FinTechビジネスにはデータ分析のアウトソーシングが必要ですか？

「データがすべて」は、FinTechや金融サービス業界だけでなく、あらゆるビジネスにおいて確立された決まり文句です。 しかし、真の力は、生データを処理して具体的で実用的な洞察を生み出す能力にあります。 FinTechビジネスがすべての小さなデータをほぼ瞬時に処理し、それを使用して顧客エクスペリエンスを向上させ、競合他社よりも優れた製品をより早く構築できるとはどういう意味ですか？ それがデータ分析があなたのビジネスに行うことです。

FinTechがデジタル変革を目の当たりにして以来、企業はデータ分析レポートを通じて得られた洞察を効率的に活用して、顧客離れを防ぎ、事故を防ぎ、金融詐欺や失敗を予測して止めました。 ビッグデータのおかげで、FinTechは、モノのインターネット（IoT） 、ブロックチェーン、人工知能/機械学習（AI / ML） 、スマートデータ検出などの最新テクノロジーを使用して業務を拡大しました。 これらのアプリケーションは、SMBおよび企業がデータ分析のアウトソーシングを好む主な理由です。

アウトソーシングは、分析の専門知識を活用し、ブランドでデータをキュレートすることにより、スタートアップ、SMB、および確立された企業が日常業務を効果的に管理するのに役立つ費用対効果の高い戦略です。 データ分析のアウトソーシングの長所と短所、およびFinTechビジネスがデータ管理サービスをアウトソーシングする方法については、記事の後半で説明します。

まず、 FinTechにおけるビッグデータ分析の役割を広く見てみましょう。

FinTechにおけるビッグデータの役割

FinTech業界は6％のCAGRで成長しており、2025年までに285292.9億ドルに達すると予想されています。 モバイルデバイスの使用の増加は、何らかの種類のFinTech製品およびサービスを使用する顧客の増加に貢献しています。 これらの相互作用と使用パターンは時間の経過とともに保存されるため、ユーザーは毎秒生成されるデータが指数関数的に増加します。

これは、ほとんどのFinTechビジネスに課題と機会の両方をもたらします。

FinTechビジネスに、この膨大な量のデータを使用して顧客に対応する機能がない場合は、失敗に備えることになります。 一方、高度なデータ分析とスマートデータ検出機能は、FinTech組織にとって驚異的な効果をもたらします。

調査によると、消費者の66％以上が、フィンテック業界での期待を理解することを期待しています。 実際、FinTechユーザーの71％は、マルチチャネルインタラクションを備えたより柔軟な旅を求めています。

必要なデータ分析インフラストラクチャがある場合は、このデータを使用して、顧客向けにカスタマイズされた製品と機能を作成できます。

一言で言えば、FinTechの（ビッグ）データは次のことに役立ちます。

• より顧客中心の製品とサービスを提供するためのより良い顧客セグメンテーション
• 不正検出およびリスク管理プロトコルを強化する
• コストを削減しながら運用パフォーマンスを最適化する
• 顧客の行動を正確に予測し、高度なリスク評価を作成することで優れています
• 消費者データを使用してアジャイルデジタルソリューションを提供する

これにより、次の議論が始まります。FinTechビジネスはデータ分析の洞察を日常業務にどのように適用できますか？

FinTechにおける（ビッグ）データ分析のアプリケーションとユースケース

オンライン銀行、FinTechの新興企業、および老舗の金融機関におけるビッグデータのユースケースは、データを貴重な洞察に変換することに限定されていません。 FinTechビジネスでは、幅広い目的でビッグデータ分析を積極的に使用できます。 ビッグデータ分析と最新のテクノロジーを組み合わせることでFinTechビジネスにメリットをもたらすいくつかのアプリケーションとユースケースを見てみましょう。

1.保険のビッグデータ

従来、保険会社は、もはや関連性のない統計データと人口統計データに依存していました。 彼らは彼らの政策について手動の価格設定を経なければならず、実質的な経済的機会を逃さなければなりませんでした。 現代の保険機関は、ビッグデータを最大限に活用して低リスクの保険オファーを作成しています。

参考までに、多くの自動車保険会社は、現場のデータと交通事故の統計を使用して、リスクを推定し、保険のオファーを調整しています。

2.デジタル決済におけるビッグデータ分析

FinTechは、不正検出とセキュリティ制御の目的でビッグデータと機械学習を積極的に使用しています。 オンライン決済における最新のデジタルトランスフォーメーションのトレンドは、支払い処理と販売の統合であり、ユーザーは数秒以内にローンを取得できます。 オンラインメカニズムは、機械学習アルゴリズムとビッグデータを組み合わせて、リスクと顧客が利用できるクレジットの量を評価します。 これにより、さまざまなFinTech企業に高いコンバージョン率がもたらされることが証明されています。

参考までに、さまざまな金融決済会社が若い専門家を対象としており、彼らが効果的かつ安全に金融を投資、節約、管理するのを支援しています。

3.不動産におけるビッグデータテクノロジー

より高いマージンでより多くを売るために、不動産は継続的な市場監視、動的な価格設定、および不動産に関する包括的な情報を必要とします。 これには、さまざまなソースからデータをキャプチャし、データ分析を適用して適切な顧客に適切なオファーを提供することが含まれます。 したがって、ビッグデータ分析は、顧客が支払いを怠るリスクを最小限に抑えるのに役立ちます。

4.貸付におけるビッグデータ

AIモデルとビッグデータ分析は、マイクロファイナンスやその他の融資ビジネスで広く使用され、より多くのユーザーがクレジットローンを利用できるようにします。 これには2つの利点があります。 第一に、あなたのFinTechビジネスはあなたのターゲットオーディエンスへの金融包摂を促進し、第二に、ローンの採用はあなたのFinTechビジネスへのより高い収入をもたらすでしょう。

さらに、インスタントローンの利用可能性が広がることで、経済が活性化し、他のビジネスがダイナミックに成長するのに役立ちます。

5.ウェルスマネジメントにおける予測データ分析

ウェルスマネジメントは、予測データ分析を使用して、ビジネスの期待と顧客の期待の間のギャップを埋めることができる1つの領域です。 洞察に満ちた顧客データを使用して、より包括的な顧客プロファイルを作成できます。 データは顧客維持にも役立ちます。 参考までに、大学のローンから退職金プランに至るまで、さまざまな人口統計に合わせてカスタマイズされたオファーを作成できます。

これだけでなく、予測データ分析は、より優れた顧客セグメンテーションを支援し、より顧客中心の製品とサービスを提供し、運用を最適化します。 これがおそらく、あらゆる規模と規模の企業がデータ分析サービスを活用して顧客プロセス全体を強化する理由です。

FinTechビジネスにとってデータ分析の洞察がいかに重要であるかがわかったところで、これらのデータ管理サービスをアウトソーシングする必要がある理由を見てみましょう。

FinTechビジネスにデータ分析のアウトソーシングが必要なのはなぜですか？

効果的なデータ分析には、FinTech組織のビジネスニーズに対応するためにカスタムメイドされた最先端のテクノロジーが必要です。 しかし、データ分析のアウトソーシング技術がどのように役立つかまだわからない場合は、次の点が役に立ちます。

1.専門知識へのアクセス：

あなたは、金融サービスまたはFinTech企業として、ドメインで卓越したサービスを提供することのニュアンスを理解しています。 データ分析に必要な技術的専門知識を求めることで、経験がほとんどないかまったくない状態で、まったく異なる分野に入る手間を省くことができます。

2.費用対効果：

アウトソーシングには、コストの節約やプロジェクトの迅速な実施などの関連するメリットが伴うのは事実です。 データ分析のアウトソーシングも例外ではありません。 FinTechの会社は、チームがビジネスの技術的な部分に責任を負うため、ビッグデータのアウトソーシングによって莫大な運用コストを節約できます。 これにより、社会保障税や社内開発チームの維持に関連する支払いなどの諸経費も削減されます。

3.スケーラビリティ：

FinTechのデータ分析アウトソーシングは、競合他社をしのぐために必要な適応性、スピード、敏捷性を提供します。 この要素は、スムーズな開発プロセスを維持するだけでなく、安定性を提供することにより、ビジネスが長期的にグローバルなリーチを達成するのに役立ちます。

4.さまざまな開発製品：

ビジネスデータの需要と目標を外部委託する場合、外部委託したチームが複数のソリューションを提供する可能性が高くなります。 さまざまな信頼できる結果の中で、実行可能な最高のソリューションを選択する方が簡単です。

5.カスタマイズされたデータ分析ソリューション：

金融業界全体は、データの収集と分析に基づいて確立されています。 財務要件をアウトソーシングすることで、顧客のサンプルデータを徹底的に分析するのに役立つカスタマイズされたFinTechソフトウェアソリューションにアクセスできます。 ソフトウェアソリューションは、売上の増加と顧客の忠誠心の促進につながります。 このようにして、クレジットスコアからユーザーの購入パターンまで、すべての見込み客を注意深く監視できます。

さらに、データ分析のアウトソーシング企業は、ビジネス需要の細部に対応する可能性が高くなります。 ただし、すべてのビジネス面には、独自の長所と短所があります。 ビッグデータのアウトソーシングの主なメリットとデメリットについても説明します。

データ分析のアウトソーシングの長所と短所

フィンテックビジネスの所有者として、技術のアウトソーシングに関しては、絶好の機会だけでなく、起こりうるリスクも考慮に入れる必要があります。 メリットとデメリットを適切に理解することで、画像をより正確に評価できます。

FinTechでのデータ分析のアウトソーシングの長所

有能な才能を引き付ける

あなたが外部委託する技術チームは、その分野で経験豊富な専門家になります。 彼らは、FinTechの開発に不可欠な高度に専門化されたタスクやビジネス要件に対処する可能性が高くなります。 これだけでなく、ある調査によると、タイムリーな結果を提供することに関しては、外部委託されたメンバーの方が41％信頼性が高いことが示されています。 これはあなたのために働いている有能なチームに他なりません。

最高のテクノロジーと実践へのアクセス

ほとんどのFinTechの新興企業や企業は、データ管理チームに最新のテクノロジーを提供する余裕がありません。 効率的には、データ分析サービスを提供する信頼できるアウトソーシング企業は、その主な目的が最適なソリューションを提供することであるため、現在のテクノロジーと実践に精通しています。

顧客中心のサービスに焦点を当てる

現代の顧客は、企業が彼らの期待、ニーズ、および要求を理解することを期待しています。 アウトソーシングされたチームは、主に顧客調査データに依存し、あらゆる角度からユーザーのニーズをターゲットとする製品を開発するために、詳細な全体的な戦略を実施します。 これは、より顧客中心のサービスとソリューションを提供するのに役立ちます。

新しい機会

革新的なテクノロジーは、金融ビジネス機関に多大な機会と利益をもたらします。

これらには、リアルタイムの支払い処理、クラウドコンピューティング、ウェルステクノロジー、暗号通貨、ブロックチェーン、チャットボット、高度な分析などが含まれます。これらのテクノロジーを使用してビジネスに活用できるソリューションの数を想像してみてください。 このように、テクノロジーのアウトソーシングは、そのような新しいテクノロジーを探索し、金融企業に新しいスコープを作成するための合理的なメリットです。

フィンテックにおけるデータ分析のアウトソーシングの短所

克服できるいくつかの要因を除いて、データ分析のアウトソーシングに大きな欠点はありません。

ビジネス目標の誤解

FinTechビジネスは、外部委託チームと明確にする必要があるニュアンスに関連している可能性があります。 適切な解決策は、特定の業界ビジネスに特化したサービスを選択することです。

情報漏えい

データ分析のアウトソーシング会社がデータを保護し、不正アクセスから保護することを保証することが最も重要です。 これは、会社との情報非開示契約に署名することで管理できます。

これで最後のセグメントに移動します。

適切なFinTech開発アウトソーシング会社を選択する方法は？

FinTechのニーズをアウトソーシングすることは、単なるオプションではなく、今や必要なことです。 その間、データ分析をアウトソーシングする方法を理解することが重要です。 以下は、アウトソーシングの際に留意すべきいくつかの重要なヒントです。

1.実務経験

考慮すべき主な要因は、高品質のFinTechソリューションを開発する際の信頼できる経験です。 同社が取り組んできた以前のFinTechプロジェクトとその成功率をメモしておいてください。 アウトソーシング企業のポートフォリオは、信頼できるサービス、簡単な統合、およびデータ分析ソリューションの保守を保証する必要があります。

2.セキュリティ

セキュリティの識別と認証は、FinTechデータ分析のニーズをアウトソーシングするために考慮すべきもう1つの重要な要素です。 FinTechは、すべての操作とデータに優れた精度と安全性を必要とする1つの分野です。 したがって、外部委託されたチームが後からではなくセキュリティを優先するようにしてください。

3.リスクの軽減

リスク管理は、リスクを評価、特定、克服して、起こりうる損失を最小限に抑えるための主要な意思決定計画です。 あなたのビジネスデータが危機に瀕していることを忘れないでください。 したがって、プライマリ開発計画が失敗した場合に備えて、外部委託チームがバックアップ計画の準備ができていることを確認してください。

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AppinventivはFinTechデータ分析ソリューションでどのように役立ちますか？

ビッグデータ分析のアウトソーシング市場はFinTechで人気を博し続けているため、まもなくそれが著名な新興企業や企業のライフラインになると結論付けるのは安全です。 ビッグデータの助けを借りて、FinTech組織は、すべてのチャネルでシームレスなサービスを顧客に提供することにさらに熟達します。 Appinventivは、数年にわたる開発を通じて、データ管理ソリューションの提供に成功してきました。

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