Votre entreprise FinTech a-t-elle besoin d'externaliser l'analyse de données ?

"Les données sont tout" est un cliché bien établi et pas seulement dans le secteur des technologies financières ou des services financiers, mais dans toutes les entreprises possibles. Mais le véritable pouvoir réside dans la capacité à traiter des données brutes pour produire des informations tangibles et exploitables. Qu'est-ce que cela signifierait pour votre entreprise FinTech de pouvoir traiter chaque petite donnée presque instantanément et de l'utiliser pour améliorer l'expérience client et créer de meilleurs produits plus rapidement que vos concurrents ? C'est ce que l'analyse de données fait à votre entreprise.

Depuis que la FinTech a été témoin de la transformation numérique , les entreprises ont efficacement utilisé les informations obtenues via les rapports d'analyse de données pour arrêter le désabonnement des clients, prévenir les accidents, et prévoir et arrêter la fraude financière et les échecs. Grâce aux mégadonnées, la FinTech a étendu ses opérations en utilisant des technologies modernes telles que l' Internet des objets (IoT) , la Blockchain et l'intelligence artificielle/apprentissage automatique (AI/ML) et la découverte intelligente de données. Ces applications sont les principales raisons pour lesquelles les PME et les entreprises préfèrent l'externalisation de l'analyse des données.

L'externalisation est une stratégie rentable qui aide les startups, les PME et les entreprises établies à gérer efficacement les opérations quotidiennes en tirant parti de l'expertise en analyse et en conservant les données avec leur marque. Nous discuterons des avantages et des inconvénients de l'externalisation de l'analyse des données et de la manière dont votre entreprise FinTech peut externaliser les services de gestion des données dans la dernière partie de notre article.

Tout d'abord, examinons plus en détail le rôle de l'analyse de données volumineuses dans la FinTech .

Le rôle du Big Data dans la FinTech

L'industrie FinTech croît à un TCAC de 6 % et devrait atteindre 28 529,29 milliards de dollars d'ici 2025 . L'utilisation accrue des appareils mobiles a contribué à ce que de plus en plus de clients utilisent des produits et services FinTech d'une sorte ou d'une autre. Comme ces interactions et ces modèles d'utilisation sont stockés au fil du temps, les utilisateurs voient une augmentation exponentielle des données produites chaque seconde.

Cela présente à la fois des défis et des opportunités pour la plupart des entreprises FinTech.

Si votre entreprise FinTech n'a pas la capacité d'utiliser cette grande quantité de données pour répondre aux besoins de vos clients, vous vous préparez à l'échec. D'autre part, les capacités avancées d'analyse de données et de découverte de données intelligentes peuvent faire des merveilles pour vos organisations FinTech.

Selon un sondage, plus de 66% de vos consommateurs s'attendent à ce que vous compreniez leurs attentes, et plus encore, dans l'industrie FinTech. En fait, 71 % des utilisateurs de FinTech exigent désormais des parcours plus flexibles avec des interactions multicanaux.

Si vous disposez de l'infrastructure d'analyse de données requise, vous pouvez utiliser ces données pour créer des produits et fonctionnalités personnalisés pour vos clients.

En un mot, les (Big) Data dans les FinTech peuvent aider à :

• Avec une meilleure segmentation de la clientèle pour fournir des produits et services plus centrés sur le client
• Consolidez vos protocoles de détection des fraudes et de gestion des risques
• Optimisez vos performances opérationnelles tout en réduisant vos coûts
• Se démarquer en prévoyant avec précision le comportement des clients et en produisant des évaluations de risques sophistiquées
• Utiliser les données des consommateurs pour fournir des solutions numériques agiles

Cela nous amène à notre discussion suivante, comment votre entreprise FinTech peut-elle appliquer les informations d'analyse de données aux opérations quotidiennes ?

Applications et cas d'utilisation de (Big) Data Analytics dans les FinTech

Les cas d'utilisation du Big Data dans les banques en ligne, les startups FinTech et les institutions financières établies de longue date ne se limitent pas seulement à la conversion des données en informations précieuses. Vous pouvez utiliser activement l'analyse de données volumineuses dans le secteur FinTech à des fins très diverses. Examinons quelques applications et cas d'utilisation où l'association de l'analyse de données volumineuses avec des technologies modernes profite à votre entreprise FinTech.

1. Big data en assurance

Traditionnellement, les compagnies d'assurance s'appuyaient sur des données statistiques et démographiques qui ne sont plus pertinentes. Ils ont dû passer par une tarification manuelle de leurs polices et passer à côté d'opportunités financières substantielles. Les institutions d'assurance modernes tirent pleinement parti du big data pour créer des offres d'assurance à faible risque.

À titre de référence, de nombreuses compagnies d'assurance automobile utilisent des données sur le terrain et des statistiques sur les accidents de la route pour estimer les risques et ajuster leurs offres de polices.

2. Big data analytics dans les paiements numériques

La FinTech utilise activement les mégadonnées et l'apprentissage automatique à des fins de détection des fraudes et de contrôle de la sécurité. La tendance de transformation numérique la plus récente dans les paiements en ligne est la fusion du traitement des paiements avec les ventes, où les utilisateurs peuvent obtenir des prêts en quelques secondes. Le mécanisme en ligne combine des algorithmes d'apprentissage automatique et des mégadonnées pour évaluer le risque et le montant du crédit disponible pour le client. Cela s'est avéré apporter des taux de conversion plus élevés à diverses entreprises FinTech.

Pour référence, diverses sociétés de paiement financier ciblent les jeunes professionnels et les aident à investir, épargner et gérer leurs finances de manière efficace et sécurisée.

3. La technologie des mégadonnées dans l'immobilier

Afin de vendre plus avec une marge plus élevée, l'immobilier a besoin d'une surveillance continue du marché, d'une tarification dynamique et d'informations complètes sur les propriétés. Cela comprend la capture de données provenant de diverses sources et l'application d'analyses de données pour proposer les bonnes offres aux bons clients. Par conséquent, l'analyse des mégadonnées vous aide à minimiser le risque de défaut de paiement des clients.

4. Big data dans le crédit

Les modèles d'IA et l'analyse de données volumineuses peuvent être largement utilisés dans le microfinancement et d'autres entreprises de prêt pour mettre les prêts à la disposition d'un public plus large. Cela vous apporte deux avantages. Premièrement, votre entreprise FinTech favoriserait l'inclusion financière auprès de votre public cible, et deuxièmement, l'adoption de prêts entraînerait une augmentation des revenus de votre entreprise FinTech.

De plus, l'accessibilité plus large des prêts instantanés stimule l'économie et aide les autres entreprises à se développer de manière dynamique.

5. Analyse prédictive des données dans la gestion de patrimoine

La gestion de patrimoine est un domaine où l'analyse prédictive des données pourrait être utilisée pour combler le fossé entre les anticipations des entreprises et les attentes des clients. Les données client pertinentes peuvent être utilisées pour créer des profils clients plus complets. Les données contribuent également à la fidélisation des clients ; à titre de référence, vous pouvez proposer des offres personnalisées pour différents groupes démographiques, allant des prêts universitaires aux régimes de retraite.

De plus, l'analyse prédictive des données permet une meilleure segmentation de la clientèle, aide à fournir des produits et services plus centrés sur le client et optimise les opérations. C'est probablement la raison pour laquelle les entreprises de toutes tailles et de toutes tailles tirent parti des services d'analyse de données pour améliorer l'ensemble de leur processus client.

Maintenant que nous savons à quel point les informations d'analyse de données peuvent être importantes pour votre entreprise FinTech, voyons pourquoi vous devriez externaliser ces services de gestion de données.

Pourquoi votre entreprise FinTech a-t-elle besoin d'externaliser l'analyse de données ?

Une analyse de données efficace nécessite une technologie de pointe conçue sur mesure pour répondre aux besoins commerciaux de votre organisation FinTech. Mais si vous ne savez toujours pas comment l'externalisation de la technologie pour l'analyse de données peut vous aider, ces points sont pour vous :

1. Accès à l'expertise :

En tant que service financier ou entreprise FinTech, vous comprenez la nuance de fournir des services exceptionnels dans votre domaine. La recherche de l'expertise technique requise en matière d'analyse de données vous évite d'avoir à vous lancer dans une verticale complètement différente avec peu ou pas d'expérience.

2. Rentabilité :

C'est un fait que l'externalisation s'accompagne d'avantages associés, tels que des économies d'argent et une livraison plus rapide des projets. L'externalisation de l'analyse des données n'est pas différente. Votre entreprise FinTech peut économiser d'immenses dépenses opérationnelles grâce à l'externalisation du Big Data puisque l'équipe prend la responsabilité de la partie technique de l'entreprise. Cela réduit également les frais généraux tels que les cotisations de sécurité sociale et les paiements associés au maintien d'une équipe de développement interne.

3. Évolutivité :

L'externalisation de l'analyse de données dans la FinTech vous offre l'adaptabilité, la rapidité et l'agilité nécessaires pour surpasser vos concurrents. Ce facteur vous permet non seulement de maintenir un processus de développement fluide, mais aide également votre entreprise à atteindre une portée mondiale à long terme en assurant la stabilité.

4. Variété de produits de développement :

Lorsque vous externalisez les demandes et les objectifs de vos données commerciales, il est plus probable que votre équipe externalisée vous propose plus d'une solution. Il est plus facile de choisir la solution viable la plus élevée parmi une variété de résultats fiables.

5. Solutions d'analyse de données sur mesure :

L'ensemble du secteur financier est fondé sur la collecte et l'analyse de données . En externalisant les exigences financières, vous avez accès à des solutions logicielles FinTech personnalisées qui les aident à analyser en profondeur les données d'échantillons de clients. Les solutions logicielles entraînent une augmentation des ventes et fidélisent la clientèle. De cette façon, vous pouvez surveiller attentivement chaque prospect, des cotes de crédit aux habitudes d'achat des utilisateurs.

En outre, les sociétés d'externalisation de l'analyse de données sont plus susceptibles de répondre à chaque petit détail de la demande de votre entreprise. Cependant, chaque aspect commercial a son propre ensemble d'avantages et d'inconvénients. Que diriez-vous de couvrir également certains des principaux avantages et inconvénients de l'externalisation du Big Data ?

Avantages et inconvénients de l'externalisation de l'analyse des données

En tant que propriétaire d'entreprise fintech, vous devez tenir compte non seulement des grandes opportunités mais aussi des risques possibles en matière d'externalisation de la technologie. Une bonne connaissance des mérites et des démérites vous permettra d'évaluer l'image avec plus de précision.

Avantages de l'externalisation de l'analyse des données dans la FinTech

Attirer des talents compétents

L'équipe technique que vous sous-traiterez sera un professionnel expérimenté dans son domaine. Ils sont plus susceptibles de faire face aux tâches hautement spécialisées et aux exigences commerciales essentielles à votre développement FinTech. De plus, une étude suggère que les membres externalisés sont 41 % plus fiables lorsqu'il s'agit de fournir des résultats en temps opportun. Cela ne montre rien d'autre qu'une équipe compétente travaillant pour vous.

Accès aux meilleures technologies et pratiques

La plupart des startups et des entreprises FinTech ne peuvent pas se permettre de fournir les dernières technologies à leur équipe de gestion des données. En effet, une entreprise d'externalisation fiable qui offre des services d'analyse de données serait compétente dans les technologies et les pratiques actuelles puisque son objectif premier est de vous offrir la solution la plus appropriée.

Concentrez-vous sur les services centrés sur le client

Les clients modernes attendent des entreprises qu'elles comprennent leurs attentes, leurs besoins et leurs demandes. Une équipe externalisée s'appuie principalement sur les données de recherche client et applique des stratégies holistiques approfondies pour développer un produit qui cible les besoins des utilisateurs sous tous les angles. Cela vous aide à fournir des services et des solutions plus centrés sur le client.

Nouvelles opportunités

Les technologies innovantes offrent des opportunités et des avantages considérables aux institutions financières.

Il s'agit notamment du traitement des paiements en temps réel, du cloud computing , de la technologie patrimoniale, des crypto-monnaies, de la blockchain, des chatbots, des analyses avancées, etc. Imaginez le nombre de solutions que vous pouvez exploiter pour votre entreprise en utilisant ces technologies. De cette façon, l'externalisation de la technologie est un avantage raisonnable pour explorer ces nouvelles technologies et créer une nouvelle portée pour votre entreprise financière.

Inconvénients de l'externalisation de l'analyse des données dans la fintech

Il n'y a pas d'inconvénients majeurs à l'externalisation de l'analyse des données, à l' exception de quelques facteurs qui peuvent être surmontés.

Incompréhension des objectifs commerciaux

Votre entreprise FinTech peut être associée à des nuances qui doivent être clarifiées avec votre équipe externalisée. La bonne solution consiste à choisir un service spécialisé dans votre secteur d'activité spécifique.

Fuite d'informations

Il est de la plus haute importance de s'assurer que votre entreprise d'externalisation d'analyse de données protège vos données et les protège contre tout accès non autorisé. Cela peut être géré en signant un accord de non-divulgation d'informations avec l'entreprise.

Cela nous amène à notre dernier segment;

Comment choisir la bonne société d'externalisation du développement FinTech ?

L'externalisation des besoins FinTech est désormais plus une nécessité qu'une simple option. Pendant que vous y êtes, il est crucial de comprendre comment externaliser l'analyse des données . Voici quelques conseils essentiels à garder à l'esprit lors de l'externalisation.

1. Expérience de travail

Le principal facteur à prendre en compte est l'expérience fiable dans le développement de solutions FinTech de haute qualité. Gardez une note des projets FinTech précédents sur lesquels l'entreprise a travaillé et de leur taux de réussite. Le portefeuille de l'entreprise externalisée doit garantir des services fiables, des intégrations faciles et la maintenance des solutions d'analyse de données.

2. Sécurité

L'identification et l'authentification de sécurité sont un autre facteur critique à prendre en compte pour l'externalisation des besoins d'analyse de données FinTech. La FinTech est un domaine qui nécessite une grande précision et sécurité dans toutes les opérations et données. Par conséquent, assurez-vous que votre équipe externalisée donne la priorité à la sécurité et non après coup.

3. Atténuation des risques

La gestion des risques est un plan de prise de décision primaire pour évaluer, identifier et surmonter les risques afin de minimiser les pertes possibles. Sans oublier que vos données professionnelles seraient en jeu ; par conséquent, assurez-vous que votre équipe externalisée doit être prête avec un plan de secours, juste au cas où votre plan de développement principal échouerait.

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Comment Appinventiv peut-il vous aider avec les solutions d'analyse de données FinTech ?

Alors que le marché de l'externalisation de l'analyse de données volumineuses ne cesse de gagner en popularité dans la FinTech, il est sûr de conclure qu'il deviendra bientôt la bouée de sauvetage des startups et des entreprises de premier plan. Avec l'aide du Big Data, votre organisation FinTech sera plus apte à fournir aux clients un service transparent sur tous les canaux. Au cours de plusieurs années de développement, Appinventiv a livré avec succès des solutions de gestion de données.

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