ویز بگ ڈیٹا فنٹیک میں کسٹمر کا ایک بہتر تجربہ تخلیق کرتا ہے۔

بڑا ڈیٹا ہے۔ فنٹیک سیکٹر میں کئی اہم پیش رفتوں کا باعث بنی۔. اس نئی ٹیکنالوجی کی وجہ سے صنعت غیر معمولی شرح سے ترقی کر رہی ہے۔

مثبت کسٹمر کا تجربہ کسی بھی کاروبار کی لمبی عمر کے لیے انتہائی قیمتی چیزوں کے اوپر بیٹھتا ہے۔ یہ برانڈ کی ساکھ بنانے میں مدد کرتا ہے، کمپنی کی مرئیت کو بڑھاتا ہے، اور گاہک کی وفاداری کی حوصلہ افزائی کرتا ہے، جس کا ترجمہ آمدنی میں اضافہ ہوتا ہے۔

اعداد و شمار ظاہر کرتی ہیں 93٪ گاہکوں میں سے ایک مثبت کسٹمر کے تجربے کا سامنا کرنے پر دوبارہ کاروبار کی پیشکش کریں گے۔ ان وجوہات کی بنا پر، فنٹیک کمپنیاں صارفین کے بہتر تجربات کو فروغ دینے کے لیے فعال طور پر مواقع تلاش کرتی ہیں۔

عالمی کمپنیوں کی توقع ہے۔ 19.8 تک مالیاتی تجزیات پر 2030 بلین ڈالر خرچ کریں گے۔. فنٹیک سیکٹر سب سے بڑے حامیوں میں شامل ہوگا۔

اور بگ ڈیٹا ایسا ہی ایک بہترین موقع ہے۔!

بگ ڈیٹا مختلف قسم کے ڈیٹا کی بڑی مقدار کو جمع اور پروسیسنگ ہے، جسے مالیاتی ادارے اپنے کاروباری عمل کی بصیرت حاصل کرنے اور کمپنی کے اہم فیصلے کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔

یہ مضمون مالیاتی صنعت میں بڑے ڈیٹا، اس کے کردار، اور یہ فنٹیک کمپنیوں کو اپنے صارفین کی حفاظت اور کسٹمر کے تجربے کو بہتر بنانے میں کس طرح مدد کرتا ہے پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔

فنٹیک میں بگ ڈیٹا کا کردار

ہم نے مالیاتی صنعت کی خدمات کی فراہمی میں بڑی ترقی دیکھی ہے، بڑے ڈیٹا کا شکریہ.

فنٹیک میں بڑا ڈیٹا ایک اہم کردار ادا کرتا ہے، اہم مواد فراہم کرتا ہے جو سروس کی فراہمی کو متاثر کرتا ہے۔ بڑے ڈیٹا کی بصیرت کے ذریعے، مالیاتی ادارے ذاتی نوعیت کی خدمات پیش کر سکتے ہیں اور ساتھ ہی صارفین کے رویے کی پیشن گوئی کر سکتے ہیں۔ وہ صنعت کے رجحانات کا اندازہ لگا سکتے ہیں، خطرات کا اندازہ لگا سکتے ہیں، اور گاہک کے تجربے کو بلند کرنے کے لیے اسٹریٹجک اقدامات کر سکتے ہیں۔

کس طرح بڑا ڈیٹا فنٹیک کمپنیوں اور اسٹارٹ اپ کو اپنے صارفین کی بہتر خدمت اور حفاظت میں مدد کرتا ہے

Fintech analytics مالیاتی اور بینکنگ انڈسٹری میں کاروباروں کو تسلی بخش خدمات پیش کرنے میں مدد کرتا ہے:

کسٹمر پروفائلنگ کے نقطہ نظر کو بڑھانا

بگ ڈیٹا ڈیٹا فراہم کرتا ہے جسے فنٹیک کمپنیاں کسٹمر پروفائلز بنانے کے لیے فائدہ اٹھا سکتی ہیں۔ تقسیم کے ذریعے، یہ ادارے کسٹمر کی خواہشات، ضروریات اور توقعات کو آسانی سے سمجھ سکتے ہیں۔ وہ اس معلومات کو صارفین کے رویے کا تجزیہ کرنے اور موزوں خدمات تخلیق کرنے کے لیے بھی استعمال کر سکتے ہیں۔

خطرے کی تشخیص کو بہتر بنانا

ڈیٹا اینالیٹکس فنٹیک اہم معلومات فراہم کرتا ہے مالیاتی اداروں کو ایک مضبوط خطرے کی تشخیص کی حکمت عملی بنانے کی ضرورت ہے۔ یہ کاروباروں کو ممکنہ خطرات کی تیزی سے شناخت کرنے اور ان سے بچنے یا فوری طور پر تخفیف کی مناسب حکمت عملی تلاش کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

سیکیورٹی کو بہتر بنانا

بینکنگ انڈسٹری میں دھوکہ دہی تشویش کا باعث ہے، خاص طور پر اب جب کہ موبائل بینکنگ ایک مرکزی مرحلہ اختیار کر رہی ہے۔ تاہم، فنٹیک کاروبار دھوکہ دہی کا پتہ لگانے کے نظام بنانے کے لیے بڑے ڈیٹا اور مشین لرننگ کا استعمال کر سکتے ہیں جو حقیقی وقت میں بے ضابطگیوں کو بے نقاب کرتے ہیں۔ وہ غیر قانونی سرگرمیوں کا پتہ لگائیں گے جیسے مشکوک لین دین، لاگ ان، اور بوٹ سرگرمی۔

مستقبل کی مارکیٹ کے رجحانات کی پیشن گوئی

سٹارٹ اپ اور قائم شدہ فنٹیک کمپنیاں بدلتی ہوئی مالیاتی صنعت کو سمجھنے کے لیے بڑا ڈیٹا استعمال کر سکتی ہیں۔ پچھلے ڈیٹا تک رسائی کے ساتھ، یہ کمپنیاں خریداری کے رویے کی نگرانی کر سکتی ہیں اور مستقبل کے رجحانات کی پیش گوئی کر سکتی ہیں۔ نتیجے کے طور پر، وہ ان حقائق کی بنیاد پر اہم فیصلے کر سکتے ہیں جو کسٹمر کے تجربے کو بلند کرتے ہیں۔

چیٹ بوٹس کے ساتھ مدد کو ذاتی بنانا

Fintech انڈسٹری میں کاروبار چیٹ بوٹ کسٹمر سروس کو ذاتی نوعیت دینے کے لیے بڑے ڈیٹا کی طاقت کا استعمال کر سکتے ہیں۔ AI سے چلنے والے چیٹ بوٹس خام ڈیٹا تک رسائی حاصل کریں گے، جس سے وہ گاہک کے سوالات کے درست اور سیدھے مقام تک جواب دے سکیں گے۔

رگڑ سے کم ملٹی چینل کے تجربے کو یقینی بنانا

صارفین کی ترجیحات میں تبدیلی اور مارکیٹ شیئر حاصل کرنے کی ضرورت نے مالیاتی اداروں کو ملٹی چینل سروس ڈیلیوری کو اپنانے پر مجبور کیا۔ اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کہ ان کے صارفین کو تسلی بخش تجربہ حاصل ہو، مالیاتی کاروبار مختلف پلیٹ فارمز پر اپنی خدمات کو گاہک کی ضروریات کے مطابق بنانے کے لیے بڑے ڈیٹا اینالیٹکس کا استعمال کریں گے۔ وہ ممکنہ کسٹمر چیلنجوں کی نشاندہی کرنے کے لیے تاریخی اور حقیقی وقت کا ڈیٹا بھی استعمال کریں گے۔

فنٹیک میں بڑا ڈیٹا کسٹمر کے تجربے کو کیسے متاثر کرسکتا ہے؟

فنٹیک میں ڈیٹا سائنس نے صارفین کے تجربے کو ایک سے زیادہ طریقوں سے متاثر کیا ہے۔ اس کی بدولت، مالیاتی صنعت اب کر سکتی ہے:

نئی مصنوعات تجویز کرنے کے لیے گاہک کے رویے کا تجزیہ کریں۔

گاہک کی پسند اور ناپسند کی تبدیلی ضرورت کے مطابق ہوتی ہے۔ تاریخی مالیاتی بڑا ڈیٹا کاروباروں کو صارفین کے بدلتے ہوئے رویوں کی جانچ پڑتال میں مدد کرتا ہے، جس سے وہ انمول مصنوعات اور خدمات پیش کر سکتے ہیں جو بینکنگ کے عمل کو ہموار کرتی ہیں۔

ایک بہترین مثال یہ ہے کہ کس طرح Oversea-Chinese Banking Corporation (OCBC) نے ایک کامیاب واقعہ پر مبنی مارکیٹنگ کی حکمت عملی تیار کی جس کی بنیاد ان کے جمع کردہ تاریخی کسٹمر ڈیٹا کی زیادہ مقدار پر تھی۔

A/B ٹیسٹنگ پر مبنی بہتر UI/UX

بڑے ڈیٹا کی بدولت، Fintech کاروبار ریئل ٹائم ڈیٹا تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں جو ظاہر کرتا ہے کہ صارف اپنی مصنوعات کے ساتھ کس طرح تعامل کرتے ہیں، پورٹل/سسٹم/ایپ پر گزارا گیا اوسط وقت، اور سب سے زیادہ استعمال ہونے والی خصوصیات۔

ایسی معلومات کے ساتھ، یہ کاروبار یہ دیکھنے کے لیے دو پروڈکٹ ورژنز کا اندازہ لگا سکتے ہیں کہ کون سے اعلیٰ UI/UX ڈیزائن پیش کرتا ہے۔ مزید برآں، وہ مصنوعات کے درمیان فرق کو گہرائی سے سمجھتے ہیں اور یہ سمجھتے ہیں کہ وہ کس طرح کسٹمر کے تجربے کو متاثر کرتے ہیں۔

کسٹمر کی اطمینان کے سروے کے نتائج کا تجزیہ کریں۔

بڑا ڈیٹا سروے کے نتائج سے صارفین کی اطمینان کی شرح کا اندازہ کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، یہ مالیاتی اداروں کو صارفین کے منتھن کی شرح اور وجوہات کی نشاندہی کرنے میں مدد کرتا ہے، اور اپنے سامعین کو ان کی خدمات میں دلچسپی رکھنے کے نئے طریقے وضع کرنے میں ان کی مدد کرتا ہے۔ نیز، اس کا استعمال پروڈکٹ اور فیچر کی درخواستوں کے انتظام کے ساتھ ساتھ کسٹمر سپورٹ ٹکٹ کے رجحانات کا تجزیہ کرنے میں بھی کیا گیا ہے۔

اسکور

مالیاتی کمپنیاں اس بنیاد پر درست کریڈٹ ریٹنگ فراہم کر سکتی ہیں کہ کتنی رقم ادا کی گئی یا تاخیر سے ادا کی گئی، صارف پر کتنی رقم واجب الادا ہے، اور وہ کتنی فوری ادائیگی کرتے ہیں۔

فراڈ کا پتہ لگانا

مشین لرننگ جیسی ڈیجیٹل ٹیکنالوجیز کے ساتھ مل کر مالیاتی خدمات کے لیے بڑا ڈیٹا مشکوک سرگرمیوں کا پتہ لگانے میں کارآمد ثابت ہوا ہے۔ وہ مختلف قسم کے نفیس فراڈ اور ہیکنگ کی وسیع کوششوں کو روکتے ہیں۔

ڈوئچے بینک ایک ایسا ہی مالیاتی ادارہ ہے جو منی لانڈرنگ میں استعمال ہونے والی تکنیکوں کی نشاندہی کرنے، اپنے صارفین کے عمل کو محفوظ بنانے اور کریڈٹ کارڈ کی چوری کو روکنے کے لیے بڑے ڈیٹا اینالیٹکس کا فائدہ اٹھا رہا ہے۔

بہترین کسٹمر کا تجربہ فراہم کرنے سے ROI کی پیمائش کریں۔

بڑے اعداد و شمار سے حاصل ہونے والی بصیرت کے ساتھ، فنٹیک کمپنیاں صارفین کو مثبت تجربہ فراہم کرنے کے لیے تیار کردہ اپنی کوششوں کی کامیابی کی پیمائش کر سکتی ہیں۔ ROI کی پیمائش کرکے، وہ شناخت کر سکتے ہیں کہ کہاں بہتری لائی جائے اور کس چیز پر توجہ مرکوز کی جائے۔

فنٹیک سیکٹر بگ ڈیٹا کی وجہ سے پھٹ رہا ہے۔

بڑا ڈیٹا، بلا شبہ، فنٹیک انڈسٹری میں انقلاب برپا کرنے والی ٹیکنالوجی کی ترقی ہے۔ یہ ڈیٹا کے بڑے حجم تک رسائی کی اجازت دیتا ہے جس کا استعمال ریٹیل بینکنگ، آن لائن ٹریڈنگ، اور دیگر مالیاتی عمل میں صارف کے صارف کے تجربے کو بہتر بنانے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔ تاہم، بڑے ڈیٹا کی طاقتور صلاحیتوں کا بھرپور فائدہ اٹھانے کے لیے، انتخاب کرنا BI اور ETL حل زیادہ زور نہیں دیا جا سکتا.

ای ٹی ایل اور بزنس انٹیلی جنس حل بڑی مقدار میں ڈیٹا سے نمٹنے کو آسان بناتے ہیں۔ وہ سسٹم کے انضمام کی حمایت کرتے ہیں، قابل اعتماد ڈیٹا پائپ لائنز بنانے میں مدد کرتے ہیں جو قابل عمل بصیرت فراہم کرتی ہیں۔ مزید برآں، وہ فائنٹیک کمپنیوں کو مارکیٹ کے رجحانات کی پیشن گوئی کرنے میں مدد کرتے ہیں، منافع کو بڑھاتے ہیں۔