Benötigt Ihr FinTech-Geschäft Datenanalyse-Outsourcing?

„Daten sind alles“ ist ein etabliertes Klischee und das nicht nur in der FinTech- oder Finanzdienstleistungsbranche, sondern in jedem möglichen Geschäft. Aber die wirkliche Stärke liegt in der Fähigkeit, Rohdaten zu verarbeiten, um greifbare, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Was würde es für Ihr FinTech-Unternehmen bedeuten, jedes noch so kleine Datenelement nahezu augenblicklich verarbeiten und dazu nutzen zu können, das Kundenerlebnis zu verbessern und bessere Produkte schneller als Ihre Mitbewerber zu entwickeln? Das macht Data Analytics mit Ihrem Unternehmen.

Seit FinTech Zeuge der digitalen Transformation wurde, haben Unternehmen Erkenntnisse aus Datenanalyseberichten effizient genutzt, um Kundenabwanderungen zu stoppen, Unfälle zu verhindern und Finanzbetrug und -ausfälle vorherzusagen und zu stoppen. Dank Big Data hat FinTech seine Geschäftstätigkeit durch moderne Technologien wie das Internet der Dinge (IoT) , Blockchain und künstliche Intelligenz/Maschinelles Lernen (AI/ML) sowie Smart Data Discovery erweitert. Diese Anwendungen sind die Hauptgründe für KMUs und Unternehmen, die Auslagerung von Datenanalysen bevorzugen.

Outsourcing ist eine kosteneffiziente Strategie, die Start-ups, KMUs und etablierte Unternehmen dabei unterstützt, den täglichen Betrieb effektiv zu verwalten, indem sie Analyseexpertise nutzen und Daten mit ihrer Marke kuratieren. Im letzten Teil unseres Artikels werden wir die Vor- und Nachteile des Outsourcings von Datenanalysen erörtern und erläutern, wie Ihr FinTech-Unternehmen Datenverwaltungsdienste auslagern kann.

Lassen Sie uns zunächst einen umfassenderen Blick auf die Rolle von Big Data Analytics in FinTech werfen .

Die Rolle von Big Data in FinTech

Die FinTech-Branche wächst mit einer CAGR von 6 % und wird voraussichtlich bis 2025 28529,29 Milliarden US-Dollar erreichen . Die zunehmende Nutzung mobiler Geräte hat dazu beigetragen, dass immer mehr Kunden FinTech-Produkte und -Dienstleistungen der einen oder anderen Art nutzen. Da diese Interaktionen und Nutzungsmuster im Laufe der Zeit gespeichert werden, haben die Benutzer jede Sekunde einen exponentiellen Anstieg der erzeugten Daten.

Dies stellt für die meisten FinTech-Unternehmen sowohl Herausforderungen als auch Chancen dar.

Wenn Ihr FinTech-Unternehmen nicht in der Lage ist, diese riesigen Datenmengen zu nutzen, um Ihre Kunden zu bedienen, stehen Sie vor dem Scheitern. Andererseits können fortschrittliche Datenanalyse- und Smart Data Discovery-Funktionen Wunder für Ihre FinTech-Organisationen bewirken.

Laut einer Umfrage erwarten über 66 % Ihrer Verbraucher, dass Sie ihre Erwartungen verstehen, und das sogar noch mehr in der FinTech-Branche. Tatsächlich fordern 71 % der FinTech-Nutzer jetzt flexiblere Reisen mit Multi-Channel-Interaktionen.

Wenn Sie über die erforderliche Data Analytics-Infrastruktur verfügen, können Sie diese Daten verwenden, um maßgeschneiderte Produkte und Funktionen für Ihre Kunden zu erstellen.

Kurz gesagt, (Big) Data in FinTech kann helfen:

• Mit einer besseren Kundensegmentierung, um kundenorientiertere Produkte und Dienstleistungen bereitzustellen
• Festigen Sie Ihre Betrugserkennungs- und Risikomanagementprotokolle
• Optimieren Sie Ihre Betriebsleistung und senken Sie gleichzeitig die Kosten
• Herausragend durch genaue Vorhersage des Kundenverhaltens und Erstellung anspruchsvoller Risikobewertungen
• Nutzung von Verbraucherdaten zur Bereitstellung agiler digitaler Lösungen

Dies bringt uns zu unserer folgenden Diskussion: Wie kann Ihr FinTech-Unternehmen Erkenntnisse aus der Datenanalyse auf den täglichen Betrieb anwenden?

Anwendungen und Anwendungsfälle von (Big) Data Analytics in FinTech

Die Anwendungsfälle von Big Data in Online-Banken, FinTech-Startups und alteingesessenen Finanzinstituten beschränken sich nicht nur darauf, Daten in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln. Sie können Big Data Analytics im FinTech- Geschäft für eine Vielzahl von Zwecken aktiv nutzen. Werfen wir einen Blick auf einige Anwendungen und Anwendungsfälle, bei denen die Kombination von Big-Data-Analysen mit modernen Technologien Ihrem FinTech-Geschäft zugute kommt.

1. Big Data in der Versicherung

Traditionell haben sich Versicherungsunternehmen auf statistische und demografische Daten verlassen, die nicht mehr relevant sind. Sie mussten ihre Policen manuell auspreisen und verpassten erhebliche finanzielle Möglichkeiten. Moderne Versicherungsinstitute nutzen Big Data voll aus , um risikoarme Versicherungsangebote zu erstellen.

Als Referenz verwenden viele Kfz-Versicherungsunternehmen vor Ort erhobene Daten und Verkehrsunfallstatistiken, um das Risiko einzuschätzen und ihre Policenangebote anzupassen.

2. Big Data Analytics im digitalen Zahlungsverkehr

FinTech nutzt aktiv Big Data und maschinelles Lernen zur Betrugserkennung und Sicherheitskontrolle. Der jüngste digitale Transformationstrend im Online-Zahlungsverkehr ist die Verschmelzung der Zahlungsabwicklung mit dem Verkauf, bei dem Benutzer innerhalb von Sekunden Kredite erhalten können. Der Online-Mechanismus kombiniert maschinelle Lernalgorithmen und Big Data, um das Risiko und die Höhe des für den Kunden verfügbaren Kredits zu bewerten. Dies hat nachweislich zu höheren Konversionsraten für verschiedene FinTech-Unternehmen geführt.

Als Referenz zielen verschiedene Finanzzahlungsunternehmen auf junge Berufstätige ab und helfen ihnen, Finanzen effektiv und sicher zu investieren, zu sparen und zu verwalten.

3. Big-Data-Technologie in Immobilien

Um mehr mit einer höheren Marge zu verkaufen, brauchen Immobilien eine kontinuierliche Marktbeobachtung, eine dynamische Preisgestaltung und umfassende Informationen zu Immobilien. Dazu gehört die Erfassung von Daten aus verschiedenen Quellen und die Anwendung von Datenanalysen, um den richtigen Kunden die richtigen Angebote zu unterbreiten. Big-Data-Analysen helfen Ihnen daher, das Risiko von Zahlungsausfällen von Kunden zu minimieren.

4. Big Data in der Kreditvergabe

KI-Modelle und Big-Data-Analysen können in der Mikrofinanzierung und anderen Kreditgeschäften in großem Umfang eingesetzt werden, um Kreditdarlehen einem breiteren Publikum zugänglich zu machen. Das bringt Ihnen zwei Vorteile. Erstens würde Ihr FinTech-Geschäft die finanzielle Inklusion in Ihrer Zielgruppe fördern, und zweitens würde die Kreditaufnahme zu höheren Einnahmen für Ihr FinTech-Geschäft führen.

Darüber hinaus kurbelt die breitere Zugänglichkeit von Sofortkrediten die Wirtschaft an und hilft anderen Unternehmen, dynamisch zu wachsen.

5. Predictive Data Analytics in der Vermögensverwaltung

Die Vermögensverwaltung ist ein Bereich, in dem prädiktive Datenanalysen eingesetzt werden könnten, um die Lücke zwischen Geschäftserwartungen und Kundenerwartungen zu schließen. Die aufschlussreichen Kundendaten können verwendet werden, um umfassendere Kundenprofile zu erstellen. Daten helfen auch bei der Kundenbindung; Als Referenz können Sie maßgeschneiderte Angebote für verschiedene demografische Merkmale erstellen, die von College-Darlehen bis hin zu Altersvorsorgeplänen reichen.

Nicht nur das, Predictive Data Analytics hilft bei einer besseren Kundensegmentierung, hilft bei der Bereitstellung kundenorientierterer Produkte und Dienstleistungen und optimiert den Betrieb. Dies ist wahrscheinlich der Grund, warum Unternehmen jeder Größenordnung und Größe Datenanalysedienste nutzen, um ihren gesamten Kundenprozess zu verbessern.

Da wir nun wissen, wie wichtig Erkenntnisse aus der Datenanalyse für Ihr FinTech-Geschäft sein können, sehen wir uns an, warum Sie diese Datenverwaltungsdienste auslagern sollten.

Warum benötigt Ihr FinTech-Geschäft Datenanalyse-Outsourcing?

Effektive Datenanalyse erfordert modernste Technologie, die speziell auf die Geschäftsanforderungen Ihrer FinTech-Organisation zugeschnitten ist. Aber wenn Sie immer noch nicht sicher sind, wie das Auslagern von Technologie für die Datenanalyse helfen kann, sind diese Punkte für Sie:

1. Zugang zu Fachwissen:

Als Finanzdienstleistungs- oder FinTech-Unternehmen verstehen Sie die Nuancen der Bereitstellung außergewöhnlicher Dienstleistungen in Ihrem Bereich. Die Suche nach dem erforderlichen technischen Fachwissen der Datenanalyse erspart Ihnen die Mühe, mit wenig oder gar keiner Erfahrung in eine völlig andere Branche einzusteigen.

2. Kosteneffizienz:

Es ist eine Tatsache, dass Outsourcing mit damit verbundenen Vorteilen wie Geldeinsparungen und schnellerer Projektabwicklung einhergeht. Das Outsourcing von Datenanalysen ist nicht anders. Ihr FinTech-Unternehmen kann mit Big Data Outsourcing immense Betriebskosten einsparen , da das Team die Verantwortung für den technischen Teil des Geschäfts übernimmt. Dies reduziert auch die Gemeinkosten wie Sozialversicherungssteuer und Zahlungen, die mit dem Halten eines internen Entwicklungsteams verbunden sind.

3. Skalierbarkeit:

Das Outsourcing von Datenanalysen im FinTech-Bereich bietet Ihnen die erforderliche Anpassungsfähigkeit, Geschwindigkeit und Agilität, die Sie benötigen, um Ihre Konkurrenz zu übertreffen. Dieser Faktor ermöglicht Ihnen nicht nur einen reibungslosen Entwicklungsprozess, sondern verhilft Ihrem Unternehmen durch Stabilität auch zu langfristiger globaler Reichweite.

4. Vielzahl von Entwicklungsprodukten:

Wenn Sie Ihre Geschäftsdatenanforderungen und -ziele auslagern, besteht eine höhere Wahrscheinlichkeit, dass Ihr ausgelagertes Team Ihnen mehr als eine Lösung bietet. Es ist einfacher, die praktikabelste Lösung inmitten einer Vielzahl zuverlässiger Ergebnisse zu wählen.

5. Maßgeschneiderte Datenanalyselösungen:

Die gesamte Finanzbranche ist auf Datenerhebung und -analyse ausgerichtet . Durch die Auslagerung von Finanzanforderungen erhalten Sie Zugang zu maßgeschneiderten FinTech-Softwarelösungen , die ihnen helfen, Kundenmusterdaten gründlich zu analysieren. Die Softwarelösungen führen zu Umsatzsteigerungen und fördern die Kundenbindung. Auf diese Weise können Sie jeden Interessenten sorgfältig überwachen, von der Kreditwürdigkeit bis zum Kaufverhalten der Benutzer.

Außerdem ist es wahrscheinlicher, dass Outsourcing-Unternehmen für Datenanalysen auf jedes kleine Detail Ihrer Geschäftsanforderungen reagieren. Jeder geschäftliche Aspekt hat jedoch seine eigenen Vor- und Nachteile. Wie wäre es, wenn wir auch einige der wichtigsten Vor- und Nachteile des Big-Data-Outsourcing behandeln?

Vor- und Nachteile des Outsourcings der Datenanalyse

Als Inhaber eines Fintech-Unternehmens müssen Sie beim Outsourcing von Technologie nicht nur die großen Chancen, sondern auch die möglichen Risiken berücksichtigen. Die richtige Kenntnis der Vor- und Nachteile ermöglicht es Ihnen, das Bild genauer einzuschätzen.

Vorteile des Outsourcings von Datenanalysen in FinTech

Kompetente Talente anziehen

Das von Ihnen ausgelagerte Tech-Team ist ein erfahrener Fachmann auf seinem Gebiet. Sie werden eher mit den hochspezialisierten Aufgaben und Geschäftsanforderungen fertig, die für Ihre FinTech-Entwicklung entscheidend sind. Darüber hinaus legt eine Studie nahe, dass ausgelagerte Mitglieder um 41 % zuverlässiger sind, wenn es darum geht, zeitnahe Ergebnisse zu liefern. Dies zeigt nichts als ein kompetentes Team, das für Sie arbeitet.

Zugriff auf die besten Technologien und Praktiken

Die meisten FinTech-Startups und -Unternehmen können es sich nicht leisten, ihrem Datenmanagementteam die neueste Technologie zur Verfügung zu stellen. Effizient wäre ein zuverlässiges Outsourcing-Unternehmen, das Datenanalysedienste anbietet, in aktuellen Technologien und Praktiken kompetent, da sein Hauptziel darin besteht, Ihnen die am besten geeignete Lösung anzubieten.

Fokus auf kundenorientierte Dienstleistungen

Moderne Kunden erwarten von Unternehmen, dass sie ihre Erwartungen, Bedürfnisse und Anforderungen verstehen. Ein ausgelagertes Team stützt sich in erster Linie auf Kundenforschungsdaten und setzt tiefgreifende ganzheitliche Strategien durch, um ein Produkt zu entwickeln, das die Bedürfnisse der Benutzer aus jedem Blickwinkel anspricht. Dies hilft Ihnen, kundenorientiertere Services und Lösungen bereitzustellen.

Neue Möglichkeiten

Innovative Technologien bieten Finanzinstituten enorme Chancen und Vorteile.

Dazu gehören Echtzeit-Zahlungsverarbeitung, Cloud Computing , Vermögenstechnologie, Kryptowährungen, Blockchain, Chatbots, erweiterte Analysen usw. Stellen Sie sich die Anzahl der Lösungen vor, die Sie mit diesen Technologien für Ihr Unternehmen nutzen können. Auf diese Weise ist das Outsourcing von Technologie ein sinnvoller Vorteil, um solche neuen Technologien zu erforschen und einen neuen Spielraum für Ihr Finanzunternehmen zu schaffen.

Nachteile des Outsourcings von Datenanalysen im Fintech-Bereich

Es gibt keine größeren Nachteile beim Outsourcing von Datenanalysen, außer ein paar Faktoren, die überwunden werden können.

Geschäftsziele missverstanden

Ihr FinTech-Geschäft kann mit Nuancen verbunden sein, die mit Ihrem ausgelagerten Team geklärt werden müssen. Die richtige Lösung besteht darin, einen Service zu wählen, der auf Ihr spezifisches Branchengeschäft spezialisiert ist.

Informationsleck

Es ist von größter Bedeutung sicherzustellen, dass Ihr Datenanalyse-Outsourcing-Unternehmen Ihre Daten schützt und vor unbefugtem Zugriff schützt. Dies kann durch den Abschluss einer Geheimhaltungsvereinbarung mit dem Unternehmen geregelt werden.

Dies bringt uns zu unserem letzten Segment;

Wie wählt man das richtige FinTech-Entwicklungs-Outsourcing-Unternehmen aus?

Das Outsourcing von FinTech-Anforderungen ist heute mehr eine Notwendigkeit als nur eine Option. Wenn Sie schon dabei sind, ist es wichtig zu verstehen, wie Sie die Datenanalyse auslagern können . Nachfolgend finden Sie einige wichtige Tipps, die Sie beim Outsourcing beachten sollten.

1. Berufserfahrung

Dabei kommt es vor allem auf die verlässliche Erfahrung in der Entwicklung hochwertiger FinTech-Lösungen an. Notieren Sie sich frühere FinTech-Projekte, an denen das Unternehmen gearbeitet hat, und deren Erfolgsquote. Das Portfolio des ausgelagerten Unternehmens muss zuverlässige Services, einfache Integrationen und Wartung von Datenanalyselösungen gewährleisten.

2. Sicherheit

Sicherheitsidentifikation und -authentifizierung sind ein weiterer kritischer Faktor, der beim Outsourcing von FinTech-Datenanalyseanforderungen zu berücksichtigen ist. FinTech ist ein Bereich, der große Präzision und Sicherheit bei allen Vorgängen und Daten erfordert. Stellen Sie daher sicher, dass Ihr ausgelagertes Team Sicherheit priorisiert und nicht nachträglich.

3. Risikominderung

Risikomanagement ist ein primärer Entscheidungsfindungsplan, um Risiken zu bewerten, zu identifizieren und zu überwinden, um mögliche Verluste zu minimieren. Nicht zu vergessen, dass Ihre Geschäftsdaten auf dem Spiel stehen würden; Stellen Sie daher sicher, dass Ihr ausgelagertes Team mit einem Backup-Plan bereit ist, nur für den Fall, dass Ihr primärer Entwicklungsplan fehlschlägt.

[ Lesen Sie auch : Wie kann ein Finanzdienstleistungsunternehmen widerstandsfähig gemacht werden? ]

Wie kann Appinventiv Ihnen mit FinTech-Datenanalyselösungen helfen?

Da der Outsourcing-Markt für Big-Data-Analysen im FinTech-Bereich immer beliebter wird, kann man mit Sicherheit davon ausgehen, dass er bald zur Lebensader prominenter Startups und Unternehmen werden wird. Mit Hilfe von Big Data wird Ihre FinTech-Organisation besser darin sein, Kunden einen nahtlosen Service auf allen Kanälen zu bieten. Im Laufe mehrerer Jahre der Entwicklung hat Appinventiv erfolgreich Datenverwaltungslösungen bereitgestellt.

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