¿Su empresa FinTech necesita outsourcing de análisis de datos?

“Los datos lo son todo” es un cliché bien establecido y no solo en la industria FinTech o de servicios financieros, sino en todos los negocios posibles. Pero el poder real radica en la capacidad de procesar datos sin procesar para producir conocimientos tangibles y procesables. ¿Qué significaría para su negocio FinTech poder procesar cada pequeño dato casi instantáneamente y usarlo para mejorar la experiencia del cliente y crear mejores productos más rápido que sus competidores? Eso es lo que el análisis de datos le hace a su negocio.

Desde el momento en que FinTech fue testigo de la transformación digital , las empresas utilizaron de manera eficiente los conocimientos adquiridos a través de los informes de análisis de datos para detener la rotación de clientes, prevenir accidentes y predecir y detener el fraude y las fallas financieras. Gracias a los grandes datos, FinTech ha ampliado sus operaciones utilizando tecnologías modernas como Internet de las cosas (IoT) , Blockchain e inteligencia artificial/aprendizaje automático (AI/ML) , descubrimiento inteligente de datos. Estas aplicaciones son las principales razones por las que las pymes y las empresas prefieren la subcontratación de análisis de datos.

La subcontratación es una estrategia rentable que ayuda a las empresas emergentes, las pymes y las empresas establecidas a administrar de manera efectiva las operaciones diarias aprovechando la experiencia en análisis y seleccionando datos con su marca. Discutiremos los pros y los contras de externalizar el análisis de datos y cómo su empresa FinTech puede externalizar los servicios de gestión de datos en la última parte de nuestro artículo.

Primero, echemos un vistazo más amplio al papel del análisis de big data en FinTech .

El papel de Big Data en FinTech

La industria FinTech está creciendo a una CAGR del 6 % y se espera que alcance los $28 529 290 millones para 2025 . El mayor uso de dispositivos móviles ha contribuido a que cada vez más clientes utilicen productos y servicios FinTech de algún tipo u otro. Como estas interacciones y patrones de uso se almacenan con el tiempo, los usuarios tienen un aumento exponencial en los datos producidos cada segundo.

Esto presenta desafíos y oportunidades para la mayoría de las empresas FinTech.

Si su negocio FinTech carece de la capacidad de utilizar esta gran cantidad de datos para atender a sus clientes, se está preparando para el fracaso. Por otro lado, el análisis de datos avanzado y las capacidades de descubrimiento inteligente de datos pueden hacer maravillas para sus organizaciones FinTech.

Según una encuesta, más del 66% de tus consumidores esperan que entiendas sus expectativas, y más aún en la industria FinTech. De hecho, el 71% de los usuarios de FinTech ahora exigen viajes más flexibles con interacciones multicanal.

Si tiene la infraestructura de análisis de datos requerida, puede usar estos datos para crear productos y funciones personalizados para sus clientes.

En pocas palabras, (Big) Data en FinTech puede ayudar a:

• Con una mejor segmentación de clientes para ofrecer más productos y servicios centrados en el cliente
• Solidifique sus protocolos de detección de fraude y gestión de riesgos
• Optimice su rendimiento operativo mientras reduce los costos
• Sobresalga al pronosticar con precisión el comportamiento del cliente y producir evaluaciones de riesgo sofisticadas
• Uso de datos de consumidores para proporcionar soluciones digitales ágiles

Esto nos lleva a nuestra siguiente discusión, ¿cómo puede su empresa FinTech aplicar conocimientos de análisis de datos a las operaciones diarias?

Aplicaciones y casos de uso de (Big) Data Analytics en FinTech

Los casos de uso de big data en bancos en línea, nuevas empresas de FinTech e instituciones financieras establecidas desde hace mucho tiempo no se limitan solo a convertir datos en información valiosa. Puede utilizar activamente el análisis de big data en el negocio FinTech para una amplia gama de propósitos. Echemos un vistazo a algunas aplicaciones y casos de uso en los que combinar el análisis de big data con tecnologías modernas beneficia a su negocio FinTech.

1. Big data en seguros

Tradicionalmente, las compañías de seguros solían confiar en datos estadísticos y demográficos que ya no son relevantes. Tuvieron que pasar por la fijación de precios manual en sus pólizas y perder importantes oportunidades financieras. Las instituciones de seguros modernas aprovechan al máximo los grandes datos para crear ofertas de seguros de bajo riesgo.

Como referencia, muchas compañías de seguros de automóviles utilizan datos sobre el terreno y estadísticas de accidentes de tráfico para estimar el riesgo y ajustar sus ofertas de pólizas.

2. Análisis de big data en pagos digitales

FinTech utiliza activamente big data y aprendizaje automático para detectar fraudes y controlar la seguridad. La tendencia de transformación digital más reciente en los pagos en línea es la fusión del procesamiento de pagos con las ventas, donde los usuarios pueden obtener préstamos en segundos. El mecanismo en línea combina algoritmos de aprendizaje automático y big data para evaluar el riesgo y la cantidad de crédito disponible para el cliente. Esto ha demostrado traer tasas de conversión más altas a varias empresas FinTech.

Como referencia, varias compañías de pagos financieros se dirigen a jóvenes profesionales y los ayudan a invertir, ahorrar y administrar las finanzas de manera efectiva y segura.

3. Tecnología de big data en el sector inmobiliario

Para vender más con un mayor margen, los bienes raíces necesitan un monitoreo continuo del mercado, precios dinámicos e información completa sobre las propiedades. Esto incluye capturar datos de varias fuentes y aplicar análisis de datos para hacer las ofertas correctas a los clientes correctos. Por lo tanto, el análisis de big data lo ayuda a minimizar el riesgo de que los clientes no paguen.

4. Big data en préstamos

Los modelos de IA y el análisis de Big Data pueden usarse ampliamente en microfinanzas y otros negocios de préstamos para hacer que los préstamos crediticios estén disponibles para una audiencia más amplia. Esto le trae dos beneficios. Primero, su negocio FinTech promovería la inclusión financiera en su público objetivo y, segundo, la adopción del préstamo generaría mayores ingresos para su negocio FinTech.

Además, la accesibilidad más amplia de los préstamos instantáneos impulsa la economía y ayuda a otras empresas a crecer de forma dinámica.

5. Análisis predictivo de datos en gestión patrimonial

La gestión patrimonial es un área en la que el análisis predictivo de datos podría utilizarse para cerrar la brecha entre las expectativas comerciales y las expectativas de los clientes. Los datos detallados de los clientes se pueden utilizar para crear perfiles de clientes más completos. Los datos también ayudan con la retención de clientes; como referencia, puede hacer ofertas personalizadas para diferentes grupos demográficos que van desde préstamos universitarios hasta planes de jubilación.

No solo esto, el análisis predictivo de datos ayuda con una mejor segmentación de clientes, ayuda a ofrecer productos y servicios más centrados en el cliente y optimiza las operaciones. Esta es probablemente la razón por la cual las empresas de todas las escalas y tamaños aprovechan los servicios de análisis de datos para mejorar todo su proceso de atención al cliente.

Ahora que sabemos cuán importantes pueden ser los conocimientos de análisis de datos para su negocio FinTech, veamos por qué debería externalizar estos servicios de gestión de datos.

¿Por qué su negocio FinTech necesita subcontratación de análisis de datos?

El análisis de datos efectivo necesita tecnología de punta que esté hecha a medida para satisfacer las necesidades comerciales de su organización FinTech. Pero si aún no está seguro de cómo puede ayudar la subcontratación de tecnología para el análisis de datos, estos puntos son para usted:

1. Acceso a la experiencia:

Usted, como empresa de servicios financieros o FinTech, comprende el matiz de brindar servicios excepcionales en su dominio. Buscar la experiencia técnica requerida en análisis de datos le ahorra la molestia de ingresar a una vertical completamente diferente con poca o ninguna experiencia.

2. Rentabilidad:

Es un hecho que la subcontratación viene con beneficios asociados, como dólares ahorrados y una entrega de proyectos más rápida. La subcontratación de análisis de datos no es diferente. Su empresa FinTech puede ahorrar inmensos gastos operativos con la externalización de big data, ya que el equipo se responsabiliza de la parte técnica del negocio. Esto también reduce los gastos generales, como el impuesto a la seguridad social y los pagos asociados con el mantenimiento de un equipo de desarrollo interno.

3. Escalabilidad:

La subcontratación de análisis de datos en FinTech le otorga la adaptabilidad, la velocidad y la agilidad que necesita para superar a su competencia. Este factor no solo le permite mantener un proceso de desarrollo fluido, sino que también ayuda a su negocio a lograr un alcance global a largo plazo al proporcionar estabilidad.

4. Variedad de productos de desarrollo:

Cuando subcontrata sus demandas y objetivos de datos comerciales, existe una mayor probabilidad de que su equipo subcontratado le brinde más de una solución. Es más fácil elegir la solución viable más alta en medio de una variedad de resultados confiables.

5. Soluciones de análisis de datos a medida:

Toda la industria financiera se basa en la recopilación y el análisis de datos . Al externalizar los requisitos financieros, obtiene acceso a soluciones de software FinTech personalizadas que les ayudan a analizar minuciosamente los datos de muestra de los clientes. Las soluciones de software dan como resultado un aumento de las ventas y promueven la lealtad de los clientes. De esta manera, puede monitorear cada prospecto cuidadosamente, desde puntajes de crédito hasta patrones de compra de los usuarios.

Además, es más probable que las empresas de subcontratación de análisis de datos respondan a cada pequeño detalle en la demanda de su negocio. Sin embargo, cada aspecto comercial viene con su propio conjunto de pros y contras. ¿Qué tal si también cubrimos algunos de los principales beneficios y desventajas de la subcontratación de big data?

Pros y contras de externalizar el análisis de datos

Como propietario de una empresa fintech, debe tener en cuenta no solo las grandes oportunidades sino también los posibles riesgos cuando se trata de externalizar tecnología. El conocimiento adecuado de los méritos y deméritos le permitirá evaluar la imagen con mayor precisión.

Ventajas de subcontratar el análisis de datos en FinTech

Atraer talento competente

El equipo técnico que subcontrate será un profesional con experiencia en su área. Es más probable que se enfrenten a las tareas altamente especializadas y los requisitos comerciales cruciales en su desarrollo de FinTech. No solo esto, un estudio sugiere que los miembros subcontratados son un 41% más confiables cuando se trata de entregar resultados oportunos. Esto exhibe nada más que un equipo competente trabajando para usted.

Acceso a las mejores tecnologías y prácticas.

La mayoría de las nuevas empresas y empresas de FinTech no pueden permitirse proporcionar la última tecnología a su equipo de gestión de datos. De manera eficiente, una empresa de outsourcing confiable que ofrezca servicios de análisis de datos sería competente en las tecnologías y prácticas actuales, ya que su objetivo principal es ofrecerle la solución más adecuada.

Centrarse en los servicios centrados en el cliente

Los clientes modernos esperan que las empresas entiendan sus expectativas, necesidades y demandas. Un equipo subcontratado se basa principalmente en datos de investigación de clientes y aplica estrategias holísticas profundas para desarrollar un producto que aborde las necesidades del usuario desde todos los ángulos. Esto lo ayuda a brindar servicios y soluciones más centrados en el cliente.

Nuevas oportunidades

Las tecnologías innovadoras brindan enormes oportunidades y beneficios a las instituciones comerciales financieras.

Estos incluyen procesamiento de pagos en tiempo real, computación en la nube , tecnología de riqueza, criptomonedas, blockchain, chatbots, análisis avanzado, etc. Imagine la cantidad de soluciones que puede aprovechar para su negocio utilizando estas tecnologías. De esta manera, la subcontratación de tecnología es un beneficio razonable para explorar estas nuevas tecnologías y crear un nuevo ámbito para su empresa financiera.

Contras de externalizar el análisis de datos en fintech

No existen inconvenientes importantes en la subcontratación de análisis de datos, excepto algunos factores que se pueden superar.

Malinterpretar los objetivos comerciales.

Su negocio FinTech puede estar asociado con matices que deben aclararse con su equipo subcontratado. La solución correcta es elegir un servicio que se especialice en su industria específica.

Fuga de información

Es de suma importancia asegurarse de que su empresa de subcontratación de análisis de datos proteja sus datos y los proteja contra el acceso no autorizado. Esto se puede gestionar mediante la firma de un acuerdo de no divulgación de información con la empresa.

Esto nos lleva a nuestro último segmento;

¿Cómo elegir la empresa de subcontratación de desarrollo FinTech adecuada?

La externalización de las necesidades de FinTech ahora es más una necesidad que una opción. Mientras lo hace, es crucial comprender cómo subcontratar el análisis de datos . A continuación se presentan algunos consejos esenciales a tener en cuenta al subcontratar.

1. Experiencia laboral

El factor principal a considerar es la experiencia confiable en el desarrollo de soluciones FinTech de alta calidad. Tome nota de los proyectos FinTech anteriores en los que la empresa ha trabajado y su tasa de éxito. El portafolio de la empresa subcontratada debe garantizar servicios confiables, integraciones fáciles y mantenimiento de soluciones de análisis de datos.

2. Seguridad

La identificación y autenticación de seguridad son otro factor crítico a considerar para subcontratar las necesidades de análisis de datos de FinTech. FinTech es un área que requiere gran precisión y seguridad en todas las operaciones y datos. Por lo tanto, asegúrese de que su equipo subcontratado priorice la seguridad y no como una idea de último momento.

3. Mitigación de riesgos

La gestión de riesgos es un plan primario de toma de decisiones para evaluar, identificar y superar los riesgos para minimizar las posibles pérdidas. Sin olvidar que los datos de su negocio estarían en juego; por lo tanto, asegúrese de que su equipo subcontratado esté listo con un plan de respaldo, en caso de que falle su plan de desarrollo principal.

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¿Cómo puede ayudarlo Appinventiv con las soluciones de análisis de datos FinTech?

A medida que el mercado de subcontratación de análisis de big data sigue ganando popularidad en FinTech, es seguro concluir que pronto se convertirá en el sustento de empresas emergentes y empresas destacadas. Con la ayuda de big data, su organización FinTech será más experta en brindar a los clientes un servicio continuo en todos los canales. Durante varios años de desarrollo, Appinventiv ha entregado con éxito soluciones de gestión de datos.

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