Apakah bisnis FinTech Anda memerlukan outsourcing analisis data?

“Data adalah segalanya” adalah klise yang sudah mapan dan tidak hanya di industri FinTech atau Jasa Keuangan tetapi juga di setiap bisnis yang memungkinkan. Tetapi kekuatan sebenarnya terletak pada kemampuan untuk memproses data mentah untuk menghasilkan wawasan yang nyata dan dapat ditindaklanjuti. Apa artinya bagi bisnis FinTech Anda untuk dapat memproses setiap bagian kecil data hampir secara instan dan menggunakannya untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan membangun produk yang lebih baik lebih cepat daripada pesaing Anda? Itulah yang dilakukan analisis data terhadap bisnis Anda.

Sejak FinTech menyaksikan transformasi digital , bisnis secara efisien memanfaatkan wawasan yang diperoleh melalui laporan analitik data untuk menghentikan penghentian pelanggan, mencegah kecelakaan, dan memprediksi serta menghentikan penipuan dan kegagalan keuangan. Berkat data besar, FinTech telah memperluas operasinya menggunakan teknologi modern seperti Internet of Things (IoT) , Blockchain , dan Artificial Intelligence/ Machine Learning (AI/ML) , penemuan data pintar. Aplikasi ini adalah alasan utama bagi UKM dan perusahaan untuk lebih memilih outsourcing analitik data.

Outsourcing adalah strategi hemat biaya yang membantu perusahaan rintisan, UKM, dan perusahaan mapan mengelola operasi sehari-hari secara efektif dengan memanfaatkan keahlian analitik dan mengkurasi data dengan merek mereka. Kami akan membahas pro dan kontra dari analitik data outsourcing dan bagaimana bisnis FinTech Anda dapat mengalihdayakan layanan manajemen data di bagian akhir artikel kami.

Pertama, mari kita lihat lebih luas peran analitik data besar di FinTech .

Peran Big Data di FinTech

Industri FinTech tumbuh pada CAGR 6% dan diperkirakan akan mencapai $28529,29 miliar pada tahun 2025 . Peningkatan penggunaan perangkat seluler telah berkontribusi pada semakin banyak pelanggan yang menggunakan produk dan layanan FinTech. Karena interaksi dan pola penggunaan ini disimpan dari waktu ke waktu, pengguna memiliki peningkatan eksponensial dalam data yang dihasilkan setiap detik.

Ini menghadirkan tantangan dan peluang bagi sebagian besar bisnis FinTech.

Jika bisnis FinTech Anda tidak memiliki kemampuan untuk menggunakan sejumlah besar data ini untuk melayani pelanggan Anda, Anda bersiap untuk kegagalan. Di sisi lain, analitik data tingkat lanjut dan kemampuan penemuan data cerdas dapat memberikan keajaiban bagi organisasi FinTech Anda.

Menurut sebuah survei, lebih dari 66% konsumen Anda mengharapkan Anda memahami harapan mereka, dan terlebih lagi, di industri FinTech. Faktanya, 71% pengguna FinTech sekarang menuntut perjalanan yang lebih fleksibel dengan interaksi multi-saluran.

Jika Anda memiliki infrastruktur Analisis Data yang diperlukan, Anda dapat menggunakan data ini untuk membuat produk & fitur yang disesuaikan untuk pelanggan Anda.

Singkatnya, Data (Besar) di FinTech dapat membantu:

• Dengan segmentasi pelanggan yang lebih baik untuk menghadirkan lebih banyak produk & layanan yang berpusat pada pelanggan
• Perkuat deteksi penipuan dan protokol manajemen risiko Anda
• Optimalkan kinerja operasional Anda sekaligus mengurangi biaya
• Luar biasa dengan memperkirakan perilaku pelanggan secara akurat dan menghasilkan evaluasi risiko yang canggih
• Menggunakan data konsumen untuk memberikan solusi digital yang gesit

Ini membawa kita ke diskusi berikut, bagaimana bisnis FinTech Anda dapat menerapkan wawasan analitik data ke operasi sehari-hari?

Aplikasi dan Kasus Penggunaan Analisis Data (Besar) di FinTech

Kasus penggunaan data besar di bank online, startup FinTech, dan lembaga keuangan yang sudah lama berdiri tidak hanya terbatas pada mengubah data menjadi wawasan yang berharga. Anda dapat secara aktif menggunakan analitik data besar dalam bisnis FinTech untuk berbagai tujuan. Mari kita lihat beberapa aplikasi dan kasus penggunaan di mana memasangkan analitik data besar dengan teknologi modern menguntungkan bisnis FinTech Anda.

1. Data besar dalam asuransi

Secara tradisional, perusahaan asuransi dulu mengandalkan data statistik dan demografi yang tidak lagi relevan. Mereka harus melalui penetapan harga manual pada kebijakan mereka dan kehilangan peluang keuangan yang substansial. Lembaga asuransi modern memanfaatkan sepenuhnya data besar untuk membuat penawaran asuransi berisiko rendah.

Sebagai referensi, banyak perusahaan asuransi mobil menggunakan data lapangan dan statistik kecelakaan di jalan untuk memperkirakan risiko dan menyesuaikan penawaran polis mereka.

2. Analisis data besar dalam pembayaran digital

FinTech secara aktif menggunakan data besar dan pembelajaran mesin untuk tujuan deteksi penipuan dan kontrol keamanan. Tren transformasi digital terbaru dalam pembayaran online adalah penggabungan pemrosesan pembayaran dengan penjualan, di mana pengguna dapat memperoleh pinjaman dalam hitungan detik. Mekanisme online menggabungkan algoritma pembelajaran mesin dan data besar untuk menilai risiko dan jumlah kredit yang tersedia untuk pelanggan. Ini terbukti membawa tingkat konversi yang lebih tinggi ke berbagai perusahaan FinTech.

Sebagai referensi, berbagai perusahaan pembayaran keuangan menargetkan profesional muda dan membantu mereka berinvestasi, menyimpan, dan mengelola keuangan secara efektif dan aman.

3. Teknologi data besar dalam real estat

Untuk menjual lebih banyak dengan margin yang lebih tinggi, real estat membutuhkan pemantauan pasar yang berkelanjutan, penetapan harga yang dinamis, dan informasi yang komprehensif tentang properti. Ini termasuk menangkap data dari berbagai sumber dan menerapkan analisis data untuk membuat penawaran yang tepat kepada pelanggan yang tepat. Oleh karena itu, analitik data besar membantu Anda meminimalkan risiko pelanggan gagal membayar.

4. Big data dalam peminjaman

Model AI dan analitik data besar dapat digunakan secara luas dalam pembiayaan mikro dan bisnis pinjaman lainnya untuk membuat pinjaman kredit tersedia untuk khalayak yang lebih luas. Ini memberi Anda dua manfaat. Pertama, bisnis FinTech Anda akan mempromosikan inklusi keuangan di audiens target Anda, dan kedua, adopsi pinjaman akan menghasilkan pendapatan yang lebih tinggi untuk bisnis FinTech Anda.

Selain itu, aksesibilitas pinjaman instan yang lebih luas meningkatkan perekonomian dan membantu bisnis lain tumbuh secara dinamis.

5. Analisis data prediktif dalam manajemen kekayaan

Manajemen kekayaan adalah salah satu area di mana analitik data prediktif dapat digunakan untuk menjembatani kesenjangan antara antisipasi bisnis dan harapan pelanggan. Data pelanggan yang berwawasan luas dapat digunakan untuk membuat profil pelanggan yang lebih komprehensif. Data juga membantu retensi pelanggan; untuk referensi, Anda dapat membuat penawaran khusus untuk berbagai demografi mulai dari pinjaman kuliah hingga rencana pensiun.

Tidak hanya itu, analisis data prediktif membantu segmentasi pelanggan yang lebih baik, membantu memberikan lebih banyak produk dan layanan yang berfokus pada pelanggan, dan mengoptimalkan operasi. Ini mungkin mengapa perusahaan dari setiap skala dan ukuran memanfaatkan layanan analitik data untuk meningkatkan seluruh proses pelanggan mereka.

Sekarang setelah kita mengetahui betapa pentingnya wawasan analitik data bagi bisnis FinTech Anda, mari kita lihat mengapa Anda harus mengalihdayakan layanan manajemen data ini.

Mengapa Bisnis FinTech Anda Membutuhkan Outsourcing Analisis Data?

Analisis data yang efektif membutuhkan teknologi canggih yang dibuat khusus untuk melayani kebutuhan bisnis organisasi FinTech Anda. Tetapi jika Anda masih tidak yakin bagaimana teknologi outsourcing untuk analitik data dapat membantu, poin-poin ini cocok untuk Anda:

1. Akses ke keahlian:

Anda, sebagai layanan keuangan atau perusahaan FinTech, memahami nuansa memberikan layanan luar biasa di domain Anda. Mencari keahlian teknologi analisis data yang diperlukan akan menyelamatkan Anda dari kesulitan masuk ke vertikal yang sama sekali berbeda dengan sedikit atau tanpa pengalaman.

2. Efisiensi biaya:

Itu fakta bahwa outsourcing datang dengan manfaat terkait seperti dolar yang disimpan dan pengiriman proyek lebih cepat. Outsourcing analitik data tidak berbeda. Perusahaan FinTech Anda dapat menghemat biaya operasional yang sangat besar dengan outsourcing data besar karena tim bertanggung jawab atas bagian teknis bisnis. Ini juga mengurangi biaya overhead seperti pajak jaminan sosial dan pembayaran yang terkait dengan mempertahankan tim pengembangan internal.

3. Skalabilitas:

Pengalihdayaan analitik data di FinTech memberdayakan Anda dengan kemampuan beradaptasi, kecepatan, dan kelincahan yang Anda butuhkan untuk mengalahkan pesaing Anda. Faktor ini tidak hanya memungkinkan Anda untuk mempertahankan proses pengembangan yang lancar tetapi juga membantu bisnis Anda mencapai jangkauan global dalam jangka panjang dengan memberikan stabilitas.

4. Berbagai produk pengembangan:

Saat Anda mengalihdayakan permintaan dan sasaran data bisnis Anda, ada kemungkinan lebih tinggi bagi tim outsourcing Anda untuk memberi Anda lebih dari satu solusi. Lebih mudah untuk memilih solusi tertinggi yang layak di tengah berbagai hasil yang dapat diandalkan.

5. Solusi analitik data yang disesuaikan:

Seluruh industri keuangan didirikan pada pengumpulan dan analisis data . Dengan mengalihdayakan persyaratan keuangan, Anda mendapatkan akses ke solusi perangkat lunak FinTech khusus yang membantu mereka menganalisis data sampel pelanggan secara menyeluruh. Solusi perangkat lunak menghasilkan peningkatan penjualan dan meningkatkan loyalitas pelanggan. Dengan cara ini, Anda dapat memantau setiap prospek dengan cermat, mulai dari skor kredit hingga pola pembelian pengguna.

Selain itu, perusahaan outsourcing analitik data lebih cenderung menanggapi setiap detail kecil dalam permintaan bisnis Anda. Namun, setiap aspek bisnis hadir dengan pro dan kontranya sendiri. Bagaimana kalau kita juga membahas beberapa keuntungan dan kerugian utama dari outsourcing data besar?

Pro dan Kontra Analisis Data Outsourcing

Sebagai pemilik bisnis fintech, Anda harus mempertimbangkan tidak hanya peluang besar tetapi juga risiko yang mungkin terjadi saat menggunakan teknologi outsourcing. Pengetahuan yang tepat tentang kelebihan dan kekurangan akan memungkinkan Anda menilai gambar dengan lebih akurat.

Kelebihan analitik data outsourcing di FinTech

Menarik bakat yang kompeten

Tim teknologi yang Anda outsourcing akan menjadi profesional yang berpengalaman di bidangnya. Mereka lebih mungkin untuk mengatasi tugas yang sangat khusus dan persyaratan bisnis yang penting dalam pengembangan FinTech Anda. Tidak hanya itu, sebuah penelitian menunjukkan bahwa anggota outsourcing 41% lebih dapat diandalkan dalam hal memberikan hasil yang tepat waktu. Ini tidak menunjukkan apa-apa selain tim yang kompeten yang bekerja untuk Anda.

Akses ke teknologi dan praktik terbaik

Sebagian besar startup dan perusahaan FinTech tidak mampu menyediakan teknologi terbaru untuk tim manajemen data mereka. Secara efisien, perusahaan outsourcing andal yang menawarkan layanan analisis data akan kompeten dalam teknologi dan praktik saat ini karena tujuan utama mereka adalah menawarkan solusi yang paling sesuai kepada Anda.

Fokus pada layanan yang berpusat pada pelanggan

Pelanggan modern mengharapkan perusahaan untuk memahami harapan, kebutuhan, dan tuntutan mereka. Tim outsourcing terutama bergantung pada data riset pelanggan dan menerapkan strategi holistik mendalam untuk mengembangkan produk yang menargetkan kebutuhan pengguna dari setiap sudut. Ini membantu Anda dalam memberikan layanan dan solusi yang lebih berpusat pada pelanggan.

Kesempatan baru

Teknologi inovatif memberikan peluang dan manfaat yang luar biasa bagi lembaga bisnis keuangan.

Ini termasuk pemrosesan pembayaran real-time, komputasi awan , teknologi kekayaan, cryptocurrency, blockchain, chatbots, analitik lanjutan, dll. Bayangkan jumlah solusi yang dapat Anda manfaatkan untuk bisnis Anda menggunakan teknologi ini. Dengan cara ini, teknologi outsourcing adalah manfaat yang masuk akal untuk mengeksplorasi teknologi baru tersebut dan menciptakan ruang lingkup baru untuk perusahaan keuangan Anda.

Kontra outsourcing analitik data di fintech

Tidak ada kelemahan utama dari outsourcing analitik data kecuali beberapa faktor yang dapat diatasi.

Kesalahpahaman tujuan bisnis

Bisnis FinTech Anda mungkin terkait dengan nuansa yang perlu diklarifikasi dengan tim outsourcing Anda. Solusi yang tepat adalah memilih layanan yang berspesialisasi dalam bisnis industri spesifik Anda.

Kebocoran informasi

Sangat penting untuk memastikan bahwa perusahaan outsourcing analitik data Anda melindungi data Anda dan melindungi dari akses yang tidak sah. Ini dapat dikelola dengan menandatangani perjanjian kerahasiaan informasi dengan perusahaan.

Ini membawa kita ke segmen terakhir kita;

Bagaimana Memilih Perusahaan Outsourcing Pengembangan FinTech yang Tepat?

Kebutuhan Outsourcing FinTech sekarang lebih merupakan kebutuhan daripada sekedar pilihan. Saat Anda melakukannya, sangat penting untuk memahami cara mengalihdayakan analitik data . Berikut adalah beberapa tips penting yang perlu diingat saat melakukan outsourcing.

1. Pengalaman kerja

Faktor utama yang perlu dipertimbangkan adalah pengalaman yang andal dalam mengembangkan solusi FinTech berkualitas tinggi. Catat proyek FinTech sebelumnya yang telah dikerjakan perusahaan dan tingkat keberhasilannya. Portofolio perusahaan outsourcing harus menjamin layanan yang andal, integrasi yang mudah, dan pemeliharaan solusi analitik data.

2. Keamanan

Identifikasi dan otentikasi keamanan merupakan faktor penting lainnya yang perlu dipertimbangkan untuk kebutuhan analitik data outsourcing FinTech. FinTech adalah salah satu bidang yang membutuhkan ketelitian dan keamanan tinggi dalam semua operasi dan data. Oleh karena itu, pastikan tim outsourcing Anda mengutamakan keamanan dan bukan sebagai renungan.

3. Mitigasi risiko

Manajemen risiko adalah rencana pengambilan keputusan utama untuk mengevaluasi, mengidentifikasi dan mengatasi risiko untuk meminimalkan kemungkinan kerugian. Jangan lupa bahwa data bisnis Anda akan dipertaruhkan; karenanya, pastikan bahwa tim outsourcing Anda harus siap dengan rencana cadangan, untuk berjaga-jaga jika rencana pengembangan utama Anda gagal.

[ Baca Juga : Bagaimana Bisnis Jasa Keuangan Bisa Menjadi Ketahanan? ]

Bagaimana Appinventiv Membantu Anda dengan Solusi Analisis Data FinTech?

Karena pasar outsourcing analitik data besar terus mendapatkan popularitas di FinTech, aman untuk menyimpulkan bahwa itu akan segera menjadi jalur kehidupan perusahaan rintisan dan perusahaan terkemuka. Dengan bantuan data besar, organisasi FinTech Anda akan lebih mahir dalam menyediakan layanan tanpa batas kepada pelanggan di setiap saluran. Selama beberapa tahun pengembangan, Appinventiv telah berhasil memberikan solusi manajemen data.

Kami dapat menawarkan layanan analitik data khusus untuk bisnis FinTech Anda mulai dari konsultasi analitik hingga visualisasi data. Terhubung dengan kami untuk mengetahui lebih banyak.