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Analyse de données avancée pour les FinTech : au-delà du tableau de bord

Le paradoxe des données FinTech : noyé dans l'information, affamé d'informations

En tant que analystes de fraude et responsables des risques travaillant dans la FinTech, vous êtes chaque jour confronté à une contradiction frustrante :

Votre organisation génère plus de données que jamais (journaux de transactions, mesures opérationnelles, comportements des clients, indicateurs de marché, KPI de performance) provenant de dizaines de systèmes, capteurs et plates-formes.

Pourtant, lorsque vous devez prendre des décisions critiques concernant la détection d'anomalies en temps réel dans les passerelles de paiement, vous êtes bloqué devant la détection manuelle des fraudes dans les journaux de transactions tabulaires, et vous avez du mal à extraire des informations significatives du bruit.

Ce n’est pas seulement inefficace. Dans le paysage FinTech actuel en évolution rapide, il s'agit d'un désavantage concurrentiel qui pourrait vous coûter des millions.

La dette analytique à l'échelle de l'industrie

Le secteur FinTech a accumulé ce que nous appelons la « dette analytique » : un écart croissant entre les questions auxquelles vous devez répondre et les outils disponibles pour y répondre.

Les questions auxquelles les analystes de fraude et les responsables des risques doivent répondre :

Où sont les opportunités cachées que les concurrents n'ont pas encore repérées ?
Quels sont les goulots d'étranglement opérationnels qui nous coûtent le plus cher ?
Quels modèles dans nos données prédisent les problèmes futurs avant qu'ils ne surviennent ?
Comment nos KPI se comparent-ils aux références du marché en temps réel ?
Quelles initiatives stratégiques généreront le retour sur investissement le plus élevé ?

Les outils avec lesquels vous êtes coincé :

Rapports PDF statiques qui prennent des jours à générer et sont obsolètes à l'arrivée
Feuilles de calcul Excel qui plantent lors de l'analyse de grands ensembles de données
Tableaux de bord construits par les équipes informatiques et non modifiables sans dépôt de ticket
Requêtes SQL qui nécessitent une expertise en base de données pour être modifiées
Outils de visualisation conçus pour les analystes et non pour les experts du domaine Le résultat ? détection d'anomalies dans des millions de lignes de transactions : le manque de connaissances critique qui empêche les dirigeants de la FinTech d'agir de manière décisive.

Le défi spécifique : détection des anomalies en temps réel dans les passerelles de paiement

Soyons concrets sur un scénario aux enjeux élevés dans lequel les analyses traditionnelles échouent :

Dans la FinTech, la détection des anomalies en temps réel dans les passerelles de paiement n'est pas un exercice analytique appréciable : il s'agit d'une capacité essentielle qui a un impact direct sur le positionnement concurrentiel, l'efficacité opérationnelle et les performances financières.

Pourquoi c'est si important

Pour les analystes de fraude et les responsables des risques, la capacité à effectuer efficacement une détection des anomalies en temps réel dans les passerelles de paiement détermine :

Synchronisation stratégique : Pouvez-vous repérer les opportunités avant les concurrents ?
Allocation des ressources : Investissez-vous dans les bons domaines ?
Gestion des risques : Pouvez-vous identifier les problèmes avant qu'ils ne se répercutent ?
Excellence opérationnelle : Où les inefficacités vous coûtent-elles de l'argent ?
Positionnement sur le marché : Comment vous comparez-vous aux références du secteur ?

L’écart entre les leaders et les retardataires de la FinTech se résume souvent à la question de savoir qui peut répondre à ces questions plus rapidement et avec plus de précision.

L'approche traditionnelle n'est pas à la hauteur

Lorsque vous essayez de détecter les anomalies en temps réel dans les passerelles de paiement à l'aide de la détection manuelle des fraudes dans les journaux de transactions tabulaires, vous vous heurtez à des limitations fondamentales :

1. L'agrégation détruit la nuance

la détection manuelle des fraudes dans les journaux de transactions tabulaires présente généralement des résumés très agrégés. Vous voyez :

Moyennes mensuelles (cachant la volatilité quotidienne)
Totaux des catégories (masquant les modèles au niveau des segments)
KPI de haut niveau (masquant les facteurs sous-jacents)

Mais pour la détection des anomalies en temps réel dans les passerelles de paiement, l'information réside dans les détails. L'agrégation supprime exactement les informations dont vous avez besoin pour prendre des décisions intelligentes.

2. Statique = obsolète Au moment où la détection manuelle de la fraude dans les journaux de transactions tabulaires arrive à votre bureau, la fenêtre d'action est peut-être déjà fermée. Dans le secteur FinTech, où les conditions évoluent rapidement, les données d'hier produisent les informations d'hier.

3. Vues unidimensionnelles

Les rapports textuels et les graphiques à barres de base ne peuvent afficher qu'une ou deux dimensions à la fois. Mais les vraies décisions FinTech impliquent :

Plusieurs variables interagissant simultanément
Tendances des séries chronologiques superposées à des répartitions catégorielles
Modèles géographiques combinés à des mesures opérationnelles
Segments de clientèle recoupant la performance des produits

Essayer de comprendre les relations multidimensionnelles à partir de rapports plats, c'est comme essayer de comprendre l'architecture d'un bâtiment à partir d'une seule photographie.

4. Aucune capacité d'exploration

la détection manuelle de la fraude dans les journaux de transactions tabulaires répond aux questions que quelqu'un a pensé poser lors de leur création. Mais des idées révolutionnaires proviennent de questions que personne n’avait anticipées. Les outils statiques empêchent l'exploration, vous limitant à des vues prédéfinies.

Le coût réel des limites analytiques

Ces limitations ne sont pas seulement frustrantes : elles ont un impact commercial mesurable :

Opportunités manquées :

Les concurrents repèrent les tendances émergentes des semaines avant vous.
Les changements du marché se produisent pendant que vous attendez les rapports
Les fenêtres stratégiques se ferment avant que les informations ne parviennent aux décideurs

Inefficacité opérationnelle :

Les problèmes passent inaperçus jusqu'à ce qu'ils se transforment en crises
Les ressources sont allouées à des initiatives à faible impact
Les équipes optimisent pour les mauvaises mesures

Paralysie stratégique :

Les dirigeants retardent les décisions en attendant « plus de données »
Une culture d'aversion au risque se développe en raison de l'incertitude des connaissances
L'innovation stagne parce que le retour sur investissement ne peut pas être prouvé de manière convaincante

Dans la FinTech, ces coûts s’aggravent. Les organisations qui ne peuvent pas analyser efficacement les données prennent du retard de manière permanente.

The Deep Insight : Pourquoi la FinTech est différente

La fraude se cache dans le bruit. Un humain ne peut pas analyser 10 000 lignes à la recherche de modèles étranges. Mais un nuage de points fait instantanément disparaître de l’écran une transaction anormale (valeur élevée, faible latence).

Cette vérité fondamentale sur les données FinTech explique pourquoi les outils génériques de business intelligence, conçus pour des comparaisons simples et des lignes de tendance, échouent de manière si spectaculaire.

Le modèle que vous devez voir n'est pas un nombre : c'est une relation, une distribution, un flux, une anomalie. Et cela nécessite des techniques de visualisation spécifiquement adaptées à la complexité des FinTech.

Ce dont les analystes de fraude et les responsables des risques ont réellement besoin

Sur la base d'un travail approfondi avec des professionnels de la FinTech, nous avons identifié les principales capacités analytiques qui distinguent les plus performants des autres :

1. Conscience distributionnelle

Consultez la gamme complète de valeurs, pas seulement les moyennes. Comprendre :

Là où les valeurs se regroupent et se concentrent * En quoi les valeurs aberrantes diffèrent de la norme
Si les distributions changent au fil du temps
Quels segments ont des modèles différents

2. Cartographie des relations

Comprendre comment les variables interagissent et s'influencent mutuellement :

Corrélations et dépendances
Indicateurs avancés et retardés
Chaînes de cause à effet
Effets de réseau et retombées

3. Reconnaissance de formes à grande échelle

Repérez des modèles significatifs dans des ensembles de données massifs :

Tendances saisonnières et cycliques
Anomalies émergentes avant qu'elles ne deviennent des problèmes
Changements subtils de comportement ou de performance
Segments cachés avec des caractéristiques distinctes

4. Exploration de scénarios

Tester les hypothèses et les alternatives de modèles :

Analyse de simulation pour les décisions stratégiques
Tests de sensibilité pour les hypothèses clés
Analyse comparative par rapport aux objectifs ou aux concurrents
Projection des tendances actuelles dans le futur

5. Réactivité en temps réel

Agissez sur les informations alors qu’elles sont encore exploitables :

Surveiller les KPI à mesure qu'ils évoluent
Détecter les anomalies dès leur apparition
Mettre à jour les projections avec les dernières données
Partagez immédiatement vos informations avec les parties prenantes

La détection manuelle traditionnelle des fraudes dans les journaux de transactions tabulaires ne peut pas offrir ces fonctionnalités. L’analyse visuelle moderne le peut.

Visualiser l'invisible : l'approche du nuage de points du volume de transactions par rapport à la vitesse (avec mise en évidence des valeurs aberrantes)

C'est là que « l'analyse exploratoire des données » (EDA) remplace le reporting standard et la visualisation remplace l'agrégation.

Grâce à Datastripes, les analystes de fraude et les responsables des risques peuvent générer un nuage de points du volume des transactions par rapport à la vitesse (avec mise en évidence des valeurs aberrantes) en quelques secondes directement à partir de sources de données FinTech brutes.

Pourquoi cette visualisation change tout

Le nuage de points du volume des transactions par rapport à la vitesse (avec mise en évidence des valeurs aberrantes) est spécialement conçu pour révéler les types de modèles et de relations les plus importants pour la détection des anomalies en temps réel dans les passerelles de paiement.

Contrairement aux graphiques standards qui affichent :

Comparaisons unidimensionnelles (graphiques à barres)
Tendances temporelles simples (graphiques linéaires)
Répartitions proportionnelles (camemberts)

Le nuage de points du volume de transactions par rapport à la vitesse (avec mise en évidence des valeurs aberrantes) révèle :

Modèles multidimensionnels à travers les catégories et le temps
Relations complexes entre variables
Caractéristiques distributionnelles et valeurs aberrantes
Effets et flux de réseau
Structures spatiales et hiérarchiques

Pour la détection en temps réel des anomalies dans les passerelles de paiement dans la FinTech, cela signifie que vous pouvez enfin voir :

Quels facteurs spécifiques déterminent les résultats (pas seulement le fait que les résultats varient)
Là où les goulots d'étranglement et les inefficacités se produisent réellement (pas seulement des mesures globales) * Comment fonctionnent réellement différents segments, régions ou produits (au-delà des moyennes)
Quels modèles prédisent les événements futurs (pas seulement ce qui s'est passé historiquement)

Ce que cela débloque en pratique

1. Analyse granulaire sans perte de contexte

Commencez par un aperçu général des FinTech, puis approfondissez les éléments suivants :

Transactions ou enregistrements
Emplacements ou installations
Périodes ou événements
Segments de clientèle ou cohortes
Lignes ou catégories de produits

À chaque niveau, maintenez le contexte sur la façon dont les détails se rapportent à l’ensemble.

2. Reconnaissance de formes qui exploite la cognition humaine

Le cortex visuel humain est le système de reconnaissance de formes le plus puissant au monde, bien meilleur que n'importe quel algorithme pour repérer « quelque chose d'intéressant ».

Mais pour fonctionner, il faut des données correctement structurées. Le nuage de points du volume de transactions par rapport à la vitesse (avec mise en évidence des valeurs aberrantes) façonne les données FinTech exactement de la bonne manière pour laisser briller les capacités de reconnaissance de formes de votre cerveau.

Des modèles qui prendraient des heures à être repérés dans des feuilles de calcul deviennent évidents en quelques secondes dans la bonne visualisation.

3. Accès rapide à des informations qui permettent d'agir

Reporting FinTech traditionnel :

Semaine 1 : demander un rapport à l'équipe d'analyse
Semaine 2 : Attendez l'extraction et le nettoyage des données
Semaine 3 : Réviser la version initiale, demander des modifications
Semaine 4 : obtenez enfin des informations exploitables (peut-être)

Analyse visuelle moderne avec Datastripes :

Minute 1 : Téléchargez ou connectez vos données FinTech
Minute 3 : générer un nuage de points initial du volume de transaction par rapport à la vitesse (avec mise en évidence des valeurs aberrantes)
Minute 5 : Explorez, filtrez et accédez à des informations spécifiques
Minute 10 : Partagez la visualisation interactive avec les décideurs

Le processus de 4 semaines devient 10 minutes. Cette vitesse change fondamentalement ce qui est possible.

4. Un accès démocratique qui fait évoluer les connaissances

Approche traditionnelle : l'équipe d'analyse centrale crée des rapports pour les dirigeants. Tout le monde reçoit des dumps Excel qu'ils ne peuvent pas comprendre. Approche d’analyse visuelle : tous les analystes de fraude et responsables des risques possédant une expertise dans le domaine peuvent :

Téléchargez des données pertinentes
Générer des visualisations appropriées
Explorez pour répondre à leurs questions spécifiques
Partager des idées avec des collègues
Permettez aux autres d'explorer de leur point de vue

Au lieu d’avoir des connaissances limitées à une petite équipe, les connaissances s’étendent à toute l’organisation.

Applications FinTech du monde réel

Voyons comment les analystes de fraude et les responsables des risques utilisent réellement ces fonctionnalités pour détecter les anomalies en temps réel dans les passerelles de paiement :

Scénario 1 : Cycle de planification stratégique

Approche traditionnelle : L'équipe financière envoie une feuille de calcul avec les résultats du dernier trimestre. Vous passez des jours à essayer de comprendre ce qui a motivé les changements de performances. Au moment où vous le comprenez, la réunion de planification stratégique a déjà eu lieu.

Approche d'analyse visuelle : Ouvrez Datastripes, connectez-vous à vos sources de données (ou téléchargez des fichiers). Générez un nuage de points du volume de transactions par rapport à la vitesse (avec mise en évidence des valeurs aberrantes) montrant les performances dans toutes les dimensions pertinentes. En quelques minutes, vous pouvez voir :

Quels segments ont stimulé la croissance ou le déclin
Modèles géographiques de performance
Effets du mix produit ou service
Comment les tendances actuelles se projettent au prochain trimestre

Participez à la réunion de planification stratégique avec des réponses claires et visuelles à toutes les questions que les dirigeants pourraient poser, et avec la possibilité d'explorer des hypothèses supplémentaires en direct dans la salle.

Scénario 2 : Réponse opérationnelle à la crise

Approche traditionnelle : Vous remarquez un problème dans les opérations FinTech. Demandez un rapport d’urgence au service informatique. Attendez des heures ou des jours pour l’extraction des données. À ce moment-là, le problème s’est aggravé et les coûts ont augmenté.

Approche d'analyse visuelle : Extrayez immédiatement les données opérationnelles. Créez un nuage de points du volume de transactions par rapport à la vitesse (avec mise en évidence des valeurs aberrantes) montrant les performances du système, les flux de transactions ou l'utilisation des ressources. En quelques minutes, vous :

Identifiez exactement où le goulot d'étranglement s'est produit
Découvrez quels facteurs en amont ont contribué
Comprendre clairement la portée et la gravité
Modéliser les solutions potentielles et leurs impacts

Agissez dans l’heure, pas quelques jours plus tard.

Scénario 3 : Intelligence concurrentielle

Approche traditionnelle : L'équipe d'études de marché fournit des rapports trimestriels sur la concurrence : coûteux, lents et souvent déjà obsolètes. Vous pouvez voir des tendances de haut niveau, mais vous ne pouvez pas entrer dans les détails ni tester des hypothèses.

Approche d'analyse visuelle : Importez des données de marché disponibles, des documents publics ou des sources de données alternatives. Générez des visualisations montrant :

Positionnement sur le marché dans des dimensions clés
Comparaisons de trajectoire et d'élan
Écarts de performances spécifiques au segment
Menaces concurrentielles émergentes

Mettez à jour l'analyse mensuellement, hebdomadairement ou même en continu à mesure que de nouvelles données sont disponibles. Sachez toujours où vous vous situez par rapport à la concurrence.

Scénario 4 : Investissement et allocation des ressources

Approche traditionnelle : Présentations d'analyse de rentabilisation avec des graphiques statiques revendiquant le retour sur investissement projeté. Les dirigeants doivent accepter leurs affirmations avec foi, car ils ne peuvent pas tester des hypothèses ni explorer des scénarios.

Approche d'analyse visuelle : Construisez un modèle interactif montrant :

Références de performances historiques
Résultats projetés selon différents scénarios
Sensibilité aux hypothèses clés
Comparaison avec les investissements alternatifs

Laissez les décideurs explorer eux-mêmes le modèle, tester leurs propres hypothèses et renforcer la confiance dans les projections grâce à la transparence.

L'impact stratégique : avantage concurrentiel grâce à l'analyse

La mise en œuvre de ce niveau d'analyse visuelle permet aux analystes de fraude et aux responsables des risques d'atténuer les risques financiers avant que des rétrofacturations ne surviennent.

Dans le paysage hautement concurrentiel des FinTech, c'est littéralement la différence entre réagir au marché et le diriger.

L'effet cumulatif

Les organisations qui maîtrisent l’analyse visuelle dans la FinTech ne se contentent pas de prendre de meilleures décisions individuelles : elles créent également un avantage cumulatif :

Année 1 : Efficacité opérationnelle

Repérez et corrigez les inefficacités plus rapidement que les concurrents
Optimiser l'allocation des ressources en fonction de modèles réels
Réduire les coûts dans les domaines à faible impact
Investissez dans les opportunités au retour sur investissement le plus élevé

Résultat : Amélioration de 5 à 10 % des indicateurs opérationnels clés

Année 2 : Positionnement stratégique

Saisissez les opportunités émergentes avant le consensus du marché
Sortir des segments en déclin avant les concurrents
Positionner les produits/services en fonction de la demande révélée
Différencier en fonction des segments de clientèle réels

Résultat : Gains de parts de marché, pouvoir de fixation des prix, expansion des marges

Année 3 : Leadership du marché

Définir les meilleures pratiques de l'industrie en fonction de vos connaissances
Attirez les talents qui souhaitent travailler avec des leaders axés sur les données
Commandez des multiples de prime de la part des investisseurs/acquéreurs
Influencer les normes et réglementations de l'industrie

Résultat : Douve compétitive durable

L’écart entre les leaders et les retardataires de l’analyse se creuse chaque année. Le moment est venu de commencer à créer cet avantage.

Facteur critique : sécurité, confidentialité et conformité

Nous savons que les données FinTech sont très sensibles, soumises à des réglementations strictes et impliquent souvent des informations confidentielles sur la concurrence ou des données personnelles.

C'est pourquoi Datastripes est architecturé fondamentalement différemment des plates-formes BI basées sur le cloud.

Traitement côté client : vos données ne quittent jamais votre contrôle

Datastripes s'exécute entièrement dans votre navigateur en utilisant WebAssembly pour les performances. Cela signifie :

Vos ensembles de données FinTech :

Ne téléchargez jamais sur nos serveurs ou sur toute infrastructure cloud
Ne transmettez jamais sur Internet à des tiers
Ne soyez jamais stocké dans des bases de données que nous contrôlons
Ne quittez jamais votre appareil ou le périmètre de votre réseau

Vous gardez un contrôle total :

Traitez les données sur site ou dans votre propre environnement cloud
Répondre aux exigences de résidence des données pour n'importe quelle juridiction
Se conformer aux réglementations de l'industrie (HIPAA, GDPR, SOX, etc.)
Protéger la veille concurrentielle et les secrets commerciaux
Gérer les informations personnellement identifiables (PII) en toute sécurité

Cette architecture offre :

La puissance et la sophistication des plateformes d'analyse cloud
La confidentialité et la sécurité des logiciels de bureau locaux
La commodité d'un accès Web depuis n'importe où
La posture de conformité requise dans les industries réglementées

Pour les organisations FinTech qui gèrent la détection manuelle sensible des fraudes dans les journaux de transactions tabulaires, il ne s'agit pas seulement d'une fonctionnalité intéressante : c'est souvent une exigence stricte qui disqualifie la plupart des plateformes d'analyse modernes.

Conformité spécifique au secteur

Datastripes aide les organisations FinTech à répondre à des exigences de conformité spécifiques :

Pistes d'audit : Suivez qui a accédé à quelles données et quand
Accès basé sur les rôles : Contrôlez quels utilisateurs peuvent voir les informations sensibles
Lignée des données : Transformations de documents pour examen réglementaire
Contrôles d'exportation : Gérez la manière dont les informations et les données brutes peuvent être partagées
Politiques de conservation : Mettre en œuvre la gestion du cycle de vie des données

Implémentation technique : plus simple que vous ne le pensez

Vous pensez peut-être : « Cela semble puissant, mais nos données FinTech sont complexes. Nous avons des systèmes existants, des formats propriétaires et une dette technique partout. »

C’est exactement le scénario pour lequel Datastripes a été conçu.

Connectivité de données flexible

Connectez-vous aux sources de données FinTech :

Fichiers : CSV, Excel, JSON, XML, formats propriétaires
Bases de données : SQL Server, Oracle, PostgreSQL, MySQL, NoSQL
Plateformes cloud : AWS S3, Azure Blob, Google Cloud Storage
API : REST, GraphQL ou points de terminaison personnalisés
Systèmes sur site : Connexions directes aux bases de données via des tunnels sécurisés
Outils hérités : Exportation depuis la détection manuelle de fraude dans les journaux de transactions tabulaires et importation vers Datastripes

Aucun pipeline ETL requis :

Pas besoin de créer des workflows d'extraction de données complexes
Pas d'attente pour que le service informatique provisionne l'accès à la base de données
Aucun middleware ou couche d'intégration à maintenir
Pointez simplement Datastripes sur vos données et commencez à analyser

Modèles spécifiques au domaine

Nous avons créé des modèles et des exemples spécifiquement pour la FinTech :

Visualisations préconfigurées pour la détection d'anomalies courantes en temps réel dans les scénarios de passerelles de paiement
KPI et mesures standard de l'industrie déjà définis
Données de référence pour comparaison avec les normes de l'industrie
Workflows de bonnes pratiques développés avec des analystes de fraude et des responsables des risques

Commencez avec des modèles, puis personnalisez-les selon vos besoins spécifiques.

Exigences de compétences

Pour utiliser efficacement Datastripes pour l'analyse FinTech, vous avez besoin de :

Expertise de domaine en FinTech (vous l'avez déjà)
Compétences de base en matière de tableur (si vous pouvez utiliser Excel, vous pouvez utiliser Datastripes)

Vous n'avez pas besoin :

Expérience en programmation ou en scripting
Compétences en administration de bases de données
Expertise en modélisation statistique
Capacités de conception graphique
Connaissances en ingénierie des données

L'ensemble de l'interface est visuelle, intuitive et conçue pour les experts du domaine, et non pour les spécialistes techniques.

Feuille de route de mise en œuvre pour les organisations FinTech

Phase 1 : Preuve de valeur (semaine 1) * Identifier une détection d'anomalie en temps réel de grande valeur dans le défi des passerelles de paiement

Téléchargez ou connectez des données pertinentes
Générer un nuage de points initial des visualisations du volume de transaction par rapport à la vitesse (avec mise en évidence des valeurs aberrantes)
Partager avec 2-3 parties prenantes clés pour obtenir des commentaires
Objectif : Démontrer un avantage évident par rapport à la détection manuelle des fraudes dans les journaux de transactions tabulaires

Phase 2 : Déploiement de l'équipe (semaines 2 à 4)

Former l'équipe d'analyse de base (session de 2 heures)
Développer 3 à 5 visualisations standard pour des scénarios courants
Établir des processus de rafraîchissement des données
Créer des protocoles de partage et de collaboration
Objectif : Remplacer les rapports statiques les plus courants par des vues interactives

Phase 3 : mise à l'échelle organisationnelle (mois 2-3)

Élargir l'accès à tous les rôles d'analystes de fraude et de responsables des risques
Créer une bibliothèque de modèles et de bonnes pratiques
Intégrer dans les flux de travail décisionnels réguliers
Établir des politiques de gouvernance et de sécurité
Objectif : Intégrer l'analyse visuelle dans l'ADN de l'organisation

Phase 4 : Avantage stratégique (mois 4 à 6)

Identifiez les informations que les concurrents ne peuvent pas voir grâce à la détection manuelle des fraudes dans les journaux de transactions tabulaires
Utiliser la capacité d'analyse comme outil de recrutement/rétention
Partagez des informations sélectionnées en externe pour un leadership éclairé
Mesurer et documenter l'impact commercial
Objectif : Faire de l'analyse un avantage concurrentiel essentiel

Améliorez votre pile d'intelligence FinTech

Arrêtez de vous lancer dans l'archéologie des données (en fouillant dans d'anciens rapports) et commencez à vous engager dans la science des données (générer de nouvelles informations).

L’écart entre la situation actuelle de l’analyse FinTech et ce qu’elle devrait être n’est pas une pente graduelle : c’est une falaise. Les organisations qui s’appuient encore sur la détection manuelle des fraudes dans les journaux de transactions tabulaires se trouvent du mauvais côté de la falaise.

Le choix est clair :

Continuez à utiliser la détection manuelle des fraudes dans les journaux de transactions tabulaires et prenez encore plus de retard sur vos concurrents axés sur l'analyse.
Adoptez des analyses visuelles modernes et créez un avantage concurrentiel durable La barrière est plus basse que vous ne le pensez :
Aucun projet informatique massif requis
Pas de consultants coûteux à embaucher
Pas de délai de mise en œuvre de plusieurs mois
Inscrivez-vous simplement, connectez vos données et commencez à explorer

Commencez à analyser vos données FinTech avec Datastripes dès aujourd'hui.

Vos données racontent déjà une histoire. Assurez-vous d'être le premier à l'entendre.