핀테크 성공을 임베디드 분석 하기 위한 8단계

핀테크 제품은 신뢰, 속도 및 규정 준수를 바탕으로 승리해야 합니다. 그러나 많은 기업이 여전히 고객이 기대하는 통찰력을 제공하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 고객은 데이터에 대한 안전한 실시간 가시성을 기대합니다. 그러나 대시보드가 외부 포털에 있고 보고서가 며칠이 걸리며 통합할 때마다 규정 준수 위험이 증가하는 경우가 너무 많습니다. 이러한 격차는 성장을 제한하므로 핀테크에 내장된 분석은 제품 리더에게 필수적입니다.

외부 BI를 강화하는 대신 임베디드 분석은 대시보드와 보고를 핵심 애플리케이션에 구축합니다. 즉, 의사 결정이 이루어지는 곳에서 실시간 대시보드와 상황에 맞는 통찰력을 제공합니다. 또한 분석이 고객 워크플로와 상호 작용하는 방식을 제어하므로 데이터 보안 및 거버넌스가 강화됩니다. Reveal의 2024년 설문조사에 따르면,2025년에는 분석 사용자의 81%가 임베디드 분석에 의존하게 되며, 이는 통합 통찰력이 이제 시장 표준임을 보여줍니다.

압박감은 현실입니다. 2025년에는 기술 리더의 51%가 보안을 가장 큰 개발 과제로 꼽았고, 41%는 데이터 개인 정보 보호를 지적했습니다. 금융 애플리케이션의 경우 이는 선택적 문제가 아닙니다. 금융을 위한 안전한 임베디드 분석에 투자하면 규정 준수, 신속한 확장 및 사용자 만족도 향상이 가능합니다.

핀테크가 그 어느 때보다 임베디드 분석 필요로 하는 이유

금융 플랫폼은 빠르고 규정을 준수하며 확장 가능한 통찰력을 제공해야 한다는 끊임없는 압력에 직면해 있습니다. 고객은 나중에 고려하지 않고 제품의 일부처럼 느껴지는 안전한 대시보드를 기대합니다. 이것이 바로 핀테크의 임베디드 분석이 차별화 요소에서 성장을 위한 요구 사항으로 전환된 이유입니다.

레거시 시스템은 많은 팀의 발목을 잡습니다. 최근 설문 조사에서 32% 사용자의 레거시 인프라가 임베디드 분석 채택의 가장 큰 장벽이라고 답했습니다. 핀테크의 경우 이러한 위험은 훨씬 더 높습니다. 오래된 BI 도구는 규제 요구 사항, 클라이언트 데이터 격리 또는 다중 테넌트 플랫폼 전반의 역할 기반 액세스에 대한 요구를 따라갈 수 없습니다. 임베디드 접근 방식이 없으면 금융 소프트웨어는 안전하게 확장하는 데 어려움을 겪습니다.

기회도 똑같이 분명합니다. 임베디드 분석은 2030년까지 555억 4천만 달러에 이를 것으로 예상되며, 승리하는 플랫폼은 기본적으로 규정을 준수하는 실시간 통찰력을 제공하는 플랫폼이 될 것입니다. 이는 첫날부터 확장성을 위해 브랜드화, 관리 및 설계된 핀테크 분석 대시보드를 제공한다는 것을 의미합니다.

우리는 이미 규제 산업에서 이를 보고 있습니다. 사이버 보안 제공업체인 Sensato는 민감한 데이터를 노출하지 않고 고객에게 규정을 준수하는 실시간 가시성을 제공해야 했습니다. 그들은 안전한 화이트 라벨 분석을 위해 구축된 솔루션을 선택했으며, 이는 고위험 환경에서 운영되는 팀이 엄격한 거버넌스를 유지하면서 대시보드를 원활하게 내장할 수 있음을 입증했습니다. 핀테크 SaaS 회사와 ISV의 경우에도 동일한 원칙이 적용됩니다: 신뢰 구축은 혁신을 늦추지 않고 확장되는 분석에 달려 있습니다.

즉, 핀테크에 내장된 분석을 통해 금융 소프트웨어 리더는 안전한 통찰력을 제공하고 UX 일관성을 유지하며 빠르게 성장하는 시장에서 경쟁사를 앞설 수 있습니다.

기존 BI가 핀테크 애플리케이션에 실패하는 이유

기존의 BI 도구는 고객 대면 소프트웨어용으로 설계되지 않았습니다. 이를 위해서는 사용자가 애플리케이션을 종료하고, 별도의 포털에 로그인하고, 제품과 단절된 느낌이 드는 인터페이스에 적응해야 합니다. 즉각적인 상황에 맞는 가시성을 기대하는 핀테크 고객의 경우 이러한 단절은 신뢰를 감소시키고 의사 결정을 늦춥니다.

이러한 도구에는 금융 플랫폼에 필요한 거버넌스와 유연성도 부족합니다. 그들은 다중 테넌트 환경에서 엄격한 데이터 보안 및 거버넌스, 행 수준 권한 및 규정 준수 대시보드를 제공하는 데 어려움을 겪고 있습니다. SaaS 팀의 경우 이는 해결 방법, 수동 보고 및 높은 유지 관리 비용을 의미합니다.

이러한 도구를 포함하려는 시도는 종종 iFrame 또는 얕은 통합에 의존합니다. 그 결과 외부적으로 보이고 채택을 약화시키는 솔루션이 탄생했습니다. 엔터프라이즈 BI가 계속해서 내부 분석을 지배함에 따라 원활하고 안전한 브랜드 경험을 요구하는 핀테크 제품에 적용할 때 부족합니다.

핀테크에서 임베디드 분석으로의 전환이 분명해지는 곳입니다. 재무 소프트웨어에는 고객에게 제품을 강제로 사용하지 않는 도구가 아니라 제품에 따라 확장되는 분석이 필요합니다.

솔루션으로서의 핀테크 임베디드 분석

기존 BI는 격차를 남기지만 CTO는 더 많은 문제가 아닌 미래 지향적인 답변이 필요합니다. 핀테크에 내장된 분석이 더 스마트한 길이 되는 곳입니다. 안전하고 확장 가능하며 브랜드화된 대시보드를 제품 자체에 구축함으로써 팀은 규정을 준수하면서 더 빠르게 움직일 수 있습니다.

보안, 거버넌스 및 규정 준수 설계

금융 플랫폼은 거버넌스에 대해 타협할 수 없습니다. 임베디드 분석은 액세스 모델과 직접 통합되므로 역할 기반 액세스, 인증 및 권한을 제어할 수 있습니다. 민감한 데이터는 승인된 파이프라인을 떠나지 않습니다. 규정 준수를 희생하지 않고 셀프 서비스 분석을 사용자에게 확장하여 완전한 감사 가시성을 통해 더 빠른 답변을 제공할 수 있습니다.

테넌트 및 다양한 데이터 원본에서 확장

핀테크 플랫폼은 분산 아키텍처에 의존합니다. 최신 SDK는 엄격한 데이터 격리를 통해 다중 테넌트 아키텍처를 지원합니다. 고객을 추가해도 성능은 안정적으로 유지됩니다. 신뢰할 수 있는 데이터 소스를 연결하고 워크로드가 많은 경우에도 짧은 지연 시간으로 핀테크 분석 대시보드를 배포할 수 있습니다. 이것이 실제로 제공되는 SaaS의 확장성입니다.

완전히 브랜드화된 네이티브 경험 제공

분석은 핵심 제품의 확장인 보이지 않는 것처럼 느껴져야 합니다. 화이트 라벨 분석 소프트웨어를 사용하면 전체 브랜딩, UX 및 레이아웃 제어를 적용할 수 있습니다. 글꼴과 색상부터 로직과 권한에 이르기까지 대시보드는 제품의 정체성을 반영합니다. 팀은 고정되지 않고 소유된 느낌을 주는 재무 대시보드 소프트웨어를 제공하여 채택률과 고객 신뢰를 높입니다.

더 빠른 배송, 백로그 감소, 팀 역량 강화

SDK를 통해 분석을 내장하면 긴 BI 주기에 대한 의존도가 줄어듭니다. 개발자는 한 번 구성하면 여러 기능을 재사용할 수 있습니다. 분석가는 개발 병목 현상 없이 제공되는 관리된 콘텐츠를 만듭니다. 이 모델을 사용하면 엔지니어가 핵심 로드맵 우선 순위에 집중할 수 있습니다.

• 권한 및 공유 중앙 집중화
• 테넌트 간에 대시보드 재사용
• 구성을 사용하여 통화 및 언어 현지화
• 로드맵을 알리기 위해 사용량 추적

AI로 인사이트 확장

사기 탐지, 위험 점수 매기기 및 이상 징후 추적에는 정적 대시보드 이상의 것이 필요합니다. 내장된 AI 기반 분석은 안내 분석 및 예측 모델을 제공합니다. 팀은 제품을 떠나지 않고 이상 징후를 더 일찍 발견하고 추세를 설명합니다. 사용자는 도구가 무분별하게 확장되지 않고도 더 스마트한 통찰력을 얻어 수동 분류를 줄일 수 있습니다.

사이버 보안 제공업체인 Sensato도 비슷한 문제에 직면했습니다. 그들은 네이티브처럼 보이고 느껴지는 안전하고 규정을 준수하는 대시보드가 필요했습니다. 화이트 라벨 분석 소프트웨어 모델을 채택함으로써 로드맵 속도를 늦추지 않고 실시간 통찰력을 제공했습니다. 고객의 신뢰가 규정 준수와 속도에 달려 있는 핀테크에도 동일한 접근 방식이 적용됩니다.

핀테크 임베디드 분석 모범 사례

​핀테크에 임베디드 분석을 구현하는 것은 단순히 대시보드를 추가하는 것이 아닙니다. 이는 제품의 가치를 강화하고 규제 요구 사항을 충족하는 안전하고 확장 가능한 브랜드 분석 계층을 구축하는 것입니다. 모범 사례를 따르는 CTO와 제품 리더는 비용이 많이 드는 재구축을 피하고 채택을 가속화합니다.

1. 안전한 데이터 임베딩 전략으로 시작

재무 데이터는 모든 계층에서 제어가 필요합니다. 강력한 데이터 임베딩 전략은 위험을 노출하지 않고 인사이트의 흐름을 보장합니다.

• 분석을 기존 인증 시스템에 맞춥니다.
• ​역할 기반 액세스를 적용하여 데이터 가시성을 제한합니다.
• 행 수준 및 테넌트 수준 보안 정책을 적용합니다.
• 중복된 BI 사일로가 아닌 관리된 파이프라인에 중요한 데이터를 보관합니다.

이 접근 방식은 규정 준수 위험을 줄이고 재무에 대한 안전한 분석을 가능하게 합니다.

2. iFrame 해결 방법이 아닌 SDK 우선 선택

iFrame은 빠르게 보일 수 있지만 브랜딩, 보안 및 확장성을 손상시킵니다. 진정한 SDK 기반 플랫폼은 다음을 제공합니다.

• 애플리케이션 코드베이스에 직접 통합됩니다.
• ​브랜드 대시보드 배포를 위한 UI/UX에 대한 제어.
• 논리, 필터 및 드릴다운을 사용자 지정하는 API.
• 제품 요구 사항에 따라 진화할 수 있는 장기적인 유연성.

​SaaS 기업을 위한 임베디드 분석을 위해 특별히 구축된 플랫폼은 시장 출시 시간을 단축하고 성장을 위한 기반을 제공합니다.

3. 첫날부터 멀티 테넌트 아키텍처의 우선 순위 지정

핀테크 SaaS 플랫폼은 데이터를 격리하면서 다양한 고객에게 서비스를 제공해야 합니다. 최신 SDK는 다중 테넌트 아키텍처를 지원하여 다음을 보장합니다.

• 각 클라이언트의 데이터는 격리되고 안전합니다.
• 성과는 계정 간에 일관되게 유지됩니다.
• 대시보드는 고객 수가 증가함에 따라 확장됩니다.
• 규정 준수 보고는 각 고객의 상황에 맞게 조정됩니다.

이것이 없으면 성장은 자원에 부담을 주는 병목 현상을 야기합니다. 이를 통해 비용이 많이 드는 리엔지니어링 없이 SaaS의 확장성을 달성할 수 있습니다.

4. 화이트 라벨 경험 제공

사용자가 분석이 제품의 일부라고 느낄 때 신뢰가 커집니다. 화이트 라벨 분석 플랫폼은 완전한 브랜딩 제어를 제공하여 다음을 수행할 수 있습니다.

• 대시보드를 제품 테마, 색상 및 레이아웃에 맞춥니다.
• 통화, 언어 및 날짜 형식을 현지화합니다.
• 업계 및 고객 기반에 맞게 용어를 조정하세요.
• 완전히 네이티브한 느낌의 핀테크 분석 대시보드를 제공합니다.

Sensato가 사이버 보안 부문에서 입증했듯이 규제 대상 산업은 대시보드가 애플리케이션 내부에 속하는 것처럼 보이고 느껴질 때 더 빨리 채택합니다.

5. 셀프 서비스 분석을 통해 최종 사용자 강화

백로그 기반 보고에 의존하면 사용자가 좌절감을 느끼고 엔지니어링 리소스가 고갈됩니다. 셀프 서비스 분석을 포함하면 이러한 역학이 변경됩니다.

• 사용자는 개발자 지원 없이 직접 데이터를 탐색합니다.
• 분석가는 확립된 지침 내에서 콘텐츠를 작성하고 게시합니다.
• 제품 리더는 수동 보고에 대한 의존도를 줄입니다.
• 엔지니어링은 로드맵 우선 순위에 중점을 둡니다.

이 모델은 특히 고객이 지표에 대한 즉각적인 액세스를 기대하는 금융 플랫폼에서 비용을 절감하면서 채택을 늘립니다.

6. AI 기반 통찰력으로 가치 확장

사기 탐지, 예측 및 규정 준수 모니터링에는 정적 대시보드 이상의 것이 필요한 경우가 많습니다. AI 기반 분석을 내장하면 다음이 도입됩니다.

• 이상 징후가 확대되기 전에 이를 발견하는 예측 통찰력.
• 기술적인 지식이 없는 사용자가 답을 찾는 데 도움이 되는 안내 분석입니다.
• 교육 및 지원 비용을 줄이는 대화형 분석.

CTO는 AI를 상황에 맞는 대시보드에 연결함으로써 도구의 무분별한 확산 없이 고객에게 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.

7. 조기 거버넌스 및 채택 계획

아무리 좋은 기술 기반이라도 채택이 지연되면 실패합니다. 강력한 거버넌스는 규정 준수와 유용성을 모두 보장합니다.

• 대시보드를 확장하기 전에 거버넌스 정책을 정의합니다.
• 클라이언트 및 기능별로 채택 메트릭을 추적합니다.
• 참여 데이터를 사용하여 개선을 안내합니다.
• 피드백 루프를 적용하여 변화하는 고객 요구에 따라 발전합니다.

채택 장벽은 일반적이며(사용자의 42%가기술 리소스 어려움을 언급함) 미리 계획하면 마찰이 줄어듭니다.

8. 임베디드 분석 제품 현대화로 취급

애널리틱스는 부가기능이 아닙니다. 이는 제품 현대화의 핵심입니다. 분석을 기능이 아닌 인프라로 취급하는 팀은 차별화를 얻습니다.

• 처음부터 분석을 로드맵에 통합합니다.
• 인사이트를 유지 및 수익 창출 동인으로 활용하세요.
• 규정과 고객 요구 사항이 변화함에 따라 유연성을 확보할 수 있도록 구축합니다.

이는 앱 현대화에 포함된 분석이 SaaS 플랫폼의 경쟁력을 유지하는 데 도움이 되는 광범위한 제품 전략과 일치합니다.

엔터프라이즈 BI 도구에서 제품 통합 분석으로

기존 BI 도구는 금융 소프트웨어에서 항상 어려움을 겪을 것입니다. 신뢰, 규정 준수 및 속도를 요구하는 고객 대면 제품이 아닌 내부 보고를 위해 구축되었습니다. 핀테크 SaaS 플랫폼에는 제품 수준에서 통합되고, 테넌트 전반에 걸쳐 확장되고, 민감한 데이터를 보호하는 분석이 필요합니다. 이것이 핀테크에 임베디드 분석이 더 이상 선택 사항이 아닌 이유입니다. 성장의 기준입니다.

최신 화이트 라벨 분석 플랫폼은 대시보드를 제공하는 것 이상의 역할을 합니다. 더 강력한 규정 준수, 브랜드 경험 및 새로운 수익원을 통해 제품 가치를 구축합니다. 애플리케이션에 분석을 내장하는 팀은 지속적인 제품 차별화를 얻고 데이터 수익화의 길을 열 수 있습니다. 분석은 별도의 서비스가 아니라 제품의 일부라는 변화는 분명합니다.

기회는 엄청납니다. McKinsey는 데이터와 분석이 대규모로 통합될 경우 연간 9.5달러에서 15조 4천억 달러 사이의 가치를 창출할 수 있다고 추정합니다. 핀테크 리더에게 이는 분석을 올바르게 수행하는 기업이 향후 몇 년 동안 고객 기대치, 수익 모델 및 규정 준수 벤치마크를 정의할 것임을 의미합니다.

Reveal 오늘날 핀테크 CTO가 직면한 핵심 과제를 해결하여 이러한 약속을 이행하는 데 도움이 됩니다.

• 보안 및 규정 준수: 기본 제공 거버넌스, 역할 기반 액세스 및 감사 준비 대시보드.

• 확장성: 신뢰할 수 있는 다중 테넌트 아키텍처를 통해 테넌트 전반의 성능.

• 브랜딩 및 채택: 제품 UX와 일치하는 완전히 화이트 라벨이 붙은 대시보드 입니다.

• 시장 출시 속도: 개발자 오버헤드를 줄이는 SDK 우선 설계입니다.

• 매출 성장: 상향 판매 기회를 창출하고 데이터 수익화를 지원하는 내장된 통찰력.

Reveal를 사용하면 로드맵 속도를 늦추지 않고 플랫폼에 따라 확장되고, 규제 기관을 만족시키고, 고객 참여를 유지하는 안전한 브랜드 분석을 제공할 수 있습니다.