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フィンテックとフィンサーブの最大のデータ解析課題を克服する

2024年10月19日 トピックス ニュース

データは、パーソナライズされた銀行サービスから高度な不正検出システムまで、金融テクノロジー (フィンテック) のイノベーションを推進します。業界のリーダーは、強力なセキュリティ対策と顧客のプライバシーの価値を認識しています。最近の調査では、この重点が強調されており、財務の最高リスク管理責任者の 72% がサイバーセキュリティを主な懸念事項として挙げています。

サイバーセキュリティ以外にも、フィンテックおよび金融サービス (フィンサーブ) 企業は、分断されたシステム全体に広がる膨大な量のデータに悩まされています。これに加えて、複雑な規制環境と、ますます技術に精通し懐疑的になっている消費者層の間で、フィンテックおよびフィンサーブ企業は多くの課題を抱えています。

マーケティング チームは、コンプライアンスと顧客価値の提供に重点を置きながら、必要な情報をどのように入手できるでしょうか?

この記事では、フィンサーブおよびフィンテック業界の一般的な課題に対処するための戦略を検討します。適切なツールの使用、効果的なデータ管理プラクティスの遵守、および同様の問題に対する従来の銀行のアプローチから学ぶことに焦点を当てます。

フィンテック データ解析の最大の課題は何ですか。また、従来の銀行業務とどのように関連していますか?

近年、特にパンデミック以降、フィンテック業界は厳しい状況にあります。この時期はデータ解析に新たなハードルをもたらし、既存のハードルをさらに複雑にしました。市場が安定するにつれ、フィンテック企業とフィンサーブ企業の両方が、進化するデータの問題に取り組む必要があります。

フィンテック業界が直面している最も重要なデータ解析の課題のいくつかを検討してみましょう。まずは金融セクター全体に蔓延している問題から始めましょう。

1. データ サイロとの戦い

InterSystems による最近の調査では、金融機関のリーダーの 54% がデータ サイロがイノベーションの最大の障壁であると答え、62% がサイロの排除が来年の優先データ戦略であると答えています。

データ サイロは、部門、製品、その他の部門間でデータ リポジトリを分離します。これは従来の銀行業務における大きな問題であり、フィンテック企業はこれを引き継ぐことを絶対に避けるべきです。

サイロ化されたデータにより、意思決定者がビジネス パフォーマンスを 360 度の明瞭さで把握することが難しくなります。また、維持と運用にはコストがかかり、放置するとプライバシーとデータ コンプライアンスの問題に発展する可能性があります。

データ サイロを回避または排除するには、データ ガバナンス フレームワークを開発し、データ リポジトリを一元化します。次に、解析スタックをできるだけ少ない統合ツールに簡素化します。複雑なテクノロジ スタックはデータ サイロの主な原因の 1 つであるためです。

ウェブ解析、マーケティング アトリビューション、CRO テストを 1 つのツールキットに統合した Matomo などの解析システムを使用してください。

Matomo のサポート プランは、ビジネス固有のニーズを満たすデータ システムを実装し、データ サイロなどの問題を回避するのに役立ちます。また、Web 解析、顧客データ、サポート データなどをすべて 1 つの場所に集める機能として、データ ウェアハウスのエクスポートも提供しています。

今すぐ Matomo を無料でお試しいただくか、サポート プランについて弊社の営業チームにお問い合わせください

2. 法律および規制の遵守

Alloy の調査によると、フィンテック企業の 93% がコンプライアンス規制の遵守に苦労しています。コンプライアンス維持にかかるコストは、懸念事項のトップ (23%) であり、詐欺による金銭的打撃 (21%) を上回っています。しかも、サイバー脅威が顕著な年です。

データ プライバシー法は常に変化しており、状況は世界の地域によって異なるため、複数の市場で事業を展開するフィンテック企業や従来の銀行にとって、遵守はさらに困難になっています。

米国市場では、企業は連邦レベルと州レベルの両方で規制に取り組んでいます。2024 年から 2026 年にかけて施行される州レベルの法律の一部を以下に示します。

他の国でも地域規制が強化されています。たとえば、カナダにはケベック州の民間部門における個人情報の保護に関する法律ブリティッシュコロンビア州の個人情報保護法(BC PIPA)があります。

国や地域特有の法律を知らないからといって、企業がそれらの法律に違反した結果に苦しむのを止めることはできません。

唯一の答えは、コンプライアンスに投資し、それに応じてビジネスの成長を管理することです。最終的には、潜在的な罰金だけでなく、評判、消費者の信頼、顧客ロイヤルティへの潜在的なリスクの点でも、コンプライアンスは非コンプライアンスよりも安価です。

これは、フィンテック企業と従来の金融企業が一緒に学ばなければならなかった高価な教訓です。GDPR規制当局は、スペイン最大の銀行の1つであるCaixaBank S.Aに数百万ユーロの罰金を複数回科し、スウェーデンの人気フィンテック企業であるKlarna Bank ABには72万ポンドの罰金を科しました。

同様の運命を避けるために、企業は次のことを実行する必要があります。

  1. 堅牢なデータシステムを構築する
  2. コンプライアンスの専門家を雇う
  3. チームを徹底的にトレーニングする
  4. データ解析ツールを慎重に選択する

Googleアナリティクスなどの人気のツールでさえ、自動的に安全であるとは限らないことを忘れないでください。MatomoがGDPRなどのルールを遵守しながら有用な洞察力を収集するのにどのように役立つかをご覧ください。

3. データ セキュリティの脅威からの保護

サイバー脅威は量と巧妙さを増しており、2023 年には金融セクターが最も侵害されるセクターになります。

サイバー セキュリティのリスクは悪化する一方であり、WEF は、サイバー犯罪による年間費用が 2015 年の 3 兆ドルから 2025 年までに世界全体で最大 10.5 兆ドルに増加すると予測しています。

テクノロジーは新しいセキュリティ ソリューションをもたらす一方で、既存のリスクを増幅し、新しいリスクも生み出します。2024 年の McKinsey レポートでは、金融業界がサードパーティのデータ ツールやクラウド コンピューティング サービスへの依存度を高めているため、セキュリティ体制を同時に改善しない限り、データ侵害のリスクは増加し続けると警告しています。

現実には、適切な予防策を講じずにサードパーティのデータ システムを採用することは、そのセキュリティの脆弱性を採用することを意味します。

2023 年、MOVEit のデータ侵害は、同社のファイル転送システムを使用している金融機関を含む世界中の企業に影響を及ぼしました。1 つのハッキングにより、世界的なデータ危機が発生し、この 1 つのソフトウェア製品を使用しているすべての企業の顧客データに影響を及ぼす可能性があります。

McKinsey レポートでは、ツールを賢く選択することを強調しています。なぜでしょうか。顧客データが侵害された場合、非難されるのはツール プロバイダーではなく、企業だからです。レポートには次のように記載されています。

「企業は、規制当局にセキュリティ機能の健全性を証明し、それらの機能を管理するために、信頼性が高く洞察力のある指標とレポート (セキュリティ コンプライアンス、リスク指標、脆弱性追跡など) を必要としています。」

信頼できない企業にユーザーや顧客のデータを渡すのはやめましょう。あなたと同じくらいセキュリティに配慮しているプロバイダーと協力しましょう。Matomo を使用すると、すべてのデータがあなたの所有となり、未知の目的で使用されることはありません。

4. ユーザーのプライバシー保護

セキュリティの脅威が増大する中、フィンテック企業や従来の銀行はユーザーのプライバシー保護を優先する必要があります。ユーザーもプライバシーの脅威に対する認識を高めており、信頼を失った企業から離れる用意ができています。

シスコの 2023 年データ プライバシー ベンチマーク調査では、驚くべき統計が明らかになりました。

  • 94% の企業が、データが保護されなければ顧客は自社から購入しないと回答。
  • 95% がプライバシーを単なる法的要件ではなく、ビジネス上の必要性と見なしています。

現代の金融企業は、データの収集と管理と、増大するプライバシー要求のバランスを取る必要があります。サードパーティ クッキーなどの時代遅れの慣行に依存している企業にとっては矛盾しているように聞こえるかもしれませんが、顧客が強力なデータ倫理を持つ銀行やサービス プロバイダーに移行するにつれて、企業はクッキーのない Web で成功する方法を学ぶ必要があります。

このプライバシー保護の取り組みは、最初のセッションから Web 解析を倫理的に実装することから始まります。

フィンテックにおける倫理的に健全なウェブ解析の最も重要な要素は次のとおりです。

  1. 100% のデータ所有権: データを収集するツールによってデータが他の方法で使用されないようにします。
  2. ユーザーのプライバシーを尊重: 業務に絶対に必要なデータのみを収集し、個人を特定できる情報は避けます。
  3. 規制への準拠: 法的な問題を回避するために、コンプライアンスのために構築されたソリューションを使用します。
  4. データの透明性: ツールがデータをどのように使用するかを把握し、その使用方法を顧客に知らせます。

5. 業界間での顧客信頼の比較

フィンテック企業は金融業界で波を起こしていますが、顧客の信頼を得ることに関してはまだ追い上げている段階です。RFI Globalによると、フィンテックの2024年の消費者信頼スコアは5.8/10ですが、従来の銀行は7.6/10です。

この信頼のギャップは単なる認識の問題ではなく、実際の問題に根ざしています。

  • セキュリティ侵害が頻繁にニュースになっています。
  • GDPRなどのプライバシー規制により、消費者は自分の権利をより意識するようになっています。
  • 一部のフィンテック企業は、詐欺を効果的に処理するのに苦労しています。

英国の決済システム規制当局によると、デジタルバンキングブランドのMonzoとStarlingは、2022年に最も高い詐欺行為率を記録しました。しかし、Monzoは疑わしい取引を報告した顧客の6%にしか払い戻しを行っておらず、NatWestは70%、Nationwideは91%でした。

では、フィンテック企業はこの信頼のギャップを埋めるために何ができるでしょうか?

  • 初日からプライバシー中心の解析から始めましょう。これにより、最初から顧客のプライバシーを重視していることを顧客に示せます。
  • データ漏洩やプライバシーの問題のない長期的な評判を築き、維持しましょう。1 つの大きな侵害で、何年もかけて築き上げた信頼が台無しになることがあります。
  • 不正取引、個人情報の盗難、データ侵害などの問題への対処に関しては、従来の銀行から学びましょう。迅速で顧客に優しい解決策は大いに役立ちます。
  • 覚えておいてください: 最先端の金融テクノロジーは、顧客ケアの悪さを補うものではありません。デジタル銀行がクレジットカード詐欺の被害に遭った顧客に返金しない場合、顧客は返金してくれる従来の銀行に切り替える可能性が高いでしょう。

フィンテック業界はイノベーションで大きな進歩を遂げていますが、信頼性を確立するにはまだ課題があります。堅牢なセキュリティ、透明性のある慣行、優れた顧客サービスに重点を置くことで、フィンテック企業は信頼のギャップを埋め、従来の銀行とより効果的に競争することができます。

6. 質の高いデータの収集

データプライバシー規制の遵守、ユーザーデータの保護、倫理的な解析の実装は、別の課題を引き起こします。企業はこれらすべてを行いながら、信頼性の高い質の高いデータを収集するにはどうすればよいでしょうか?

Google の答えは予測モデルを使用することですが、これは実際のデータを計算と推測に置き換えます。最悪なのは、Google アナリティクスでは、そもそも収集したデータをすべて使用できないことです。代わりに、特定のしきい値を超えると、データ サンプリングと呼ばれるものが使用されます。

実際には、これは Googleアナリティクスがレポートを計算するために限られたデータ セットを使用することを意味します。GA4 のデータ サンプリングについては以前詳しく説明しましたが、企業にとって重要な問題が2つあります。

  1. サンプル サイズが小さすぎると、データを完全に表現できません。
  2. サイトへの訪問者が増えるほど、レポートの精度は低下します。

急成長中の企業では、データ サンプリングだけでは追いつきません。金融マーケティング担当者は、大手テクノロジー アナリティクス プロバイダーの欠点を広く認識しています。実際、80% のマーケティング担当者は、Google や Meta などの大手プロバイダーのデータ バイアスが貴重な洞察に影響を与えることを懸念していると述べています。

これがまさに、CRO:NYX Digital が Google Analytics が正確なキャンペーン データを提供していないことに気付いた後に当社に連絡を取った理由です。当社は、この会社のニーズに合わせて解析システムを設定し、複数のキャンペーンで Google Analytics と併用してテストしました。ある例では、Googleアナリティクスは 1 日で 6,837 人のユーザーを登録できませんでした。これは Matomo が追跡した合計の約 9.8% に相当します。

別の例では、Googleアナリティクスは 24 時間で 600 人の訪問者しか追跡しませんでしたが、Matomo は 71,000 人近くの訪問者を記録しました。これは 11,700% の差異です。

金融会社は、ユーザーを潜在的なリスクにさらすことなく質の高いデータを収集する、Googleアナリティクスに代わる、より信頼性が高くプライバシー重視の代替手段を必要としています。これが当社が Matomo を構築した理由であり、お客様がデータの完全な制御と可視性を好む理由です。

Matomo でフィンテック データ解析のパワーをフルに発揮

フィンテック企業は多くのデータ関連の課題に直面しているため、準拠した Web 解析は課題の1つであってはなりません。

Matomoを使用すると、次のことが可能になります:

  • 従来の Web 解析、行動解析などを処理するオールインワン ソリューション。強力な統合により、データ サイロ化の可能性を最小限に抑えます
  • GDPR、CCPA、PIPL などに完全準拠
  • データの完全な所有権により、不注意な第三者によるサイバー セキュリティ リスクを最小限に抑えます
  • IP アドレスの匿名化や DoNotTrack 設定の尊重など、顧客のプライバシーを保護するための豊富な方法
  • Googleアナリティクスからデータをインポートし、大手テクノロジー企業から距離を置く機能
  • サンプリングに依存しない高品質のデータ
  • 財務解析を念頭に置いて構築されたツール

大手テクノロジー企業が不確かなプライバシー ポリシーやデータ サンプリングなどの直感に反するシステムを使用してデータの力を制限しないようにしてください。

Matomo の無料トライアルを開始するか、デモをリクエストして、顧客の個人情報を不必要なリスクにさらすことなく、フィンテック データ解析のパワーを最大限に活用してください。