FinTech işletmenizin veri analitiği dış kaynak kullanımına ihtiyacı var mı?

“Veri her şeydir” , yalnızca FinTech veya Finansal Hizmetler endüstrisinde değil, olası her işte köklü bir klişedir. Ancak gerçek güç, somut, eyleme geçirilebilir içgörüler üretmek için ham verileri işleme yeteneğinde yatmaktadır. FinTech işletmenizin her küçük veri parçasını neredeyse anında işleyebilmesi ve müşteri deneyimini geliştirmek ve rakiplerinizden daha hızlı daha iyi ürünler oluşturmak için kullanabilmesi ne anlama gelir? Veri analitiği işinize bunu yapar.

FinTech'in dijital dönüşüme tanık olduğu zamandan beri işletmeler, müşteri kaybını durdurmak, kazaları önlemek ve finansal dolandırıcılık ve başarısızlıkları tahmin etmek ve durdurmak için veri analitiği raporları aracılığıyla elde edilen içgörüleri verimli bir şekilde kullandılar. Büyük veri sayesinde FinTech, Nesnelerin İnterneti (IoT) , Blockchain ve Yapay Zeka/Makine Öğrenimi (AI/ML) , Akıllı veri keşfi gibi modern teknolojileri kullanarak operasyonlarını genişletti . Bu uygulamalar, KOBİ'lerin ve işletmelerin veri analitiği dış kaynak kullanımını tercih etmelerinin başlıca nedenleridir .

Dış kaynak kullanımı, analitik uzmanlığından yararlanarak ve markalarıyla birlikte verileri düzenleyerek yeni başlayanların, KOBİ'lerin ve yerleşik kuruluşların günlük operasyonlarını etkin bir şekilde yönetmesine yardımcı olan uygun maliyetli bir stratejidir. Veri analitiğini dış kaynak kullanmanın artılarını ve eksilerini ve FinTech işletmenizin veri yönetimi hizmetlerini nasıl dışarıdan temin edebileceğini makalemizin ikinci bölümünde tartışacağız .

İlk olarak, FinTech'te büyük veri analitiğinin rolüne daha geniş bir göz atalım .

FinTech'te Büyük Verinin Rolü

FinTech endüstrisi %6'lık bir CAGR ile büyüyor ve 2025 yılına kadar 28529,29 milyar dolara ulaşması bekleniyor . Mobil cihazların artan kullanımı, giderek daha fazla müşterinin FinTech ürün ve hizmetlerini şu veya bu şekilde kullanmasına katkıda bulunmuştur. Bu etkileşimler ve kullanım kalıpları zaman içinde depolandığından, kullanıcılar her saniye üretilen verilerde üstel bir artışa sahiptir.

Bu, çoğu FinTech işletmesi için hem zorluklar hem de fırsatlar sunuyor.

FinTech işletmeniz, müşterilerinize hitap etmek için bu büyük miktarda veriyi kullanma becerisine sahip değilse, başarısızlığa hazırsınız demektir. Öte yandan, gelişmiş veri analitiği ve akıllı veri keşif yetenekleri FinTech organizasyonlarınız için harikalar yaratabilir.

Bir ankete göre, tüketicilerinizin %66'sından fazlası, FinTech endüstrisindeki beklentilerini anlamanızı ve daha da fazlasını bekliyor. Aslında, FinTech kullanıcılarının %71'i artık çok kanallı etkileşimlerle daha esnek yolculuklar talep ediyor.

Gerekli Veri Analizi altyapısına sahipseniz, müşterileriniz için özelleştirilmiş ürünler ve özellikler oluşturmak için bu verileri kullanabilirsiniz.

Özetle, FinTech'teki (Büyük) Veri yardımcı olabilir:

• Daha fazla müşteri odaklı ürün ve hizmet sunmak için daha iyi müşteri segmentasyonu ile
• Dolandırıcılık tespiti ve risk yönetimi protokollerinizi sağlamlaştırın
• Maliyetleri düşürürken operasyonel performansınızı optimize edin
• Müşteri davranışını doğru bir şekilde tahmin ederek ve karmaşık risk değerlendirmeleri üreterek öne çıkın
• Çevik dijital çözümler sağlamak için tüketici verilerini kullanma

Bu bizi aşağıdaki tartışmamıza getiriyor, FinTech işletmeniz veri analitiği içgörülerini günlük operasyonlara nasıl uygulayabilir?

FinTech'te (Büyük) Veri Analitiği Uygulamaları ve Kullanım Örnekleri

Çevrimiçi bankalarda, FinTech startup'larında ve köklü finans kurumlarında büyük verilerin kullanım durumları, yalnızca verileri değerli içgörülere dönüştürmekle sınırlı değildir. FinTech işinde büyük veri analitiğini çok çeşitli amaçlar için aktif olarak kullanabilirsiniz . Birkaç uygulamaya göz atalım ve büyük veri analitiğini modern teknolojilerle birleştirmenin FinTech işinize fayda sağladığı durumları kullanalım.

1. Sigortada büyük veri

Geleneksel olarak, sigorta şirketleri artık geçerli olmayan istatistiksel ve demografik verilere güvenirdi. Politikalarında manuel fiyatlandırma yapmak ve önemli finansal fırsatları kaçırmak zorunda kaldılar. Modern sigorta kurumları, düşük riskli sigorta teklifleri oluşturmak için büyük verilerden tam olarak yararlanır .

Referans olarak, birçok araba sigortası şirketi, riski tahmin etmek ve poliçe tekliflerini ayarlamak için yerdeki verileri ve trafik kazası istatistiklerini kullanır.

2. Dijital ödemelerde büyük veri analitiği

FinTech , dolandırıcılık tespiti ve güvenlik kontrolü amacıyla büyük veri ve makine öğrenimini aktif olarak kullanır. Online ödemelerde en son dijital dönüşüm trendi, kullanıcıların saniyeler içinde kredi alabildiği, ödeme işlemlerinin satışla birleşmesi. Çevrimiçi mekanizma, riski ve müşteriye sunulan kredi miktarını değerlendirmek için makine öğrenimi algoritmalarını ve büyük verileri birleştirir. Bu, çeşitli FinTech kuruluşlarına daha yüksek dönüşüm oranları getirdiğini kanıtladı.

Referans olarak, çeşitli finansal ödeme şirketleri genç profesyonelleri hedefler ve onların yatırım yapmalarına, tasarruf etmelerine ve finansmanı etkin ve güvenli bir şekilde yönetmelerine yardımcı olur.

3. Gayrimenkulde büyük veri teknolojisi

Daha yüksek marjla daha fazla satabilmek için gayrimenkulün sürekli piyasa takibine, dinamik fiyatlandırmaya ve mülkler hakkında kapsamlı bilgiye ihtiyacı vardır. Bu, çeşitli kaynaklardan veri toplamayı ve doğru müşterilere doğru teklifleri sunmak için veri analitiğini uygulamayı içerir. Bu nedenle, büyük veri analitiği, müşterilerin ödemeleri temerrüde düşürme riskini en aza indirmenize yardımcı olur.

4. Borç vermede büyük veri

AI modelleri ve Büyük veri analitiği, kredi kredilerini daha geniş bir kitleye sunmak için mikrofinans ve diğer borç verme işlerinde yaygın olarak kullanılabilir. Bu size iki fayda sağlar. Birincisi, FinTech işiniz hedef kitlenize finansal katılımı teşvik edecek ve ikincisi, kredinin benimsenmesi FinTech işinize daha yüksek gelir sağlayacaktır.

Ayrıca, anında kredilerin daha geniş erişilebilirliği ekonomiyi canlandırır ve diğer işletmelerin dinamik bir şekilde büyümesine yardımcı olur.

5. Varlık yönetiminde tahmine dayalı veri analitiği

Varlık yönetimi, iş beklentileri ile müşteri beklentileri arasındaki boşluğu kapatmak için tahmine dayalı veri analitiğinin kullanılabileceği bir alandır . Anlayışlı müşteri verileri, daha kapsamlı müşteri profilleri oluşturmak için kullanılabilir. Veriler ayrıca müşteriyi elde tutmaya yardımcı olur; referans olarak, üniversite kredilerinden emeklilik planlarına kadar farklı demografik özellikler için özelleştirilmiş teklifler yapabilirsiniz.

Sadece bu değil, tahmine dayalı veri analitiği daha iyi müşteri segmentasyonuna yardımcı olur, daha fazla müşteri merkezli ürün ve hizmet sunmaya yardımcı olur ve operasyonları optimize eder. Muhtemelen bu nedenle her ölçekten ve boyuttan kuruluş, tüm müşteri süreçlerini geliştirmek için veri analitiği hizmetlerinden yararlanır.

Artık veri analitiği içgörülerinin FinTech işiniz için ne kadar önemli olabileceğini bildiğimize göre, bu veri yönetimi hizmetlerini neden dış kaynak kullanmanız gerektiğini görelim.

FinTech İşletmenizin Neden Veri Analitiği Dış Kaynak Kullanımına İhtiyacı Var?

Etkili veri analitiği, FinTech kuruluşunuzun iş ihtiyaçlarına hizmet etmek için özel olarak tasarlanmış en son teknolojiye ihtiyaç duyar. Ancak, veri analitiği için dış kaynak kullanma teknolojisinin nasıl yardımcı olabileceğinden hala emin değilseniz, bu noktalar tam size göre:

1. Uzmanlığa erişim:

Bir finansal hizmet veya bir FinTech şirketi olarak, alanınızda istisnai hizmetler sunmanın nüansını anlıyorsunuz. Veri analitiğinin gerekli teknik uzmanlığını aramak, sizi çok az veya hiç deneyim olmadan tamamen farklı bir sektöre girme zahmetinden kurtarır.

2. Maliyet verimliliği:

Dış kaynak kullanımının tasarruf edilen dolarlar ve daha hızlı proje teslimi gibi ilişkili faydalarla birlikte geldiği bir gerçektir. Veri analitiği dış kaynak kullanımı farklı değildir. FinTech şirketiniz, büyük veri dış kaynak kullanımı ile büyük operasyonel masraflardan tasarruf edebilir , çünkü ekip işin teknik kısmından sorumludur. Bu aynı zamanda sosyal güvenlik vergisi ve kurum içi bir geliştirme ekibi tutmakla ilişkili ödemeler gibi genel giderleri de azaltır.

3. Ölçeklenebilirlik:

FinTech'te veri analitiği dış kaynak kullanımı, rakiplerinizi geride bırakmak için ihtiyaç duyduğunuz uyarlanabilirlik, hız ve çeviklikle sizi güçlendirir. Bu faktör, yalnızca sorunsuz bir geliştirme süreci sürdürmenizi sağlamakla kalmaz, aynı zamanda istikrar sağlayarak işletmenizin uzun vadede küresel bir erişim elde etmesine yardımcı olur.

4. Çeşitli geliştirme ürünleri:

İş verisi taleplerinizi ve hedeflerinizi dışarıdan temin ettiğinizde, dışarıdan sağlanan ekibinizin size birden fazla çözüm sunma olasılığı daha yüksektir. Çeşitli güvenilir sonuçlar arasından en uygun çözümü seçmek daha kolaydır.

5. Özelleştirilmiş veri analitiği çözümleri:

Tüm finans sektörü veri toplama ve analiz üzerine kuruludur . Finans gereksinimlerini dış kaynak sağlayarak , müşteri örnek verilerini kapsamlı bir şekilde analiz etmelerine yardımcı olan özelleştirilmiş FinTech yazılım çözümlerine erişebilirsiniz. Yazılım çözümleri, satışların artmasını sağlar ve müşteri sadakatini artırır. Bu şekilde, kredi puanlarından kullanıcıların satın alma modellerine kadar her olasılığı dikkatle izleyebilirsiniz.

Ayrıca, veri analitiği dış kaynak kullanımı şirketlerinin iş talebinizdeki her küçük ayrıntıya yanıt verme olasılığı daha yüksektir. Bununla birlikte, her iş yönü kendi artıları ve eksileri ile birlikte gelir. Büyük veri dış kaynak kullanımının bazı önemli avantajlarını ve dezavantajlarını da ele almaya ne dersiniz ?

Veri Analitiği Dış Kaynak Kullanımının Artıları ve Eksileri

Bir fintech işletmesi sahibi olarak, dış kaynak teknoloji kullanımı söz konusu olduğunda yalnızca büyük fırsatları değil, olası riskleri de hesaba katmalısınız. Değerler ve kusurlar hakkında doğru bilgi, resmi daha doğru bir şekilde değerlendirmenize izin verecektir.

FinTech'te veri analitiğini dış kaynak kullanmanın artıları

Yetkin yetenekleri çekmek

Dış kaynak kullanacağınız teknik ekip, alanında deneyimli bir profesyonel olacaktır. FinTech geliştirmenizde çok önemli olan son derece uzmanlaşmış görevler ve iş gereksinimleriyle başa çıkma olasılıkları daha yüksektir. Sadece bu değil, bir araştırma, zamanında sonuç verme konusunda dış kaynaklı üyelerin %41 daha güvenilir olduğunu gösteriyor. Bu, sizin için çalışan yetkin bir ekipten başka bir şey göstermez.

En iyi teknoloji ve uygulamalara erişim

Çoğu FinTech girişimi ve kuruluşu, veri yönetimi ekibine en son teknolojiyi sağlamayı göze alamaz. Veri analitiği hizmetleri sunan güvenilir bir dış kaynak şirketi, birincil amacı size en uygun çözümü sunmak olduğundan, etkin bir şekilde güncel teknolojiler ve uygulamalar konusunda yetkin olacaktır.

Müşteri odaklı hizmetlere odaklanmak

Modern müşteriler, şirketlerin beklentilerini, ihtiyaçlarını ve taleplerini anlamalarını bekler. Dış kaynaklı bir ekip, öncelikle müşteri araştırma verilerine güvenir ve her açıdan kullanıcı ihtiyaçlarını hedefleyen bir ürün geliştirmek için derinlemesine bütünsel stratejiler uygular. Bu, daha fazla müşteri odaklı hizmetler ve çözümler sunmanıza yardımcı olur.

Yeni fırsatlar

Yenilikçi teknolojiler, finansal iş kurumlarına muazzam fırsatlar ve faydalar sağlar.

Bunlara gerçek zamanlı ödeme işleme, bulut bilişim , varlık teknolojisi, kripto para birimleri, blok zinciri, sohbet robotları, gelişmiş analitik vb. dahildir. Bu teknolojileri kullanarak işiniz için kullanabileceğiniz çözümlerin sayısını hayal edin. Bu şekilde, dış kaynak teknolojisi, bu tür yeni teknolojileri keşfetmek ve finansal girişiminiz için yeni bir kapsam oluşturmak için makul bir fayda sağlar.

Fintech'te veri analitiğini dış kaynak kullanmanın eksileri

Üstesinden gelinebilecek birkaç faktör dışında , veri analitiği dış kaynak kullanımının önemli bir dezavantajı yoktur .

Yanlış anlama iş hedefleri

FinTech işiniz, dış kaynaklı ekibinizle açıklığa kavuşturulması gereken nüanslarla ilişkilendirilebilir. Doğru çözüm, belirli sektör işinizde uzmanlaşmış bir hizmet seçmektir.

bilgi sızıntısı

Veri analitiği dış kaynak kullanımı şirketinizin verilerinizi korumasını ve yetkisiz erişime karşı güvence altına almasını sağlamak son derece önemlidir. Bu, şirketle bir bilgi ifşa etmeme sözleşmesi imzalanarak yönetilebilir.

Bu bizi son segmentimize getiriyor;

Doğru FinTech Geliştirme Dış Kaynak Şirketi Nasıl Seçilir?

FinTech ihtiyaçlarının dış kaynak kullanımı artık bir seçenekten çok bir zorunluluktur. Bunu yaparken, veri analitiğinin nasıl dışarıdan temin edileceğini anlamak çok önemlidir . Aşağıda, dış kaynak kullanımı sırasında akılda tutulması gereken birkaç önemli ipucu bulunmaktadır.

1. İş deneyimi

Göz önünde bulundurulması gereken birincil faktör, yüksek kaliteli FinTech çözümleri geliştirmede güvenilir deneyimdir. Şirketin daha önce üzerinde çalıştığı FinTech projelerini ve başarı oranlarını not edin. Dış kaynaklı şirketin portföyü , güvenilir hizmetleri, kolay entegrasyonları ve veri analitiği çözümlerinin bakımını garanti etmelidir.

2. Güvenlik

Güvenlik tanımlaması ve kimlik doğrulaması, FinTech veri analitiği ihtiyaçlarını dış kaynak kullanımı için dikkate alınması gereken bir diğer kritik faktördür. FinTech, tüm işlemlerde ve verilerde büyük hassasiyet ve güvenlik gerektiren bir alandır. Bu nedenle, dış kaynak ekibinizin sonradan düşünülerek değil, güvenliğe öncelik verdiğinden emin olun.

3. Risk azaltma

Risk yönetimi, olası kayıpları en aza indirmek için riskleri değerlendirmek, belirlemek ve üstesinden gelmek için birincil bir karar verme planıdır. İş verilerinizin tehlikede olacağını unutmamak için; bu nedenle, birincil geliştirme planınızın başarısız olması durumunda, dış kaynaklı ekibinizin bir yedek planla hazır olmasını sağlayın.

[ Ayrıca Okuyun : Bir finansal hizmetler işletmesi nasıl esnek hale getirilebilir? ]

Appinventiv, FinTech Veri Analitiği Çözümlerinde Size Nasıl Yardımcı Olabilir?

Büyük veri analitiği dış kaynak kullanımı pazarı FinTech'te popülerlik kazanmaya devam ederken, yakında önde gelen startup'ların ve işletmelerin yaşam çizgisi haline geleceği sonucuna varmak güvenli . Büyük verilerin yardımıyla FinTech organizasyonunuz, müşterilere her kanalda sorunsuz hizmet sağlama konusunda daha usta olacaktır. Appinventiv, birkaç yıllık geliştirme süreci boyunca başarıyla veri yönetimi çözümleri sunmuştur.

FinTech işiniz için analitik danışmanlıktan veri görselleştirmeye kadar özel veri analizi hizmetleri sunabiliriz. Daha fazlasını öğrenmek için bizimle iletişime geçin .