您的金融科技業務是否需要數據分析外包？
已發表: 2022-02-03“數據就是一切”是一個成熟的陳詞濫調，不僅在金融科技或金融服務行業，而且在所有可能的業務中。 但真正的力量在於處理原始數據以產生切實可行的見解的能力。 對您的金融科技業務而言，能夠幾乎瞬間處理每一個小數據，並使用它來改善客戶體驗並比競爭對手更快地構建更好的產品，這意味著什麼？ 這就是數據分析對您的業務的作用。
自金融科技見證數字化轉型以來，企業有效利用通過數據分析報告獲得的洞察力來阻止客戶流失、預防事故以及預測和阻止金融欺詐和失敗。 得益於大數據，金融科技利用物聯網 (IoT) 、區塊鍊和人工智能/機器學習 (AI/ML) 、智能數據發現等現代技術擴展了業務。 這些應用程序是中小型企業和企業更喜歡數據分析外包的主要原因。
外包是一種具有成本效益的戰略，可幫助初創公司、中小企業和成熟企業利用分析專業知識和利用其品牌管理數據來有效地管理日常運營。 我們將在文章的後半部分討論外包數據分析的利弊以及您的金融科技業務如何外包數據管理服務。
首先，讓我們更廣泛地了解大數據分析在金融科技中的作用。
大數據在金融科技中的作用
金融科技行業正以 6% 的複合年增長率增長，預計到2025 年將達到 285292.9 億美元。 移動設備使用量的增加促使越來越多的客戶使用某種金融科技產品和服務。 隨著這些交互和使用模式隨著時間的推移而存儲，用戶每秒產生的數據呈指數級增長。
這對大多數金融科技企業來說既是挑戰也是機遇。
如果您的金融科技業務缺乏使用大量數據來滿足客戶需求的能力，那麼您將面臨失敗。 另一方面，高級數據分析和智能數據發現功能可以為您的金融科技組織創造奇蹟。
根據一項調查，超過 66% 的消費者希望您了解他們的期望，在金融科技行業更是如此。 事實上，現在 71% 的金融科技用戶需要更靈活的多渠道互動旅程。
如果您擁有所需的數據分析基礎架構，則可以使用此數據為您的客戶創建定制的產品和功能。
簡而言之，金融科技中的（大）數據可以幫助：
- 通過更好的客戶細分，提供更多以客戶為中心的產品和服務
- 鞏固您的欺詐檢測和風險管理協議
- 在降低成本的同時優化您的運營績效
- 通過準確預測客戶行為和進行複雜的風險評估而脫穎而出
- 使用消費者數據提供敏捷的數字解決方案
這使我們進入了以下討論，您的金融科技業務如何將數據分析見解應用到日常運營中？
（大）數據分析在金融科技中的應用和用例
在線銀行、金融科技初創公司和歷史悠久的金融機構中的大數據用例不僅限於將數據轉化為有價值的見解。 您可以在金融科技業務中積極使用大數據分析來實現廣泛的目的。 讓我們來看看一些應用程序和用例，其中將大數據分析與現代技術相結合有利於您的金融科技業務。
1. 保險大數據
傳統上，保險公司過去依賴不再相關的統計和人口統計數據。 他們不得不對他們的保單進行手動定價，並錯過了大量的財務機會。 現代保險機構充分利用大數據創造低風險保險產品。
作為參考，許多汽車保險公司使用實地數據和道路事故統計數據來估計風險並調整其保單報價。
2. 數字支付中的大數據分析
金融科技積極使用大數據和機器學習進行欺詐檢測和安全控制。 在線支付的最新數字化轉型趨勢是支付處理與銷售的結合，用戶可以在幾秒鐘內獲得貸款。 在線機制結合機器學習算法和大數據來評估風險和客戶可用的信用額度。 事實證明，這為各類金融科技企業帶來了更高的轉化率。
作為參考，各種金融支付公司針對年輕的專業人士，幫助他們有效、安全地投資、儲蓄和管理金融。
3、房地產大數據技術
為了以更高的利潤賣出更多，房地產需要持續的市場監控、動態定價和全面的房產信息。 這包括從各種來源捕獲數據並應用數據分析為正確的客戶提供正確的報價。 因此，大數據分析可幫助您將客戶拖欠付款的風險降至最低。
4.貸款大數據
人工智能模型和大數據分析可廣泛用於小額信貸和其他貸款業務，以向更廣泛的受眾提供信貸貸款。 這給你帶來了兩個好處。 首先，您的金融科技業務將促進目標受眾的金融包容性，其次，貸款的採用將為您的金融科技業務帶來更高的收入。
此外，即時貸款的更廣泛的可及性促進了經濟並幫助其他企業動態增長。
5. 財富管理中的預測數據分析
財富管理是一個可以使用預測數據分析來彌合業務預期和客戶期望之間差距的領域。 富有洞察力的客戶數據可用於創建更全面的客戶檔案。 數據還有助於留住客戶； 作為參考，您可以針對從大學貸款到退休計劃等不同人口統計數據進行定制化優惠。
不僅如此，預測數據分析有助於更好地細分客戶，幫助提供更多以客戶為中心的產品和服務，並優化運營。 這可能就是各種規模和規模的企業利用數據分析服務來增強其整個客戶流程的原因。
既然我們知道數據分析洞察對您的金融科技業務有多麼重要，那麼讓我們看看為什麼您應該外包這些數據管理服務。
為什麼您的金融科技業務需要數據分析外包？
有效的數據分析需要定制的最先進技術，以滿足金融科技組織的業務需求。 但是，如果您仍然不確定數據分析的外包技術如何提供幫助，那麼以下幾點適合您：
1. 獲得專業知識：
作為金融服務或金融科技公司，您了解在您的領域提供卓越服務的細微差別。 尋求所需的數據分析技術專業知識，可以省去在幾乎沒有經驗的情況下進入完全不同的垂直領域的麻煩。
2. 成本效益：
事實上，外包帶來了相關的好處，例如節省的資金和更快的項目交付。 數據分析外包也不例外。 由於團隊負責業務的技術部分，因此您的金融科技公司可以通過大數據外包節省巨額運營費用。 這也降低了與保持內部開發團隊相關的間接成本，例如社會保障稅和付款。
3. 可擴展性：
FinTech 中的數據分析外包為您提供超越競爭對手所需的適應性、速度和敏捷性。 這個因素不僅可以讓您保持平穩的開發過程，還可以通過提供穩定性幫助您的業務在長期內實現全球影響力。
4.多種開發產品：
當您將業務數據需求和目標外包時，您的外包團隊更有可能為您提供多個解決方案。 在各種可靠的結果中選擇最高可行的解決方案更容易。
5. 量身定制的數據分析解決方案：
整個金融業都是建立在數據收集和分析之上的。 通過外包財務需求，您可以獲得定制的金融科技軟件解決方案，幫助他們徹底分析客戶樣本數據。 軟件解決方案可提高銷售額並提高客戶忠誠度。 通過這種方式，您可以仔細監控每個潛在客戶，從信用評分到用戶的購買模式。
此外，數據分析外包公司更有可能響應您業務需求中的每一個小細節。 但是，每個業務方面都有其自身的優缺點。 我們還介紹大數據外包的一些主要優點和缺點，怎麼樣？
外包數據分析的優缺點
作為金融科技企業主，在外包技術方面，您不僅要考慮巨大的機遇，還要考慮可能存在的風險。 正確了解優點和缺點將使您能夠更準確地評估圖片。
金融科技外包數據分析的優點
吸引有能力的人才
您外包的技術團隊將是該領域經驗豐富的專業人士。 他們更有可能應對對您的金融科技發展至關重要的高度專業化的任務和業務需求。 不僅如此，一項研究表明，在交付及時結果方面，外包成員的可靠性要高出 41%。 這僅展示了一個為您工作的稱職團隊。
獲得最佳技術和實踐
大多數金融科技初創公司和企業無法為其數據管理團隊提供最新技術。 有效地，提供數據分析服務的可靠外包公司將勝任當前的技術和實踐，因為他們的主要目標是為您提供最合適的解決方案。
專注於以客戶為中心的服務
現代客戶希望公司了解他們的期望、需求和要求。 外包團隊主要依靠客戶研究數據，並實施深入的整體戰略，從各個角度開發針對用戶需求的產品。 這有助於您提供更多以客戶為中心的服務和解決方案。
新的機會
創新技術為金融商業機構帶來了巨大的機遇和利益。
其中包括實時支付處理、雲計算、財富技術、加密貨幣、區塊鏈、聊天機器人、高級分析等。想像一下，您可以使用這些技術為您的業務利用的解決方案數量。 這樣，外包技術對於探索此類新技術並為您的金融企業創造新範圍是一個合理的好處。
金融科技外包數據分析的缺點
除了一些可以克服的因素外，數據分析外包沒有主要缺點。
誤解業務目標
您的金融科技業務可能與需要與您的外包團隊澄清的細微差別有關。 正確的解決方案是選擇專門針對您的特定行業業務的服務。
信息洩露
確保您的數據分析外包公司保護您的數據並防止未經授權的訪問至關重要。 這可以通過與公司簽署信息保密協議來管理。
這將我們帶到了最後一個部分；
如何選擇合適的金融科技開發外包公司？
現在，外包金融科技需求不僅僅是一種選擇。 當你在做的時候，了解如何外包數據分析是至關重要的。 以下是外包時要牢記的一些基本技巧。
1、工作經歷
要考慮的主要因素是開發高質量金融科技解決方案的可靠經驗。 記下該公司之前從事的金融科技項目及其成功率。 外包公司的產品組合必須保證可靠的服務、易於集成和數據分析解決方案的維護。
2. 安全
安全識別和身份驗證是外包金融科技數據分析需求的另一個關鍵因素。 金融科技是一個對所有操作和數據都要求非常精確和安全的領域。 因此，請確保您的外包團隊優先考慮安全性，而不是事後才考慮。
3. 風險緩解
風險管理是評估、識別和克服風險以盡量減少可能損失的主要決策計劃。 不要忘記您的業務數據將受到威脅； 因此，請確保您的外包團隊應準備好備用計劃，以防萬一您的主要開發計劃失敗。
[另請閱讀：如何使金融服務業務具有彈性？ ]
Appinventiv 如何為您提供金融科技數據分析解決方案？
隨著大數據分析外包市場在金融科技領域的不斷普及，可以肯定地說，它將很快成為知名初創企業和企業的生命線。 在大數據的幫助下，您的金融科技組織將更擅長在各個渠道為客戶提供無縫服務。 經過幾年的發展，Appinventiv 已成功交付數據管理解決方案。
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