數據推動金融科技 (fintech) 的創新，從個人化銀行服務到先進的詐欺偵測系統。產業領導者認識到強大的安全措施和客戶隱私的價值。最近的一項調查強調了這一重點，72% 的財務首席風險長將網路安全視為他們的首要關注點。
除了網路安全之外，金融科技和金融服務 (finserv) 公司還因大量資料分佈在互不相連的系統中而陷入困境。在複雜的監管環境和日益精通技術且懷疑的消費者群體之間，金融科技和金融服務公司面臨許多挑戰。
行銷團隊如何獲得所需的訊息，同時專注於合規性並提供客戶價值？
本文將研究解決金融服務和金融科技產業常見挑戰的策略。我們將專注於使用適當的工具，遵循有效的資料管理實踐，並學習傳統銀行解決類似問題的方法。
金融科技數據分析面臨的最大挑戰是什麼？
近年來，金融科技業處境艱難，尤其是在疫情後。這段時期為數據分析帶來了新的障礙，並使現有的障礙變得更加複雜。隨著市場穩定，金融科技和金融服務公司都必須解決這些不斷變化的數據問題。
讓我們從金融業普遍存在的一個問題開始，研究一下金融科技業面臨的一些最重大的數據分析挑戰：
1. 對抗資料孤島
在InterSystems最近的一項調查中，54% 的金融機構領導者表示，資料孤島是他們創新的最大障礙，而 62% 的金融機構領導者表示，消除孤島是他們明年的優先資料策略。
資料孤島將資料儲存庫隔離在部門、產品和其他部門之間。這是傳統銀行業的一個主要問題，金融科技公司應該不惜一切代價避免繼承這個問題。
孤立的數據使決策者更難 360 度清晰地查看業務績效。維護和營運成本也很高，如果不加以控制，可能會演變成隱私和資料合規問題。
為了避免或消除資料孤島，請開發資料治理框架並集中化您的資料儲存庫。接下來，將分析堆疊簡化為盡可能少的整合工具，因為複雜的技術堆疊是資料孤島的主要原因之一。
使用像 Matomo 這樣的分析系統，它將網路分析、行銷歸因和 CRO 測試整合到一個工具包中。
Matomo 的支援計劃可協助您實施資料系統，以滿足您業務的獨特需求並避免資料孤島等問題。我們也提供資料倉儲匯出功能，將您的所有網路分析、客戶資料、支援資料等匯入一個集中位置。
立即免費試用 Matomo，或聯絡我們的銷售團隊討論支援計畫。
2、遵守法律法規
Alloy 的一項調查顯示，93% 的金融科技公司發現難以滿足合規法規。維持合規的成本是他們最擔心的問題（23%），甚至超過了詐欺造成的財務損失（21%）——而且這是在網路威脅頻繁的一年。
資料隱私法不斷變化，全球各地區的情況也各不相同，這使得在多個市場運營的金融科技公司和傳統銀行遵守資料隱私法變得更具挑戰性。
在美國市場，公司都在努力應對聯邦和州層級的法規。以下是 2024 年至 2026 年生效的一些州級立法：
- 俄勒岡州 –俄勒岡州消費者隱私法（2024 年 7 月 1 日）
- 佛羅裡達州 –佛羅裡達州數位權利法案（2024 年 7 月 1 日）
- 德州 –德州資料隱私與安全法案（2024 年 7 月 1 日）
- 蒙大拿州 –蒙大拿州消費者資料隱私法（2024 年 10 月 1 日）
- 德拉瓦州 –德拉瓦州個人隱私法（2025 年 1 月 1 日）
- 愛荷華州 –愛荷華州消費者資料保護法（2025 年 1 月 1 日）
- 新澤西州 – SB 332（2025 年 1 月 15 日）
- 田納西州 –田納西州資訊保護法（2025 年 7 月 1 日）
- 印第安納州 –印第安納州消費者資料保護法（2026 年 1 月 1 日）
其他國家也在加強區域監管。例如，加拿大有魁北克省《私部門個人資訊保護法》和不列顛哥倫比亞省《個人資訊保護法》 (BC PIPA)。
對特定國家或地區法律的無知並不能阻止公司承擔違反這些法律的後果。
唯一的答案是投資於堅持並相應地管理業務成長。最終，合規比不合規更經濟——不僅是潛在的罰款，還包括聲譽、消費者信任和客戶忠誠度的潛在風險。
這是金融科技和傳統金融公司必須共同學習的寶貴教訓。GDPR 監管機構對西班牙最大的銀行之一 CaixaBank SA 處以數百萬歐元的罰款，並對瑞典知名金融科技公司 Klarna Bank AB 處以 72 萬歐元的罰款。
為了避免類似的命運，公司應該：
- 建立可靠的數據系統
- 聘請合規專家
- 徹底培訓他們的團隊
- 謹慎選擇數據分析工具
請記住，即使是像 Google Analytics 這樣的流行工具也不是自動安全的。了解 Matomo 如何幫助您收集有用的見解，同時遵守 GDPR 等規則。
3. 防範資料安全威脅
網路威脅的數量和複雜程度都在增加，到2023 年，金融業將成為遭受破壞最嚴重的領域。
網路安全風險只會進一步惡化，世界經濟論壇預計，到 2025 年，全球每年的網路犯罪支出將高達 10.5 兆美元，高於 2015 年的 3 兆美元。
雖然科技帶來了新的安全解決方案，但它也放大了現有風險並產生了新風險。麥肯錫 2024 年的一份報告警告稱，隨著金融業越來越依賴第三方資料工具和雲端運算服務，除非它們同時改善安全狀況，否則資料外洩的風險將繼續增加。
現實情況是，在不採取適當預防措施的情況下採用第三方資料系統意味著採用其安全漏洞。
2023 年，MOVEit 資料外洩影響了全球各地的公司，包括使用其文件傳輸系統的金融機構。一次駭客攻擊造成了全球資料危機，可能會影響使用該軟體產品的每家公司的客戶資料。
麥肯錫報告強調明智地選擇工具。為什麼？因為當客戶資料外洩時，承受壓力的是您的公司，而不是工具提供者。正如報告所述：
“公司需要可靠、富有洞察力的指標和報告（例如安全合規性、風險指標和漏洞跟踪）來向監管機構證明其安全能力的健康狀況並管理這些能力。”
不要將用戶或客戶資料交給您不能信任的公司。與像您一樣關心安全的提供者合作。使用 Matomo，您擁有所有數據，確保其永遠不會用於未知目的。
4.保護用戶隱私
隨著安全威脅的增加，金融科技公司和傳統銀行必須優先考慮使用者隱私保護。用戶也越來越意識到隱私威脅，並準備離開失去信任的公司。
思科 2023 年資料隱私基準研究揭示了一些令人大開眼界的統計數據：
- 94% 的公司表示，如果資料無法受到保護，客戶就不會向他們購買產品，並且
- 95% 的人將隱私視為商業必需品，而不僅僅是法律要求。
現代金融公司必須在資料收集和管理與日益增長的隱私需求之間取得平衡。對於依賴第三方 cookie 等過時做法的公司來說，這可能聽起來很矛盾，但隨著客戶轉向具有嚴格資料道德的銀行和服務供應商，他們需要學會在無 cookie 的網路中蓬勃發展。
這趟隱私保護之旅從第一次會議開始就以合乎道德的方式實施網路分析開始。
金融科技中符合道德規範的網路分析最重要的要素是：
- 100% 資料所有權：確保收集資料的工具不會以其他方式使用您的資料。
- 尊重使用者隱私：僅收集完成工作絕對需要的數據，並避免個人識別資訊。
- 監管合規性：堅持使用為合規性而建構的解決方案，以避免法律麻煩。
- 數據透明度：了解您的工具如何使用您的數據，並讓您的客戶知道您如何使用它。
請閱讀我們的道德網絡分析指南以獲取更多資訊。
5. 跨產業客戶信任度比較
儘管金融科技公司在金融界掀起波瀾，但在贏得客戶信任方面，它們仍在迎頭趕上。根據RFI Global 的數據，2024 年金融科技的消費者信任度得分為 5.8/10，而傳統銀行業務得分為 7.6/10。
這種信任差距不僅與認知有關，它根源於現實問題：
- 安全漏洞越來越頻繁地成為頭條新聞。
- GDPR 等隱私法規讓消費者更了解自己的權利。
- 一些金融科技公司正在努力有效應對詐欺行為。
根據英國支付系統監管機構的數據，數位銀行品牌Monzo 和Starling 的詐欺活動率在2022 年名列前茅。 ，Nationwide 的這一比例為91% 。
那麼，金融科技公司可以採取哪些措施來縮小這種信任差距呢？
- 從第一天起就開始以隱私為中心的分析。這向客戶表明您從一開始就重視他們的隱私。
- 建立並維持長期聲譽，避免資料 美國電話號碼數據 外洩和隱私問題。一次重大違規行為可能會毀掉多年建立的信任。
- 在處理詐欺交易、身分盜竊和資料外洩等問題時，向傳統銀行學習。及時、對客戶友善的解決方案大有幫助。
- 請記住：尖端的金融科技並不能彌補糟糕的客戶服務。如果您的數位銀行不向遭受信用卡詐欺的客戶退款，他們可能會轉向傳統銀行。
金融科技產業在創新方面取得了長足進步，但在建立可信度方面仍有工作要做。透過專注於強大的安全性、透明的實踐和卓越的客戶服務，金融科技公司可以彌合信任差距，並更有效地與傳統銀行競爭。
6. 收集品質數據
遵守資料隱私法規、保護使用者資料和實施道德分析提出了另一個挑戰。公司如何完成所有這些工作並仍然收集可靠、高品質的數據？
谷歌的答案是使用預測模型，但這用計算和猜 掃描您從他人收到的任何文件 測取代了真實數據。最糟糕的是，Google Analytics 甚至不允許您使用最初收集的所有資料。相反，一旦超過某些閾值，它就會使用稱為資料採樣的方法。
實際上，這意味著 Google Analytics 使用一組有限的數據來計算報告。我們之前詳細討論過GA4 資料採樣，但這裡的公司面臨兩個關鍵問題：
- 樣本量太小將無法完整呈現數據。
- 造訪您網站的訪客越多，您的報告就越不準確。
對於高成長的公司來說，數據採樣根 印度數據 本跟不上。金融行銷人員廣泛認識到大型技術分析提供者的缺點。事實上，80% 的人表示他們擔心 Google 和 Meta 等主要供應商的資料偏差會影響有價值的見解。
這正是CRO:NYX Digital在發現 Google Analytics 未提供準確的活動資料後聯絡我們的原因。我們建立了一個分析系統來滿足公司的需求，並與 Google Analytics 一起針對多個活動進行了測試。在一個實例中，Google Analytics 在一天內未能註冊 6,837 個用戶，約佔 Matomo 追蹤總數的 9.8%。
在另一個例子中，Google Analytics 在 24 小時內僅追蹤了 600 名訪客，而 Matomo 記錄了近 71,000 名訪客 – 差異為 11,700%。
金融公司需要一種更可靠、以隱私為中心的 Google Analytics 替代方案，能夠捕捉高品質資料而不會讓用戶面臨潛在風險。這就是我們建立 Matomo 的原因，也是我們的客戶喜歡對其資料進行完全控制和可見性的原因。
透過 Matomo 釋放金融科技數據分析的全部力量
金融科技公司面臨許多與數據相關的挑戰，因此合規的網路分析不應成為其中之一。
透過 Matomo，您可以獲得：
- 一體化解決方案，透過強大的整合來處理傳統的 Web 分析、行為分析等，以最大程度地減少資料孤島的可能性
- 完全遵守GDPR 、 CCPA、PIPL 等
- 完全擁有您的資料所有權，最大限度地減少因第三方疏忽而造成的網路安全風險
- 保護客戶隱私的多種方法，例如 IP 位址匿名化和尊重 DoNotTrack 設置
- 能夠從 Google Analytics匯入資料並遠離大型科技公司
- 不依賴採樣的高品質數據
- 一款考慮到財務分析而建構的工具
不要讓大型科技公司透過粗略的隱私權政策和資料採樣等違反直覺的系統來限制資料的力量。
開始Matomo 免費試用或請求演示，以釋放金融科技數據分析的全部功能，而不會讓客戶的個人資訊面臨不必要的風險。