কেস স্টাডি: কেন ফিনটেকগুলি খরচ কমাতে ডেটা বেঞ্চমার্কিংয়ের দিকে ঝুঁকছে (নিক গ্রিন)

অর্থনৈতিক অনিশ্চয়তার সময়, ফিনটেক এবং অন্যান্য সমস্ত ক্রেডিট প্রদানকারীরা একটি খুব ভিন্ন ল্যান্ডস্কেপের মুখোমুখি হয়। বিশ্বব্যাপী এবং জাতীয় মন্দার প্রকৃত ঝুঁকির অর্থ হল নেট সুদের মার্জিন ওয়েফার-পাতলা। স্বাভাবিক হিসাবে ব্যবসা (BAU) খরচ অস্বাভাবিকভাবে বেশি। 

শেষ পর্যন্ত সঙ্কুচিত মার্জিন, ক্রমবর্ধমান প্রতিযোগিতা এবং গ্রাহকদের চাহিদা সহ একটি অনিশ্চিত পরিবেশে উন্নতি করা কঠিন

ফিনটেকের প্রভাব কমানোর প্রধান উপায়গুলির মধ্যে একটি হল খরচ কমানো, যার মধ্যে রয়েছে: মানুষ, সম্পত্তি, প্রযুক্তি এবং বাহ্যিক পরিষেবাগুলি।

কিন্তু খরচ কমানো এবং প্রভাব ক্ষতিকর হবে না আশা করার পরিবর্তে, সমস্ত ক্রেডিট প্রদানকারীরা কীভাবে খরচ কমানোর জন্য একটি কৌশলগত পদ্ধতি গ্রহণ করতে পারে? 

একটি স্বল্প পরিচিত দ্রুত জয় হল আপনার কেনা ডেটা। 

এখানে প্রচুর খরচ-সঞ্চয় করতে হবে, এমনকি ব্যুরো পরিবর্তন করার বা ভলিউম বা অতিরিক্ত পরিষেবা হারানোর প্রয়োজন ছাড়াই।

কিভাবে?

ডেটা বেঞ্চমার্কিং সহ। চ্যালেঞ্জ হল ক্রেডিট প্রদানকারীরা প্রায়ই জানেন না যে তারা ক্রেডিট ব্যুরো মূল্য নির্ধারণের সাথে স্বচ্ছতা বাধার অভাবকে ছিটকে দিতে পারে। 

ব্যুরো আপনাকে জানতে চায় না যে অন্যান্য ক্রেডিট ব্যুরো মূল্য এবং পরিষেবাগুলির তুলনা করার একটি উপায় আছে এবং প্রকৃতপক্ষে প্রতিযোগীদের তুলনায় আপনার রেটগুলি কতটা প্রতিযোগিতামূলক (একই ডেটার জন্য, একই সরবরাহকারী থেকে)।

ডেটা বেঞ্চমার্কিংয়ের সাথে এই সমস্ত পরিবর্তন হয়।

ডেটা বেঞ্চমার্কিং কীভাবে কাজ করে

ক্রেডিট রিস্ক ডেটা ক্রয় করার সময়, সমস্ত ক্রেডিট প্রদানকারী একই গুরুত্বপূর্ণ বাধা পূরণ করে: স্বচ্ছতার অভাব। চলমান হারগুলি কী তা স্পষ্ট নয় এবং পণ্যগুলির তুলনা করা কঠিন। 

কিন্তু ডেটা বেঞ্চমার্কিং প্রদান করে প্রমাণ-ভিত্তিক অন্তর্দৃষ্টি ব্যুরো তথ্য মূল্য এবং গুণমান মধ্যে.

ফলাফল? একজন নিরপেক্ষ এবং নিরপেক্ষ ঠিকাদারের সাথে কাজ করে, আপনি *ঠিক* দেখতে পারেন আপনার ক্রেডিট ডেটা ক্রয়ের জন্য কতটা ব্যয় করা উচিত বা হতে পারে 👇

আসুন এই প্রধান খুচরা ব্যাঙ্ক ব্যবহার করে একটি সাম্প্রতিক বাস্তব জীবনের উদাহরণ দেখি...

কর্মে ডেটা বেঞ্চমার্কিং

চ্যালেঞ্জ

এই খুচরা ব্যাঙ্ক জানত যে এটি তার ডেটা সরবরাহকারীর জন্য অনেক অর্থ প্রদান করছে, কিন্তু কোনও প্রকাশিত ডেটা মূল্য না থাকায় ব্যাঙ্কটি ঠিক কীভাবে পারফর্ম করেছে তা নিয়ে অন্ধকারে ছিল। 

ডেটা বেঞ্চমার্কিং কীভাবে সাহায্য করেছে

বিস্তৃত ডেটা বেঞ্চমার্কিং বিশ্লেষণের মাধ্যমে, তারা দেখতে সক্ষম হয়েছিল যে পরিষেবাগুলির একই পদচিহ্নের জন্য অন্যান্য ব্যাঙ্কিং এবং আর্থিক গোষ্ঠীগুলির বিপরীতে কীভাবে ব্যাঙ্কের ডেটা মূল্য পরিমাপ করা হয়েছে। 

মূলত, ডেটা বেঞ্চমার্কিং দৃঢ় অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে যা খুচরা ব্যাঙ্কের আলোচনার কৌশল এবং পদ্ধতি সম্পর্কে অবহিত করে: 

• প্রতিটি ডেটা সেটের জন্য একটি ন্যায্য বাজার মূল্য লাভ করতে ব্যাঙ্ককে সক্ষম করা – যাতে তারা নতুন গ্রাহকদের কাছে বিপণন এবং অনবোর্ডিং করার সময় কৌশলগত অসুবিধায় না পড়ে।

• ড্রাইভ c.40% খরচ সঞ্চয় করার জন্য অনুরূপ সংস্থার সাথে ডেটা খরচ তুলনা করে উন্নত খরচ সঞ্চয়।

• অন্য কোম্পানীগুলো কিভাবে শুরু থেকে চুক্তিতে নমনীয়তা এম্বেড করে তা বোঝার মাধ্যমে চুক্তির সমস্যাগুলো সমাধান করে। 

• এবং একটি বহিরাগত অংশীদারের সাথে কাজ করে ক্রয়কে সমর্থন করে যা ব্যাঙ্কের মূল্যবান সময় এবং সংস্থান সংরক্ষণ করে এবং আরও সচেতন সিদ্ধান্ত গ্রহণকে সক্ষম করে। 

ফলাফলগুলো

• ডেটা বেঞ্চমার্কিং হাইলাইট করেছে যে ব্যাংকের তথ্য মূল্য দ্বিগুণ দ্বারা স্ফীত হয়েছে কিছু এলাকায়।

• এই অন্তর্দৃষ্টির সাথে, ব্যাঙ্কটি খরচ পুনরুদ্ধারের জন্য ব্যাক-ডেটেড, কম মূল্যের অনুরোধ করার জন্য একটি শক্তিশালী অবস্থানে ছিল। 

সংক্ষেপে

আজ, অনেক ডেটা চুক্তিতে নোঙর করা হয় কিভাবে ব্যুরো সবসময় ব্যবসা করে—এবং প্রায়শই ক্রেডিট প্রদানকারীর চেয়ে ব্যুরোর চাহিদা বেশি পূরণ করে। 

ফিনটেকগুলিকে এই গতিশীলকে বিপরীত করতে হবে এবং মূল্যের স্বচ্ছতাকে প্রক্রিয়ার উন্নতির সূচনা পয়েন্ট করতে হবে। 

এটি করার জন্য, তাদের বুঝতে হবে যে প্রতিযোগীরা একই ডেটা অ্যাক্সেসের জন্য কী অর্থ প্রদান করছে এবং কীভাবে নমনীয়তা চুক্তির মধ্যে এম্বেড করা যেতে পারে। একটি প্রধান খরচ কেন্দ্রের পরিবর্তে, ভবিষ্যতের ক্রেডিট ডেটা উদ্ভাবন এবং গ্রাহক সন্তুষ্টির চালক হবে।