כיצד לשפר את היעילות התפעולית בפינטק

שיפור היעילות התפעולית של הפינטק והבאתה לרמה הרצויה דורשים גישה רב-ממדית והוליסטית מצד כל המוסדות הפיננסיים, לרבות חברות פינטק. הפחתת עלויות, דיגיטציה ואוטומציה של תהליכים, שיפור תקני האבטחה ואופטימיזציה וגיוון של שירותים, הם כמה מההיבטים הקריטיים הדורשים יעילות תפעולית עקבית.

חשוב באותה מידה לשלב חדשנות עם שיטות מסורתיות כדי ליצור נהלים תפעוליים יעילים ביותר להגברת הפרודוקטיביות ומקסום הרווחים. בעידן זה של התפתחויות מהירות באיכות ובשיטות בשירותים פיננסיים, Big Data Analytics, יחד עם AI ו-ML, התבלטו ככלים רבי עוצמה ליצירת מודלים עסקיים חדשניים. טכנולוגיות Big Data ממלאות תפקיד משמעותי בפיתוח אסטרטגיות ופתרונות נתונים לטיפול במערכי נתונים גדולים ומורכבים. על גבי גל השינוי הזה, חברות פינטק מספקות שירותים איכותיים וחלקים ללקוחות במחירים נמוכים באופן מפתיע.

לדוגמה, ניתוח סנטימנט לקוחות באמצעות כלי אנליטיקה של Big Data אפשרו לחברות פינטק להפוך את הצעותיהן לרלוונטיות וברות-קיימא יותר עבור קבוצות לקוחות שונות.

הבה נבחן מקרוב כיצד חברות פינטק יכולות לשפר ביעילות את היעילות התפעולית שלהן באמצעות הטכנולוגיות שהוזכרו לעיל.

כיצד למדוד ולשפר יעילות תפעולית?

המשתנים הבסיסיים בחישוב היעילות התפעולית הם ההוצאות התפעוליות מול הרווחים. כדי לחשב יעילות, חלקו את התפוקה בתשומה, תוך הדגשת החשיבות של זיהוי משתנים מתאימים למדידה בהתבסס על מדדי ביצוע מרכזיים. באופן כללי, ככל שהעלויות נמוכות יותר ביחס לרווחים, כך היעילות התפעולית גבוהה יותר.

המפתח לשיפור היעילות התפעולית הוא אופטימיזציה של התהליכים, ובכך הפחתת ההוצאות התפעוליות.

השגת תובנות לגבי דפוסי ההתנהגות של קבוצות צרכנים, דיוק בפילוח לקוחות, ניתוח מיטבי של מגמות מאקרו-כלכליות, שיפורים בשיטות אספקת השירותים והתאמה אישית של שירותים הם חלק מהגורמים המובילים ליעילות תפעולית גבוהה יותר. אסטרטגיות ניהול סיכונים אפקטיביות, התואמים אמצעי רגולציה, חיוניים גם כן.

חיוני שכל היעדים שהוצגו לעיל יושגו בעלויות סבירות כדי להבטיח שהרווחים יישמרו בהתאם ליעדים העסקיים.

אתגרים העומדים בפני חברות פינטק בשיפור היעילות התפעולית

יעילות תפעולית עבור חברות פינטק היא מערכת כללית של מטרות עם מספר תחומי שיקול. כתוצאה מכך, האתגרים והבעיות שאיתם הן מתמודדות בעת שיפור היעילות התפעולית קשורים לתהליכים ספציפיים בפעילותן ובפונקציונליות שלהן.

תחומים שבהם יעילות תפעולית מיטבית היא קריטית, יחד עם הבעיות הקיימות, תוארו להלן:

אופטימיזציה של תהליכים

חברות פינטק צריכות להפוך לאוטומטיות ולייעל את כל התהליכים הרלוונטיים של פעילותן כדי להשיג את היעדים הכוללים של יעילות תפעולית. ככל שהטכנולוגיות הדיגיטליות מתקדמות, מפותחים כלים חדשים של ביג דאטה כדי לסייע לחברות לאסוף, לעבד ולהפיק תובנות בעלות ערך ממערכי נתונים גדולים ומגוונים ביעילות. הנוף המודרני מחייב אוטומציה בכל מקום אפשרי כדי להבטיח השלמה של תהליכים ללא רבב בזמן מינימלי.

פתרונות לניהול סיכונים

עם איומי הסייבר המתפתחים, העלייה במקרי ההונאה והמגמות המקרו-כלכליות המשתנות, חברות פינטק נדרשות להשתמש בסטנדרטים הגבוהים ביותר בניהול סיכונים. אי-שימוש ב-AI, ML וניתוח Big Data ימנע מהן לזהות סיכונים כגון הונאה, הלבנת הון והתקפות תוכנה זדונית. ניתוח נתוני חיישנים יכול לסייע לארגונים לחזות כשלים מכניים ולייעל לוחות זמנים של תחזוקה. חוסר היכולת לזהות סיכונים בשלב המוקדם ביותר האפשרי משמעו גם שאינם יכולים לנקוט בפעולות מונעות או מתקנות מתאימות.

עמידה בדרישות רגולטוריות

החובות הרגולטוריות במדינות השונות הולכות ומתרבות. עם זאת, הן לא הצליחו לעמוד בקצב של המגמות המשתנות באספקת שירותים פיננסיים באמצעות הטכנולוגיה העדכנית ביותר. היעילות התפעולית של חברות פינטק עלולה להיפגע אם הן לא יעמדו בחוקים המחייבים התקפים בכל האזורים שבהם הן פועלות או מספקות את שירותיהן.

שיפור איכות השירות והתאמה אישית של שירותים

כדי לצמוח בקצב הרצוי, חברות פינטק צריכות לשפר את שירותיהן באופן מתמיד כדי לעמוד בדרישות הלקוחות שלהן. שילוב נתונים מובנים עם נתונים לא מובנים יכול לספק תובנות מעמיקות יותר לגבי התנהגות והעדפות צרכנים, ולשפר את חוויית הלקוח. ניתוח מערכי נתונים עצומים אודות קבוצות לקוחות יעד יכול לספק תובנות בעלות ערך לגבי הרצונות והציפיות של יחידים כמו גם של תאגידים. אם חברות פינטק לא יעמדו בסטנדרטים הנדרשים לשיפור איכות השירות וההתאמה האישית, לא ניתן יהיה להשיג את יעדי היעילות התפעולית.

ניהול הוצאות

יש לנהל וליישם את כל ההיבטים הבודדים של שיפור היעילות התפעולית בעלויות מינימליות אך ביעילות מקסימלית. כדי לייעל את הפעילות, חברות פינטק צריכות לוודא שהן מפתחות שיטות מצוינות עם השקעה נמוכה ככל האפשר.

מהן חברות פינטק ומוסדות פיננסיים בגישתם ל-AI, ML ו-Big Data?

International Data Corporation (IDC) העריכה שעד 2021, ההשקעות העולמיות בשיטות בינה מלאכותית (כולל Deep Learning ו-Machine Learning) יגדלו ב-57 מיליארד דולר מהרמות הנוכחיות. אנליסטים של נתונים ממלאים תפקיד קריטי במינוף ביג דאטה לקידום קבלת החלטות ושיפור ביצועים. על פי דוחות של KPMG, ההשקעות ב-AI צפויות לגדול בשיעור צמיחה שנתי מורכב (CAGR) של46 אחוז במהלך 2016-21. צפוי ששירותים פיננסיים יתרמו כ-18 אחוז מסך ההוצאות על AI.

כיצד Big Data, AI ו-ML יכולים לסייע בשיפור היעילות התפעולית?

כאשר חברות פינטק נתקלות באתגרים בשיפור היעילות התפעולית שלהן, הן יכולות לפנות לניתוח נתונים גדולים (Big Data Analytics), בינה מלאכותית ולמידת מכונה. הכרחי שחברות פינטק ישלבו טכנולוגיות אלו בתהליכים העסקיים שלהן ובאלגוריתמים המשמשים להשלמת משימות עסקיות.

למידה עמוקה כלים יכולים להיות אחד הנכסים הגדולים ביותר בכל הנוגע לפיתוח השיטות השימושיות ביותר באופטימיזציה של תהליכים עסקיים. בינה מלאכותית יכולה להוביל ליצירת פתרונות אוטומטיים באיכות גבוהה. לפיכך, ניתן להעלות תחום זה של יעילות תפעולית לרמות הצפויות בזמן קצר ובהשקעה נמוכה יחסית.

פתרונות ניהול הסיכונים בשימוש על ידי כל חברות הפינטק צריכים להיות מופעלים על ידי ניתוח נתונים גדולים, AI ו-ML. כלי ניתוח חזוי המשתמשים בנתונים גדולים יכולים לנתח כמויות גדולות של נתונים כדי למצוא דפוסים ולזהות מקרים של הונאה והלבנת הון.

אנליטיקה בזמן אמת יישומים יכולים להבטיח שכל זה מבוצע בתוך דקות ספורות. כתוצאה מכך, חברות פינטק יכולות לנקוט אמצעים אפקטיביים בהקדם האפשרי. השימוש בכלים אלה בפתרונות לניהול סיכונים יוביל תמיד לעמידה בדרישות רגולטוריות, אפילו המחמירות ביותר. לפיכך, ניתן לשפר את היעילות התפעולית הכוללת בניהול סיכונים.

Big Data Analytics אידיאליים לניתוח סנטימנט לקוחות. הם יכולים לספק לחברות פינטק תובנות בעלות ערך לגבי היתרונות והחסרונות של הפעילות הקיימת שלהן ושל שיטות אספקת השירות שלהן. מידע זה מאפשר לחברות פינטק להפוך את שירותיהן לחלקים, ידידותיים למשתמש ומותאמים לדרישות של לקוחות קיימים ופוטנציאליים.

לסיכום

ניתן להסיק בבטחה שכל ההיבטים של שיפור היעילות התפעולית יכולים להשתפר באמצעות שימוש ב-Big Data Analytics, ב-AI וב-ML. הדבר מוביל לשיפורים הוליסטיים ברמת הארגון. אנו מאמינים בהצעת פתרונות ברמה של הסטנדרטים הגלובליים הגבוהים ביותר, המאפשרים ללקוחותינו לשפר את היעילות התפעולית שלהם בכל התחומים.

אל תהססו לפנות למומחים שלנו אם יש לכם שאלות!