वित्तीय डेटा एकत्रीकरण के साथ शीर्ष समस्याएं

Mint.com ने 2007 के अंत में पहला ऑनलाइन उपभोक्ता प्लेटफ़ॉर्म लॉन्च किया, जिसने कई अलग-अलग सेवाओं से वित्तीय डेटा एकत्र किया। केवल दो वर्षों में, सेवा ने 1.5 मिलियन उपयोगकर्ताओं को आकर्षित किया और $ 170 मिलियन के लिए क्विकबुक लेखा सॉफ्टवेयर के लोकप्रिय निर्माता Intuit को बेच दिया गया। तब से, व्यक्तिगत पूंजी और सिगफिग जैसी सेवाओं की पेशकश करने वाले मुट्ठी भर लोगों ने उद्यम पूंजी में करोड़ों जुटाए हैं, जो डेटा एकत्रीकरण स्पेक्ट्रम के निवेश अंत को लक्षित करते हैं और मानव वित्तीय सलाहकारों को स्वस्थ प्रतिस्पर्धा प्रदान करते हैं।

इसी समय, बैंक, दलाल और अन्य वित्तीय संस्थान इन अनुप्रयोगों तक पहुँच प्रदान करने में संकोच करते हैं। डर यह है कि ग्राहकों और प्रतियोगियों को आसानी से ब्याज शुल्क और अन्य संवेदनशील विवरण देखने में सक्षम होंगे जो उनके प्रतिस्पर्धी किनारे को मिटा सकते हैं। इसके अलावा, उनका तर्क है कि डेटा प्रदान करने के लिए वैकल्पिक समाधान के निर्माण के लिए बढ़ी हुई ट्रैफ़िक को संभालने के लिए सर्वरों के भुगतान के साथ उच्च लागत और जटिलताएं जुड़ी हुई हैं।

आइए इन कुछ संघर्षों पर एक नज़र डालते हैं और जहां उद्योग के आने वाले वर्षों में डेटा एकत्रीकरण की बात आती है। (संबंधित पढ़ने के लिए, देखें: 6 सर्वश्रेष्ठ व्यक्तिगत वित्त ऐप। )

यांत्रिक कठिनाइयाँ

कई वित्तीय संस्थान डेटा एकत्रीकरण के लिए एक सीधा लिंक प्रदान नहीं करते हैं, जो आश्चर्यजनक रूप से उनकी प्राचीन तकनीक को देखते हुए नहीं है। डेटा एग्रीगेटर अपस्टार्ट्स के लिए, इसका मतलब है कि वे रोबोट को क्लाइंट के खाते में लॉग इन करने और सूचना को "स्क्रैप" करने के लिए मजबूर हैं। इस प्रक्रिया में आम तौर पर एक बैंक की वेबसाइट पर जाकर एक कंप्यूटर प्रोग्राम शामिल होता है, जो क्लाइंट की साख का उपयोग करते हुए लॉग इन करता है और फिर कोड बैलेंस जैसी जानकारी को अपने आप निकालने के लिए कोड के माध्यम से पढ़ता है।

अकेले मिंट के साथ लाखों सक्रिय उपयोगकर्ता प्रति दिन कई बार अपने खाते को रीफ्रेश करते हैं, स्क्रैपिंग प्रक्रिया तेजी से लोकप्रिय बैंकों के सर्वर को भारी कर रही है। पीक अवधि के दौरान मांग इतनी खराब है कि कुछ बैंक अपने नियमित ग्राहकों के लिए मंदी से जूझ रहे हैं जो सामान्य व्यवसाय में प्रवेश और संचालन करने की कोशिश कर रहे हैं। संक्षेप में, यह एक तरह के सर्विस अटैक का नकार है, जो कि पर्याप्त ट्रैफ़िक वाली वेबसाइटों को बाढ़ कर उन्हें धीमा करने या उन्हें नीचे लाने के लिए है।

मंदी के अलावा, बैंकों ने कई बार डाटा एग्रीगेटर्स के अकाउंट में लॉग इन करने और हैकर्स द्वारा एक ही काम करने की कोशिश करने के बीच अंतर की पहचान करने के लिए संघर्ष किया है। अगर इन मामलों में ग्राहक रिश्तों को नुकसान पहुंचाता है, तो कई असफल प्रयासों के कारण उपभोक्ताओं को इन मामलों में खाता लॉकआउट का सामना करना पड़ सकता है। (संबंधित तकनीकी पढ़ने के लिए, देखें: 2016 के लिए 5 सर्वश्रेष्ठ iPhone वित्त ऐप्स। )

उपभोक्ताओं को मध्य में पकड़ा गया

कुछ बड़े बैंकों ने अपनी वेबसाइट पर डेटा एग्रीगेटर्स को प्रतिबंधित करने पर प्रतिक्रिया दी है। व्यवहार में, यह एक सर्वर को डेटा एग्रीगेटर के कंप्यूटर प्रोग्राम के आईपी पते को अवरुद्ध करने के लिए कहकर किया जाता है, जिससे उन्हें लॉग इन करने और जानकारी प्राप्त करने से अक्षम किया जाता है। मिंट जैसे डेटा एग्रीगेटर का उपयोग करने वाले उपभोक्ता या तो त्रुटि संदेश देखते हैं - यदि निर्णय अचानक किया गया था - या बैंक को पूरी तरह से संगत संस्थानों की सूची से हटा दिया गया है।

घुटने की इस प्रतिक्रिया के साथ कई समस्याएं हैं। सबसे पहले, डेटा एग्रीगेटर्स का उपयोग करने वाले ग्राहक अपने बैंक के साथ इंटरफेस करने में असमर्थता से नाराज हो सकते हैं, जिससे उन्हें बैंकिंग प्रदाताओं को बदलना पड़ सकता है। बैंकों को प्रौद्योगिकी का उपयोग करने की इच्छा और स्विच करने की इच्छा को कम नहीं करना चाहिए, खासकर युवा पीढ़ी के बीच। दूसरा, कई बैंक अपने मोबाइल प्लेटफॉर्म को पावर देने के लिए डेटा एग्रीगेटर्स का उपयोग कर रहे हैं, जिससे तनाव हो सकता है।

उपभोक्ता इस संघर्ष के बीच में फंस जाते हैं। बैंकों के सहयोग के बिना, वे अपनी पसंद के डेटा एग्रीगेटर पर रिपोर्ट किए गए गलत डेटा को देख सकते हैं या अपने वित्तीय डेटा तक पहुंचने में सक्षम नहीं हो सकते हैं। डेटा एग्रीगेटर स्वयं भी अपने ऑनलाइन बैंकिंग अनुभव को धीमा कर सकते हैं या खातों के लॉकआउट का कारण बन सकते हैं। (संबंधित तकनीकी पढ़ने के लिए, देखें: शीर्ष धन प्रबंधन ऐप्स। )

एपीआई आधारित समाधान

बैंकों के लिए सबसे अच्छा समाधान डेटा अनुरोधों को संभालने के लिए डिज़ाइन किए गए एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस (एपीआई) को लागू करना होगा। एक वेबसाइट के बजाय एक एपीआई के लिए डेटा एकत्रीकरण अनुरोधों को रूट करके, पारंपरिक ग्राहक डेटा एग्रीगेटर की मांग के कारण मंदी का अनुभव नहीं करेंगे और उन्हें अपने लॉगिन क्रेडेंशियल्स को उजागर करने की आवश्यकता भी नहीं हो सकती है। डेटा भी अधिक विश्वसनीय होगा, क्योंकि यह एक पुरातन फैशन में स्क्रैप नहीं होना चाहिए।

अच्छी खबर यह है कि यह समाधान भाप प्राप्त कर रहा है। 2014 में, एफएस-आईएसएसी के रूप में जाना जाने वाला एक उद्योग संघ ने बैंक खातों से जानकारी साझा करने के लिए एक मानक एपीआई बनाने का प्रस्ताव दिया। मॉडल अनगिनत अन्य कंपनियों का अनुसरण करेगा, जिन्होंने इन तकनीकों को सुरक्षित रूप से लागू किया है, जिनमें फेसबुक, ट्विटर, गूगल और ऐप्पल शामिल हैं, जो अरबों ग्राहकों की सेवा करते हैं और कुछ मामलों में समान रूप से संवेदनशील डेटा को संभालते हैं।

बुरी खबर यह है कि बैंकिंग उद्योग अभी भी इस प्रकार के समाधानों को लागू करने के लिए समय और धन खर्च करने में अनिच्छुक है। सभी संभावना में, बैंक किसी भी प्रतिस्पर्धी चिंताओं को कम करने और समय और पूंजी निवेश को बनाए रखने के लिए बाध्य करने के लिए उद्योग भर में इन सेवाओं के लिए एक बड़ा आंदोलन होने तक किनारे पर इंतजार कर रहे हैं।

तल - रेखा

मिंट और पर्सनल कैपिटल जैसी सेवाओं के उदय के साथ, पिछले कई वर्षों में डेटा एग्रीगेटर बेहद लोकप्रिय हो गए हैं। जबकि इन सेवाओं के लिए उपभोक्ता मांग स्पष्ट है, बैंकों और अन्य वित्तीय संस्थानों ने प्रतिस्पर्धी और लागत कारणों से डेटा तक आसान पहुंच की पेशकश करने में संकोच किया है। उपभोक्ताओं को प्रौद्योगिकियों के साथ लड़ाई के बीच में पकड़ा गया है जो दोनों सिरों पर सबपर हैं। जब तक कोई समझौता नहीं हो जाता, तब तक इस तरह से बने रहने की संभावना है। (संबंधित पढ़ने के लिए, देखें: मनुष्य और रोबोट वित्तीय सलाह कैसे सुधारेंगे। )