La tua azienda FinTech ha bisogno dell'outsourcing dell'analisi dei dati?

"I dati sono tutto" è un cliché consolidato e non solo nel settore FinTech o dei servizi finanziari, ma in ogni possibile attività commerciale. Ma il vero potere risiede nella capacità di elaborare dati grezzi per produrre insight tangibili e attuabili. Cosa significherebbe per la tua azienda FinTech essere in grado di elaborare ogni piccolo pezzo di dati quasi istantaneamente e usarlo per migliorare l'esperienza del cliente e creare prodotti migliori più velocemente dei tuoi concorrenti? Questo è ciò che l'analisi dei dati fa alla tua azienda.

Da quando FinTech ha assistito alla trasformazione digitale , le aziende hanno utilizzato in modo efficiente le informazioni acquisite tramite i report di analisi dei dati per fermare l'abbandono dei clienti, prevenire incidenti e prevedere e fermare le frodi e i fallimenti finanziari. Grazie ai big data, FinTech ha ampliato le sue operazioni utilizzando moderne tecnologie come Internet of Things (IoT) , Blockchain e Intelligenza Artificiale/ Machine Learning (AI/ML) , Smart data discovery. Queste applicazioni sono i motivi principali per cui le PMI e le aziende preferiscono l'outsourcing dell'analisi dei dati.

L'outsourcing è una strategia efficiente in termini di costi che aiuta le startup, le PMI e le imprese affermate a gestire efficacemente le operazioni quotidiane sfruttando le competenze di analisi e curando i dati con il proprio marchio. Discuteremo i pro ei contro dell'esternalizzazione dell'analisi dei dati e di come la tua azienda FinTech può esternalizzare i servizi di gestione dei dati nell'ultima parte del nostro articolo.

Innanzitutto, diamo uno sguardo più ampio al ruolo dell'analisi dei big data in FinTech .

Il ruolo dei Big Data nella FinTech

Il settore FinTech sta crescendo a un CAGR del 6% e si prevede che raggiungerà i 28529,29 miliardi di dollari entro il 2025 . Il maggiore utilizzo dei dispositivi mobili ha contribuito a un numero sempre maggiore di clienti che utilizzano prodotti e servizi FinTech di un tipo o dell'altro. Poiché queste interazioni e questi modelli di utilizzo vengono archiviati nel tempo, gli utenti hanno un aumento esponenziale dei dati prodotti ogni secondo.

Ciò presenta sfide e opportunità per la maggior parte delle aziende FinTech.

Se la tua attività FinTech non è in grado di utilizzare questa grande quantità di dati per soddisfare i tuoi clienti, ti stai preparando al fallimento. D'altra parte, l'analisi dei dati avanzata e le funzionalità di rilevamento intelligente dei dati possono fare miracoli per le tue organizzazioni FinTech.

Secondo un sondaggio, oltre il 66% dei tuoi consumatori si aspetta che tu comprenda le loro aspettative e, ancor di più, nel settore FinTech. Infatti, il 71% degli utenti FinTech ora richiede viaggi più flessibili con interazioni multicanale.

Se disponi dell'infrastruttura di analisi dei dati richiesta, puoi utilizzare questi dati per creare prodotti e funzionalità personalizzati per i tuoi clienti.

In poche parole, i (Big) Data in FinTech possono aiutare:

• Con una migliore segmentazione dei clienti per fornire prodotti e servizi più incentrati sul cliente
• Consolida i tuoi protocolli di rilevamento delle frodi e gestione dei rischi
• Ottimizza le prestazioni operative riducendo i costi
• Eccezionale prevedendo accuratamente il comportamento dei clienti e producendo sofisticate valutazioni del rischio
• Utilizzo dei dati dei consumatori per fornire soluzioni digitali agili

Questo ci porta alla nostra discussione seguente, in che modo la tua azienda FinTech può applicare le informazioni sull'analisi dei dati alle operazioni quotidiane?

Applicazioni e casi d'uso di (Big) Data Analytics in FinTech

I casi d'uso dei big data nelle banche online, nelle startup FinTech e nelle istituzioni finanziarie di lunga data non si limitano a convertire i dati in informazioni preziose. Puoi utilizzare attivamente l'analisi dei big data nel settore FinTech per un'ampia gamma di scopi. Diamo un'occhiata ad alcune applicazioni e casi d'uso in cui l'abbinamento dell'analisi dei big data con le moderne tecnologie avvantaggia la tua attività FinTech.

1. Big data nelle assicurazioni

Tradizionalmente, le compagnie assicurative facevano affidamento su dati statistici e demografici non più rilevanti. Hanno dovuto sottoporre a prezzi manuali le loro polizze e perdere sostanziali opportunità finanziarie. Le moderne istituzioni assicurative sfruttano appieno i big data per creare offerte assicurative a basso rischio.

Per riferimento, molte compagnie di assicurazione auto utilizzano dati sul campo e statistiche sugli incidenti stradali per stimare il rischio e adeguare le loro offerte di polizza.

2. Analisi dei big data nei pagamenti digitali

FinTech utilizza attivamente i big data e l'apprendimento automatico per scopi di rilevamento delle frodi e controllo della sicurezza. La più recente tendenza alla trasformazione digitale nei pagamenti online è la fusione dell'elaborazione dei pagamenti con le vendite, in cui gli utenti possono ottenere prestiti in pochi secondi. Il meccanismo online combina algoritmi di machine learning e big data per valutare il rischio e la quantità di credito a disposizione del cliente. Ciò ha dimostrato di portare tassi di conversione più elevati a varie imprese FinTech.

Per riferimento, varie società di pagamenti finanziari si rivolgono a giovani professionisti e li aiutano a investire, risparmiare e gestire le finanze in modo efficace e sicuro.

3. La tecnologia dei big data nel settore immobiliare

Per vendere di più con un margine più elevato, gli immobili necessitano di un monitoraggio continuo del mercato, di prezzi dinamici e di informazioni complete sulle proprietà. Ciò include l'acquisizione di dati da varie fonti e l'applicazione di analisi dei dati per fare le offerte giuste ai clienti giusti. Pertanto, l'analisi dei big data ti aiuta a ridurre al minimo il rischio che i clienti siano inadempienti sui pagamenti.

4. Big data in prestito

I modelli di intelligenza artificiale e l'analisi dei big data possono essere ampiamente utilizzati nel microfinanziamento e in altre attività di prestito per rendere disponibili prestiti di credito a un pubblico più ampio. Questo ti porta due vantaggi. In primo luogo, la tua attività FinTech promuoverebbe l'inclusione finanziaria nel tuo pubblico di destinazione e, in secondo luogo, l'adozione del prestito comporterebbe maggiori entrate per la tua attività FinTech.

Inoltre, la più ampia accessibilità dei prestiti immediati stimola l'economia e aiuta le altre imprese a crescere in modo dinamico.

5. Analisi predittiva dei dati nella gestione patrimoniale

La gestione patrimoniale è un'area in cui l'analisi predittiva dei dati potrebbe essere utilizzata per colmare il divario tra le anticipazioni aziendali e le aspettative dei clienti. I dati approfonditi dei clienti possono essere utilizzati per creare profili clienti più completi. I dati aiutano anche con la fidelizzazione dei clienti; per riferimento, puoi fare offerte personalizzate per diversi dati demografici che vanno dai prestiti universitari ai piani pensionistici.

Non solo questo, l'analisi predittiva dei dati aiuta con una migliore segmentazione dei clienti, aiuta a fornire prodotti e servizi più incentrati sul cliente e ottimizza le operazioni. Questo è probabilmente il motivo per cui le aziende di ogni scala e dimensione sfruttano i servizi di analisi dei dati per migliorare l'intero processo del cliente.

Ora che sappiamo quanto possono essere importanti le informazioni dettagliate sull'analisi dei dati per la tua attività FinTech, vediamo perché dovresti esternalizzare questi servizi di gestione dei dati.

Perché la tua azienda FinTech ha bisogno dell'outsourcing dell'analisi dei dati?

Un'efficace analisi dei dati necessita di una tecnologia all'avanguardia personalizzata per soddisfare le esigenze aziendali della tua organizzazione FinTech. Ma se non sei ancora sicuro di come la tecnologia di outsourcing per l'analisi dei dati possa essere d'aiuto, questi punti sono per te:

1. Accesso alle competenze:

Tu, come servizio finanziario o società FinTech, comprendi le sfumature della fornitura di servizi eccezionali nel tuo dominio. Cercare l'esperienza tecnologica richiesta per l'analisi dei dati ti evita la fatica di entrare in un verticale completamente diverso con poca o nessuna esperienza.

2. Efficienza dei costi:

È un dato di fatto che l'outsourcing comporta vantaggi associati come risparmi di denaro e una consegna più rapida dei progetti. L'outsourcing dell'analisi dei dati non è diverso. La tua azienda FinTech può risparmiare immense spese operative con l'outsourcing di big data poiché il team si assume la responsabilità della parte tecnica dell'azienda. Ciò riduce anche i costi generali come l'imposta sulla sicurezza sociale e i pagamenti associati al mantenimento di un team di sviluppo interno.

3. Scalabilità:

L'outsourcing dell'analisi dei dati in FinTech ti offre l'adattabilità, la velocità e l'agilità necessarie per superare la concorrenza. Questo fattore non solo ti consente di mantenere un processo di sviluppo regolare, ma aiuta anche la tua azienda a raggiungere una portata globale a lungo termine fornendo stabilità.

4. Varietà di prodotti di sviluppo:

Quando esternalizzi le tue esigenze e obiettivi di dati aziendali, c'è una maggiore probabilità che il tuo team in outsourcing ti fornisca più di una soluzione. È più facile scegliere la soluzione più praticabile tra una varietà di risultati affidabili.

5. Soluzioni personalizzate di analisi dei dati:

L'intero settore finanziario si basa sulla raccolta e l'analisi dei dati . Esternalizzando i requisiti finanziari, ottieni l'accesso a soluzioni software FinTech personalizzate che li aiutano ad analizzare a fondo i dati dei campioni dei clienti. Le soluzioni software determinano un aumento delle vendite e promuovono la fidelizzazione dei clienti. In questo modo, puoi monitorare attentamente ogni potenziale cliente, dai punteggi di credito ai modelli di acquisto degli utenti.

Inoltre, è più probabile che le società di outsourcing di analisi dei dati rispondano a ogni piccolo dettaglio della tua domanda aziendale. Tuttavia, ogni aspetto aziendale ha una propria serie di pro e contro. Che ne dici di coprire anche alcuni dei principali vantaggi e svantaggi dell'outsourcing dei big data?

Pro e contro dell'outsourcing dell'analisi dei dati

In qualità di imprenditore fintech, devi tenere conto non solo delle grandi opportunità, ma anche dei possibili rischi quando si tratta di esternalizzare la tecnologia. Una corretta conoscenza di meriti e demeriti ti consentirà di valutare l'immagine in modo più accurato.

Vantaggi dell'esternalizzazione dell'analisi dei dati in FinTech

Attrarre talenti competenti

Il team tecnico che esternalizzi sarà un professionista esperto nella sua area. È più probabile che facciano fronte a compiti altamente specializzati e requisiti aziendali cruciali nel tuo sviluppo FinTech. Non solo, uno studio suggerisce che i membri in outsourcing sono il 41% più affidabili quando si tratta di fornire risultati tempestivi. Questo non mostra altro che un team competente che lavora per te.

Accesso alle migliori tecnologie e pratiche

La maggior parte delle startup e delle imprese FinTech non possono permettersi di fornire la tecnologia più recente al proprio team di gestione dei dati. In modo efficiente, una società di outsourcing affidabile che offre servizi di analisi dei dati sarebbe competente nelle tecnologie e nelle pratiche attuali poiché il loro obiettivo principale è offrirti la soluzione più adatta.

Concentrati sui servizi incentrati sul cliente

I clienti moderni si aspettano che le aziende comprendano le loro aspettative, esigenze e richieste. Un team in outsourcing si basa principalmente sui dati di ricerca dei clienti e applica strategie olistiche approfondite per sviluppare un prodotto che soddisfi le esigenze degli utenti da ogni angolazione. Questo ti aiuta a fornire servizi e soluzioni più incentrati sul cliente.

Nuove opportunità

Le tecnologie innovative offrono enormi opportunità e vantaggi alle istituzioni finanziarie.

Questi includono elaborazione dei pagamenti in tempo reale, cloud computing , tecnologia patrimoniale, criptovalute, blockchain, chatbot, analisi avanzate, ecc. Immagina il numero di soluzioni che puoi sfruttare per la tua azienda utilizzando queste tecnologie. In questo modo, l'esternalizzazione della tecnologia è un vantaggio ragionevole per esplorare tali nuove tecnologie e creare un nuovo ambito per la tua impresa finanziaria.

Contro dell'esternalizzazione dell'analisi dei dati nel fintech

Non ci sono grossi inconvenienti nell'outsourcing dell'analisi dei dati, tranne alcuni fattori che possono essere superati.

Incomprensione degli obiettivi di business

La tua attività FinTech potrebbe essere associata a sfumature che devono essere chiarite con il tuo team in outsourcing. La soluzione giusta è scegliere un servizio specializzato nel tuo specifico settore di attività.

Perdita di informazioni

È della massima importanza garantire che la società di esternalizzazione dell'analisi dei dati protegga i dati e protegga dall'accesso non autorizzato. Questo può essere gestito firmando un accordo di riservatezza delle informazioni con l'azienda.

Questo ci porta al nostro ultimo segmento;

Come scegliere la giusta società di outsourcing per lo sviluppo FinTech?

L'esternalizzazione delle esigenze di FinTech è ora più una necessità che una semplice opzione. Già che ci sei, è fondamentale capire come esternalizzare l'analisi dei dati . Di seguito sono riportati alcuni suggerimenti essenziali da tenere a mente durante l'outsourcing.

1. Esperienza lavorativa

Il fattore principale da considerare è l'esperienza affidabile nello sviluppo di soluzioni FinTech di alta qualità. Prendi nota dei precedenti progetti FinTech su cui l'azienda ha lavorato e del loro tasso di successo. Il portafoglio dell'azienda esternalizzata deve garantire servizi affidabili, integrazioni facili e manutenzione delle soluzioni di analisi dei dati.

2. Sicurezza

L'identificazione e l'autenticazione della sicurezza sono un altro fattore critico da considerare per l'esternalizzazione delle esigenze di analisi dei dati FinTech. FinTech è un'area che richiede grande precisione e sicurezza in tutte le operazioni e nei dati. Pertanto, assicurati che il tuo team in outsourcing dia la priorità alla sicurezza e non come un ripensamento.

3. Attenuazione del rischio

La gestione del rischio è un piano decisionale primario per valutare, identificare e superare i rischi per ridurre al minimo le possibili perdite. Per non dimenticare che sarebbero in gioco i tuoi dati aziendali; quindi, assicurati che il tuo team in outsourcing sia pronto con un piano di backup, nel caso in cui il tuo piano di sviluppo principale fallisse.

[ Leggi anche : Come si può rendere resiliente un'azienda di servizi finanziari? ]

In che modo Appinventiv può aiutarti con le soluzioni di analisi dei dati FinTech?

Poiché il mercato dell'outsourcing dell'analisi dei big data continua a guadagnare popolarità in FinTech, è lecito concludere che presto diventerà l'ancora di salvezza di importanti startup e imprese. Con l'aiuto dei big data, la tua organizzazione FinTech sarà più abile nel fornire ai clienti un servizio senza interruzioni su ogni canale. In diversi anni di sviluppo, Appinventiv ha fornito con successo soluzioni di gestione dei dati.

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