هل يحتاج عملك في مجال التكنولوجيا المالية إلى الاستعانة بمصادر خارجية لتحليل البيانات؟

"البيانات هي كل شيء" هي عبارة مبتذلة راسخة وليس فقط في مجال التكنولوجيا المالية أو الخدمات المالية ولكن في كل الأعمال التجارية الممكنة. لكن القوة الحقيقية تكمن في القدرة على معالجة البيانات الخام لإنتاج رؤى ملموسة وقابلة للتنفيذ. ماذا يعني أن تكون شركة FinTech لديك قادرة على معالجة كل جزء صغير من البيانات بشكل فوري تقريبًا واستخدامها لتحسين تجربة العملاء وبناء منتجات أفضل بشكل أسرع من منافسيك؟ هذا ما تفعله تحليلات البيانات لعملك.

منذ أن شهدت FinTech التحول الرقمي ، استفادت الشركات بكفاءة من الرؤى المكتسبة من خلال تقارير تحليلات البيانات لوقف اضطراب العملاء ، ومنع الحوادث ، والتنبؤ بالاحتيال والفشل المالي ووقفهما. بفضل البيانات الضخمة ، وسعت FinTech عملياتها باستخدام التقنيات الحديثة مثل إنترنت الأشياء (IoT) ، و Blockchain ، والذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي (AI / ML) ، واكتشاف البيانات الذكية. هذه التطبيقات هي الأسباب الرئيسية للشركات الصغيرة والمتوسطة والشركات لتفضيل الاستعانة بمصادر خارجية لتحليل البيانات.

الاستعانة بمصادر خارجية هي استراتيجية فعالة من حيث التكلفة تساعد الشركات الناشئة والشركات الصغيرة والمتوسطة والمؤسسات القائمة على إدارة العمليات اليومية بفعالية من خلال الاستفادة من الخبرة التحليلية وتنظيم البيانات مع علامتها التجارية. سنناقش إيجابيات وسلبيات الاستعانة بمصادر خارجية لتحليل البيانات وكيف يمكن لأعمالك في مجال التكنولوجيا المالية الاستعانة بمصادر خارجية لخدمات إدارة البيانات في الجزء الأخير من مقالتنا.

أولاً ، دعنا نلقي نظرة أوسع على دور تحليلات البيانات الضخمة في FinTech .

دور البيانات الضخمة في التكنولوجيا المالية

ينمو قطاع التكنولوجيا المالية بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 6٪ ومن المتوقع أن يصل إلى 28529.29 مليار دولار بحلول عام 2025 . ساهم الاستخدام المتزايد للأجهزة المحمولة في زيادة عدد العملاء الذين يستخدمون منتجات وخدمات FinTech من نوع أو آخر. نظرًا لأنه يتم تخزين التفاعلات وأنماط الاستخدام هذه بمرور الوقت ، فإن المستخدمين لديهم زيادة هائلة في البيانات التي يتم إنتاجها كل ثانية.

وهذا يمثل تحديات وفرصًا لمعظم شركات التكنولوجيا المالية.

إذا كان عملك في مجال التكنولوجيا المالية يفتقر إلى القدرة على استخدام هذا الكم الهائل من البيانات لتلبية احتياجات عملائك ، فأنت تستعد للفشل. من ناحية أخرى ، يمكن لتحليلات البيانات المتقدمة وإمكانيات اكتشاف البيانات الذكية أن تفعل المعجزات لمؤسسات FinTech الخاصة بك.

وفقًا لاستطلاع رأي ، يتوقع أكثر من 66٪ من المستهلكين أن تفهم توقعاتهم ، بل وأكثر من ذلك ، في مجال التكنولوجيا المالية. في الواقع ، يطالب 71٪ من مستخدمي FinTech الآن برحلات أكثر مرونة مع تفاعلات متعددة القنوات.

إذا كانت لديك البنية الأساسية المطلوبة لتحليلات البيانات ، فيمكنك استخدام هذه البيانات لإنشاء منتجات وميزات مخصصة لعملائك.

باختصار ، يمكن أن تساعد البيانات (الكبيرة) في FinTech في:

• مع تقسيم أفضل للعملاء لتقديم المزيد من المنتجات والخدمات التي تركز على العملاء
• تعزيز كشف الاحتيال وبروتوكولات إدارة المخاطر
• قم بتحسين الأداء التشغيلي مع تقليل التكاليف
• تميز عن طريق التنبؤ الدقيق بسلوك العملاء وإجراء تقييمات متطورة للمخاطر
• استخدام بيانات المستهلك لتوفير حلول رقمية رشيقة

يقودنا هذا إلى مناقشتنا التالية ، كيف يمكن لأعمالك في مجال التكنولوجيا المالية تطبيق رؤى تحليلات البيانات على العمليات اليومية؟

تطبيقات وحالات استخدام تحليلات البيانات (الكبيرة) في FinTech

لا تقتصر حالات استخدام البيانات الضخمة في البنوك عبر الإنترنت والشركات الناشئة في مجال التكنولوجيا المالية والمؤسسات المالية العريقة على تحويل البيانات إلى رؤى قيمة. يمكنك استخدام تحليلات البيانات الضخمة بنشاط في مجال التكنولوجيا المالية لمجموعة واسعة من الأغراض. دعنا نلقي نظرة على بعض التطبيقات ونستخدم الحالات التي يفيد فيها إقران تحليلات البيانات الضخمة مع التقنيات الحديثة أعمالك في مجال التكنولوجيا المالية.

1. البيانات الضخمة في التأمين

تقليديا ، اعتادت شركات التأمين الاعتماد على البيانات الإحصائية والديموغرافية التي لم تعد ذات صلة. كان عليهم أن يخضعوا للتسعير اليدوي لسياساتهم وتفويت فرص مالية كبيرة. تستفيد مؤسسات التأمين الحديثة استفادة كاملة من البيانات الضخمة لإنشاء عروض تأمين منخفضة المخاطر.

كمرجع ، تستخدم العديد من شركات التأمين على السيارات البيانات الميدانية وإحصاءات حوادث الطرق لتقدير المخاطر وتعديل عروض السياسة الخاصة بهم.

2. تحليلات البيانات الضخمة في المدفوعات الرقمية

تستخدم FinTech البيانات الضخمة والتعلم الآلي بنشاط لأغراض الكشف عن الاحتيال ومراقبة الأمان. يتمثل أحدث اتجاه للتحول الرقمي في المدفوعات عبر الإنترنت في دمج معالجة الدفع مع المبيعات ، حيث يمكن للمستخدمين الحصول على قروض في غضون ثوانٍ. تجمع الآلية عبر الإنترنت بين خوارزميات التعلم الآلي والبيانات الضخمة لتقييم المخاطر ومقدار الائتمان المتاح للعميل. وقد ثبت أن هذا يحقق معدلات تحويل أعلى للعديد من مؤسسات التكنولوجيا المالية.

كمرجع ، تستهدف العديد من شركات الدفع المالي المهنيين الشباب وتساعدهم على الاستثمار والادخار وإدارة التمويل بشكل فعال وآمن.

3. تكنولوجيا البيانات الضخمة في العقارات

من أجل بيع المزيد بهامش أعلى ، تحتاج العقارات إلى مراقبة مستمرة للسوق ، وتسعير ديناميكي ، ومعلومات شاملة عن العقارات. يتضمن ذلك التقاط البيانات من مصادر مختلفة وتطبيق تحليلات البيانات لتقديم العروض المناسبة للعملاء المناسبين. لذلك ، تساعدك تحليلات البيانات الضخمة على تقليل مخاطر تخلف العملاء عن السداد.

4. البيانات الضخمة في الإقراض

يمكن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي وتحليلات البيانات الضخمة على نطاق واسع في التمويل الأصغر وأعمال الإقراض الأخرى لإتاحة القروض الائتمانية لجمهور أوسع. هذا يجلب لك فائدتين. أولاً ، سيعمل عملك في مجال التكنولوجيا المالية على تعزيز الشمول المالي في جمهورك المستهدف ، وثانيًا ، سيؤدي اعتماد القرض إلى زيادة الإيرادات لأعمالك في مجال التكنولوجيا المالية.

علاوة على ذلك ، فإن إمكانية الوصول الأوسع إلى القروض الفورية تعزز الاقتصاد وتساعد الشركات الأخرى على النمو بشكل ديناميكي.

5. تحليلات البيانات التنبؤية في إدارة الثروات

إدارة الثروات هي أحد المجالات حيث يمكن استخدام تحليلات البيانات التنبؤية لسد الفجوة بين توقعات الأعمال وتوقعات العملاء. يمكن استخدام بيانات العملاء الثاقبة لإنشاء ملفات تعريف عملاء أكثر شمولاً. تساعد البيانات أيضًا في الاحتفاظ بالعملاء ؛ كمرجع ، يمكنك تقديم عروض مخصصة لمختلف الفئات السكانية التي تتراوح من قروض الكلية إلى خطط التقاعد.

ليس هذا فقط ، تساعد تحليلات البيانات التنبؤية في تقسيم العملاء بشكل أفضل ، وتساعد على تقديم المزيد من المنتجات والخدمات التي تركز على العملاء ، وتحسن العمليات. ربما يكون هذا هو السبب في أن المؤسسات على اختلاف أحجامها وأحجامها تستفيد من خدمات تحليل البيانات لتعزيز عملية العملاء بأكملها.

الآن بعد أن عرفنا مدى أهمية رؤى تحليلات البيانات لأعمالك في مجال التكنولوجيا المالية ، دعنا نرى لماذا يجب عليك الاستعانة بمصادر خارجية لخدمات إدارة البيانات هذه.

لماذا يحتاج عملك في مجال التكنولوجيا المالية إلى الاستعانة بمصادر خارجية لتحليلات البيانات؟

تحتاج تحليلات البيانات الفعالة إلى أحدث التقنيات المصممة خصيصًا لتلبية احتياجات العمل لمؤسستك FinTech. ولكن إذا كنت لا تزال غير متأكد من الكيفية التي يمكن أن تساعدك بها تكنولوجيا الاستعانة بمصادر خارجية لتحليل البيانات ، فهذه النقاط تناسبك:

1. الوصول إلى الخبرة:

أنت ، كخدمة مالية أو شركة في مجال التكنولوجيا المالية ، تفهم الفروق الدقيقة في تقديم خدمات استثنائية في مجالك. إن البحث عن الخبرة التقنية المطلوبة لتحليلات البيانات يوفر عليك عناء الدخول في مجال رأسي مختلف تمامًا مع خبرة قليلة أو معدومة.

2. الكفاءة من حيث التكلفة:

إنها حقيقة أن الاستعانة بمصادر خارجية تأتي مع فوائد مرتبطة مثل توفير الدولارات وتسليم المشروع بشكل أسرع. الاستعانة بمصادر خارجية لتحليل البيانات لا يختلف. يمكن أن توفر شركة FinTech الخاصة بك نفقات تشغيلية هائلة من خلال الاستعانة بمصادر خارجية للبيانات الضخمة نظرًا لأن الفريق يتحمل المسؤولية عن الجزء الفني من العمل. هذا يقلل أيضًا من التكلفة العامة مثل ضريبة الضمان الاجتماعي والمدفوعات المرتبطة بالحفاظ على فريق تطوير داخلي.

3. قابلية التوسع:

يمنحك التعهيد الخارجي لتحليلات البيانات في FinTech القدرة على التكيف والسرعة والرشاقة التي تحتاجها للتغلب على منافسيك. لا يسمح لك هذا العامل بالحفاظ على عملية تطوير سلسة فحسب ، بل يساعد أيضًا عملك على الوصول إلى نطاق عالمي على المدى الطويل من خلال توفير الاستقرار.

4. مجموعة متنوعة من منتجات التنمية:

عندما تقوم بالاستعانة بمصادر خارجية لمطالب وأهداف بيانات عملك ، فهناك احتمال أكبر أن يمنحك فريق الاستعانة بمصادر خارجية أكثر من حل واحد. من الأسهل اختيار الحل الأكثر قابلية للتطبيق وسط مجموعة متنوعة من النتائج الموثوقة.

5. حلول تحليل البيانات المصممة خصيصًا:

تم تأسيس صناعة التمويل بأكملها على جمع البيانات وتحليلها . من خلال الاستعانة بمصادر خارجية لمتطلبات التمويل ، يمكنك الوصول إلى حلول برمجيات FinTech المخصصة التي تساعدهم على تحليل بيانات عينة العملاء بدقة. تؤدي الحلول البرمجية إلى زيادة المبيعات وتعزيز ولاء العملاء. بهذه الطريقة ، يمكنك مراقبة كل عميل محتمل بعناية ، بدءًا من درجات الائتمان وحتى أنماط شراء المستخدمين.

إلى جانب ذلك ، من المرجح أن تستجيب شركات تعهيد تحليلات البيانات لكل التفاصيل الصغيرة في طلب عملك. ومع ذلك ، فإن كل جانب من جوانب الأعمال يأتي مع مجموعة من الإيجابيات والسلبيات الخاصة به. ماذا عن تغطية بعض الفوائد والعيوب الرئيسية للاستعانة بمصادر خارجية للبيانات الضخمة؟

إيجابيات وسلبيات الاستعانة بمصادر خارجية لتحليل البيانات

بصفتك مالكًا لأعمال التكنولوجيا المالية ، يجب أن تأخذ في الاعتبار ليس فقط الفرص العظيمة ولكن أيضًا المخاطر المحتملة عندما يتعلق الأمر بتكنولوجيا التعهيد. ستسمح لك المعرفة الصحيحة بالمزايا والعيوب بتقييم الصورة بشكل أكثر دقة.

إيجابيات الاستعانة بمصادر خارجية لتحليل البيانات في FinTech

استقطاب المواهب المختصة

سيكون الفريق التقني الذي تستعين بمصادر خارجية محترفًا ذا خبرة في مجاله. هم أكثر عرضة للتعامل مع المهام عالية التخصص ومتطلبات العمل الحاسمة في تطوير FinTech الخاص بك. ليس هذا فقط ، تشير إحدى الدراسات إلى أن الأعضاء الخارجيين أكثر موثوقية بنسبة 41٪ عندما يتعلق الأمر بتقديم النتائج في الوقت المناسب. هذا لا يظهر سوى فريق كفء يعمل من أجلك.

الوصول إلى أفضل التقنيات والممارسات

لا تستطيع معظم الشركات الناشئة والمؤسسات في مجال التكنولوجيا المالية تحمل تكاليف توفير أحدث التقنيات لفريق إدارة البيانات. بكفاءة ، ستكون شركة الاستعانة بمصادر خارجية موثوقة والتي تقدم خدمات تحليل البيانات مختصة في التقنيات والممارسات الحالية نظرًا لأن هدفها الأساسي هو تقديم الحل الأنسب لك.

ركز على الخدمات التي تتمحور حول العميل

يتوقع العملاء المعاصرون أن تفهم الشركات توقعاتهم واحتياجاتهم ومطالبهم. يعتمد فريق الاستعانة بمصادر خارجية بشكل أساسي على بيانات أبحاث العملاء ويفرض استراتيجيات شاملة متعمقة لتطوير منتج يستهدف احتياجات المستخدم من كل زاوية. يساعدك هذا في تقديم المزيد من الخدمات والحلول التي تركز على العملاء.

فرص جديدة

تمنح التقنيات المبتكرة فرصًا ومزايا هائلة لمؤسسات الأعمال المالية.

يتضمن ذلك معالجة الدفع في الوقت الفعلي ، والحوسبة السحابية ، وتكنولوجيا الثروة ، والعملات المشفرة ، و blockchain ، وروبوتات الدردشة ، والتحليلات المتقدمة ، إلخ. تخيل عدد الحلول التي يمكنك الاستفادة منها لعملك باستخدام هذه التقنيات. بهذه الطريقة ، تعد الاستعانة بمصادر خارجية للتكنولوجيا فائدة معقولة لاستكشاف مثل هذه التقنيات الجديدة وإنشاء نطاق جديد لمؤسستك المالية.

سلبيات الاستعانة بمصادر خارجية لتحليل البيانات في مجال التكنولوجيا المالية

لا توجد عيوب كبيرة في الاستعانة بمصادر خارجية لتحليل البيانات باستثناء بعض العوامل التي يمكن التغلب عليها.

سوء فهم أهداف العمل

قد يرتبط عملك في مجال التكنولوجيا المالية بالفروق الدقيقة التي تحتاج إلى توضيح مع فريق الاستعانة بمصادر خارجية. الحل الصحيح هو اختيار خدمة متخصصة في عملك الصناعي المحدد.

تسرب المعلومات

من الأهمية بمكان التأكد من أن شركة تعهيد تحليلات البيانات الخاصة بك تحمي بياناتك والضمانات ضد الوصول غير المصرح به. يمكن إدارة ذلك من خلال توقيع اتفاقية عدم إفشاء المعلومات مع الشركة.

هذا يقودنا إلى الجزء الأخير لدينا ؛

كيف تختار شركة التعهيد المناسب لتطوير التكنولوجيا المالية؟

الاستعانة بمصادر خارجية في مجال التكنولوجيا المالية أصبح الآن ضرورة أكثر من مجرد خيار. أثناء تواجدك فيه ، من الضروري فهم كيفية الاستعانة بمصادر خارجية لتحليلات البيانات . فيما يلي بعض النصائح الأساسية التي يجب وضعها في الاعتبار عند الاستعانة بمصادر خارجية.

1. خبرة العمل

العامل الأساسي الذي يجب مراعاته هو الخبرة الموثوقة في تطوير حلول التكنولوجيا المالية عالية الجودة. احتفظ بملاحظة عن مشاريع FinTech السابقة التي عملت عليها الشركة ومعدل نجاحها. يجب أن تضمن محفظة الشركة المستعينة بمصادر خارجية خدمات موثوقة ، وعمليات تكامل سهلة ، وصيانة حلول تحليل البيانات.

2. الأمن

يعد تحديد الأمان والمصادقة عاملاً هامًا آخر يجب مراعاته عند الاستعانة بمصادر خارجية لاحتياجات تحليلات بيانات FinTech. FinTech هو أحد المجالات التي تتطلب دقة وأمان كبيرين في جميع العمليات والبيانات. لذلك ، تأكد من أن فريق الاستعانة بمصادر خارجية يعطي الأولوية للأمان وليس كفكرة لاحقة.

3. تخفيف المخاطر

إدارة المخاطر هي خطة اتخاذ القرار الأولية لتقييم وتحديد والتغلب على المخاطر لتقليل الخسائر المحتملة. لا تنسى أن بيانات عملك ستكون على المحك ؛ ومن ثم ، تأكد من أن فريق الاستعانة بمصادر خارجية يجب أن يكون جاهزًا بخطة احتياطية ، فقط في حالة فشل خطة التطوير الأساسية الخاصة بك.

[ اقرأ أيضًا : كيف يمكن جعل أعمال الخدمات المالية مرنة؟ ]

كيف يمكن أن تساعدك Appinventiv في حلول تحليلات البيانات FinTech؟

مع استمرار اكتساب سوق تعهيد تحليلات البيانات الضخمة لشعبية في FinTech ، فمن الآمن أن نستنتج أنه قريبًا سيصبح شريان الحياة للشركات الناشئة والمؤسسات البارزة. بمساعدة البيانات الضخمة ، ستكون مؤسسة FinTech الخاصة بك أكثر مهارة في تزويد العملاء بخدمة سلسة على كل قناة. على مدى عدة سنوات من التطوير ، نجحت شركة Appinventiv في تقديم حلول إدارة البيانات.

يمكننا تقديم خدمات تحليل بيانات مخصصة لأعمالك في مجال التكنولوجيا المالية من الاستشارات التحليلية إلى تصور البيانات. تواصل معنا لمعرفة المزيد.