在经济不确定期间，金融科技公司和所有其他信贷提供者面临着截然不同的局面。 全球和国家经济衰退的真正风险意味着净息差微乎其微。 照常营业 (BAU) 成本异常高。
最终在利润萎缩、竞争加剧和消费者要求苛刻的不确定环境中蓬勃发展
金融科技减少影响的主要方式之一是削减成本，包括关注：人员、财产、技术和外部服务。
但是，与其削减成本并希望影响不会有害，所有信贷提供者如何才能采取战略方法来降低成本？
一个鲜为人知的快速胜利是您购买的数据。
这里可以节省大量成本，甚至无需更换局或损失数量或额外服务。
怎么样做？
通过数据基准测试。 挑战在于信贷提供者通常不知道他们可以通过征信机构定价来消除缺乏透明度的障碍。
信用局不想让您知道有一种方法可以比较其他信用局的价格和服务，以及实际上您的费率与竞争对手相比有多大竞争力（对于相同的数据，来自同一供应商）。
这一切都随着数据基准测试而改变。
数据基准测试的工作原理
在购买信用风险数据时，所有信用提供者都会遇到同样的重大障碍：缺乏透明度。 目前尚不清楚现行费率是多少，而且很难比较产品。
但数据基准测试提供 循证洞察 进入局数据定价和质量。
结果呢？ 与不偏不倚的承包商合作，您可以*确切地看到*您应该或可能在信用数据购买上花费多少👇
让我们看一下最近使用这家大型零售银行的真实示例……
数据基准测试在行动
挑战
这家零售银行知道它为其数据供应商付出了很多，但由于没有公布的数据定价，该银行对其具体表现一无所知。
数据基准测试如何提供帮助
通过全面的数据基准分析，他们能够准确了解银行的数据定价如何与其他银行和金融集团在相同的服务范围内进行比较。
从本质上讲，数据基准测试提供了强大的洞察力，为零售银行的谈判策略和方法提供了依据：
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使银行能够为每个数据集获得公平的市场价格——这样他们在向新客户进行营销和入职时不会处于战略劣势。
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通过将数据支出与类似组织进行比较来节省大约 40% 的成本，从而节省成本。
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通过了解其他公司如何从一开始就将灵活性嵌入到合同中来解决合同问题。
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并通过与外部合作伙伴合作来支持采购，这节省了银行宝贵的时间和资源，并能够做出更明智的决策。
结果
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数据对标凸显了银行的 数据价格上涨了一倍 在一些地区。
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有了这种洞察力，该银行就可以要求回溯、更低的定价来收回成本。
综上所述
如今，许多数据合同都以局方一直以来的业务方式为基础——并且通常比信贷提供者更能满足局方的需求。
金融科技公司需要扭转这种动态，将价格透明度作为流程改进的起点。
为此，他们需要了解竞争对手为访问相同数据而支付的费用，以及如何在合同中嵌入灵活性。 未来的信用数据将不再是主要的成本中心，而是创新和客户满意度的驱动力。
