Czy Twoja firma FinTech potrzebuje outsourcingu analityki danych?

„Dane to wszystko” to ugruntowany frazes nie tylko w branży FinTech czy usług finansowych, ale w każdym możliwym biznesie. Jednak prawdziwa moc tkwi w możliwości przetwarzania surowych danych w celu uzyskania namacalnych, praktycznych spostrzeżeń. Co oznaczałoby dla Twojej firmy FinTech możliwość niemal natychmiastowego przetwarzania każdego najmniejszego fragmentu danych i wykorzystywania ich do poprawy obsługi klienta i tworzenia lepszych produktów szybciej niż konkurencja? Tak właśnie działa analityka danych w Twojej firmie.

Od czasu, gdy FinTech był świadkiem cyfrowej transformacji , firmy skutecznie wykorzystywały spostrzeżenia uzyskane dzięki raportom analizy danych, aby powstrzymać odpływ klientów, zapobiegać wypadkom oraz przewidywać i powstrzymywać oszustwa finansowe i awarie. Dzięki big data FinTech rozszerzył swoją działalność o nowoczesne technologie, takie jak Internet Rzeczy (IoT) , Blockchain i Sztuczna Inteligencja/Uczenie Maszynowe (AI/ML) , Smart Data Discovery. Aplikacje te są głównymi powodami, dla których małe i średnie firmy i przedsiębiorstwa preferują outsourcing analizy danych.

Outsourcing to efektywna kosztowo strategia, która pomaga start-upom, małym i średnim firmom oraz przedsiębiorstwom o ugruntowanej pozycji skutecznie zarządzać codziennymi operacjami, wykorzystując wiedzę analityczną i dbając o dane z ich marką. W dalszej części artykułu omówimy zalety i wady outsourcingu analityki danych oraz sposób, w jaki Twoja firma FinTech może zlecić usługi zarządzania danymi .

Najpierw przyjrzyjmy się szerzej roli analityki big data w FinTech .

Rola Big Data w FinTech

Branża FinTech rozwija się w tempie CAGR na poziomie 6% i oczekuje się, że do 2025 r. osiągnie 28529,29 mld USD . Zwiększone wykorzystanie urządzeń mobilnych przyczyniło się do tego, że coraz więcej klientów korzysta z takich czy innych produktów i usług FinTech. Ponieważ te interakcje i wzorce użytkowania są przechowywane w czasie, użytkownicy mają wykładniczy wzrost ilości danych generowanych w każdej sekundzie.

Stanowi to zarówno wyzwania, jak i możliwości dla większości firm FinTech.

Jeśli Twoja firma FinTech nie ma możliwości wykorzystania tej ogromnej ilości danych do obsługi klientów, szykujesz się na porażkę. Z drugiej strony zaawansowana analiza danych i inteligentne funkcje wykrywania danych mogą zdziałać cuda dla organizacji FinTech.

Według ankiety ponad 66% Twoich konsumentów oczekuje, że zrozumiesz ich oczekiwania, a tym bardziej w branży FinTech. W rzeczywistości 71% użytkowników FinTech domaga się teraz bardziej elastycznych podróży z interakcjami wielokanałowymi.

Jeśli masz wymaganą infrastrukturę analizy danych, możesz wykorzystać te dane do tworzenia niestandardowych produktów i funkcji dla swoich klientów.

Krótko mówiąc, (Big) Data w FinTech może pomóc:

• Dzięki lepszej segmentacji klientów, aby dostarczać produkty i usługi bardziej zorientowane na klienta
• Umocnij swoje protokoły wykrywania oszustw i zarządzania ryzykiem
• Zoptymalizuj wydajność operacyjną przy jednoczesnym obniżeniu kosztów
• Wyróżnia się dzięki dokładnemu prognozowaniu zachowań klientów i tworzeniu wyrafinowanych ocen ryzyka
• Wykorzystywanie danych konsumenckich do dostarczania elastycznych rozwiązań cyfrowych

To prowadzi nas do poniższej dyskusji, w jaki sposób Twoja firma FinTech może zastosować analizy danych w codziennych operacjach?

Zastosowania i przypadki użycia analizy (dużych) danych w FinTech

Przypadki użycia big data w bankach internetowych, startupach FinTech i instytucjach finansowych o długiej tradycji nie ograniczają się tylko do przekształcania danych w cenne spostrzeżenia. Możesz aktywnie wykorzystywać analitykę big data w branży FinTech do wielu różnych celów. Przyjrzyjmy się kilku aplikacjom i przypadkom użycia, w których połączenie analizy dużych zbiorów danych z nowoczesnymi technologiami przynosi korzyści Twojej firmie FinTech.

1. Big data w ubezpieczeniach

Tradycyjnie firmy ubezpieczeniowe polegały na danych statystycznych i demograficznych, które nie są już aktualne. Musieli przejść przez ręczne ustalanie cen swoich polis i stracić znaczne możliwości finansowe. Nowoczesne instytucje ubezpieczeniowe w pełni wykorzystują big data do tworzenia ofert ubezpieczeniowych o niskim ryzyku.

Dla porównania, wiele firm ubezpieczeniowych wykorzystuje dane z terenu i statystyki wypadków drogowych, aby oszacować ryzyko i dostosować swoje oferty polis.

2. Analiza big data w płatnościach cyfrowych

FinTech aktywnie wykorzystuje big data i uczenie maszynowe do wykrywania oszustw i kontroli bezpieczeństwa. Najnowszym trendem cyfrowej transformacji w płatnościach online jest połączenie przetwarzania płatności ze sprzedażą, w ramach której użytkownicy mogą uzyskać pożyczki w ciągu kilku sekund. Mechanizm online łączy algorytmy uczenia maszynowego i big data w celu oceny ryzyka i kwoty kredytu dostępnego dla klienta. Okazało się, że przynosi to wyższe współczynniki konwersji różnym przedsiębiorstwom FinTech.

Dla porównania, różne firmy zajmujące się płatnościami finansowymi są skierowane do młodych profesjonalistów i pomagają im efektywnie i bezpiecznie inwestować, oszczędzać i zarządzać finansami.

3. Technologia Big Data w nieruchomościach

Aby sprzedawać więcej z wyższą marżą, nieruchomości potrzebują ciągłego monitoringu rynku, dynamicznych cen i wyczerpujących informacji o nieruchomościach. Obejmuje to przechwytywanie danych z różnych źródeł i stosowanie analizy danych w celu przedstawiania właściwych ofert właściwym klientom. Dlatego analityka big data pomaga zminimalizować ryzyko braku płatności przez klientów.

4. Big data w kredytach

Modele AI i analizy Big Data mogą być szeroko stosowane w mikrofinansowaniu i innych firmach pożyczkowych, aby udostępniać pożyczki kredytowe szerszemu gronu odbiorców. Daje to dwie korzyści. Po pierwsze, Twoja firma FinTech promowałaby włączenie finansowe do grupy docelowej, a po drugie, przyjęcie pożyczki przyniosłoby wyższe przychody Twojej firmie FinTech.

Co więcej, szersza dostępność natychmiastowych pożyczek pobudza gospodarkę i pomaga dynamicznie rozwijać się innym firmom.

5. Predykcyjna analiza danych w zarządzaniu majątkiem

Zarządzanie majątkiem to jeden z obszarów, w którym predykcyjna analiza danych może zostać wykorzystana do wypełnienia luki między oczekiwaniami biznesowymi a oczekiwaniami klientów. Wnikliwe dane o klientach można wykorzystać do tworzenia bardziej wszechstronnych profili klientów. Dane pomagają również w utrzymaniu klientów; w celach informacyjnych możesz tworzyć spersonalizowane oferty dla różnych grup demograficznych, od pożyczek na studia po plany emerytalne.

Nie tylko to, predykcyjna analiza danych pomaga w lepszej segmentacji klientów, pomaga dostarczać produkty i usługi bardziej zorientowane na klienta oraz optymalizuje operacje. Prawdopodobnie dlatego przedsiębiorstwa każdej skali i wielkości wykorzystują usługi analizy danych, aby usprawnić cały proces obsługi klienta.

Teraz, gdy wiemy, jak ważne dla Twojej firmy FinTech mogą być analizy danych, zastanówmy się, dlaczego powinieneś zlecić te usługi zarządzania danymi.

Dlaczego Twoja firma FinTech potrzebuje outsourcingu analizy danych?

Skuteczna analiza danych wymaga najnowocześniejszych technologii dostosowanych do potrzeb biznesowych Twojej organizacji FinTech. Ale jeśli nadal nie masz pewności, w jaki sposób outsourcing technologii do analizy danych może pomóc, poniższe punkty są dla Ciebie:

1. Dostęp do ekspertyz:

Jako firma świadcząca usługi finansowe lub firma FinTech rozumiesz niuanse dostarczania wyjątkowych usług w Twojej domenie. Poszukiwanie wymaganej wiedzy technicznej w zakresie analityki danych pozwala uniknąć kłopotów z wejściem do zupełnie innej branży z niewielkim lub zerowym doświadczeniem.

2. Opłacalność:

Faktem jest, że outsourcing wiąże się z korzyściami, takimi jak zaoszczędzone pieniądze i szybsza realizacja projektów. Nie inaczej jest w przypadku outsourcingu analityki danych . Twoja firma FinTech może zaoszczędzić ogromne koszty operacyjne dzięki outsourcingowi Big Data, ponieważ zespół przejmuje odpowiedzialność za techniczną część biznesu. Zmniejsza to również koszty ogólne, takie jak podatek na ubezpieczenie społeczne i płatności związane z utrzymywaniem wewnętrznego zespołu programistów.

3. Skalowalność:

Outsourcing analizy danych w FinTech zapewnia wymaganą zdolność adaptacji, szybkość i zwinność, których potrzebujesz, aby prześcignąć konkurencję. Ten czynnik nie tylko pozwala utrzymać płynny proces rozwoju, ale także pomaga Twojej firmie osiągnąć globalny zasięg w dłuższej perspektywie, zapewniając stabilność.

4. Różnorodność produktów rozwojowych:

Kiedy zlecasz outsourcing swoich wymagań dotyczących danych biznesowych i celów, istnieje większe prawdopodobieństwo, że zlecony zespół zaoferuje Ci więcej niż jedno rozwiązanie. Łatwiej jest wybrać najbardziej opłacalne rozwiązanie spośród wielu wiarygodnych wyników.

5. Dopasowane rozwiązania do analizy danych:

Cała branża finansowa opiera się na gromadzeniu i analizie danych . Dzięki outsourcingowi wymagań finansowych uzyskujesz dostęp do niestandardowych rozwiązań oprogramowania FinTech, które pomagają im dokładnie analizować przykładowe dane klientów. Rozwiązania programowe powodują wzrost sprzedaży i promują lojalność klientów. W ten sposób możesz uważnie monitorować każdego potencjalnego klienta, od oceny kredytowej po wzorce zakupowe użytkowników.

Poza tym firmy zajmujące się outsourcingiem analityki danych są bardziej skłonne do reagowania na każdy najmniejszy szczegół wymagań Twojej firmy. Jednak każdy aspekt biznesowy ma swój własny zestaw zalet i wad. Co powiesz na niektóre z głównych zalet i wad outsourcingu dużych zbiorów danych?

Plusy i minusy outsourcingu analizy danych

Jako właściciel firmy fintech musisz liczyć się nie tylko z ogromnymi możliwościami, ale także z możliwym ryzykiem, jeśli chodzi o outsourcing technologii. Właściwa znajomość meritum i wad pozwoli dokładniej ocenić obraz.

Zalety outsourcingu analityki danych w FinTech

Przyciąganie kompetentnych talentów

Zespół techniczny, którego zlecasz, będzie doświadczonym profesjonalistą w swojej dziedzinie. Bardziej prawdopodobne jest, że poradzą sobie z wysoce wyspecjalizowanymi zadaniami i wymaganiami biznesowymi, które mają kluczowe znaczenie dla rozwoju FinTech. Co więcej, badanie sugeruje, że członkowie zewnętrzni są o 41% bardziej wiarygodni, jeśli chodzi o terminowe dostarczanie wyników. To pokazuje tylko kompetentny zespół pracujący dla Ciebie.

Dostęp do najlepszych technologii i praktyk

Większość startupów i przedsiębiorstw FinTech nie może sobie pozwolić na dostarczanie najnowszych technologii swojemu zespołowi zarządzającemu danymi. Skutecznie, niezawodna firma outsourcingowa oferująca usługi analizy danych byłaby kompetentna w zakresie obecnych technologii i praktyk, ponieważ jej głównym celem jest zaoferowanie Ci najbardziej odpowiedniego rozwiązania.

Skoncentruj się na usługach zorientowanych na klienta

Współcześni klienci oczekują od firm zrozumienia ich oczekiwań, potrzeb i wymagań. Zewnętrzny zespół opiera się przede wszystkim na danych z badań klientów i wymusza dogłębne holistyczne strategie w celu opracowania produktu, który pod każdym kątem odpowiada na potrzeby użytkowników. Pomaga to w dostarczaniu usług i rozwiązań bardziej zorientowanych na klienta.

Nowe szanse

Innowacyjne technologie dają ogromne możliwości i korzyści instytucjom finansowym.

Obejmują one przetwarzanie płatności w czasie rzeczywistym, przetwarzanie w chmurze , technologie bogactwa, kryptowaluty, blockchain, chatboty, zaawansowaną analitykę itp. Wyobraź sobie liczbę rozwiązań, które możesz wykorzystać dla swojej firmy przy użyciu tych technologii. W ten sposób outsourcing technologii jest rozsądną korzyścią dla odkrywania takich nowych technologii i tworzenia nowych możliwości dla Twojego przedsiębiorstwa finansowego.

Wady outsourcingu analityki danych w fintech

Nie ma większych wad outsourcingu analityki danych , z wyjątkiem kilku czynników, które można przezwyciężyć.

Niezrozumienie celów biznesowych

Twój biznes FinTech może wiązać się z niuansami, które należy wyjaśnić z zewnętrznym zespołem. Właściwym rozwiązaniem jest wybór usługi specjalizującej się w Twojej konkretnej branży.

Wyciek informacji

Niezwykle ważne jest, aby Twoja firma zajmująca się outsourcingiem analityki danych chroniła Twoje dane i zabezpieczała przed nieautoryzowanym dostępem. Można tym zarządzać podpisując z firmą umowę o zachowaniu poufności.

To prowadzi nas do naszego ostatniego segmentu;

Jak wybrać odpowiednią firmę outsourcingową ds. rozwoju FinTech?

Outsourcing potrzeb FinTech jest teraz bardziej koniecznością niż opcją. Przy okazji ważne jest, aby zrozumieć , jak zlecić analizę danych na zewnątrz . Poniżej znajduje się kilka podstawowych wskazówek, o których należy pamiętać podczas outsourcingu.

1. Doświadczenie zawodowe

Podstawowym czynnikiem do rozważenia jest rzetelne doświadczenie w tworzeniu wysokiej jakości rozwiązań FinTech. Zanotuj poprzednie projekty FinTech, nad którymi firma pracowała, i ich wskaźnik sukcesu. Portfolio firmy outsourcingowej musi gwarantować niezawodne usługi, łatwe integracje i utrzymanie rozwiązań do analityki danych.

2. Bezpieczeństwo

Identyfikacja i uwierzytelnianie zabezpieczeń to kolejny krytyczny czynnik, który należy wziąć pod uwagę przy outsourcingu potrzeb analizy danych FinTech. FinTech to jeden obszar, który wymaga dużej precyzji i bezpieczeństwa we wszystkich operacjach i danych. Dlatego upewnij się, że Twój zewnętrzny zespół priorytetowo traktuje bezpieczeństwo, a nie po namyśle.

3. Ograniczanie ryzyka

Zarządzanie ryzykiem to podstawowy plan podejmowania decyzji w celu oceny, identyfikacji i przezwyciężenia ryzyka w celu zminimalizowania możliwych strat. Nie zapominaj, że w grę wchodzą Twoje dane biznesowe; w związku z tym upewnij się, że Twój zewnętrzny zespół powinien być gotowy z planem tworzenia kopii zapasowych, na wypadek niepowodzenia podstawowego planu rozwoju.

[ Przeczytaj także : W jaki sposób można uodpornić firmę świadczącą usługi finansowe? ]

W jaki sposób Appinventiv może Ci pomóc dzięki rozwiązaniom do analizy danych FinTech?

Ponieważ rynek outsourcingu analityki big data zyskuje coraz większą popularność w FinTech, można śmiało stwierdzić, że wkrótce stanie się on kołem ratunkowym czołowych startupów i przedsiębiorstw. Dzięki big data Twoja organizacja FinTech będzie bardziej biegła w zapewnianiu klientom bezproblemowej obsługi na każdym kanale. Przez kilka lat rozwoju Appinventiv z powodzeniem dostarczał rozwiązania do zarządzania danymi.

Możemy zaoferować niestandardowe usługi analizy danych dla Twojej firmy FinTech, od doradztwa analitycznego po wizualizację danych. Połącz się z nami , aby dowiedzieć się więcej.