आर्थिक अनिश्चितता के दौरान, फिनटेक और अन्य सभी क्रेडिट प्रदाता एक बहुत ही अलग परिदृश्य का सामना करते हैं। वैश्विक और राष्ट्रीय मंदी के वास्तविक जोखिम का मतलब है कि शुद्ध ब्याज मार्जिन बहुत कम है। हमेशा की तरह व्यापार (बीएयू) की लागत असामान्य रूप से अधिक है।
अंतत: सिकुड़ते मार्जिन, बढ़ती प्रतिस्पर्धा और मांग वाले उपभोक्ताओं के साथ अनिश्चित वातावरण में पनपना कठिन है
फिनटेक के प्रभाव को कम करने के मुख्य तरीकों में से एक लागत में कटौती करना है, जिसमें लोगों, संपत्ति, प्रौद्योगिकी और बाहरी सेवाओं को देखना शामिल है।
लेकिन लागत में कटौती और यह उम्मीद करने के बजाय कि प्रभाव हानिकारक नहीं होगा, सभी क्रेडिट प्रदाता लागत में कमी के लिए एक रणनीतिक दृष्टिकोण कैसे ले सकते हैं?
एक अल्पज्ञात त्वरित जीत आपका खरीदा गया डेटा है।
यहाँ लागत-बचत की बहुतायत है, यहाँ तक कि ब्यूरो को बदलने या वॉल्यूम या अतिरिक्त सेवाओं को खोने की भी आवश्यकता नहीं है।
कैसे?
डेटा बेंचमार्किंग के साथ। चुनौती यह है कि क्रेडिट प्रदाता अक्सर यह नहीं जानते कि वे क्रेडिट ब्यूरो मूल्य निर्धारण के साथ पारदर्शिता बाधाओं की कमी को दूर कर सकते हैं।
ब्यूरो आपको यह नहीं बताना चाहता है कि अन्य क्रेडिट ब्यूरो कीमतों और सेवाओं की तुलना करने का एक तरीका है, और वास्तव में प्रतियोगियों की तुलना में आपकी दरें कितनी प्रतिस्पर्धी हैं (उसी डेटा के लिए, उसी आपूर्तिकर्ता से)।
यह सब डेटा बेंचमार्किंग के साथ बदलता है।
डेटा बेंचमार्किंग कैसे काम करती है
क्रेडिट जोखिम डेटा खरीदते समय, सभी क्रेडिट प्रदाता एक ही महत्वपूर्ण बाधा को पूरा करते हैं: पारदर्शिता की कमी। यह स्पष्ट नहीं है कि चल रही दरें क्या हैं, और उत्पादों की तुलना करना मुश्किल है।
लेकिन डेटा बेंचमार्किंग प्रदान करता है साक्ष्य आधारित अंतर्दृष्टि ब्यूरो डेटा मूल्य निर्धारण और गुणवत्ता में।
नतीजा? एक निष्पक्ष और निष्पक्ष ठेकेदार के साथ काम करते हुए, आप *बिल्कुल* देख सकते हैं कि आपको क्रेडिट डेटा खरीद पर कितना खर्च करना चाहिए या हो सकता है
आइए इस प्रमुख खुदरा बैंक का उपयोग करते हुए हाल के वास्तविक जीवन के उदाहरण को देखें…
कार्रवाई में डेटा बेंचमार्किंग
चुनौती
यह खुदरा बैंक जानता था कि वह अपने डेटा आपूर्तिकर्ता के लिए बहुत अधिक भुगतान कर रहा है, लेकिन कोई प्रकाशित डेटा मूल्य निर्धारण नहीं होने के कारण बैंक अंधेरे में था कि उसने कैसा प्रदर्शन किया।
डेटा बेंचमार्किंग ने कैसे मदद की
व्यापक डेटा बेंचमार्किंग विश्लेषण के माध्यम से, वे यह देखने में सक्षम थे कि सेवाओं के समान पदचिह्न के लिए बैंक के डेटा मूल्य निर्धारण को अन्य बैंकिंग और वित्तीय समूहों के मुकाबले कैसे मापा जाता है।
अनिवार्य रूप से, डेटा बेंचमार्किंग ने मजबूत अंतर्दृष्टि प्रदान की जिसने खुदरा बैंक की बातचीत की रणनीति और दृष्टिकोण को सूचित किया:
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प्रत्येक डेटा सेट के लिए उचित बाजार मूल्य प्राप्त करने के लिए बैंक को सक्षम करना - ताकि नए ग्राहकों के लिए मार्केटिंग और ऑनबोर्डिंग करते समय उन्हें रणनीतिक नुकसान न हो।
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c.40% लागत बचत को चलाने के लिए समान संगठनों के साथ डेटा खर्च की तुलना करके बेहतर लागत बचत।
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अन्य कंपनियां शुरू से ही अनुबंधों में लचीलेपन को कैसे एम्बेड करती हैं, यह समझकर अनुबंध के मुद्दों को संबोधित किया।
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और एक बाहरी भागीदार के साथ काम करके खरीद का समर्थन किया जिसने बैंक के मूल्यवान समय और संसाधनों को बचाया और अधिक सूचित निर्णय लेने में सक्षम बनाया।
परिणाम
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डेटा बेंचमार्किंग ने इस बात पर प्रकाश डाला कि बैंक डेटा की कीमत दोगुनी हो गई कुछ क्षेत्रों में.
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इस अंतर्दृष्टि के साथ, बैंक लागतों की वसूली के लिए पिछले दिनांकित, कम मूल्य निर्धारण का अनुरोध करने के लिए एक मजबूत स्थिति में था।
सारांश में
आज, कई डेटा अनुबंध इस बात से जुड़े हैं कि ब्यूरो ने हमेशा व्यवसाय कैसे किया है - और अक्सर क्रेडिट प्रदाता से अधिक ब्यूरो की जरूरतों को पूरा करते हैं।
फिनटेक को इस गतिशील को उलटने और प्रक्रिया में सुधार के लिए मूल्य पारदर्शिता को शुरुआती बिंदु बनाने की आवश्यकता है।
ऐसा करने के लिए, उन्हें यह समझने की जरूरत है कि समान डेटा तक पहुंच के लिए प्रतियोगी क्या भुगतान कर रहे हैं, और अनुबंधों के भीतर लचीलेपन को कैसे एम्बेड किया जा सकता है। एक प्रमुख लागत केंद्र के बजाय, भविष्य का क्रेडिट डेटा नवाचार और ग्राहकों की संतुष्टि का चालक होगा।
