Nghiên cứu điển hình: Tại sao fintechs đang chuyển sang đo điểm chuẩn dữ liệu để cắt giảm chi phí (Nick Green)

Trong thời kỳ kinh tế bất ổn, fintech và tất cả các nhà cung cấp tín dụng khác phải đối mặt với một bối cảnh rất khác. Rủi ro thực sự của các cuộc suy thoái toàn cầu và quốc gia có nghĩa là biên lãi ròng rất mỏng. Chi phí kinh doanh như thường lệ (BAU) cao bất thường. 

Cuối cùng phát triển mạnh trong một môi trường không chắc chắn với tỷ suất lợi nhuận thu hẹp, cạnh tranh ngày càng tăng và người tiêu dùng khắt khe là khó khăn

Một trong những cách chính mà fintech giảm thiểu tác động là cắt giảm chi phí, bao gồm xem xét: con người, tài sản, công nghệ và các dịch vụ bên ngoài.

Nhưng thay vì cắt giảm chi phí và hy vọng tác động sẽ không gây bất lợi, làm thế nào để tất cả các nhà cung cấp tín dụng có thể thực hiện một cách tiếp cận chiến lược để giảm chi phí? 

Một chiến thắng nhanh chóng ít được biết đến là dữ liệu đã mua của bạn. 

Có rất nhiều khoản tiết kiệm chi phí được thực hiện ở đây, thậm chí không cần phải chuyển đổi cục hoặc mất khối lượng hoặc các dịch vụ bổ sung.

Làm thế nào?

Với điểm chuẩn dữ liệu. Thách thức là các nhà cung cấp tín dụng thường không biết rằng họ có thể phá bỏ các rào cản thiếu minh bạch bằng cách định giá của văn phòng tín dụng. 

Văn phòng không muốn bạn biết rằng có một cách để so sánh giá và dịch vụ của các phòng tín dụng khác, và trên thực tế, mức giá của bạn cạnh tranh như thế nào so với các đối thủ cạnh tranh (đối với cùng một dữ liệu, từ cùng một nhà cung cấp).

Tất cả điều này thay đổi với điểm chuẩn dữ liệu.

Cách hoạt động của điểm chuẩn dữ liệu

Khi mua dữ liệu rủi ro tín dụng, tất cả các nhà cung cấp tín dụng đều gặp phải rào cản quan trọng giống nhau: thiếu minh bạch. Không rõ tỷ lệ sẽ như thế nào và rất khó để so sánh các sản phẩm. 

Nhưng điểm chuẩn dữ liệu cung cấp cái nhìn sâu sắc dựa trên bằng chứng vào giá cả và chất lượng dữ liệu của văn phòng.

Kết quả? Làm việc với một nhà thầu không thiên vị và công bằng, bạn có thể thấy * chính xác * số tiền bạn nên hoặc có thể chi cho việc mua dữ liệu tín dụng 👇

Hãy xem một ví dụ thực tế gần đây sử dụng ngân hàng bán lẻ lớn này…

Đo điểm chuẩn dữ liệu đang hoạt động

Các thách thức

Ngân hàng bán lẻ này biết rằng họ đang phải trả rất nhiều tiền cho nhà cung cấp dữ liệu của mình, nhưng không có dữ liệu nào được công bố định giá, ngân hàng đang chìm trong bóng tối về cách hoạt động của nó. 

Đo điểm chuẩn dữ liệu đã giúp ích như thế nào

Thông qua phân tích điểm chuẩn dữ liệu toàn diện, họ có thể thấy chính xác cách định giá dữ liệu của ngân hàng được đo lường so với các nhóm ngân hàng và tài chính khác cho cùng một dấu ấn dịch vụ. 

Về cơ bản, đo điểm chuẩn dữ liệu cung cấp thông tin chi tiết mạnh mẽ cung cấp thông tin chi tiết cho chiến lược thương lượng và cách tiếp cận của ngân hàng bán lẻ: 

• Cho phép ngân hàng đạt được mức giá thị trường hợp lý cho mỗi tập dữ liệu - để họ không gặp bất lợi về mặt chiến lược khi tiếp thị và giới thiệu khách hàng mới.

• Cải thiện tiết kiệm chi phí bằng cách so sánh chi tiêu dữ liệu với các tổ chức tương tự để tiết kiệm 40% chi phí.

• Giải quyết các vấn đề về hợp đồng bằng cách hiểu cách các công ty khác đưa tính linh hoạt vào hợp đồng ngay từ đầu. 

• Và được hỗ trợ mua sắm bằng cách làm việc với một đối tác bên ngoài để tiết kiệm thời gian và nguồn lực quý báu cho ngân hàng và cho phép ra quyết định sáng suốt hơn. 

Kết quả

• Điểm chuẩn dữ liệu nhấn mạnh rằng ngân hàng giá dữ liệu đã tăng gấp đôi ở một số khu vực.

• Với thông tin chi tiết này, ngân hàng đã có một vị thế mạnh mẽ để yêu cầu định giá thấp hơn, lạc hậu hơn để bù đắp chi phí. 

Trong bản tóm tắt

Ngày nay, nhiều hợp đồng dữ liệu được gắn với cách cục luôn hoạt động kinh doanh — và thường phục vụ nhu cầu của văn phòng nhiều hơn là nhà cung cấp tín dụng. 

Fintechs cần phải đảo ngược động lực này và làm cho sự minh bạch về giá cả trở thành điểm khởi đầu để cải thiện quy trình. 

Để làm như vậy, họ cần hiểu các đối thủ cạnh tranh đang trả tiền gì để truy cập vào cùng một dữ liệu và cách thức linh hoạt có thể được nhúng trong các hợp đồng. Thay vì một trung tâm chi phí lớn, dữ liệu tín dụng của tương lai sẽ là động lực thúc đẩy sự đổi mới và sự hài lòng của khách hàng.