Datenanalyseplattform für Unternehmen auf dem nigerianischen Finanzmarkt

Datenanalyseplattform für Unternehmen auf dem nigerianischen Finanzmarkt

Information
Standort:
Afrika
Branche:
Finanzsektor
Plattform:
Web
Arbeitsmodell:
Engagiertes Entwicklungsteam
Projektdauer:
18 Monate
Team-Mitglieder:
6-8 Personen (2 Front-End-Entwickler, 3 Back-End-Entwickler, 1 BA, 1 Projektmanager, 2 QS-Ingenieure)
ID:
511
Verwendete Technologien
Python
Angular

Kunde

Unser Kunde ist ein afrikanisches Unternehmen, das im Bereich Fintech tätig ist. Es agiert auf dem Finanzmarkt von Nigeria und entwickelt Lösungen für lokale Investmentmanager und Unternehmen.

Projektbeschreibung

Unsere Kunden waren auf der Suche nach einem Softwareentwicklungspartner, um ein maßgeschneidertes Kollaborationstool zu erhalten, das den Entscheidungsprozess für Manager minimiert. Die Webanwendung musste von Grund auf entwickelt werden. Die Software sollte sich auf die Werkzeuge und Anlageklassen konzentrieren, die für lokale Vermögensverwalter von vorrangiger Bedeutung sind.

Die Hauptfunktionalität der Plattform sollte das Asset Management verbessern, indem sie Erkenntnisse über die Kosten einer bestimmten Aktion oder das Fehlen dieser Aktion liefert.

Herausforderungen

Dies war ein anspruchsvolles Projekt für unseren weniger bekannten Markt, da die meisten unserer Kunden aus dem amerikanischen Markt und Westeuropa stammen. Außerdem musste die Plattform von Grund auf neu entwickelt werden, es gab keine vorherige Version, von der ausgegangen werden konnte. Wenn wir die Herausforderungen auflisten müssten, sähe es folgendermaßen aus:

  • Aufbau einer KI-basierten Fintech-Lösung von Grund auf, ohne vorhandene Vorlage
  • Die Software musste in den nigerianischen Finanzmarkt integriert werden.
  • Alle Preise mussten standardmäßig in der Landeswährung angezeigt werden, um Wechselkursprobleme und Beschränkungen zu eliminieren.
  • Es mussten viele externe Daten integriert werden, und wir erhielten ständig falsche Eingaben von Drittanbietern.
  • Die Benutzeroberfläche musste benutzerfreundlich sein und es Endbenutzern ermöglichen, die auf dem Dashboard angezeigten Erkenntnisse klar zu sehen.
  • Enger Zeitplan von 18 Monaten, der neben Anpassungen und Änderungen des Kunden eingehalten werden musste.

Prozess

Die Lösung umfasst sechs Module: Authentifizierung, Profil-Einstellungen, Support-Chat, Analyse-Dashboards, Marktmodul und Wirtschaftsindikatoren-Module.

Das Authentifizierungsmodul ermöglicht es Benutzern, sich mit ihrer E-Mail und ihrem Passwort anzumelden, bietet eine Option zum Zurücksetzen des Passworts und erlaubt es, den Benutzer eingeloggt zu lassen.

Die Profil-Einstellungen ermöglichen das Verwalten von persönlichen Daten, die Integration von LinkedIn-Daten und das Verwalten von E-Mail-Benachrichtigungen und Abonnements, unter anderem.

Mit Hilfe des Support-Chat-Moduls können Anfragen an die Support-Spezialisten gesendet und Dateien angehängt werden. Die Chat-Historie kann gespeichert werden.

Mit Hilfe des Dashboard-Moduls können Benutzer ihre Portfolios verwalten und Vorhersagen von ML-Modellen auf den Dashboards sehen.

Das Marktmodul hilft dabei, die aktuelle Marktsituation zu sehen, einschließlich Währungen, Aktien, Wechselkurse, Rohstoffe, Anleihen und andere in die Software integrierte Informationen.

Mit Hilfe des Wirtschaftsindikatoren-Moduls kann man die Liste dieser Indikatoren sehen, Details dazu im Korb anzeigen und sie filtern, z.B. nach interessierendem Land.

Es gab sechs Entwicklungsstufen.

Stufe 1: Analytik-Motor

Elinext musste einen KI-basierten Analytik-Motor entwickeln, um den Kern der Software zu erstellen, damit das Endziel des Projekts erreicht werden konnte.

Stufe 2: Admin-Panel

Es unterscheidet sich vom Benutzerpanel und ermöglicht das Hinzufügen, Entfernen und Verschieben verschiedener Arten von Benutzern im System, unter anderem.

Stufe 3: Integration mit Drittanbieter-Diensten

Das Elinext-Team benötigte externe Daten von Drittanbietern, die rechtzeitig und präzise für das Testen und Integrieren unserer KI-Algorithmen eintreffen mussten, was nicht immer der Fall war. Am Ende beeinflusste dies jedoch nicht den Lieferzeitplan. Die Daten sind jetzt nahtlos in die Lösung integriert.

Stufe 4: SMS-Benachrichtigungen

Diese Stufe erklärt sich von selbst. Benutzer haben nun die Möglichkeit, eine Benachrichtigung zu erhalten, während sie die Plattform nutzen und sich von der Webplattform entfernen.

Stufe 5: Analyse-Dashboard

Die Dashboards mussten benutzerfreundlich aussehen und es den Anlageverwaltern ermöglichen, auf die darin präsentierte Information zu reagieren.

Stufe 6: Wirtschaftsindikatoren

Hier kann man wirtschaftliche Indikatoren sehen, Details dazu im Warenkorb anzeigen und sie filtern. Es war das letzte Modul unserer Umsetzung.

Lösung

Elinext hat dem Kunden geholfen, eine Datenanalyseplattform zu entwickeln und umzusetzen, die Endbenutzern (Unternehmen und Einzelpersonen) die Möglichkeit bietet, Datensätze aus dem nigerianischen Finanzsystem in nützliche Informationen umzuwandeln, die in ansprechenden Dashboards übersichtlich präsentiert werden. Diese Lösung unterstützt Teilnehmer am Finanzmarkt in Nigeria dabei, Risiken im Finanzmarkt zu identifizieren und zu verwalten.

Das Hauptziel des Systems besteht darin, in der Lage zu sein, Geldflüsse über verschiedene Sektoren (Realwirtschaft, extern, fiskalisch und monetär) zu verfolgen und deren Auswirkungen auf die Märkte (Aktien, festverzinsliche Wertpapiere, Rohstoffe, Währungen) zu beurteilen.

Die Lösung unterstützt Analysten, Investoren und Marktanalysten dabei, ihre Arbeitsabläufe zu verbessern. Sie hilft dabei, die Datensammlung und -analyse in einem ansprechenden handlungsfähigen Format zu automatisieren und ist im Vergleich zu den Angeboten der Mitbewerber kosteneffizient.

Es gibt drei Arten von Benutzern, für die die Plattform jeweils etwas anders aussieht:

  • Geschäftsbenutzer
  • Privatnutzer
  • Softwarebesitzer-Administratoren

Jede Art von Benutzer hat ihre eigene Benutzeroberfläche.

Die Entwicklung der Lösung auf unserer Seite wurde pünktlich abgeschlossen. Die Plattform entspricht den Datenschutzbestimmungen der DSGVO.

Ergebnisse

Das engagierte Team, das an dem Projekt gearbeitet hat, lieferte ein vollständig aktualisiertes System, das viele analytische Faktoren berücksichtigt und maschinelles Lernen verwendet, um wertvolle Erkenntnisse auf attraktiv gestalteten Dashboards zu liefern.

Die gesamte Arbeit wurde gemäß den Anforderungen des Kunden durchgeführt. Das Projekt hat sich von der ursprünglichen MVP-Version erweitert, da Änderungen spontan vorgenommen wurden, was unseren Arbeitsumfang während der Entwicklung erweiterte.

Derzeit zieht der Kunde neue Investitionen in sein Projekt an, registriert neue Benutzer (sowohl Unternehmen als auch Einzelpersonen), die ihr Tool verwenden, und zahlen für das Abonnement. Dies wäre ohne die MVP-Version der Lösung nicht möglich gewesen.

Derzeit ist unsere Arbeit an dem Projekt abgeschlossen, aber es besteht die Möglichkeit, dass unser Kunde zu uns zurückkehrt, um erweiterte Funktionen und möglicherweise mobile Anwendungen für die Plattform zu erstellen.

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