6 तरीकों से बिग डेटा फिनटेक ग्राहकों के अनुभव को बना रहा है बेहतर

शब्दवाणी समाचार, बुधवार 29 दिसंबर  2021, नई दिल्ली। लगातार विकसित हो रही डिजिटल दुनिया में, सभी डोमेन के उद्योग अपने ग्राहकों के अनुभव को समृद्ध करने के लिए कदम बढ़ा रहे हैं। यह वित्तीय सेवा उद्योग में विशेष रूप से बिल्‍कुल सच है, जहां बैंकिंग, भुगतान, व्यापार से लेकर धन प्रबंधन तक सब कुछ ऑनलाइन हो गया है। साथ ही, अधिक संख्या में फिनटेक प्लेटफॉर्म तकनीक में प्रगति के साथ उपभोक्ता व्यवहार और बाजार के रुझान को समझने के लिए डेटा एनालिटिक्स का उपयोग कर रहे हैं। यह उन्हें अपनी सेवाओं और उत्पादों को बेहतर बनाने में मदद करता है, जिससे ग्राहकों की मांगों को बेहतर ढंग से पूरा किया जा सकता है।

स्मार्टफोन का बढ़ता उपयोग और इंटरनेट की पहुंच हर दिन असंख्य डेटा का निर्माण करती है। इसमें व्यवस्थित और गैर-व्यवस्थित दोनों ही डेटा शामिल है, जिसे डेटा लेक या बिग डेटा के रूप में भी जाना जाता है। इसका लाभ उठाते हुए, फिनटेक उद्योग डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि प्राप्त करता है, जो उन्हें बेहतर ग्राहक अनुभव के लिए रणनीतिक निर्णय लेने में मदद करता है। मैकिन्से की एक रिपोर्ट में कहा गया है कि डेटा-संचालित संगठनों के ग्राहकों को बनाए रखने की संभावना 23 गुना और मुनाफा कमाने की संभावना 19 गुना अधिक है। आइए उन 6 प्रमुख तरीकों को गहराई से समझते हैं, जिससे बिग डेटा एनालिटिक्स ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाता है :

ग्राहक प्रोफाइलिंग का विस्तारित दृश्य :-

ग्राहक वर्ग को अच्छी तरह से जानना ग्राहकों की संतुष्टि सुनिश्चित करने की दिशा में पहला कदम है। यह वह जगह है जहां बिग डेटा एनालिटिक्स कदम रखते हैं। फिनटेक कंपनियां अनुकूलित उपभोक्ता प्रोफाइल बनाकर अपने ग्राहकों की जरूरतों और जरूरतों को समझने के लिए बिग डेटा का उपयोग कर सकते हैं। सेगमेंट बनाते समय जनसांख्यिकी, जोखिम धारणा, रोजगार के प्रकार, वित्तीय स्थिति, व्यवहार पैटर्न आदि जैसे विवरणों पर विचार किया जा सकता है। नतीजतन, यह फिनटेक सेगमेंट की मदद करता है और विशिष्ट ग्राहक मांगों के अनुसार अपनी पेशकशों और सेवाओं को अनुकूलित करता है।

बेहतर जोखिम मूल्यांकन :-

फिनटेक उद्योग में भाग लेते समय सबसे बड़े कारकों में से एक जोखिम प्रबंधन है। बिग डेटा एनालिटिक्स का उपयोग कई स्रोतों से डेटा को संयोजित करने और संभावित जोखिम कारकों को निर्धारित करने में मदद करता है। जोखिम मूल्यांकन विश्लेषण आगे फिनटेक को कुछ स्थितियों या बाजार के रुझानों से संबंधित जोखिम को खत्म करने के लिए रणनीतिक योजना तैयार करने में मदद करता है। इस बीच, बिग डेटा समय-समय पर जोखिम मूल्यांकन को सुविधाजनक बनाकर अनैतिक हैकिंग प्रथाओं से उत्पन्न खतरे को भी कम करता है।

बेहतर सुरक्षा :-

वित्तीय सेवा सेगमेंट में धोखाधड़ी एक अजीब तरह की आम समस्या है, चाहे वह ऑनलाइन हो या ऑफलाइन। इसे बाहर निकालने के लिए, बिग डेटा एनालिटिक्स फिनटेक उद्योग को धोखाधड़ी का पता लगाने वाली प्रणाली विकसित करने में मदद कर सकता है। स्थान, इतिहास, उपकरण, लेन-देन के पैटर्न सहित डेटा का पूरा रिकॉर्ड रखकर, डेटा एनालिटिक्स असामान्य गतिविधियों के बारे में खतरे का संकेत देता है। यह ग्राहक के अनुकूल निरपेक्ष फिनटेक पारिस्थितिकी तंत्र विकसित करने में मदद करता है। इसके साथ ही, बिग डेटा एनालिटिक्स बेहतर सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए जोखिम मूल्यांकन की सुविधा भी देता है। उदाहरण के लिए, एक क्रेडिट जोखिम प्रबंधन विश्लेषण सिबिल स्कोर का पता लगाने के लिए कई स्रोतों से डेटा को जोड़ता है जो किसी व्यक्ति की साख और वित्तीय व्यवहार को ध्यान में रखता है। डेटा का सटीक विश्लेषण फिनटेक संगठनों को यह निर्धारित करने में मदद करता है कि आवेदक ऋण चुकाने में सक्षम होगा या नहीं। यह किसी भी खराब उधार निर्णय को खारिज करते हुए वित्तीय निश्चितता सुनिश्चित करने में मदद करता है।

भविष्य के बाजार के रुझान का पूर्वानुमान :-

अतीत और वर्तमान के रुझानों की गहरी समझ हासिल करके, यूजर्स बाजार में होने वाली गिरावट और उछाल के बारे में अनुमान लगाते हुए भविष्य के लिए योजना बना सकते हैं। यह निवेशकों और व्यापारियों को अच्छी तरह से सूचित व्यापारिक निर्णय लेने में मदद करता है, जिससे उनके अनुभव में सुधार होता है। इसके अलावा, भविष्य के बारे में अनुमान लगाने वाला विश्लेषण ग्राहकों को बनाए रखने के लिए के लिए नकदी प्रवाह को अनुकूलित करने, प्रतिस्पर्धी दरों की पेशकश आदि जैसे फिनटेक संचालन को सुव्यवस्थित करने में मदद करता है।

चैटबॉट्स के साथ व्‍यक्तिगत सहायता :-

एआई और मशीन लर्निंग को नियोजित करके, फिनटेक प्लेटफॉर्म व्यापारियों या निवेशकों की सहायता के लिए भारी मात्रा में डेटा के माध्यम से चल सकते हैं। कुछ फिनटेक प्लेटफॉर्म भी रोबो-सलाहकारों के साथ आ रहे हैं ताकि नए जमाने के निवेशकों को डेटा एनालिटिक्स की मदद से अच्छी तरह से सूचित निर्णय लेने में सहायता मिल सके। इसके अलावा, फिनटेक उद्योग ग्राहक के पिछले वित्तीय व्यवहार के अनुसार उत्पादों को अनुकूलित या सुझाव देने के लिए डेटा एनालिटिक्स और पूर्वानुमान भी तैयार कर सकता है।

बाधा रहित मल्टी-चैनल अनुभव की पेशकश :-

फिनटेक समाधान अपनाने के दौरान, बहुत से ग्राहक वित्तीय सेवाओं का लाभ उठाने के लिए कई चैनलों के साथ बातचीत करते हैं। डेटा एनालिटिक्स उपयोगकर्ता के पैटर्न, प्लेटफॉर्म पर बिताए गए समय, उपभोक्ता वरीयताओं आदि का आकलन करने में मदद करता है। परिणामस्वरूप, फिनटेक प्लेटफॉर्म व्यक्तिगत ग्राहक अनुभवों के लिए अपनी पेशकश को बदल सकते हैं। इसके अलावा, रियल-टाइम डेटा के साथ, फिनटेक प्लेटफॉर्म यह निर्धारित कर सकते हैं कि किसी विशेष सुविधा, सेवा या उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस का उपयोग करते समय ग्राहकों को किसी समस्या या बाधा का सामना करना पड़ता है या नहीं। यह उन्हें एक सहज ग्राहक अनुभव के लिए एक उन्नत यूएक्स तैयार करने में मदद करेगा।

निर्णायक विचार :-

फिनटेक उद्योग में तेजी से विकास के लिए डेटा एनालिटिक्स प्रमुख प्रवर्तक बन गया है। बिग डेटा के साथ रियल-टाइम में मिलने वाली जानकारियों से, उद्योग अपनी सेवाओं को बेहतर बना सकते हैं और ग्राहकों के अनुभव में सुधार कर सकते हैं।