16 min lukea

Miten data-analytiikkaa käytetään pankkialalla?

Pankkitoiminta

BI & data-analytiikka

FinTech

Pankkitiedon analysoinnissa on kyse tietojen keräämisestä ja analysoinnista, jotta rahoituslaitokset voivat tehdä tietoon perustuvia päätöksiä. Tutustumalla asiakastapahtumiin, markkinasuuntauksiin ja riskinarviointeihin pankit voivat saada selville tietoja, jotka muokkaavat niiden strategioita ja tuovat kilpailuetua. Pankkialan data-analytiikan odotetaan kasvavan merkittävästi - vuodesta 2000 vuoteen 2020. $8,58 miljoonaa Yhdysvaltain dollaria vuonna 2024 ja $24,28 miljoonaa Yhdysvaltain dollaria vuoteen 2029 mennessä. - voimakkaan vuotuisen kasvuvauhdin (CAGR) ollessa 23,11%.

Tässä artikkelissa perehdymme siihen, miten data-analytiikka mullistaa pankkimaailmaa, tekee toiminnasta sujuvampaa, päätöksenteosta älykkäämpää ja kasvusta nopeampaa. Oletko valmis näkemään, miten se voi vaikuttaa sinuun? Mennäänpäs asiaan!

Miksi pankit tarvitsevat data-analytiikkaa?

Tietoanalytiikka on ollut pankkialalla iso juttu jo jonkin aikaa - itse asiassa pankkeja pidetäänkin sen käytön edelläkävijöinä. Mutta jotta pankkien data-analytiikasta saataisiin todella kaikki irti, sen on oltava osa kaikkea, aina asiakastietoisuudesta ja riskienhallinnasta rahoitukseen ja toimintaan. Kun kaikki osat toimivat yhdessä, taika tapahtuu. Se auttaa pankkeja pysymään säännösten tasalla, hallitsemaan riskejä paremmin ja torjumaan petoksia tehokkaammin. Lisäksi se voi kasvattaa voittoja löytämällä potentiaalisia asiakkaita, parantamalla tuotetarjontaa ja auttamalla johtajia tekemään tietoon perustuvia päätöksiä kaikkialla.

Haluatko saada kilpailuetua parempien liiketoimintapäätösten avulla?

Me Innowise:ssä osaamme muuttaa tiedot käyttökelpoisiksi oivalluksiksi.

Pankkitiedon analysoinnin keskeiset osa-alueet

Riskianalyysi ja luottopisteytys: 30% käyttötapauksia

Tietoanalytiikka antaa pankeille paljon terävämmän silmän riskien havaitsemiseen ja niiden taloudellisten vaikutusten ymmärtämiseen. Esimerkiksi "mitä jos" -mallien avulla pankit voivat pelata läpi erilaisia skenaarioita, kuten valuuttojen tai hyödykkeiden hinnanmuutoksia, jotta ne voivat hienosäätää suojausstrategioitaan. Luottokelpoisuutta arvioitaessa tarkastellaan monenlaisia tietoja, kuten kulutustottumuksia, tulojen kehitystä ja takaisinmaksuhistoriaa. Yhdistettynä ML:n kanssa se tuo vielä yhden kerroksen lisää havaitsemalla riskimallit ja antamalla entistäkin tarkemmat luottopisteet.

Petosten havaitseminen ja ehkäiseminen: 25% käyttötapauksia.

Kehittynyt pankkitietojen analytiikka auttaa pankkeja sukeltamaan syvälle transaktiotietoihin ja asiakkaiden käyttäytymiseen ja havaitsemaan epänormaaleja toimintoja, jotka muutoin saattaisivat jäädä huomaamatta. Reaaliaikaisen seurannan ansiosta pankit voivat nopeasti havaita petosyritykset ja reagoida niihin sekä suojella asiakkaitaan että liiketoimintaansa. AI:n, kehittyneen segmentoinnin ja RPA:n kaltaisten työkalujen ansiosta pankit ovat siirtymässä vanhan koulukunnan arvausmenetelmistä tarkempiin, käyttäytymiseen perustuviin tekniikoihin, jotka parantavat petosten valvontaa.

Henkilökohtaistaminen, NBA/NBO: 20% käyttötapauksia.

Pankkitoiminnan data-analytiikka antaa pankeille täydellisen kuvan jokaisesta asiakkaasta kokoamalla yhteen eri kosketuspisteistä saatuja tietoja yksityiskohtaisten profiilien luomiseksi. Pankit käyttävät NBA- ja NBO-strategioita (Next-best actions) ja NBO-strategioita (Next-best offers) parantaakseen asiakastyytyväisyyttä ja löytääkseen lisää mahdollisuuksia lisä- ja ristiinmyyntiin. Integroimalla offline-mikromomenttien analyysin pankit voivat käyttää asiakkaiden offline-vuorovaikutusta heidän online-kokemuksensa personoimiseen ja päinvastoin - ja luoda näin sujuvan ja houkuttelevan asiakaspolun.

Toiminnan tehokkuuden parantaminen: 15% käyttötapauksia

Pankit käyttävät sisäisiä tietokantoja, CRM-järjestelmiä, sosiaalista mediaa ja markkinatietoja seuratakseen keskeisiä tunnuslukuja, kuten kustannus-tuotto-suhdetta, varojen tuottoa, asiakashankintakustannuksia ja prosessien läpimenoaikaa. Nämä keskeiset tunnusluvut auttavat mittaamaan suorituskykyä, tunnistamaan tehottomuutta ja ohjaamaan optimointipyrkimyksiä toiminnan parantamiseksi. Data-analytiikka on hyödyllistä myös suorituskyvyn vertailuanalyysissä, jossa pankin tunnuslukuja verrataan alan standardeihin, tuodaan esiin puutteita ja osoitetaan tie parannuksiin.

Markkinointi: 10% käyttötapauksia

Tietoanalytiikan avulla pankkien markkinoijat voivat helposti havaita trendejä ja oivalluksia uusista ja nykyisistä asiakkaista. Analysoimalla tietoja, kuten asiakkaiden sitoutumista, kulutustottumuksia ja käyttäytymistä, pankit voivat rakentaa kohdennettuja strategioita, jotka tehostavat markkinointia. Tietovirtojen ja analytiikan ansiosta markkinoijilla on nyt kaikki tarvitsemansa tiedot käden ulottuvilla. Data-analytiikka auttaa myös analysoimaan markkinointi- ja sitouttamiskampanjoiden tehokkuutta mittaamalla konversiolukuja ja markkinointi-investointien tuottoa.

Katso, mitä oheispalveluja tarjoamme

Tietoanalytiikka pankkialalla: keskeiset integraatiot

Riippumatta siitä, mihin pyrit - petosten estämiseen, markkinoinnin parantamiseen tai taloushallintoon - data-analytiikan sisällyttäminen järjestelmiin ja prosesseihin on fiksu siirto, joka antaa käyttöösi arvokkaita työkaluja koko pankkitoimintakehyksessäsi.

Ydinpankkijärjestelmät

Pankit voivat integroida data-analytiikan ydinpankkijärjestelmiin vahvistaakseen riskienhallintaa, parantaakseen toiminnan tehokkuutta, havaitakseen petoksia ja analysoidakseen tapahtumamalleja.

Pankkitoiminnan CRM

Pankit käyttävät data-analytiikkaa rakentaakseen yhtenäisiä CRM-alustoja, jotka auttavat tunnistamaan mahdollisuuksia, arvioimaan tulopotentiaalia, antamaan hinnoitteluohjeita ja havaitsemaan asiakkaat, jotka ovat vaarassa lähteä.

Pankkitoiminnan hallintajärjestelmä

Kun data-analytiikka integroidaan pankkitoiminnan hallintaohjelmistoon, se auttaa pankkeja seuraamaan tunnuslukuja, keräämään reaaliaikaista tietoa ja luomaan palautesilmukoita palvelustrategioiden hienosäätöä varten.

Turvallisuuden ja vaatimustenmukaisuuden seurantatyökalut

Tietoanalytiikka auttaa pankkeja seuraamaan kirjeenvaihtajakäyttäytymistä, minimoimaan riskialttiit maksutapahtumat, merkitsemään epäilyttävät maksutoimeksiannot ja vahvistamaan asiakkaiden due diligence- ja AML-toimia.

Asiakassovellukset

Tietoanalytiikan integroiminen asiakaskohtaisiin pankkisovelluksiin auttaa tarjoamaan henkilökohtaisia rahoituspalveluja ja neuvoja analysoimalla asiakkaiden käyttäytymistä, mieltymyksiä ja tapahtumahistoriaa.

Kirjanpito- tai kassanhallintajärjestelmä

Pankkitietojen analysointi auttaa kirjanpitotiimejä laatimaan tilinpäätökset ja havaitsemaan ja korjaamaan tehokkaasti virheet, kuten virheelliset luokittelut, päällekkäiset kirjaukset tai tietojen syöttövirheet.

Rahoitustietojen markkinapaikat

Tietoanalytiikan avulla pankit voivat käyttää sosiaalisesta mediasta, verkkokauppatapahtumista ja mobiililaitteista saatavia suuria tietokokonaisuuksia saadakseen tarkempaa ja luotettavampaa tietoa markkinoista.

Luottoluokituslaitokset

Kehittyneen data-analytiikan ansiosta luottoluokituslaitokset pystyvät ymmärtämään paremmin asiakkaiden luottokelpoisuutta, havaitsemaan mahdolliset maksuhäiriöiset ja tarjoamaan kattavampia luottovaihtoehtoja.

Etkö ole varma, toimivatko prosessisi täydellä teholla?

Opi, miten data-analytiikka auttaa sinua parantamaan suorituskykyäsi ja saamaan parhaan hyödyn irti jokaisesta askeleesta.

Tietoanalytiikan tärkeimmät edut pankkitoiminnassa

Pankkitoiminta liittyy läheisesti taloudellisiin lukuihin ja tietoihin. Kun otat mukaan data-analytiikan, saat tarkempia ja yksityiskohtaisempia tietoja, joiden avulla voit kehittää tehokkaampia strategioita.

Parempi asiakaskokemus

Parannettu riskinhallinta

Toiminnan tehokkuus

Lainsäädännön noudattaminen

Strateginen markkinointi ja myynti

Parempi asiakaskokemus

Tietoanalytiikka tarjoaa arvokasta tietoa asiakassegmenteistä, vuorovaikutuksesta, tapahtumista ja palautteesta, mikä antaa pankeille selkeämmän käsityksen asiakkaiden tarpeista. Tämä mahdollistaa yksilöllisemmät palvelut, paremman asiakastyytyväisyyden ja pienemmän vaihtuvuuden.

Parannettu riskinhallinta

Pankit käyttävät data-analytiikkaa rakentaakseen malleja, jotka ennustavat tulevia riskejä analysoimalla aiempia tietoja kehittyneiden tilastojen ja ML:n avulla. Tämä auttaa niitä laatimaan strategioita mahdollisten ongelmien ratkaisemiseksi ennen kuin ne voivat aiheuttaa todellisia ongelmia.

Toiminnan tehokkuus

Tietoanalytiikka auttaa pankkeja määrittämään parhaan henkilöstömäärän, havaitsemaan toiminnalliset ongelmat ja ymmärtämään tapahtumamääriä. Näiden tietojen avulla pankit voivat hienosäätää resurssien käyttöä, virtaviivaistaa prosessejaan ja vähentää tehottomuutta ja kustannuksia.

Lainsäädännön noudattaminen

Tietoanalytiikan avulla pankit voivat seurata tarkasti sääntöjen noudattamista ja automatisoida tietojen keräämisen ja analysoinnin. Se auttaa tuottamaan tarkkoja ja täydellisiä raportteja, jotka täyttävät kaikki sääntelystandardit, mikä säästää pankkien aikaa ja rahaa ja pitää ne samalla täysin vaatimustenmukaisina.

Strateginen markkinointi ja myynti

Tietoanalytiikka auttaa pankkeja havaitsemaan markkinapuutteet ja luomaan markkinointistrategioita, jotka osuvat oikeaan. Kun pankit saavat selville, mitä puuttuu, ne voivat suunnitella tuotteita ja palveluja, jotka todella vastaavat asiakkaiden tarpeita, mikä johtaa tehokkaampaan myyntiin.

Parempi asiakaskokemus

Parannettu riskinhallinta

Toiminnan tehokkuus

Lainsäädännön noudattaminen

Strateginen markkinointi ja myynti

82% Yrityksistä liikevaihto kasvoi tasaisesti kolmen vuoden aikana.

54% yrityksistä ilmoitti tulojensa kasvaneen.

44% yrityksistä oli vertaisyrityksiään nopeampi.

42% organisaatioista näki suuria kustannussäästöjä.

"Tieto on menestyksen salainen kastike missä tahansa liiketoiminnassa, ja se on erityisen tärkeää pankkitoiminnassa. Oikeanlaisen data-analytiikan avulla mahdollisuudet ovat rajattomat, kuten asiakkaiden tarpeiden ennustaminen, luottopisteytyksen muuttaminen, myynnin tehokkuuden lisääminen ja petostentorjunnan tehostaminen. Olemme täällä näyttämässä, miten data-analytiikka voi viedä liiketoimintasi seuraavalle tasolle, ja autamme sinua käyttämään parhaita käytäntöjä ja työkaluja, jotta saat käyttökelpoisia tuloksia."

Siarhei Sukhadolski

FinTech-asiantuntija osoitteessa Innowise

Tietoanalytiikan integroinnin haasteet pankkitoiminnassa

Tietosuoja ja tietoturva

Arkaluonteisten tietojen käsittely analytiikassa on hankalaa - tietomurrot ja luvaton pääsy voivat aiheuttaa vakavia oikeudellisia, maineeseen liittyviä ja taloudellisia ongelmia. Pankeilla on oltava käytössään vahvat suojaukset, kuten salaus, tiukka pääsynvalvonta, turvallinen tallennus ja tietojen anonymisointi. Lisäksi GDPR:n ja CCPA:n kaltaisten sääntöjen noudattaminen on ratkaisevan tärkeää, jotta asiakastiedot pysyvät turvassa.

Tietojen laatu ja tarkkuus

Pankkialalla käsitellään paljon monimutkaisia tietoja eri lähteistä, joten on erittäin tärkeää, että tiedot ovat tarkkoja ja täydellisiä. Huonolaatuiset tiedot voivat johtaa harhaanjohtaviin näkemyksiin ja huonoihin päätöksiin. Tämän korjaamiseksi pankkien tulisi käyttää työkaluja, kuten datajärviä ja -varastoja, kaiken yhdistämiseksi ja luottaa tietojen validointiin, linjaseurantaan ja laatutarkastuksiin, jotta asiat pysyvät kunnossa.

Integrointi vanhojen järjestelmien kanssa

Vanhat pankkijärjestelmät eivät useinkaan pysy mukana valtavissa tietomäärissä, ja niillä on vaikeuksia toimia nykyaikaisen teknologian kanssa. Näiden ongelmien ratkaisemiseksi pankkien olisi päivitettävä infrastruktuuriaan tai yhdistettävä vanhat järjestelmänsä pilvipohjaisiin järjestelmiin API:iden kautta, jotta ne voisivat nauttia data-analytiikan eduista ilman järjestelmän täydellisen uudistamisen korkeita kustannuksia.

Korkeat täytäntöönpanokustannukset

Tietoanalytiikan toteuttaminen pankkialalla voi olla kallista, koska hankkeet ovat monimutkaisia, tarvitaan kehittyneitä työkaluja ja asiantuntemusta sekä kustannuksia, kuten lisenssimaksuja ja tiimin koulutusta, mikä tekee siitä suuren budjettikysymyksen. Pilvitallennuksen, kuten AWS:n, Azure:n ja GCP:n, käyttäminen tarjoaa skaalautuvia, kustannustehokkaita ratkaisuja, ja tietojen pakkaaminen voi vähentää tallennus- ja siirtokustannuksia.

Lainsäädännön noudattaminen

Tietoturvasääntöjen, kuten GDPR:n, PCI-DSS:n, Dodd-Frankin, Basel III:n ja FATCA:n, huomiotta jättäminen pankkitiedon analytiikkaa perustettaessa voi johtaa mojoviin sakkoihin ja asiakkaiden luottamuksen menettämiseen. Pankkien on pysyttävä tietosuojan ja tietoturvan suhteen kärryillä, käytettävä vaatimustenmukaisuuden automatisointityökaluja ja työskenneltävä yhdessä sääntelyviranomaisten kanssa näiden kysymysten käsittelemiseksi.

"Me Innowise:ssä ymmärrämme, että data-analytiikan käyttöönotto voi muuttaa peliä, mutta siihen liittyy myös omat haasteensa, erityisesti aloitteleville pankeille. Ei tarvitse stressata - me huolehdimme sinusta. Tiimimme on tukenasi kaikissa vaiheissa, aina alkukeskustelusta lopulliseen käyttöönottoon, varmistaen, että kaikki sujuu ongelmitta ja budjettiystävällisesti."

Siarhei Sukhadolski

FinTech-asiantuntija osoitteessa Innowise

Tietoanalytiikan käyttö pankkitoiminnassa: todellisia tapauksia

Austin Capital Bankilla oli vaikeuksia käyttää tietoja tehokkaasti, sillä ylhäältä alaspäin suuntautuva lähestymistapa rajoitti kaikkien muiden kuin datatiimin pääsyä tietoihin. Data-analytiikan uusi johtaja Ian Bass uudisti asioita perustamalla Snowflake-ympäristön ja itsepalveluanalytiikka-alustan. Tämän muutoksen ansiosta tiimin jäsenet eri puolilla pankkia saivat tietoa suoraan ilman, että heidän tarvitsi olla tekniikan asiantuntijoita. Tulos? Pankki leikkasi maksetun haun kustannuksia 50%, kasvatti tulokatteita noin 30% ja paransi asiakaspysyvyyttä 15% paremman markkinointitiedon avulla.

JPMorgan Chase & Co. on kehittänyt riskienhallintaansa big data -analytiikan ja ML:n avulla. Nämä työkalut auttavat pankkia löytämään petosviitteitä, jotka ihmisanalyytikot saattavat jäädä huomaamatta. Ne käyttävät myös ennakoivaa analytiikkaa mahdollisten tulevien riskien havaitsemiseen ja toimintaan ennen ongelmien syntymistä. Uusien simulointimallien avulla JPMorgan näkee, miten erilaiset markkinatilanteet voisivat vaikuttaa sen salkkuun, ja tekee stressitestauksesta tarkempaa. Tämä on vähentänyt petostappioita ja parantanut rahoitusasemaa.

Deutsche Bankilla oli vaikeuksia markkinoiden manipuloinnin havaitsemisessa, koska sen oli kopioitava tietoja eri järjestelmiin. Ratkaistakseen tämän ongelman he kääntyivät Google Cloud:n BigQueryn ja Dataprocin puoleen. Nyt tiedot kulkevat suoraan BigQueryyn, mikä helpottaa kauppojen seurantaa ilman kopioinnin vaivaa. Cloud Composer huolehtii dataprosesseista, parantaa datan laatua ja vähentää tiedonsiirtokustannuksia. Käyttämällä pay-as-you-go -lähestymistapaa he ovat säästäneet jopa 30% IT-kustannuksissa ja parantaneet riskienhallintaansa ja reagointinopeuttaan.

Oletko turhautunut siihen, että epätarkat tiedot sotkevat analytiikkaasi?

Tutustu siihen, miten laajennettu analytiikka voi auttaa siivoamaan asioita ja parantamaan tietojen eheyttä.

Tietoanalytiikan tulevaisuus pankkialalla

Kilpailun kiristyessä data-analytiikasta on tulossa keskeinen erottautumiskeino. Pankit rakentavat älykkäämpiä, tietoon perustuvia palveluja, eikä kyse ole enää vain datan olemassaolosta, vaan myös sen avulla etumatkailusta. Lyhyesti sanottuna data-analytiikka on suuressa kasvussa, ja siitä tulee vain entistä innovatiivisempaa.

Ominaisuus	Kuvaus	Hyöty	Tuleva vaikutus
AI-ohjattu päätöksenteko	AI-algoritmien käyttö päätöksentekoprosessien parantamisessa	Parempi tarkkuus ja suurempi toiminnan tehokkuus	Kehittyneet AI-mallit itsenäistä pankkitoimintaa varten
Räätälöity asiakaskokemus	Henkilökohtaisempien ja vuorovaikutteisempien pankkipalvelujen tarjoaminen	Lisääntynyt asiakastyytyväisyys ja -uskollisuus	Asiakkaiden tarpeiden ennakointi ja räätälöityjen tuotteiden ja palvelujen tarjoaminen
Lohkoketju ja tietoturva	Lohkoketjun käyttö turvalliseen ja läpinäkyvään tiedonhallintaan	Parempi tietoturva ja vähemmän petoksia	Rahoitustapahtumien eheys ja luottamuksellisuus
Avoin pankkitoiminta	Rahoitustietojen jakaminen kolmansien osapuolten palveluntarjoajien kanssa sovellusrajapintojen kautta.	Innovaatiot ja laajempi valikoima vaihtoehtoja asiakkaille	Saumattomammat ja integroidummat palvelut
Sääntelyteknologia (RegTech)	Teknologian käyttö sääntelyn noudattamisen tehostamiseksi	Hallinnollisen taakan vähentäminen ja riskien minimointi	Automaattiset vaatimustenmukaisuuden tarkastukset ja raportointi
Maailmanlaajuinen laajentuminen	Pankkipalvelujen laajentaminen uusille markkinoille	Lisääntynyt markkinaosuus ja tulomahdollisuudet	Tietoa paikallisista markkinatrendeistä, -dynamiikasta ja asiakaskäyttäytymisestä.
Ihmiskeskeinen suunnittelu	Pankkiratkaisujen suunnittelu käyttäjäkokemukseen keskittyen	intuitiivisemmat ja käyttäjäystävällisemmät verkkopankkikokemukset	Ihmisten käyttäytymisen, mallien, palvelumieltymysten ja tarpeiden ymmärtäminen.

Pakkaaminen

Tietoanalytiikan käyttö muuttaa pankkien toimintaa, olipa kyse sitten uusien asiakkaiden houkuttelemisesta, palvelujen parantamisesta tai petosten vähentämisestä. Mutta jos haluat saada siitä todellista hyötyä, et voi keskittyä vain yhteen prosessin osaan. Sen on katettava kaikki osa-alueet. Integrointi voi epäilemättä olla hankalaa, mutta kun sinulla on oikeat asiantuntijat, jotka opastavat sinua ja osoittavat, missä voit parantaa, sen ei tarvitse aiheuttaa päänvaivaa. Itse asiassa se auttaa sinua saamaan siitä kaiken irti ilman sekaannusta.

UKK

Miten data-analytiikka auttaa tekemään pankkitoiminnasta turvallisempaa?

Tietoanalytiikka on suuri apu pankkiturvallisuuden kannalta. Kun algoritmeja käytetään tuhansien maksutapahtumien seulomiseen, voidaan havaita kaikki tavallisuudesta poikkeavat asiat - kuten epäilyttävät mallit tai toiminnot - ja merkitä ne heti. Tämä tarkoittaa, että pankit voivat havaita ja käsitellä mahdollisia uhkia reaaliajassa.

Mitä haasteita pankeilla on data-analytiikan käyttöönotossa?

Tietoanalytiikan osalta pankkien on pidettävä asiakastiedot turvassa tietoturvaloukkauksilta, varmistettava tietojen oikeellisuus säännöllisillä tarkistuksilla ja huolehdittava tekniikan korkeista kustannuksista. Kaiken tämän lisäksi niiden on selviydyttävä hankalista tietosuojalakeista, mikä vaikeuttaa asioita entisestään.

Miten data-analytiikka voi parantaa pankkien toiminnan tehokkuutta?

Tietoanalytiikka auttaa pankkeja hyödyntämään resurssejaan paremmin ja sujuvoittamaan prosessejaan. Se myös korostaa, missä asiat hidastuvat, automatisoi rutiinitehtäviä ja jopa ennustaa, milloin huoltoa tarvitaan, jotta kaikki toimisi kuin rasvattu.

Mikä on data-analytiikan rooli riskienhallinnassa?

Tietoanalytiikka auttaa pankkeja havaitsemaan petokset ja epäilyttävän toiminnan reaaliajassa analysoimalla tapahtumia. Se käyttää myös aiempia tietoja tulevien riskien ennustamiseen ja valmistelee pankkeja erilaisiin skenaarioihin, jotta ne pysyvät mahdollisten ongelmien edellä.

Voiko data-analytiikka auttaa pankkeja lisäämään tulojaan?

Kyllä, data-analytiikka voi ehdottomasti auttaa pankkeja lisäämään tuloja. Se auttaa pankkeja ymmärtämään, mitä asiakkaat haluavat, jotta ne voivat tarjota yksilöllisiä tuotteita ja palveluita ja pitää asiakkaat palaamassa, hienosäätää hinnoittelua ja havaita uusia markkinasuuntauksia, jotka lisäävät tuloja pitkällä aikavälillä.

Siarhei Sukhadolski FinTech-asiantuntija

Päivämäärä: lokakuu 24, 2024

Siarhei Sukhadolski FinTech-asiantuntija

Päivämäärä: lokakuu 24, 2024

Sisällysluettelo

Ota yhteyttä

Varaa puhelu tai täytä alla oleva lomake, niin otamme sinuun yhteyttä, kun olemme käsitelleet pyyntösi.

Nimi

Yritys

Sähköposti

Puhelin

Viesti

Lähetä meille ääniviesti

Liitä asiakirjoja

Lataa tiedosto

Voit liittää 1 enintään 2 Mt:n tiedoston. Hyväksytyt tiedostomuodot: pdf, jpg, jpeg, png.

Klikkaamalla Lähetä, annat suostumuksesi siihen, että Innowise käsittelee henkilötietojasi meidän Tietosuojakäytäntö antaa sinulle asiaankuuluvia tietoja. Antamalla puhelinnumerosi suostut siihen, että voimme ottaa sinuun yhteyttä puheluiden, tekstiviestien ja viestisovellusten kautta. Puhelu-, viesti- ja datahintoja voidaan soveltaa.

Voit myös lähettää meille pyyntösi
osoitteeseen contact@innowise.com

Mitä tapahtuu seuraavaksi?

Kun olemme vastaanottaneet ja käsitelleet pyyntösi, otamme sinuun yhteyttä ja kerromme yksityiskohtaisesti projektin tarpeet ja allekirjoitamme NDA-sopimuksen luottamuksellisuuden varmistamiseksi.

Tutkittuaan toiveesi, tarpeesi ja odotuksesi tiimimme suunnittelee projektin ehdotuksen, jossa esitetään työn laajuus, tiimin koko, aika- ja kustannusarviot.

Järjestämme kanssasi tapaamisen, jossa keskustellaan tarjouksesta ja sovitaan yksityiskohdista.

Lopuksi allekirjoitamme sopimuksen ja aloitamme projektisi toteuttamisen heti.