Transaksi perusahaan bukan hanya angka pada spreadsheet. Angka -angka itu, ternyata, bisa menjadi kernel dari kecerdasan yang dapat ditindaklanjuti.
Dalam lanskap operasi digital saat ini, jika bisnis masih memperlakukan data pembayaran hanya sebagai item baris lain, mereka dapat meninggalkan uang di atas meja. Pemilik bisnis pintar menambang data pembayaran mereka untuk wawasan real-time yang mendorong pendapatan, mengurangi penipuan dan mempertajam keterlibatan pelanggan.
Tapi ada tangkapan: akurasi data menurun pada tingkat sekitar 2% setiap bulan. Ini diterjemahkan menjadi tingkat peluruhan tahunan 22,5%, yang berarti bahwa jika strategi data perusahaan Anda adalah “mengatur dan melupakannya,” Anda bisa kehilangan banyak waktu. Tanpa pemeliharaan aktif, wawasan hari ini dapat dipenuhi dengan ketidakakuratan besok, menjadikannya fondasi yang tidak dapat diandalkan untuk pengambilan keputusan.
Untuk para pemimpin perusahaan yang ingin memaksimalkan wawasan waktu nyata, membuka nilai yang terperangkap dalam data pembayaran membutuhkan pendekatan yang terstruktur dan disiplin. Tantangannya bukan hanya mengumpulkan data; Ini menyempurnakannya, menyusunnya dan mengekstraksi kecerdasan strategis sebelum kehilangan relevansi.
Baca selengkapnya: Data Pembayaran adalah Tambang Emas Tersembunyi Otomasi Back-Office
Biaya tersembunyi dari data kotor
Sekilas, data pembayaran mungkin tampak langsung: catatan transaksi antara bisnis dan konsumen. Tetapi di bawah permukaan terletak kusut informasi yang terfragmentasi, berlebihan, dan seringkali tidak akurat. Pembayaran gateway, pengakuisisi pedagang dan lembaga keuangan setiap catatan transaksi toko dalam berbagai format, menciptakan ketidakkonsistenan yang dapat mengaburkan pengambilan keputusan.
Tidak dicentang, perbedaan ini dapat merusak deteksi penipuan, pola pengeluaran pelanggan yang tidak jelas dan strategi penetapan harga yang salah.
Untuk perusahaan yang ingin mengubah data mentah menjadi kecerdasan yang dapat ditindaklanjuti, proses dimulai dengan penilaian data yang ketat dan pembersihan. Alat-alat yang didukung Kecerdasan Buatan (AI) dapat membantu menghilangkan redudansi, memperkaya kumpulan data yang tidak lengkap dan menormalkan pengidentifikasi transaksi untuk memastikan konsistensi di berbagai sistem.
“AI dan data yang diperkaya real-time mewakili lompatan ke depan,” Sherri HaymondCo-Presiden, Kemitraan Global di MasterCard, kepada Pymnts.
Data itu juga harus dilindungi. Menurut Pymnts Intelligence Desember, AI memantau laporan, “COOS memanfaatkan Genai untuk mengurangi kerugian keamanan data,” lebih dari setengah COO (54%) telah beralih ke Genai untuk meningkatkan ekosistem data mereka.
Tapi teknologi saja tidak cukup. Bisnis juga harus memecah silo data internal yang mencegah wawasan lintas fungsi dari muncul.
Tantangan utama adalah interoperabilitas, atau memastikan bahwa data dari berbagai penyedia pembayaran dan mitra perbankan dapat diintegrasikan ke dalam sistem terpadu. Tanpa ini, perusahaan berisiko kehilangan koneksi berharga antara perilaku pembayaran dan tren bisnis yang lebih luas.
Repositori berbasis cloud dan pipa data real-time semakin menjadi standar bagi perusahaan yang ingin mengkonsolidasikan data pembayaran mereka menjadi satu sumber yang dapat diakses.
Misalnya, GETAH Dan Databricks Bulan lalu mengumumkan kemitraan dan produk baru yang memudahkan pelanggan untuk menyatukan semua data mereka dengan menggabungkan data SAP mereka dengan seluruh data perusahaan mereka.
Lihat juga: CFO merangkul awan data di tengah pergeseran dari pemeliharaan rekaman murni
Monetisasi data pembayaran dapat mewakili perbatasan pendapatan baru
Laporan Intelijen Pymnts, “Survei Kesiapan Data Bisnis Platform: Bagaimana Data Real-Time Dapat Mengarahkan Pertumbuhan,” dibuat bekerja sama dengan FiersMeneliti semakin pentingnya kesiapan data untuk bisnis yang bertujuan untuk mengoptimalkan operasi dan membuka potensi pasar.
Setelah terstruktur, data pembayaran dapat diubah dari catatan historis menjadi alat prediktif. Algoritma pembelajaran mesin dapat menyaring pola transaksi untuk mengidentifikasi risiko penipuan, mendeteksi pergeseran dalam kebiasaan pengeluaran konsumen, mengoptimalkan promosi dan merampingkan efisiensi operasional.
Perusahaan, dengan dukungan data pembayaran yang tidak terkunci, sekarang dapat melihat ke dalam memanfaatkan wawasan transaksi untuk menegosiasikan persyaratan yang lebih baik dengan pemasok, memperbaiki strategi pemasaran dan bahkan membuat layanan berbasis data baru.
Pengecer, misalnya, menggunakan data pembayaran untuk mengidentifikasi segmen pelanggan bernilai tinggi dan menyesuaikan pengalaman belanja yang dipersonalisasi. Sementara itu, lembaga keuangan mempekerjakannya untuk menawarkan nasihat keuangan prediktif dan model penilaian kredit yang dinamis. Semakin halus data, semakin besar potensi komersialnya.
Bendahara, khususnya, dapat membantu menjembatani kesenjangan antara prioritas keuangan dan kemungkinan teknologi. Menurut Pymnts Intelligence, 77% penuh bendahara percaya bahwa setidaknya satu departemen dalam organisasi mereka akan mendapat manfaat dari kolaborasi yang lebih dekat dengan mereka. Dalam industri Barang Kemasan Konsumen (CPG) secara khusus, jumlah itu melonjak hingga 88%.
Karena volume pembayaran digital terus melambung, bisnis yang berhasil adalah mereka yang memandang data pembayaran sebagai aset hidup, yang membutuhkan pemeliharaan, tata kelola, dan aplikasi strategis yang berkelanjutan.
