Smarte Finanzen - Indien

Die Finanzbranche nutzt schon seit Jahrzehnten eine frühe Version des Internets der Dinge in Form von Geldautomaten, aber die Anwendungen haben seitdem zugenommen. Verkaufsstellen (POS) sind schon seit einiger Zeit mit dem Internetprotokoll (IP) verbunden, und mobile POS-Geräte sind weit verbreitet und praktisch überall verfügbar.

Die Nutzung von IoT-Technologien für das Risikomanagement ist auf dem Vormarsch, da Finanzinstitute und Versicherungsunternehmen auf der Grundlage der über IoT-Geräte erfassten Daten fundiertere Entscheidungen treffen können. Mit der Zunahme von Transaktionen, die über vernetzte Geräte abgewickelt werden, geben die bereitgestellten Daten einen besseren Einblick in das Kauf- und Ausgabeverhalten der Kunden. Die Nachfrage wird durch den Bedarf an schnelleren und Echtzeitdaten angeheizt, die die Geräte ständig sammeln, was zu einer stärker personalisierten Kundenerfahrung führt.

Mit der Entwicklung des Edge Computing werden durch die Analyse und Überwachung großer Mengen von Geschäftsbetriebsdaten Kosten- und Leistungsentscheidungen schneller getroffen. Unternehmen können sich dies zunutze machen, indem sie prädiktive und präskriptive Analysen einrichten, die zu Zeit- und Kosteneinsparungen führen können.

Datenabdeckung:

Die Daten umfassen die Umsätze von B2B, B2C und B2G. Der Umsatz bezieht sich nur auf den Anteil der Ausgaben für Komponenten des Internets der Dinge.

Modellierungsansatz/ Marktgröße:

Die Marktgröße wird durch eine Kombination von Top-down- und Bottom-up-Ansätzen bestimmt. Wir verwenden die Jahresberichte der marktführenden Unternehmen und Branchenverbände sowie Studien und Berichte Dritter zur Analyse der Märkte. Um die Größe des Segments für jedes einzelne Land zu schätzen, verwenden wir relevante wichtige Marktindikatoren und Daten von länderspezifischen Branchenverbänden, z. B. Verbraucherausgaben, Internetdurchdringung, 4G-Abdeckung und historische Entwicklungen. Diese Daten helfen uns, die Marktgröße für jedes einzelne Land zu schätzen.

Prognosen:

Für unsere Prognosen verwenden wir verschiedene Prognosetechniken, in erster Linie jedoch die exponentielle Glättung. Die Auswahl der Prognosetechniken richtet sich nach dem Verhalten des jeweiligen Marktes. Die wichtigsten Treiber sind das BIP und der Grad der Digitalisierung.

Zusätzliche Hinweise:

Die Daten werden mit aktuellen Kursen modelliert. Der Markt wird zweimal jährlich aktualisiert, falls sich die Marktdynamik ändert.