而商戶亦因為聊天機械人而開拓商機 — 多個通訊平台如Facebook、WhatsApp、WeChat和Skype等均設有聊天機械人功能。

多項研究顯示，（i）65％的客戶偏好使用通訊應用程式與企業聯繫；（ii）50％的客戶偏好透過通訊應用程式完成交易；（iii）超過50％的客戶偏向選擇24小時年中無休營業的商戶。

尤其對於金融業而言，要處理大量來自不同渠道的客戶查詢絕對是一項挑戰。由客戶服務部門收集的數據未經過完整分析，無法提供企業所需的深入見解，因此企業亦無法進一步改善服務或產品的質素。為了增進與客戶的互動（尤其是金融行業的商戶），我們的數據分析團隊正在開發一個具備人工智能功能的客戶服務聊天機械人，將登陸多個渠道，24小時全天候回應客戶查詢。

情感分析

數據分析的另一種實用之處，特別適用於外匯或其他市場交易者，了解市場觀感對他們來說是至關重要，因為他們需要同時考慮自己和他人的意見。現時，我們的數據分析團隊正在開發一個人工智能情感分析監控系統，以實時分析金融消息、股票新聞及社交媒體。我們採用了最先進的自然語言處理（NLP）和深度學習，以訓練系統獲取情緒分數。目前系統的規模已足以處理大量數據，能夠根據情感分數指標，生成對金融分析有所作用的關鍵字，當中的資料將有助交易者評估市場情況。