핀테크 비즈니스에 데이터 분석 아웃소싱이 필요합니까?

"데이터가 전부다" 는 핀테크 또는 금융 서비스 산업뿐만 아니라 모든 가능한 비즈니스에서 잘 정립된 진부한 표현입니다. 그러나 진정한 힘은 원시 데이터를 처리하여 유형적이고 실행 가능한 통찰력을 생성하는 능력에 있습니다. FinTech 비즈니스가 모든 작은 데이터 조각을 거의 즉시 처리하고 이를 사용하여 고객 경험을 개선하고 경쟁사보다 더 빨리 더 나은 제품을 구축할 수 있다는 것은 무엇을 의미합니까? 이것이 바로 데이터 분석이 비즈니스에 하는 일입니다.

FinTech가 디지털 혁신을 목격한 이후 로 기업은 데이터 분석 보고서를 통해 얻은 통찰력을 효율적으로 활용하여 고객 이탈을 막고 사고를 예방하며 금융 사기 및 실패를 예측 및 중지했습니다. 빅 데이터 덕분에 FinTech는 사물 인터넷(IoT) , 블록체인 및 인공 지능/머신 러닝(AI/ML) , 스마트 데이터 검색과 같은 현대 기술을 사용하여 운영을 확장했습니다. 이러한 애플리케이션은 SMB와 기업이 데이터 분석 아웃소싱 을 선호하는 주된 이유입니다 .

아웃소싱은 분석 전문 지식을 활용하고 브랜드와 함께 데이터를 선별하여 신생 기업, SMB 및 기존 기업이 일상적인 운영을 효과적으로 관리할 수 있도록 지원하는 비용 효율적인 전략입니다. 데이터 분석 아웃소싱의 장단점과 FinTech 비즈니스가 데이터 관리 서비스 를 아웃소싱하는 방법은 기사 후반부에서 논의할 것 입니다.

먼저 핀테크에서 빅데이터 분석의 역할에 대해 더 폭넓게 살펴보겠습니다 .

핀테크에서 빅데이터의 역할

핀테크 산업은 6%의 CAGR로 성장하고 있으며 2025년까지 285292억9000만 달러에 이를 것으로 예상됩니다 . 모바일 장치의 사용 증가로 인해 핀테크 제품 및 서비스를 사용하는 고객이 점점 늘어나고 있습니다. 이러한 상호 작용 및 사용 패턴이 시간이 지남에 따라 저장됨에 따라 사용자는 매초 생성되는 데이터가 기하급수적으로 증가합니다.

이는 대부분의 핀테크 비즈니스에 도전과제이자 기회를 제공합니다.

FinTech 비즈니스가 이 방대한 양의 데이터를 사용하여 고객에게 서비스를 제공할 능력이 없다면 실패할 준비를 하고 있는 것입니다. 반면에 고급 데이터 분석 및 스마트 데이터 검색 기능 은 FinTech 조직에 놀라운 일이 될 수 있습니다.

설문 조사에 따르면 66% 이상의 소비자가 핀테크 산업에서 고객의 기대치를 이해하기를 기대합니다. 실제로 FinTech 사용자의 71%는 이제 다중 채널 상호 작용을 통해 보다 유연한 여정을 요구합니다.

필요한 데이터 분석 인프라가 있는 경우 이 데이터를 사용하여 고객을 위한 맞춤형 제품 및 기능을 생성할 수 있습니다.

간단히 말해서 FinTech의 (빅) 데이터는 다음을 도울 수 있습니다.

• 보다 나은 고객 세분화를 통해 보다 고객 중심적인 제품 및 서비스 제공
• 사기 탐지 및 위험 관리 프로토콜 강화
• 비용을 절감하면서 운영 성능을 최적화하십시오.
• 고객 행동을 정확하게 예측하고 정교한 위험 평가를 생성하여 두각을 나타냅니다.
• 소비자 데이터를 사용하여 민첩한 디지털 솔루션 제공

이것은 다음 토론으로 이어집니다. FinTech 비즈니스가 데이터 분석 통찰력을 일상적인 운영에 어떻게 적용할 수 있습니까?

FinTech에서 (빅) 데이터 분석의 응용 및 사용 사례

온라인 은행, 핀테크 스타트업, 오랜 역사를 지닌 금융기관의 빅데이터 활용 사례는 데이터를 가치 있는 인사이트로 변환하는 데 그치지 않습니다. 핀테크 사업에서 빅데이터 분석을 다양한 목적 으로 적극 활용할 수 있습니다 . 빅 데이터 분석과 최신 기술을 결합하면 핀테크 비즈니스에 도움이 되는 몇 가지 애플리케이션과 사용 사례를 살펴보겠습니다.

1. 보험의 빅데이터

전통적으로 보험 회사는 더 이상 관련이 없는 통계 및 인구 통계 데이터에 의존했습니다. 그들은 정책에 대해 수동으로 가격을 책정해야 했고 상당한 재정적 기회를 놓쳤습니다. 현대의 보험 기관은 빅 데이터를 최대한 활용 하여 저위험 보험 상품을 만듭니다.

참고로 많은 자동차 보험 회사는 현장 데이터와 교통 사고 통계를 사용하여 위험을 추정하고 보험 상품을 조정합니다.

2. 디지털 결제의 빅데이터 분석

FinTech는 사기 탐지 및 보안 제어 목적으로 빅 데이터 및 기계 학습을 적극적으로 사용합니다. 온라인 결제의 가장 최근 디지털 트랜스포메이션 트렌드는 결제 처리와 판매가 결합되어 사용자가 몇 초 안에 대출을 받을 수 있는 것입니다. 온라인 메커니즘은 기계 학습 알고리즘과 빅 데이터를 결합하여 고객이 사용할 수 있는 신용 금액과 위험을 평가합니다. 이는 다양한 핀테크 기업에 더 높은 전환율을 가져오는 것으로 입증되었습니다.

참고로 다양한 금융결제회사는 젊은 전문직 종사자들을 대상으로 하여 이들이 효율적이고 안전하게 금융투자, 저축, 관리를 돕습니다.

3. 부동산 빅데이터 기술

더 높은 마진으로 더 많이 팔기 위해서는 부동산에 지속적인 시장 모니터링, 동적 가격 책정 및 부동산에 대한 포괄적인 정보가 필요합니다. 여기에는 다양한 소스에서 데이터를 캡처하고 데이터 분석을 적용하여 올바른 고객에게 올바른 제안을 하는 것이 포함됩니다. 따라서 빅 데이터 분석은 고객이 지불을 불이행할 위험을 최소화하는 데 도움이 됩니다.

4. 대출의 빅데이터

AI 모델과 빅 데이터 분석은 소액 금융 및 기타 대출 비즈니스에서 널리 사용되어 더 많은 사람들이 신용 대출을 이용할 수 있도록 합니다. 이것은 두 가지 이점을 제공합니다. 첫째, FinTech 비즈니스는 대상 고객에게 재정적 포함을 촉진하고, 둘째, 대출 채택은 FinTech 비즈니스에 더 높은 수익을 가져다 줄 것입니다.

또한, 즉시 대출의 광범위한 접근성은 경제를 활성화하고 다른 비즈니스가 역동적으로 성장하는 데 도움이 됩니다.

5. 자산 관리의 예측 데이터 분석

자산 관리는 예측 데이터 분석 을 사용하여 비즈니스 기대와 고객 기대 사이의 격차를 해소할 수 있는 영역 중 하나입니다. 통찰력 있는 고객 데이터는 보다 포괄적인 고객 프로필을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 데이터는 고객 유지에도 도움이 됩니다. 참고로 학자금 대출부터 은퇴 계획에 이르기까지 다양한 인구 통계에 대한 맞춤형 제안을 할 수 있습니다.

뿐만 아니라 예측 데이터 분석 은 더 나은 고객 세분화를 지원하고 더 고객 중심적인 제품 및 서비스를 제공하며 운영을 최적화합니다. 이것이 바로 모든 규모와 규모의 기업이 데이터 분석 서비스를 활용하여 전체 고객 프로세스를 개선하는 이유일 것입니다.

이제 데이터 분석 통찰력이 FinTech 비즈니스에 얼마나 중요한지 알았으므로 이러한 데이터 관리 서비스를 아웃소싱해야 하는 이유를 살펴보겠습니다.

FinTech 비즈니스에 데이터 분석 아웃소싱이 필요한 이유는 무엇입니까?

효과적인 데이터 분석에는 FinTech 조직의 비즈니스 요구 사항을 충족하도록 맞춤 제작된 최첨단 기술이 필요합니다. 그러나 데이터 분석을 위한 아웃소싱 기술이 어떻게 도움이 될 수 있는지 아직 확실하지 않은 경우 다음 사항이 도움이 됩니다.

1. 전문 지식에 대한 액세스:

금융 서비스 또는 FinTech 회사로서 귀하는 귀하의 도메인에서 탁월한 서비스를 제공하는 뉘앙스를 이해하고 있습니다. 데이터 분석에 필요한 기술 전문 지식을 구하면 경험이 거의 또는 전혀 없이 완전히 다른 업종에 들어가는 수고를 덜 수 있습니다.

2. 비용 효율성:

아웃소싱은 비용 절감 및 프로젝트 납품 속도 향상과 같은 관련 이점을 제공한다는 사실입니다. 데이터 분석 아웃소싱 도 다르지 않습니다. FinTech 회사는 팀이 비즈니스의 기술적인 부분을 담당하기 때문에 빅 데이터 아웃소싱 으로 막대한 운영 비용을 절약할 수 있습니다 . 이것은 또한 사내 개발 팀을 유지하는 것과 관련된 사회 보장 세금 및 지불과 같은 간접 비용을 줄입니다.

3. 확장성:

FinTech의 데이터 분석 아웃소싱은 경쟁을 능가하는 데 필요한 적응성, 속도 및 민첩성을 제공합니다. 이 요소를 사용하면 원활한 개발 프로세스를 유지할 수 있을 뿐만 아니라 안정성을 제공하여 장기적으로 비즈니스가 글로벌 범위에 도달할 수 있습니다.

4. 다양한 개발 제품:

비즈니스 데이터 요구 사항 및 목표를 아웃소싱할 때 아웃소싱된 팀이 둘 이상의 솔루션을 제공할 가능성이 더 높아집니다. 다양한 신뢰할 수 있는 결과 중에서 가장 실행 가능한 솔루션을 선택하는 것이 더 쉽습니다.

5. 맞춤형 데이터 분석 솔루션:

전체 금융 산업은 데이터 수집 및 분석 에 기반을 두고 있습니다. 재무 요구 사항을 아웃소싱하면 고객 샘플 데이터를 철저히 분석하는 데 도움이 되는 맞춤형 FinTech 소프트웨어 솔루션 에 액세스할 수 있습니다 . 소프트웨어 솔루션은 매출을 늘리고 고객 충성도를 높입니다. 이런 식으로 신용 점수에서 사용자의 구매 패턴에 이르기까지 모든 잠재 고객을 주의 깊게 모니터링할 수 있습니다.

게다가 데이터 분석 아웃소싱 회사는 비즈니스 요구의 모든 작은 세부 사항에 응답할 가능성이 더 큽니다. 그러나 모든 비즈니스 측면에는 장단점이 있습니다. 빅 데이터 아웃소싱 의 주요 장점과 단점도 살펴보는 것은 어떻습니까?

데이터 분석 아웃소싱의 장단점

핀테크 사업자는 기술 아웃소싱과 관련하여 큰 기회뿐만 아니라 발생할 수 있는 위험도 고려해야 합니다. 장점과 단점에 대한 적절한 지식을 통해 그림을 더 정확하게 평가할 수 있습니다.

FinTech에서 데이터 분석 아웃소싱의 장점

유능한 인재 유치

당신이 아웃소싱하는 기술 팀은 해당 분야에서 경험 많은 전문가가 될 것입니다. 그들은 FinTech 개발에 중요한 고도로 전문화 된 작업 및 비즈니스 요구 사항에 대처할 가능성이 더 큽니다. 뿐만 아니라 연구에 따르면 아웃소싱된 구성원은 적시에 결과를 제공할 때 41% 더 신뢰할 수 있습니다. 이것은 당신을 위해 일하는 유능한 팀만을 보여줍니다.

최고의 기술 및 사례에 대한 액세스

대부분의 핀테크 스타트업과 기업은 데이터 관리 팀에 최신 기술을 제공할 여력이 없습니다. 효율적으로, 데이터 분석 서비스를 제공하는 신뢰할 수 있는 아웃소싱 회사는 가장 적합한 솔루션을 제공하는 것이 주요 목표이기 때문에 현재 기술 및 관행에 능숙할 것입니다.

고객 중심 서비스에 집중

현대의 고객은 기업이 자신의 기대, 요구 및 요구 사항을 이해하기를 기대합니다. 아웃소싱 팀은 주로 고객 연구 데이터에 의존하고 모든 각도에서 사용자 요구를 대상으로 하는 제품을 개발하기 위해 심층적이고 총체적인 전략을 시행합니다. 이는 보다 고객 중심적인 서비스와 솔루션을 제공하는 데 도움이 됩니다.

새로운 기회

혁신적인 기술은 금융 비즈니스 기관에 엄청난 기회와 혜택을 제공합니다.

여기에는 실시간 지불 처리, 클라우드 컴퓨팅 , 자산 기술, 암호화폐, 블록체인, 챗봇, 고급 분석 등이 포함됩니다. 이러한 기술을 사용하여 비즈니스에 활용할 수 있는 솔루션의 수를 상상해 보십시오. 이러한 방식으로 기술을 아웃소싱하는 것은 그러한 신기술을 탐색하고 금융 기업을 위한 새로운 범위를 만드는 데 합리적인 이점입니다.

핀테크에서 데이터 분석 아웃소싱의 단점

데이터 분석 아웃소싱 에는 극복할 수 있는 몇 가지 요소를 제외하고는 큰 단점이 없습니다 .

비즈니스 목표에 대한 오해

FinTech 비즈니스는 아웃소싱 팀과 명확히 해야 하는 뉘앙스와 관련될 수 있습니다. 올바른 솔루션은 특정 산업 비즈니스에 특화된 서비스를 선택하는 것입니다.

정보 유출

데이터 분석 아웃소싱 회사가 데이터를 보호하고 무단 액세스로부터 보호하는지 확인하는 것이 가장 중요합니다. 이는 회사와 정보비공개 계약을 체결하여 관리할 수 있습니다.

이것은 우리를 마지막 부분으로 이끕니다.

올바른 핀테크 개발 아웃소싱 회사를 선택하는 방법은 무엇입니까?

핀테크 아웃소싱은 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 이를 수행하는 동안 데이터 분석을 아웃소싱하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다 . 다음은 아웃소싱 시 염두에 두어야 할 몇 가지 필수 팁입니다.

1. 업무 경험

고려해야 할 주요 요소는 고품질 핀테크 솔루션 개발에 대한 신뢰할 수 있는 경험입니다. 회사가 작업한 이전 FinTech 프로젝트와 성공률을 기록해 두십시오. 아웃소싱 회사 의 포트폴리오 는 데이터 분석 솔루션의 안정적인 서비스, 손쉬운 통합 및 유지 관리를 보장해야 합니다.

2. 보안

보안 식별 및 인증은 핀테크 데이터 분석 요구 사항을 아웃소싱할 때 고려해야 할 또 다른 중요한 요소입니다. 핀테크는 모든 운영과 데이터에서 높은 정밀도와 안전성이 요구되는 분야입니다. 따라서 아웃소싱 팀이 나중에 생각하는 것이 아니라 보안을 우선시하는지 확인하십시오.

3. 위험 완화

위험 관리는 가능한 손실을 최소화하기 위해 위험을 평가, 식별 및 극복하기 위한 주요 의사 결정 계획입니다. 비즈니스 데이터가 위험에 처할 수 있다는 사실을 잊지 마십시오. 따라서 기본 개발 계획이 실패할 경우를 대비하여 아웃소싱 팀이 백업 계획을 준비해야 합니다.

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Appinventiv가 FinTech 데이터 분석 솔루션을 어떻게 도울 수 있습니까?

빅데이터 분석 아웃소싱 시장 이 핀테크에서 계속해서 인기를 얻으면서 머지 않아 저명한 스타트업과 기업의 생명선이 될 것이라고 결론 내리는 것이 안전합니다. 빅 데이터의 도움으로 FinTech 조직은 모든 ​​채널에서 고객에게 원활한 서비스를 제공하는 데 능숙해질 것입니다. Appinventiv는 수년간의 개발을 통해 데이터 관리 솔루션을 성공적으로 제공했습니다.

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