Нужен ли вашему финтех-бизнесу аутсорсинг аналитики данных?

«Данные — это все» — это устоявшееся клише не только в сфере финансовых технологий или финансовых услуг, но и в любом другом бизнесе. Но настоящая сила заключается в способности обрабатывать необработанные данные для получения осязаемой и действенной информации. Что будет означать для вашего финтех-бизнеса возможность почти мгновенно обрабатывать каждый мельчайший фрагмент данных и использовать его для улучшения качества обслуживания клиентов и создания более качественных продуктов быстрее, чем ваши конкуренты? Вот что аналитика данных делает с вашим бизнесом.

С тех пор, как FinTech стал свидетелем цифровой трансформации , предприятия эффективно использовали информацию, полученную с помощью отчетов по анализу данных, чтобы остановить отток клиентов, предотвратить несчастные случаи, а также предсказать и остановить финансовое мошенничество и неудачи. Благодаря большим данным FinTech расширил свою деятельность, используя современные технологии, такие как Интернет вещей (IoT) , блокчейн , искусственный интеллект/машинное обучение (AI/ML) , интеллектуальное обнаружение данных. Эти приложения являются основными причинами, по которым малые и средние предприятия и предприятия предпочитают аутсорсинг анализа данных.

Аутсорсинг — это экономически эффективная стратегия, которая помогает стартапам, малым и средним предприятиям, а также уже существующим предприятиям эффективно управлять повседневными операциями, используя аналитический опыт и собирая данные со своим брендом. Мы обсудим плюсы и минусы аутсорсинга анализа данных и то, как ваш финтех-бизнес может передать услуги по управлению данными на аутсорсинг во второй части нашей статьи.

Во-первых, давайте более широко рассмотрим роль аналитики больших данных в FinTech .

Роль больших данных в финтехе

Отрасль FinTech растет со среднегодовым темпом роста 6% и, как ожидается, достигнет 28529,29 млрд долларов к 2025 году . Более широкое использование мобильных устройств способствовало тому, что все больше и больше клиентов используют те или иные продукты и услуги FinTech. Поскольку эти взаимодействия и шаблоны использования сохраняются с течением времени, пользователи получают экспоненциальный рост данных, производимых каждую секунду.

Это создает как проблемы, так и возможности для большинства финтех-компаний.

Если у вашего финтех-бизнеса нет возможности использовать этот огромный объем данных для обслуживания ваших клиентов, вы обречены на провал. С другой стороны, расширенная аналитика данных и интеллектуальные возможности обнаружения данных могут творить чудеса с вашими финтех-организациями.

Согласно опросу, более 66% ваших потребителей ожидают, что вы поймете их ожидания, особенно в финтех-индустрии. Фактически, 71% пользователей FinTech теперь требуют более гибких путешествий с многоканальным взаимодействием.

Если у вас есть необходимая инфраструктура Data Analytics, вы можете использовать эти данные для создания настраиваемых продуктов и функций для своих клиентов.

Вкратце, (большие) данные в FinTech могут помочь:

• Улучшенная сегментация клиентов для предоставления более клиентоориентированных продуктов и услуг
• Укрепите свои протоколы обнаружения мошенничества и управления рисками
• Оптимизируйте свою операционную производительность при одновременном снижении затрат
• Выдайтесь, точно прогнозируя поведение клиентов и производя сложные оценки рисков
• Использование потребительских данных для предоставления гибких цифровых решений

Это подводит нас к следующему обсуждению: как ваш финтех-бизнес может применять результаты анализа данных в повседневных операциях?

Приложения и варианты использования аналитики (больших) данных в финтехе

Варианты использования больших данных в онлайн-банках, финтех-стартапах и давно зарекомендовавших себя финансовых учреждениях не ограничиваются преобразованием данных в ценную информацию. Вы можете активно использовать аналитику больших данных в финтех- бизнесе для самых разных целей. Давайте рассмотрим несколько приложений и вариантов использования, в которых сочетание аналитики больших данных с современными технологиями принесет пользу вашему финтех-бизнесу.

1. Большие данные в страховании

Традиционно страховые компании полагались на статистические и демографические данные, которые уже не актуальны. Им пришлось вручную устанавливать цены на свои полисы и упускать значительные финансовые возможности. Современные страховые организации в полной мере используют большие данные для создания предложений страхования с низким уровнем риска.

Для справки: многие компании по страхованию автомобилей используют данные с мест и статистику дорожно-транспортных происшествий для оценки риска и корректировки своих полисов.

2. Аналитика больших данных в цифровых платежах

FinTech активно использует большие данные и машинное обучение для обнаружения мошенничества и контроля безопасности. Самая последняя тенденция цифровой трансформации в онлайн-платежах — это слияние обработки платежей с продажами, когда пользователи могут получить кредит в течение нескольких секунд. Онлайн-механизм сочетает в себе алгоритмы машинного обучения и большие данные для оценки риска и суммы кредита, доступного клиенту. Доказано, что это привело к повышению коэффициента конверсии для различных финтех-предприятий.

Для справки: различные финансовые платежные компании нацелены на молодых специалистов и помогают им эффективно и надежно инвестировать, сохранять и управлять финансами.

3. Технология больших данных в сфере недвижимости

Чтобы продавать больше с более высокой маржой, недвижимость нуждается в постоянном мониторинге рынка, динамическом ценообразовании и исчерпывающей информации о свойствах. Это включает в себя сбор данных из различных источников и применение анализа данных, чтобы делать правильные предложения нужным клиентам. Таким образом, аналитика больших данных помогает свести к минимуму риск неплатежей клиентов.

4. Большие данные в кредитовании

Модели искусственного интеллекта и аналитика больших данных могут широко использоваться в микрофинансировании и других кредитных организациях, чтобы сделать кредитные ссуды доступными для более широкой аудитории. Это дает вам два преимущества. Во-первых, ваш финтех-бизнес будет способствовать финансовой интеграции вашей целевой аудитории, а во-вторых, принятие кредита приведет к увеличению доходов вашего финтех-бизнеса.

Кроме того, более широкая доступность мгновенных кредитов стимулирует экономику и помогает другим предприятиям динамично расти.

5. Предиктивная аналитика данных в управлении капиталом

Управление капиталом — это одна из областей, где прогнозный анализ данных может использоваться для преодоления разрыва между ожиданиями бизнеса и ожиданиями клиентов. Проницательные данные о клиентах можно использовать для создания более полных профилей клиентов. Данные также помогают удерживать клиентов; для справки, вы можете делать индивидуальные предложения для разных демографических групп, начиная от кредитов на обучение в колледже и заканчивая пенсионными планами.

Кроме того, предиктивная аналитика данных способствует лучшей сегментации клиентов, помогает предоставлять более ориентированные на клиента продукты и услуги и оптимизировать операции. Вероятно, именно поэтому предприятия любого масштаба и размера используют услуги аналитики данных для улучшения всего своего клиентского процесса.

Теперь, когда мы знаем, насколько важной может быть информация об анализе данных для вашего финтех-бизнеса, давайте посмотрим, почему вам следует отдать эти услуги по управлению данными на аутсорсинг.

Почему вашему финтех-бизнесу нужен аутсорсинг аналитики данных?

Для эффективной аналитики данных нужны самые современные технологии, специально разработанные для удовлетворения бизнес-потребностей вашей финтех-организации. Но если вы все еще не уверены, чем могут помочь аутсорсинговые технологии для анализа данных, эти пункты для вас:

1. Доступ к экспертизе:

Вы, как финансовая служба или компания FinTech, понимаете нюансы предоставления исключительных услуг в своей области. Поиск необходимой технической экспертизы в области анализа данных избавляет вас от необходимости переходить в совершенно другую вертикаль, практически не имея опыта.

2. Экономическая эффективность:

Это факт, что аутсорсинг имеет сопутствующие преимущества, такие как экономия долларов и более быстрая реализация проекта. Аутсорсинг аналитики данных ничем не отличается. Ваша финтех-компания может сэкономить огромные операционные расходы с помощью аутсорсинга больших данных , поскольку команда берет на себя ответственность за техническую часть бизнеса. Это также снижает накладные расходы, такие как налог на социальное обеспечение и платежи, связанные с содержанием собственной команды разработчиков.

3. Масштабируемость:

Аутсорсинг аналитики данных в FinTech дает вам необходимую адаптивность, скорость и гибкость, необходимые для того, чтобы превзойти конкурентов. Этот фактор не только позволяет вам поддерживать плавный процесс разработки, но и помогает вашему бизнесу достичь глобального охвата в долгосрочной перспективе, обеспечивая стабильность.

4. Разнообразие продуктов разработки:

Когда вы передаете требования и цели своих бизнес-данных на аутсорсинг, ваша аутсорсинговая команда с большей вероятностью предоставит вам более одного решения. Легче выбрать наиболее жизнеспособное решение среди множества надежных результатов.

5. Индивидуальные решения для анализа данных:

Вся финансовая индустрия построена на сборе и анализе данных . Передавая финансовые требования на аутсорсинг, вы получаете доступ к специализированным программным решениям FinTech , которые помогают им тщательно анализировать выборочные данные клиентов. Программные решения способствуют увеличению продаж и повышению лояльности клиентов. Таким образом, вы можете тщательно отслеживать каждого потенциального клиента, начиная от кредитных рейтингов и заканчивая моделями покупок пользователей.

Кроме того, аутсорсинговые компании, занимающиеся аналитикой данных, с большей вероятностью отреагируют на каждую мелочь в вашем бизнес-требовании. Тем не менее, у каждого аспекта бизнеса есть свои плюсы и минусы. Как насчет того, чтобы мы также рассмотрели некоторые основные преимущества и недостатки аутсорсинга больших данных?

Плюсы и минусы аутсорсинга аналитики данных

Как владелец финтех-бизнеса, вы должны учитывать не только большие возможности, но и возможные риски, связанные с аутсорсингом технологий. Правильное знание достоинств и недостатков позволит более точно оценить картину.

Плюсы аутсорсинга аналитики данных в FinTech

Привлечение компетентных талантов

Техническая команда, которую вы отдадите на аутсорсинг, будет опытным профессионалом в своей области. Они с большей вероятностью справятся с узкоспециализированными задачами и бизнес-требованиями, имеющими решающее значение для вашего развития FinTech. Мало того, исследование показывает, что аутсорсинговые участники на 41% более надежны, когда дело доходит до своевременного получения результатов. Это не показывает ничего, кроме компетентной команды, работающей на вас.

Доступ к лучшим технологиям и практикам

Большинство финтех-стартапов и предприятий не могут позволить себе предоставлять новейшие технологии своей команде по управлению данными. По сути, надежная аутсорсинговая компания, предлагающая услуги по анализу данных, будет компетентна в современных технологиях и методах, поскольку их основная цель — предложить вам наиболее подходящее решение.

Сосредоточьтесь на клиентоориентированных услугах

Современные клиенты ожидают от компаний понимания их ожиданий, потребностей и требований. Аутсорсинговая команда в первую очередь полагается на данные исследований клиентов и применяет комплексные стратегии для разработки продукта, который удовлетворяет потребности пользователей со всех сторон. Это поможет вам предоставлять более ориентированные на клиента услуги и решения.

Новые возможности

Инновационные технологии открывают огромные возможности и преимущества для финансовых бизнес-институтов.

К ним относятся обработка платежей в режиме реального времени, облачные вычисления , технологии управления капиталом, криптовалюты, блокчейн, чат-боты, расширенная аналитика и т. д. Представьте себе количество решений, которые вы можете использовать для своего бизнеса, используя эти технологии. Таким образом, аутсорсинг технологий является разумным преимуществом для изучения таких новых технологий и создания новых возможностей для вашего финансового предприятия.

Минусы аутсорсинга аналитики данных в финтехе

У аутсорсинга анализа данных нет серьезных недостатков, за исключением нескольких факторов, которые можно преодолеть.

Непонимание бизнес-целей

Ваш финтех-бизнес может быть связан с нюансами, которые необходимо уточнить у вашей аутсорсинговой команды. Правильным решением будет выбрать сервис, специализирующийся на вашей конкретной отрасли бизнеса.

Утечка информации

Крайне важно убедиться, что ваша аутсорсинговая компания по анализу данных защищает ваши данные и защищает от несанкционированного доступа. Это можно решить, подписав с компанией соглашение о неразглашении информации.

Это подводит нас к нашему последнему сегменту;

Как правильно выбрать аутсорсинговую компанию FinTech Development?

Аутсорсинг потребностей FinTech теперь является скорее необходимостью, чем просто вариантом. Пока вы этим занимаетесь, очень важно понять , как передать аналитику данных на аутсорсинг . Ниже приведены несколько важных советов, которые следует учитывать при аутсорсинге.

1. Опыт работы

В первую очередь следует учитывать надежный опыт разработки качественных финтех-решений. Запишите предыдущие проекты FinTech, над которыми работала компания, и их показатели успеха. Портфолио аутсорсинговой компании должно гарантировать надежные услуги, простую интеграцию и обслуживание решений по анализу данных.

2. Безопасность

Идентификация безопасности и аутентификация являются еще одним важным фактором, который следует учитывать при аутсорсинге потребностей в аналитике данных FinTech. FinTech — это одна из областей, которая требует высокой точности и безопасности во всех операциях и данных. Поэтому убедитесь, что ваша аутсорсинговая команда уделяет первостепенное внимание безопасности, а не задним числом.

3. Снижение риска

Управление рисками – это первичный план принятия решений по оценке, выявлению и преодолению рисков с целью минимизации возможных потерь. Не забывайте, что ваши бизнес-данные будут поставлены на карту; следовательно, убедитесь, что ваша аутсорсинговая команда должна иметь запасной план на случай, если ваш основной план разработки не сработает.

[ Также читайте : Как сделать финансовый бизнес устойчивым? ]

Как Appinventiv может помочь вам с решениями FinTech для анализа данных?

Поскольку рынок аутсорсинга аналитики больших данных продолжает набирать популярность в FinTech, можно с уверенностью заключить, что вскоре он станет спасательным кругом для известных стартапов и предприятий. С помощью больших данных ваша финтех-организация сможет более эффективно предоставлять клиентам бесперебойное обслуживание по всем каналам. За несколько лет разработки Appinventiv успешно поставляет решения для управления данными.

Мы можем предложить индивидуальные услуги по анализу данных для вашего финтех-бизнеса, от аналитического консультирования до визуализации данных. Свяжитесь с нами, чтобы узнать больше.