フィンテックの成功を組み込み型分析ツールするための8つのステップ

フィンテック製品は、信頼、スピード、コンプライアンスで勝つ必要があります。しかし、多くの企業は依然として顧客が期待する洞察を提供するのに苦労しています。お客様は、データを安全かつリアルタイムで可視化することを期待しています。しかし、多くの場合、ダッシュボードは外部ポータルに配置され、レポートには数日かかり、統合のたびにコンプライアンスリスクが増大します。これらのギャップにより成長が制限されるため、フィンテックへの組み込み分析はプロダクトリーダーにとって不可欠となっています。

外部BIをボルトで固定する代わりに、組み込み分析はダッシュボードとレポートをコアアプリケーションに構築します。つまり、意思決定が行われる場所にリアルタイムのダッシュボードとコンテキストインサイトが提供されます。また、分析が顧客ワークフローとどのように相互作用するかを制御できるため、データセキュリティとガバナンスの強化も意味します。Reveal の 2024 年の調査によると、81年には分析ユーザーの 2025% が組み込み分析に依存しており、統合された洞察が現在市場標準であることを示しています。

プレッシャーは本物です。2025年には、51%のテクノロジーリーダーがセキュリティを開発の最大の課題として挙げ、41%がデータプライバシーを指摘しました。金融アプリケーションの場合、これらはオプションの懸念事項ではありません。財務向けの安全な組み込み分析に投資することで、規制遵守、迅速な拡張、ユーザー満足度の向上が可能になります。

FinTechがこれまで以上に組み込み型分析ツールを必要とする理由

金融プラットフォームは、高速でコンプライアンスに準拠し、スケーラブルな洞察を提供するという絶え間ないプレッシャーに直面しています。顧客は、後付けではなく、製品の一部のように感じられる安全なダッシュボードを期待しています。これが、フィンテックにおける組み込み分析が差別化要因から成長の要件へと移行した理由です。

レガシーシステムは多くのチームの足かせとなっています。最近の調査では、32%のユーザーが、組み込み分析を採用する際の最大の障壁としてレガシーインフラストラクチャを特定しました。フィンテックの場合、このリスクはさらに高くなります。時代遅れのBIツールでは、規制要件、クライアントデータの分離、またはマルチテナントプラットフォーム間での役割ベースのアクセスの需要に対応できません。組み込みのアプローチがなければ、金融ソフトウェアは安全に拡張するのに苦労します。

チャンスも同様に明らかです。組み込み分析は2030 年までに 555 億 4,000 万ドルに達すると予想されており、勝つプラットフォームは、リアルタイムで準拠した洞察をネイティブに提供するプラットフォームになります。つまり、初日からスケーラビリティを考慮してブランド化、管理、設計されたフィンテック分析ダッシュボードを提供することを意味します。

これはすでに規制された業界で見られます。サイバーセキュリティプロバイダーであるSensatoは、機密データを公開することなく、コンプライアンスに準拠したリアルタイムの可視性をクライアントに提供する必要がありました。彼らは、安全なホワイトラベル分析用に構築されたソリューションを選択し、一か八かの環境で活動するチームが厳格なガバナンスを維持しながらダッシュボードをシームレスに埋め込むことができることを証明しました。フィンテックSaaS企業やISVにも同じ原則が当てはまります:信頼の構築は、イノベーションを遅らせることなく拡張できる分析に依存しています。

つまり、フィンテックに組み込まれた分析により、金融ソフトウェアのリーダーは安全な洞察を提供し、UXの一貫性を維持し、急成長する市場で競合他社を凌駕することができます。

従来のBIがFinTechアプリケーションに失敗する理由

従来のBIツールは、顧客向けのソフトウェア用に設計されていませんでした。ユーザーはアプリケーションを離れ、別のポータルにログインし、製品から切り離されていると感じるインターフェイスに適応する必要があります。コンテキストに即した即時の可視性を期待するフィンテックの顧客にとって、この断絶は信頼を低下させ、意思決定を遅らせます。

これらのツールには、金融プラットフォームが必要とするガバナンスと柔軟性も欠けています。彼らは、マルチテナント環境全体で厳格 データ セキュリティとガバナンス、行レベルのアクセス許可、コンプライアンス ダッシュボードを提供するのに苦労しています。SaaSチームにとって、これは回避策、手動レポート、および高額なメンテナンスコストを意味します。

これらのツールを埋め込む試みは、多くの場合、iFrame または浅い統合に依存しています。その結果、外部に見え、採用が弱まるソリューションが生まれます。エンタープライズBIは引き続き内部分析を支配しているため、シームレスで安全なブランド化されたエクスペリエンスを必要とするFinTech製品に適用すると不十分です。

ここで、フィンテックにおける組み込み分析への移行が明らかになります。金融ソフトウェアには、顧客を強制的に製品から外すツールではなく、製品に合わせて拡張できる分析が必要です。

ソリューションとしてのフィンテックの組み込み型分析ツール

従来のBIにはギャップが残りますが、CTOには問題が増えるのではなく、将来を見据えた答えが必要です。ここで、フィンテックに組み込まれた分析がよりスマートな道になります。安全でスケーラブルなブランド化されたダッシュボードを製品自体に組み込むことで、チームはコンプライアンスを維持しながらより迅速に行動できます。

セキュリティ、ガバナンス、コンプライアンスの設計

金融プラットフォームはガバナンスに妥協することはできません。組み込み分析はアクセス モデルと直接統合されるため、ロールベースのアクセス、認証、およびアクセス許可を制御できます。機密データが承認されたパイプラインから離れることはありません。コンプライアンスを犠牲にすることなくセルフサービス分析をユーザーに拡張できるため、完全な監査の可視性で迅速な回答が可能になります。

テナントと多様なデータソース間でスケーリング

フィンテックプラットフォームは分散アーキテクチャに依存しています。最新のSDKは、厳密なデータ分離を備えたマルチテナントアーキテクチャをサポートします。顧客を追加しても、パフォーマンスは安定します。信頼できるデータソースを接続し、ワークロードが重い場合でも、低遅延でFinTech分析ダッシュボードを展開できます。これは、実際に提供されるSaaSのスケーラビリティです。

完全にブランド化されたネイティブエクスペリエンスを提供

分析は、コア製品の延長線上にあるように感じられるはずです。カスタムブランディング分析ソフトウェアを使用すると、完全なブランディング、UX、レイアウト制御を適用できます。フォントや色からロジックや権限に至るまで、ダッシュボードには製品のアイデンティティが反映されます。チームは、固定ではなく所有されていると感じる財務ダッシュボードソフトウェアを提供し、より高い採用と顧客の信頼を促進します。

出荷の迅速化、バックログの削減、チームの権限付与

SDK を使用して分析を埋め込むと、長い BI サイクルへの依存が軽減されます。開発者は一度設定すれば、機能間で再利用できます。アナリストは、開発のボトルネックなしで出荷される管理されたコンテンツを作成します。このモデルにより、エンジニアはロードマップの中核的な優先事項に集中できます。

• 権限と共有を一元化
• テナント間でダッシュボードを再利用する
• 構成による通貨と言語のローカライズ
• 使用状況を追跡してロードマップに情報を提供する

AI で分析情報を拡張する

不正検出、リスクスコアリング、異常追跡には、静的なダッシュボード以上のものが必要です。組み込みのAI を活用した分析により、ガイド付き分析と予測モデルが提供されます。チームは、製品を離れることなく、異常を早期に明らかにし、傾向を説明します。ユーザーは、ツールを無秩序に拡大することなく、よりスマートな洞察を得ることができ、手動のトリアージが削減されます。

サイバーセキュリティプロバイダーのSensatoも同様の課題に直面しました。彼らは、ネイティブに見え、感じられる、安全で準拠したダッシュボードを必要としていました。カスタムブランディング分析ソフトウェアモデルを採用することで、ロードマップを遅らせることなくリアルタイムの洞察を提供しました。同じアプローチがフィンテックにも当てはまり、顧客の信頼はコンプライアンスとスピードに依存します。

フィンテックにおける組み込み型分析ツールのベストプラクティス

​フィンテックに組み込み分析を実装するには、ダッシュボードを追加するだけではありません。これは、製品の価値を強化し、規制の要求を満たす、安全でスケーラブルなブランド化された分析レイヤーを構築することです。ベストプラクティスに従うCTOとプロダクトリーダーは、コストのかかる再構築を回避し、導入を加速します。

1. 安全なデータ埋め込み戦略から始める

財務データには、すべてのレイヤーでの制御が必要です。強力なデータ埋め込み戦略により、リスクを危険にさらすことなく洞察が確実に流れます。

• 分析を既存の認証システムと連携させます。
• ​ロールベースのアクセスを適用して、データの可視性を制限します。
• 行レベルおよびテナントレベルのセキュリティポリシーを適用します。
• 機密データを、重複したBIサイロではなく、管理されたパイプラインに保持します。

このアプローチにより、コンプライアンスリスクが軽減され、財務の安全な分析が可能になります。

2. iFrameではなくSDKファーストの回避策を選択する

iFrameは高速に見えるかもしれませんが、ブランディング、セキュリティ、スケーラビリティを損ないます。真のSDKベースのプラットフォームは、以下を提供します。

• アプリケーションコードベースへの直接統合。
• ​ブランド化されたダッシュボード展開のための UI/UX の制御。
• ロジック、フィルター、ドリルダウンをカスタマイズするための API。
• 製品のニーズに合わせて進化する長期的な柔軟性。

​SaaS企業向けの組み込み分析専用に構築されたプラットフォームは、市場投入までの時間を短縮し、成長の基盤を提供します。

3. 初日からマルチテナントアーキテクチャを優先する

フィンテック SaaS プラットフォームは、データを分離したまま、多様なクライアントにサービスを提供する必要があります。最新の SDK はマルチテナント アーキテクチャをサポートし、次のことを保証します。

• 各クライアントのデータは分離され、安全です。
• パフォーマンスはアカウント間で一貫しています。
• ダッシュボードは、顧客数の増加に応じて拡張されます。
• コンプライアンスレポートは、各クライアントの状況に適応します。

これがなければ、成長はリソースに負担をかけるボトルネックを生み出します。これにより、コストのかかるリエンジニアリングを行わずにSaaS のスケーラビリティを実現できます。

4. ホワイトラベルのエクスペリエンスを提供する

ユーザーが分析が製品の一部であると感じると、信頼が高まります。カスタムブランディング分析プラットフォームは、完全なブランディング制御を提供し、次のことを可能にします。

• ダッシュボードを商品のテーマ、色、レイアウトに合わせます。
• 通貨、言語、日付形式をローカライズします。
• 業界や顧客ベースに合わせて用語を調整します。
• 完全にネイティブなFinTech分析ダッシュボードを提供します。

Sensatoがサイバーセキュリティ分野で証明したように、規制された業界は、ダッシュボードがアプリケーション内に属しているように見え、感じられると、より早く採用されます。

5. セルフサービス分析でエンドユーザーに力を与える

バックログ主導のレポートに依存すると、ユーザーはイライラし、エンジニアリング リソースが枯渇します。セルフサービス分析を埋め込むと、このダイナミクスが変わります。

• ユーザーは、開発サポートなしでデータを直接探索できます。
• アナリストは、確立されたガイドラインの範囲内でコンテンツを作成および公開します。
• プロダクトリーダーは、手動レポートへの依存を減らします。
• エンジニアリングは、ロードマップの優先順位に重点を置きます。

このモデルは、特にクライアントが指標への即時アクセスを期待する金融プラットフォームにおいて、コストを削減しながら採用を促進します。

6. AI を活用した洞察で価値を拡大する

不正行為の検出、予測、コンプライアンスの監視には、多くの場合、静的なダッシュボード以上のものが必要です。AI を活用した分析を組み込むと、次のことが導入されます。

• 異常がエスカレートする前に発見する予測的な洞察。
• 技術者以外のユーザーが答えを見つけるのに役立つガイド付き分析。
• トレーニングとサポートのコストを削減する会話型分析。

AI をコンテキスト内のダッシュボードにリンクすることで、CTO はツールを無秩序に拡大することなく、実用的な洞察を顧客に提供します。

7. ガバナンスと導入を早期に計画する

最高の技術基盤でさえ、採用が遅れると失敗します。強力なガバナンスにより、コンプライアンスと使いやすさの両方が保証されます。

• ダッシュボードをスケーリングする前にガバナンス・ポリシーを定義します。
• クライアントと機能ごとに導入メトリックを追跡します。
• エンゲージメント データを使用して改善を導きます。
• フィードバックループを適用して、顧客ニーズの変化に合わせて進化します。

導入の障壁は一般的であり、ユーザーの42% が技術リソースの苦労を挙げていますが、事前に計画を立てることで摩擦が軽減されます。

8.組み込み型分析ツールを製品の近代化として扱う

Analytics はアドオンではありません。これは、製品のモダナイゼーションの中核です。分析を機能ではなくインフラストラクチャとして扱うチームは、差別化を図ります。

• 最初から分析をロードマップに統合します。
• 分析情報を維持と収益化の原動力として活用する。
• 規制や顧客のニーズの進化に合わせて柔軟性を重視して構築します。

これは、アプリのモダナイゼーションに組み込まれた分析が SaaS プラットフォームの競争力を維持するのに役立つという、より広範な製品戦略と一致しています。

エンタープライズBIツールから製品統合分析まで

従来のBIツールは、金融ソフトウェアでは常に苦戦します。これらは、信頼、コンプライアンス、スピードが要求される顧客向け製品ではなく、内部レポート用に構築されました。フィンテックSaaSプラットフォームには、製品レベルで統合し、テナント間で拡張し、機密データを保護する分析が必要です。これが、フィンテックに組み込まれた分析がもはやオプションではない理由です。成長の基準です。

最新のカスタムブランディング分析プラットフォームは、ダッシュボードを提供するだけではありません。コンプライアンスの強化、ブランド化されたエクスペリエンス、新しい収益源を通じて製品価値を構築します。分析をアプリケーションに組み込むチームは、製品の永続的な差別化を実現し、データ収益化への道を切り開きます。分析は製品の一部であり、個別のサービスではないという変化は明らかです。

チャンスは大きいです。マッキンゼーは、データと分析が大規模に組み込まれた場合、年間9.5兆ドルから15兆4,000億ドルの価値を生み出す可能性があると推定しています。フィンテックのリーダーにとって、これは、適切な分析を行う企業が、今後何年にもわたって顧客の期待、収益モデル、コンプライアンスベンチマークを定義することを意味します。

Revealは、FinTech CTOが今日直面している中核的な課題を解決することで、その約束を果たすのに役立ちます。

• セキュリティとコンプライアンス:組み込みのガバナンス、ロールベースのアクセス、監査対応のダッシュボード。

• スケーラビリティ:信頼性の高いマルチテナント アーキテクチャによるテナント全体のパフォーマンス。

• ブランディングと採用:製品のUXに一致する完全にホワイトラベルのダッシュボード。

• 市場投入までのスピード:開発者のオーバーヘッドを削減するSDKファーストの設計。

• 収益の伸び:アップセルの機会を創出し、データの収益化をサポートする組み込みの洞察。

Revealを使用すると、ロードマップを遅らせることなく、プラットフォームに合わせて拡張し、規制当局を満たし、顧客のエンゲージメントを維持する安全なブランド分析を提供できます。