您的金融科技业务是否需要数据分析外包？
已发表: 2022-02-03“数据就是一切”是一个成熟的陈词滥调，不仅在金融科技或金融服务行业，而且在所有可能的业务中。 但真正的力量在于处理原始数据以产生切实可行的见解的能力。 对您的金融科技业务而言，能够几乎瞬间处理每一个小数据，并使用它来改善客户体验并比竞争对手更快地构建更好的产品，这意味着什么？ 这就是数据分析对您的业务的作用。
自金融科技见证数字化转型以来，企业有效利用通过数据分析报告获得的洞察力来阻止客户流失、预防事故以及预测和阻止金融欺诈和失败。 得益于大数据，金融科技利用物联网 (IoT) 、区块链和人工智能/机器学习 (AI/ML) 、智能数据发现等现代技术扩展了业务。 这些应用程序是中小型企业和企业更喜欢数据分析外包的主要原因。
外包是一种具有成本效益的战略，可帮助初创公司、中小企业和成熟企业利用分析专业知识和利用其品牌管理数据来有效地管理日常运营。 我们将在文章的后半部分讨论外包数据分析的利弊以及您的金融科技业务如何外包数据管理服务。
首先，让我们更广泛地了解大数据分析在金融科技中的作用。
大数据在金融科技中的作用
金融科技行业正以 6% 的复合年增长率增长，预计到2025 年将达到 285292.9 亿美元。 移动设备使用量的增加促使越来越多的客户使用某种金融科技产品和服务。 随着这些交互和使用模式随着时间的推移而存储，用户每秒产生的数据呈指数级增长。
这对大多数金融科技企业来说既是挑战也是机遇。
如果您的金融科技业务缺乏使用大量数据来满足客户需求的能力，那么您将面临失败。 另一方面，高级数据分析和智能数据发现功能可以为您的金融科技组织创造奇迹。
根据一项调查，超过 66% 的消费者希望您了解他们的期望，在金融科技行业更是如此。 事实上，现在 71% 的金融科技用户需要更灵活的多渠道互动旅程。
如果您拥有所需的数据分析基础架构，则可以使用此数据为您的客户创建定制的产品和功能。
简而言之，金融科技中的（大）数据可以帮助：
- 通过更好的客户细分，提供更多以客户为中心的产品和服务
- 巩固您的欺诈检测和风险管理协议
- 在降低成本的同时优化您的运营绩效
- 通过准确预测客户行为和进行复杂的风险评估而脱颖而出
- 使用消费者数据提供敏捷的数字解决方案
这使我们进入了以下讨论，您的金融科技业务如何将数据分析见解应用到日常运营中？
（大）数据分析在金融科技中的应用和用例
在线银行、金融科技初创公司和历史悠久的金融机构中的大数据用例不仅限于将数据转化为有价值的见解。 您可以在金融科技业务中积极使用大数据分析来实现广泛的目的。 让我们来看看一些应用程序和用例，其中将大数据分析与现代技术相结合有利于您的金融科技业务。
1. 保险大数据
传统上，保险公司过去依赖不再相关的统计和人口统计数据。 他们不得不对他们的保单进行手动定价，并错过了大量的财务机会。 现代保险机构充分利用大数据创造低风险保险产品。
作为参考，许多汽车保险公司使用实地数据和道路事故统计数据来估计风险并调整其保单报价。
2. 数字支付中的大数据分析
金融科技积极使用大数据和机器学习进行欺诈检测和安全控制。 在线支付的最新数字化转型趋势是支付处理与销售的结合，用户可以在几秒钟内获得贷款。 在线机制结合机器学习算法和大数据来评估风险和客户可用的信用额度。 事实证明，这为各类金融科技企业带来了更高的转化率。
作为参考，各种金融支付公司针对年轻的专业人士，帮助他们有效、安全地投资、储蓄和管理金融。
3、房地产大数据技术
为了以更高的利润卖出更多，房地产需要持续的市场监控、动态定价和全面的房产信息。 这包括从各种来源捕获数据并应用数据分析为正确的客户提供正确的报价。 因此，大数据分析可帮助您将客户拖欠付款的风险降至最低。
4.贷款大数据
人工智能模型和大数据分析可广泛用于小额信贷和其他贷款业务，以向更广泛的受众提供信贷贷款。 这给你带来了两个好处。 首先，您的金融科技业务将促进目标受众的金融包容性，其次，贷款的采用将为您的金融科技业务带来更高的收入。
此外，即时贷款的更广泛的可及性促进了经济并帮助其他企业动态增长。
5. 财富管理中的预测数据分析
财富管理是一个可以使用预测数据分析来弥合业务预期和客户期望之间差距的领域。 富有洞察力的客户数据可用于创建更全面的客户档案。 数据还有助于留住客户； 作为参考，您可以针对从大学贷款到退休计划等不同人口统计数据进行定制化优惠。
不仅如此，预测数据分析有助于更好地细分客户，帮助提供更多以客户为中心的产品和服务，并优化运营。 这可能就是各种规模和规模的企业利用数据分析服务来增强其整个客户流程的原因。
既然我们知道数据分析洞察对您的金融科技业务有多么重要，那么让我们看看为什么您应该外包这些数据管理服务。
为什么您的金融科技业务需要数据分析外包？
有效的数据分析需要定制的最先进技术，以满足金融科技组织的业务需求。 但是，如果您仍然不确定数据分析的外包技术如何提供帮助，那么以下几点适合您：
1. 获得专业知识：
作为金融服务或金融科技公司，您了解在您的领域提供卓越服务的细微差别。 寻求所需的数据分析技术专业知识，可以省去在几乎没有经验的情况下进入完全不同的垂直领域的麻烦。
2. 成本效益：
事实上，外包带来了相关的好处，例如节省的资金和更快的项目交付。 数据分析外包也不例外。 由于团队负责业务的技术部分，因此您的金融科技公司可以通过大数据外包节省巨额运营费用。 这也降低了与保持内部开发团队相关的间接成本，例如社会保障税和付款。
3. 可扩展性：
FinTech 中的数据分析外包为您提供超越竞争对手所需的适应性、速度和敏捷性。 这个因素不仅可以让您保持平稳的开发过程，还可以通过提供稳定性帮助您的业务在长期内实现全球影响力。
4.多种开发产品：
当您将业务数据需求和目标外包时，您的外包团队更有可能为您提供多个解决方案。 在各种可靠的结果中选择最高可行的解决方案更容易。
5. 量身定制的数据分析解决方案：
整个金融业都是建立在数据收集和分析之上的。 通过外包财务需求，您可以获得定制的金融科技软件解决方案，帮助他们彻底分析客户样本数据。 软件解决方案可提高销售额并提高客户忠诚度。 通过这种方式，您可以仔细监控每个潜在客户，从信用评分到用户的购买模式。
此外，数据分析外包公司更有可能响应您业务需求中的每一个小细节。 但是，每个业务方面都有其自身的优缺点。 我们还介绍大数据外包的一些主要优点和缺点，怎么样？
外包数据分析的优缺点
作为金融科技企业主，在外包技术方面，您不仅要考虑巨大的机遇，还要考虑可能存在的风险。 正确了解优点和缺点将使您能够更准确地评估图片。
金融科技外包数据分析的优点
吸引有能力的人才
您外包的技术团队将是该领域经验丰富的专业人士。 他们更有可能应对对您的金融科技发展至关重要的高度专业化的任务和业务需求。 不仅如此，一项研究表明，在交付及时结果方面，外包成员的可靠性要高出 41%。 这仅展示了一个为您工作的称职团队。
获得最佳技术和实践
大多数金融科技初创公司和企业无法为其数据管理团队提供最新技术。 有效地，提供数据分析服务的可靠外包公司将胜任当前的技术和实践，因为他们的主要目标是为您提供最合适的解决方案。
专注于以客户为中心的服务
现代客户希望公司了解他们的期望、需求和要求。 外包团队主要依靠客户研究数据，并实施深入的整体战略，从各个角度开发针对用户需求的产品。 这有助于您提供更多以客户为中心的服务和解决方案。
新的机会
创新技术为金融商业机构带来了巨大的机遇和利益。
这些包括实时支付处理、云计算、财富技术、加密货币、区块链、聊天机器人、高级分析等。想象一下，您可以使用这些技术为您的业务利用的解决方案的数量。 这样，外包技术对于探索此类新技术并为您的金融企业创造新范围是一个合理的好处。
金融科技外包数据分析的缺点
除了一些可以克服的因素外，数据分析外包没有主要缺点。
误解业务目标
您的金融科技业务可能与需要与您的外包团队澄清的细微差别有关。 正确的解决方案是选择专门针对您的特定行业业务的服务。
信息泄露
确保您的数据分析外包公司保护您的数据并防止未经授权的访问至关重要。 这可以通过与公司签署信息保密协议来管理。
这将我们带到了最后一个部分；
如何选择合适的金融科技开发外包公司？
现在，外包金融科技需求不仅仅是一种选择。 当你在做的时候，了解如何外包数据分析是至关重要的。 以下是外包时要牢记的一些基本技巧。
1、工作经历
要考虑的主要因素是开发高质量金融科技解决方案的可靠经验。 记下该公司之前从事的金融科技项目及其成功率。 外包公司的产品组合必须保证可靠的服务、易于集成和数据分析解决方案的维护。
2. 安全
安全识别和身份验证是外包金融科技数据分析需求的另一个关键因素。 金融科技是一个对所有操作和数据都要求非常精确和安全的领域。 因此，请确保您的外包团队优先考虑安全性，而不是事后才考虑。
3. 风险缓解
风险管理是评估、识别和克服风险以尽量减少可能损失的主要决策计划。 不要忘记您的业务数据将受到威胁； 因此，请确保您的外包团队应准备好备用计划，以防万一您的主要开发计划失败。
[另请阅读：如何使金融服务业务具有弹性？ ]
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随着大数据分析外包市场在金融科技领域的不断普及，可以肯定地说，它将很快成为知名初创公司和企业的生命线。 在大数据的帮助下，您的金融科技组织将更擅长在各个渠道为客户提供无缝服务。 经过几年的发展，Appinventiv 已成功交付数据管理解决方案。
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