Studi kasus: Mengapa fintech beralih ke pembandingan data untuk memangkas biaya (Nick Green)

Selama ketidakpastian ekonomi, fintech dan semua penyedia kredit lainnya menghadapi lanskap yang sangat berbeda. Risiko nyata dari resesi global dan nasional berarti bahwa margin bunga bersih sangat tipis. Biaya bisnis seperti biasa (BAU) sangat tinggi. 

Pada akhirnya berkembang dalam lingkungan yang tidak pasti dengan margin yang menyusut, persaingan yang meningkat, dan konsumen yang menuntut adalah hal yang sulit

Salah satu cara utama fintech mengurangi dampaknya adalah dengan memangkas biaya, termasuk melihat: orang, properti, teknologi, dan layanan eksternal.

Tetapi daripada memotong biaya dan berharap dampaknya tidak merugikan, bagaimana semua penyedia kredit dapat mengambil pendekatan strategis untuk pengurangan biaya? 

Satu kemenangan cepat yang tidak banyak diketahui adalah data yang Anda beli. 

Ada banyak penghematan biaya yang dapat dilakukan di sini, bahkan tanpa perlu berpindah biro atau kehilangan volume atau layanan tambahan.

Bagaimana?

Dengan pembandingan data. Tantangannya adalah penyedia kredit sering tidak tahu bahwa mereka dapat merobohkan kurangnya hambatan transparansi dengan penetapan harga biro kredit. 

Biro tersebut tidak ingin Anda mengetahui bahwa ada cara untuk membandingkan harga dan layanan biro kredit lainnya, dan pada kenyataannya seberapa kompetitif tarif Anda dibandingkan dengan pesaing (untuk data yang sama, dari pemasok yang sama).

Ini semua berubah dengan pembandingan data.

Cara kerja pembandingan data

Saat membeli data risiko kredit, semua penyedia kredit menghadapi hambatan signifikan yang sama: kurangnya transparansi. Tidak jelas berapa tarif yang berlaku, dan sulit untuk membandingkan produk. 

Tetapi pembandingan data menyediakan wawasan berbasis bukti ke dalam harga dan kualitas data biro.

Hasilnya? Bekerja dengan kontraktor yang tidak memihak dan tidak memihak, Anda dapat melihat *dengan tepat* berapa banyak yang seharusnya atau dapat Anda belanjakan untuk pembelian data kredit

Mari kita lihat contoh kehidupan nyata baru-baru ini menggunakan bank ritel besar ini…

Pembandingan data dalam tindakan

Tantangan

Bank ritel ini tahu bahwa mereka membayar banyak untuk pemasok datanya, tetapi tanpa harga data yang dipublikasikan, bank tidak mengetahui persis bagaimana kinerjanya. 

Bagaimana pembandingan data membantu

Melalui analisis pembandingan data yang komprehensif, mereka dapat melihat dengan tepat bagaimana harga data bank diukur terhadap kelompok perbankan dan keuangan lain untuk jejak layanan yang sama. 

Pada dasarnya, pembandingan data memberikan wawasan yang kuat yang menginformasikan strategi dan pendekatan negosiasi bank ritel: 

• Memungkinkan bank untuk mendapatkan harga pasar yang wajar untuk setiap kumpulan data – sehingga mereka tidak berada pada posisi yang tidak menguntungkan secara strategis saat memasarkan dan menerima pelanggan baru.

• Peningkatan penghematan biaya dengan membandingkan pengeluaran data dengan organisasi serupa untuk mendorong penghematan biaya c.40%.

• Mengatasi masalah kontrak dengan memahami bagaimana perusahaan lain menanamkan fleksibilitas ke dalam kontrak sejak awal. 

• Dan mendukung pengadaan dengan bekerja sama dengan mitra eksternal yang menghemat waktu dan sumber daya bank yang berharga dan memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih tepat. 

Hasil

• Benchmarking data menyoroti bahwa harga data meningkat dua kali lipat di beberapa daerah.

• Dengan wawasan ini, bank berada dalam posisi yang kuat untuk meminta harga yang sudah ketinggalan zaman dan lebih rendah untuk menutup biaya. 

Singkatnya

Saat ini, banyak kontrak data berlabuh pada bagaimana biro selalu melakukan bisnis—dan seringkali melayani kebutuhan biro lebih dari penyedia kredit. 

Fintech perlu membalikkan dinamika ini dan menjadikan transparansi harga sebagai titik awal untuk perbaikan proses. 

Untuk melakukannya, mereka perlu memahami apa yang dibayar pesaing untuk akses ke data yang sama, dan bagaimana fleksibilitas dapat disematkan dalam kontrak. Alih-alih menjadi pusat biaya utama, data kredit masa depan akan menjadi pendorong inovasi dan kepuasan pelanggan.