15 min read

Analisi avanzata dei dati per FinTech: oltre il dashboard

Il paradosso dei dati FinTech: affogare nelle informazioni, morire di fame di insight

In qualità di analisti antifrode e responsabili del rischio che lavorano nel settore FinTech, ogni giorno affronti una frustrante contraddizione:

La tua organizzazione genera più dati che mai: registri delle transazioni, parametri operativi, comportamenti dei clienti, indicatori di mercato, KPI di performance, provenienti da decine di sistemi, sensori e piattaforme.

Tuttavia, quando devi prendere decisioni critiche sul rilevamento di anomalie in tempo reale nei gateway di pagamento, sei bloccato a fissare il rilevamento manuale delle frodi nei registri delle transazioni tabulari, lottando per estrarre informazioni significative dal rumore.

Questo non è solo inefficiente. Nell'odierno panorama FinTech in rapida evoluzione, è uno svantaggio competitivo che potrebbe costarti milioni.

Il debito analitico a livello di settore

Il settore FinTech ha accumulato quello che chiamiamo “debito analitico”, ovvero un divario crescente tra le domande a cui è necessario rispondere e gli strumenti disponibili per rispondervi.

Le domande a cui devono rispondere gli analisti antifrode e i responsabili dei rischi:

Dove sono le opportunità nascoste che i concorrenti non hanno ancora individuato?
Quali colli di bottiglia operativi ci costano di più?
Quali modelli nei nostri dati prevedono problemi futuri prima che si verifichino?
Come si confrontano i nostri KPI con i benchmark di mercato in tempo reale?
Quali iniziative strategiche genereranno il ROI più elevato?

Gli strumenti con cui sei bloccato:

Report PDF statici che richiedono giorni per essere generati e risultano obsoleti all'arrivo
Fogli di calcolo Excel che si bloccano durante l'analisi di set di dati di grandi dimensioni
Dashboard create dai team IT che non possono essere modificate senza compilare un ticket
Query SQL che richiedono competenze di database per essere modificate
Strumenti di visualizzazione progettati per analisti, non esperti di dominio Il risultato? rilevamento di anomalie in milioni di righe di transazioni: la lacuna critica di insight che impedisce ai leader FinTech di agire con decisione.

La sfida specifica: rilevamento di anomalie in tempo reale nei gateway di pagamento

Andiamo nel concreto riguardo a uno scenario ad alto rischio in cui l'analisi tradizionale fallisce:

Nel settore FinTech, il rilevamento di anomalie in tempo reale nei gateway di pagamento non è un esercizio analitico piacevole: è una capacità fondamentale che ha un impatto diretto sul posizionamento competitivo, sull'efficienza operativa e sulla performance finanziaria.

Perché questo è così importante

Per gli analisti antifrode e i responsabili del rischio, la capacità di eseguire in modo efficace il rilevamento delle anomalie in tempo reale nei gateway di pagamento determina:

Tempismo strategico: riesci a individuare le opportunità prima della concorrenza?
Allocazione delle risorse: Stai investendo nelle aree giuste?
Gestione del rischio: riesci a identificare i problemi prima che si trasformino in una cascata?
Eccellenza operativa: Dove sono le inefficienze che ti costano denaro?
Posizionamento di mercato: Come ti confronti con i benchmark di settore?

Il divario tra leader e ritardatari nel FinTech spesso dipende da chi può rispondere a queste domande in modo più rapido e accurato.

L'approccio tradizionale non è all'altezza

Quando provi ad affrontare il rilevamento di anomalie in tempo reale nei gateway di pagamento utilizzando il rilevamento manuale delle frodi nei registri delle transazioni tabulari, ti imbatti in limitazioni fondamentali:

1. L'aggregazione distrugge la sfumatura

il rilevamento manuale delle frodi nei registri delle transazioni tabulari presenta in genere riepiloghi altamente aggregati. Vedi:

Medie mensili (nascondendo la volatilità giornaliera)
Totali di categoria (oscurando i modelli a livello di segmento)
KPI di alto livello (mascheramento dei fattori sottostanti)

Ma per il rilevamento di anomalie in tempo reale nei gateway di pagamento, l'intuizione è nei dettagli. L'aggregazione rimuove esattamente le informazioni necessarie per prendere decisioni intelligenti.

2. Statico = stantio Nel momento in cui il rilevamento manuale delle frodi nei registri tabulari delle transazioni raggiunge la tua scrivania, la finestra di azione potrebbe essere già chiusa. Nel FinTech, dove le condizioni cambiano rapidamente, i dati di ieri producono insight di ieri.

3. Viste unidimensionali

I report basati su testo e i grafici a barre di base possono mostrare solo una o due dimensioni alla volta. Ma le vere decisioni FinTech implicano:

Variabili multiple che interagiscono simultaneamente
Tendenze delle serie temporali sovrapposte a suddivisioni per categoria
Modelli geografici combinati con metriche operative
Segmenti di clienti che si intersecano con le prestazioni del prodotto

Cercare di comprendere le relazioni multidimensionali da report piatti è come cercare di comprendere l'architettura di un edificio da una singola fotografia.

4. Nessuna capacità di esplorazione

il rilevamento manuale delle frodi nei registri delle transazioni tabulari risponde alle domande che qualcuno ha pensato di porre quando sono stati creati. Ma le intuizioni rivoluzionarie provengono dal porre domande che nessuno aveva previsto. Gli strumenti statici impediscono l'esplorazione, limitandoti a visualizzazioni predefinite.

Il costo reale delle limitazioni analitiche

Queste limitazioni non sono solo frustranti, ma hanno un impatto aziendale misurabile:

Opportunità perse:

I concorrenti individuano le tendenze emergenti settimane prima di te *I cambiamenti del mercato avvengono mentre aspetti i resoconti
Le finestre strategiche si chiudono prima che le informazioni raggiungano i decisori

Inefficienza operativa:

I problemi continuano a non essere rilevati finché non diventano crisi
Le risorse vengono assegnate a iniziative a basso impatto
I team ottimizzano per le metriche sbagliate

Paralisi strategica:

La leadership ritarda le decisioni in attesa di "più dati"
La cultura avversa al rischio si sviluppa a causa dell’incertezza della visione
L'innovazione si blocca perché il ROI non può essere dimostrato in modo convincente

Nel FinTech questi costi aumentano. Le organizzazioni che non riescono ad analizzare i dati in modo efficace rimangono indietro in modo permanente.

L'intuizione profonda: perché la tecnologia fintech è diversa

La frode si nasconde nel rumore. Un essere umano non può scansionare 10.000 righe alla ricerca di schemi strani. Ma un grafico a dispersione fa sì che una transazione anomala, ad alto valore e bassa latenza, salti fuori dallo schermo all’istante.

Questa verità fondamentale sui dati FinTech è il motivo per cui gli strumenti generici di business intelligence, progettati per semplici confronti e linee di tendenza, falliscono in modo così spettacolare.

Lo schema che devi vedere non è un numero: è una relazione, una distribuzione, un flusso, un'anomalia. E ciò richiede tecniche di visualizzazione specificamente adatte alla complessità FinTech.

Di cosa hanno realmente bisogno gli analisti antifrode e i responsabili dei rischi

Sulla base di un ampio lavoro con i professionisti FinTech, abbiamo identificato le capacità analitiche fondamentali che separano le aziende ad alte performance dal resto:

1. Consapevolezza distributiva

Visualizza l'intera gamma di valori, non solo le medie. Capire:

Dove i valori si raggruppano e si concentrano
In che modo i valori anomali differiscono dalla norma
Se le distribuzioni cambiano nel tempo
Quali segmenti hanno modelli diversi

2. Mappatura delle relazioni

Comprendere come le variabili interagiscono e si influenzano a vicenda:

Correlazioni e dipendenze
Indicatori anticipatori e ritardati
Catene di causa-effetto
Effetti di rete e ricadute

3. Riconoscimento di modelli su larga scala

Individua modelli significativi in enormi set di dati:

Andamenti stagionali e ciclici
Anomalie emergenti prima che diventino problemi
Sottili cambiamenti nel comportamento o nelle prestazioni
Segmenti nascosti con caratteristiche distinte

4. Esplorazione dello scenario

Testare ipotesi e modelli alternativi:

Analisi what-if per decisioni strategiche
Test di sensibilità per le ipotesi chiave
Benchmarking rispetto a obiettivi o concorrenti
Proiezione delle tendenze attuali nel futuro

5. Reattività in tempo reale

Agisci in base agli insight mentre sono ancora utilizzabili:

Monitora i KPI man mano che cambiano
Rileva le anomalie non appena emergono
Aggiorna le proiezioni con i dati più recenti
Condividi immediatamente le informazioni con le parti interessate

Il tradizionale rilevamento manuale delle frodi nei registri delle transazioni tabulari non è in grado di fornire queste funzionalità. L’analisi visiva moderna può.

Visualizzare l'invisibile: l'approccio del grafico a dispersione del volume delle transazioni rispetto alla velocità (con evidenziazione dei valori anomali)

È qui che l'"analisi esplorativa dei dati" (EDA) sostituisce il reporting standard e la visualizzazione sostituisce l'aggregazione.

Utilizzando i Datastripes, gli analisti antifrode e i responsabili del rischio possono generare un grafico a dispersione del volume delle transazioni rispetto alla velocità (con evidenziazione dei valori anomali) in pochi secondi direttamente da fonti di dati FinTech grezzi.

Perché questa visualizzazione cambia tutto

Il grafico a dispersione del volume delle transazioni rispetto alla velocità (con evidenziazione dei valori anomali) è specificamente progettato per rivelare i tipi di modelli e relazioni più importanti per il rilevamento di anomalie in tempo reale nei gateway di pagamento.

A differenza dei grafici standard che mostrano:

Confronti unidimensionali (grafici a barre)
Tendenze temporali semplici (grafici a linee)
Ripartizioni proporzionali (grafici a torta)

Il grafico a dispersione del volume delle transazioni rispetto alla velocità (con evidenziazione dei valori anomali) rivela:

Modelli multidimensionali attraverso categorie e tempi
Relazioni complesse tra variabili
Caratteristiche distribuzionali e valori anomali
Effetti e flussi di rete
Strutture spaziali e gerarchiche

Per il rilevamento di anomalie in tempo reale nei gateway di pagamento in FinTech, ciò significa che puoi finalmente vedere:

Quali fattori specifici determinano i risultati (non solo il fatto che i risultati variano)
Dove si verificano effettivamente colli di bottiglia e inefficienze (non solo parametri aggregati)
Il rendimento effettivo di segmenti, regioni o prodotti diversi (oltre la media)
Quali modelli prevedono eventi futuri (non solo ciò che è accaduto storicamente)

Cosa sblocca in pratica

1. Analisi granulare senza perdere il contesto

Inizia con la panoramica FinTech di alto livello, quindi approfondisci i singoli aspetti:

Transazioni o registrazioni
Luoghi o strutture
Periodi di tempo o eventi
Segmenti o gruppi di clienti *Linee o categorie di prodotti

Ad ogni livello, mantieni il contesto su come il dettaglio si collega al tutto.

2. Riconoscimento di modelli che sfrutta la cognizione umana

La corteccia visiva umana è il sistema di riconoscimento di forme più potente al mondo, molto migliore di qualsiasi algoritmo nell'individuare "qualcosa di interessante".

Ma per funzionare ha bisogno di dati adeguatamente formati. Il grafico a dispersione del volume delle transazioni rispetto alla velocità (con evidenziazione dei valori anomali) modella i dati FinTech esattamente nel modo giusto per far risaltare le capacità di riconoscimento dei modelli del tuo cervello.

I modelli che richiederebbero ore per essere individuati nei fogli di calcolo diventano evidenti in pochi secondi nella visualizzazione corretta.

3. Velocità di comprensione che consente l'azione

Reporting FinTech tradizionale:

Settimana 1: richiedi un rapporto al team di analisi
Settimana 2: attendere l'estrazione e la pulizia dei dati
Settimana 3: rivedere la bozza iniziale, richiedere modifiche
Settimana 4: finalmente ottieni informazioni utili (forse)

Analisi visiva moderna con Datastripes:

Minuto 1: carica o collega i tuoi dati FinTech
Minuto 3: generazione del grafico a dispersione iniziale del volume delle transazioni rispetto alla velocità (con evidenziazione dei valori anomali)
Minuto 5: esplora, filtra e approfondisci approfondimenti specifici
Minuto 10: condividere la visualizzazione interattiva con i decisori

Il processo di 4 settimane diventa di 10 minuti. Questa velocità cambia radicalmente ciò che è possibile.

4. Accesso democratico che scala gli insight

Approccio tradizionale: il team di analisi centrale crea report per i dirigenti. Tutti gli altri ricevono dump di Excel a cui non riescono a dare un senso. Approccio di analisi visiva: qualsiasi analista antifrode e responsabile del rischio con esperienza nel settore può:

Carica i dati rilevanti
Generare visualizzazioni appropriate
Esplora per rispondere alle loro domande specifiche
Condividi approfondimenti con i colleghi
Consentire agli altri di esplorare dalla loro prospettiva

Invece di avere informazioni confinate in un piccolo team, la conoscenza si estende a tutta l’organizzazione.

Applicazioni FinTech nel mondo reale

Vediamo come gli analisti antifrode e i responsabili del rischio utilizzano effettivamente queste funzionalità per il rilevamento di anomalie in tempo reale nei gateway di pagamento:

Scenario 1: Ciclo di pianificazione strategica

Approccio tradizionale: Il team finanziario invia un foglio di calcolo con i risultati dell'ultimo trimestre. Trascorri giorni cercando di capire cosa ha determinato i cambiamenti delle prestazioni. Quando lo capisci, la riunione di pianificazione strategica è già avvenuta.

Approccio all'analisi visiva: Apri Datastripes, connettiti alle tue origini dati (o carica file). Genera un grafico a dispersione del volume delle transazioni rispetto alla velocità (con evidenziazione dei valori anomali) che mostra le prestazioni in tutte le dimensioni rilevanti. In pochi minuti potrai vedere:

Quali segmenti hanno guidato la crescita rispetto al declino
Modelli geografici nelle prestazioni
Effetti del mix di prodotti o servizi
Come le tendenze attuali si proiettano nel prossimo trimestre

Partecipa alla riunione di pianificazione strategica con risposte visive chiare a tutte le domande che i dirigenti potrebbero porre e con la possibilità di esplorare ulteriori ipotesi dal vivo nella stanza.

Scenario 2: risposta operativa alla crisi

Approccio tradizionale: Noti un problema nelle operazioni FinTech. Richiedere un rapporto di emergenza all'IT. Attendere ore o giorni per l'estrazione dei dati. A quel punto, il problema si è aggravato e i costi sono aumentati.

Approccio all'analisi visiva: Estrai immediatamente i dati operativi. Crea un grafico a dispersione del volume delle transazioni rispetto alla velocità (con evidenziazione dei valori anomali) che mostra le prestazioni del sistema, i flussi delle transazioni o l'utilizzo delle risorse. In pochi minuti:

Identificare esattamente dove si è verificato il collo di bottiglia
Scopri quali fattori a monte hanno contribuito
Comprendere chiaramente l'ambito e la gravità
Modellare le potenziali soluzioni e il loro impatto

Agire entro un'ora, non giorni dopo.

Scenario 3: intelligence competitiva

Approccio tradizionale: Il team di ricerca di mercato fornisce report trimestrali sulla concorrenza: costosi, lenti e spesso già obsoleti. Puoi vedere tendenze di alto livello ma non puoi entrare nei dettagli o testare ipotesi.

Approccio all'analisi visiva: Importa dati di mercato disponibili, archivi pubblici o fonti di dati alternative. Genera visualizzazioni che mostrano:

Posizionamento di mercato attraverso le dimensioni chiave
Confronti di traiettoria e quantità di moto
Divari prestazionali specifici del segmento
Minacce competitive emergenti

Aggiorna l'analisi mensilmente, settimanalmente o anche continuamente non appena diventano disponibili nuovi dati. Sai sempre dove ti trovi rispetto alla concorrenza.

Scenario 4: Investimenti e allocazione delle risorse

Approccio tradizionale: Presentazioni di casi aziendali con grafici statici che dichiarano il ROI previsto. La leadership deve accettare affermazioni sulla fede perché non può sottoporre a stress test le ipotesi o esplorare scenari.

Approccio all'analisi visiva: Costruisci un modello interattivo che mostri:

Baseline di performance storiche
Risultati previsti in diversi scenari
Sensibilità alle ipotesi chiave *Confronto con investimenti alternativi

Lascia che i decisori esplorino personalmente il modello, metta alla prova le proprie ipotesi e crei fiducia nelle proiezioni attraverso la trasparenza.

L'impatto strategico: vantaggio competitivo attraverso l'analisi

L'implementazione di questo livello di analisi visiva consente agli analisti antifrode e ai responsabili del rischio di mitigare il rischio finanziario prima che si verifichino storni di addebito.

Nel panorama fortemente competitivo del FinTech, questa è letteralmente la differenza tra reagire al mercato e guidarlo.

L'effetto cumulativo

Le organizzazioni che padroneggiano l'analisi visiva nel FinTech non si limitano a prendere decisioni individuali migliori, ma creano un vantaggio cumulativo:

Anno 1: efficienza operativa

Individua e risolvi le inefficienze più velocemente rispetto alla concorrenza
Ottimizza l'allocazione delle risorse in base a modelli reali
Ridurre i costi nelle aree con il minor impatto
Investi in opportunità con il ROI più elevato

Risultato: miglioramento del 5-10% nei principali parametri operativi

Anno 2: Posizionamento strategico

Accedere alle opportunità emergenti prima del consenso del mercato
Esci dai segmenti in declino prima dei concorrenti
Posiziona prodotti/servizi in base alla domanda rivelata
Differenziare in base ai segmenti di clientela effettivi

Risultato: Aumento delle quote di mercato, potere di fissazione dei prezzi, espansione dei margini

Anno 3: Leadership di mercato

Definisci le migliori pratiche del settore in base alle tue intuizioni
Attira talenti che desiderano lavorare con leader guidati dai dati
Comanda multipli premium da investitori/acquirenti
Influenzare gli standard e le normative del settore

Risultato: Fossato competitivo sostenibile

Il divario tra leader dell’analisi e ritardatari si allarga ogni anno. Il momento di iniziare a costruire questo vantaggio è adesso.

Fattore critico: sicurezza, privacy e conformità

Sappiamo che i dati FinTech sono altamente sensibili, soggetti a normative rigorose e spesso riguardano informazioni concorrenziali riservate o dati personali.

Ecco perché Datastripes è progettato in modo fondamentalmente diverso dalle piattaforme BI basate su cloud.

Elaborazione lato client: i tuoi dati non lasciano mai il tuo controllo

Datastripes viene eseguito interamente nel tuo browser utilizzando WebAssembly per migliorare le prestazioni. Ciò significa:

I tuoi set di dati FinTech:

Non caricare mai sui nostri server o su qualsiasi infrastruttura cloud
Non trasmettere mai su Internet a terzi
Non verranno mai archiviati nei database che controlliamo
Non lasciare mai il dispositivo o il perimetro della rete

Mantieni il controllo completo:

Elabora i dati on-premise o nel tuo ambiente cloud
Soddisfa i requisiti di residenza dei dati per qualsiasi giurisdizione
Rispettare le normative di settore (HIPAA, GDPR, SOX, ecc.)
Proteggere l'intelligence competitiva e i segreti commerciali
Gestire le informazioni di identificazione personale (PII) in modo sicuro

Questa architettura offre:

La potenza e la sofisticatezza delle piattaforme di analisi cloud
La privacy e la sicurezza del software desktop locale
La comodità dell'accesso basato sul Web da qualsiasi luogo
L'atteggiamento di conformità richiesto nei settori regolamentati

Per le organizzazioni FinTech che gestiscono il rilevamento manuale delle frodi nei registri tabulari delle transazioni, questa non è solo una caratteristica interessante: è spesso un requisito difficile che squalifica la maggior parte delle piattaforme di analisi moderne.

Conformità specifica del settore

Datastripes aiuta le organizzazioni FinTech a soddisfare specifici requisiti di conformità:

Percorsi di controllo: Tieni traccia di chi ha avuto accesso a quali dati e quando
Accesso basato sui ruoli: controlla quali utenti possono visualizzare informazioni sensibili
Discendenza dei dati: Trasformazioni dei documenti per la revisione normativa
Controlli di esportazione: gestisci il modo in cui è possibile condividere approfondimenti e dati grezzi
Politiche di conservazione: Implementa la gestione del ciclo di vita dei dati

Implementazione tecnica: più facile di quanto pensi

Potresti pensare: "Sembra potente, ma i nostri dati FinTech sono complessi. Abbiamo sistemi legacy, formati proprietari e debito tecnico ovunque".

Questo è esattamente lo scenario per cui Datastripes è stato progettato.

Connettività dati flessibile

Connettiti alle origini dati FinTech:

File: CSV, Excel, JSON, XML, formati proprietari
Database: SQL Server, Oracle, PostgreSQL, MySQL, NoSQL
Piattaforme cloud: AWS S3, BLOB di Azure, Google Cloud Storage
API: REST, GraphQL o endpoint personalizzati
Sistemi on-premise: Connessioni dirette al database tramite tunnel sicuri
Strumenti legacy: Esportazione dal rilevamento manuale delle frodi in registri delle transazioni tabulari e importazione in Datastripes

Nessuna pipeline ETL richiesta:

Non è necessario creare flussi di lavoro complessi per l'estrazione dei dati
Nessuna attesa per l'accesso al database da parte dell'IT
Nessun middleware o livello di integrazione da mantenere
Basta puntare Datastripes sui tuoi dati e iniziare ad analizzarli

Modelli specifici del dominio

Abbiamo creato modelli ed esempi specifici per FinTech:

Visualizzazioni preconfigurate per il rilevamento comune di anomalie in tempo reale negli scenari dei gateway di pagamento
KPI e metriche standard del settore già definiti *Dati di riferimento per il confronto con le norme del settore
Flussi di lavoro basati sulle migliori pratiche sviluppati con analisti antifrode e responsabili del rischio

Inizia con i modelli, quindi personalizzali in base alle tue esigenze specifiche.

Requisiti di competenza

Per utilizzare in modo efficace Datastripes per l'analisi FinTech, è necessario:

Competenza nel settore FinTech (la possiedi già)
Competenze di base sui fogli di calcolo (se sai usare Excel, puoi usare Datastripes)

Non ti serve:

Esperienza di programmazione o scripting
Competenze di amministrazione del database
Competenza nella modellazione statistica
Capacità di progettazione grafica
Conoscenza di ingegneria dei dati

L'intera interfaccia è visiva, intuitiva e progettata per esperti di dominio, non specialisti tecnici.

Roadmap di implementazione per le organizzazioni FinTech

Fase 1: prova di valore (settimana 1)

Identificare un rilevamento di anomalie in tempo reale di alto valore nella sfida dei gateway di pagamento
Carica o collega i dati rilevanti
Genera visualizzazioni iniziali del grafico a dispersione del volume delle transazioni rispetto alla velocità (con evidenziazione dei valori anomali).
Condividi con 2-3 stakeholder chiave per ottenere feedback
Obiettivo: Dimostrare un chiaro vantaggio rispetto al rilevamento manuale delle frodi nei registri delle transazioni tabulari

Fase 2: lancio del team (settimane 2-4)

Formare il team di analisi principale (sessione di 2 ore)
Sviluppa 3-5 visualizzazioni standard per scenari comuni
Stabilire processi di aggiornamento dei dati
Creare protocolli di condivisione e collaborazione
Obiettivo: sostituire i report statici più comuni con visualizzazioni interattive

Fase 3: ridimensionamento organizzativo (mesi 2-3)

Espandi l'accesso a tutti i ruoli di analisti antifrode e responsabili del rischio
Crea una libreria di modelli e migliori pratiche
Integrazione nei normali flussi di lavoro decisionali
Stabilire politiche di governance e sicurezza
Obiettivo: incorporare l'analisi visiva nel DNA organizzativo

Fase 4: vantaggio strategico (mesi 4-6)

Identifica le informazioni che i concorrenti non possono vedere con il rilevamento manuale delle frodi nei registri delle transazioni tabulari
Utilizza la capacità di analisi come strumento di reclutamento/fidelizzazione
Condividi le intuizioni selezionate esternamente per la leadership di pensiero
Misurare e documentare l'impatto aziendale
Obiettivo: Stabilire l'analisi come vantaggio competitivo fondamentale

Aggiorna il tuo stack di intelligence FinTech

Smetti di dedicarti all’archeologia dei dati (scavando tra vecchi rapporti) e inizia a dedicarti alla scienza dei dati (generando nuove informazioni).

Il divario tra il punto in cui si trova oggi l'analisi FinTech e il punto in cui deve essere non è una pendenza graduale: è un precipizio. Le organizzazioni che fanno ancora affidamento sul rilevamento manuale delle frodi nei registri tabulari delle transazioni si trovano dalla parte sbagliata di questo precipizio.

La scelta è chiara:

Continua a utilizzare il rilevamento manuale delle frodi nei registri tabulari delle transazioni e rimani ulteriormente indietro rispetto ai concorrenti che privilegiano l'analisi
Adotta l'analisi visiva moderna e crea un vantaggio competitivo sostenibile La barriera è più bassa di quanto pensi:
Non è richiesto alcun progetto IT massiccio
Nessun consulente costoso da assumere
Nessuna tempistica di implementazione di mesi
Basta registrarsi, collegare i tuoi dati e iniziare a esplorare

Inizia ad analizzare i tuoi dati FinTech con Datastripes oggi stesso.

I tuoi dati raccontano già una storia. Assicurati di essere il primo a sentirlo.