Πώς η ανάλυση δεδομένων οδηγεί στη χρηματοδότηση επιχειρήσεων επόμενης γενιάς

Πώς η ανάλυση δεδομένων οδηγεί στη χρηματοδότηση επιχειρήσεων επόμενης γενιάς

Χρονική σήμανση: 21 Απριλίου 2024 6:00 μ.μ.
Πώς το Data Analytics οδηγεί στη χρηματοδότηση επιχειρήσεων επόμενης γενιάς την ευφυΐα δεδομένων PlatoBlockchain. Κάθετη αναζήτηση. Ολα συμπεριλαμβάνονται.

Είμαι στο fintech για αρκετά χρόνια, και ένα πράγμα
έχει γίνει όλο και πιο σαφές: ο ρόλος της ανάλυσης δεδομένων στα χρηματοοικονομικά δεν είναι
μόλις αυξάνεται, αλλάζει εντελώς τον τρόπο με τον οποίο παίρνουμε τις αποφάσεις δανεισμού.
Τα παραδοσιακά μοντέλα δανεισμού βασίζονται σε στατικά δεδομένα που είναι συχνά ξεπερασμένα και
γενικό, αλλά τώρα μας παρέχεται η δυνατότητα να είμαστε όλο και πιο κοκκώδεις όταν
λήψη οικονομικών αποφάσεων.

Ωστόσο, ενώ τα πολλά δεδομένα είναι υπέροχα, πρέπει να καταλάβουμε
πώς να μεταφράσετε αποτελεσματικά αυτά τα δεδομένα, να τα ενεργήσετε και να τα ενσωματώσετε καλύτερα
εμπειρία πελάτη. Μας με βάση τα έσοδα
χρηματοδότηση (RBF) Το επιχειρηματικό μοντέλο βασίζεται σε ένα απρόσκοπτο ταξίδι πελατών, έτσι είναι
ιδιαίτερα σημαντικό για μένα να το κάνουμε αυτό σωστά στην επιχείρηση,
ειδικά όταν χειρίζεστε διάφορες χρηματοοικονομικές απαιτήσεις, από μικρότερα δάνεια έως
σημαντικές επενδύσεις.

Τα παραδοσιακά μοντέλα πίστωσης συχνά προβάλλουν επιχειρήσεις μέσω μιας
ασπρόμαυρος φακός, βασιζόμενος κυρίως σε πιστωτικά αποτελέσματα και οικονομικά
λογαριασμούς. Αντίθετα, η ανάλυση δεδομένων προσφέρει μια πιο διαφοροποιημένη και ενημερωτική
πλησιάζω. Τώρα μπορούμε να κοιτάξουμε πέρα ​​από τους απλούς αριθμούς, λαμβάνοντας υπόψη παράγοντες όπως
εποχικότητα και πρόσφατες τάσεις απόδοσης. Πρόκειται για τη δημιουργία μιας πλήρους εικόνας
σχετικά με την υγεία και τις δυνατότητες μιας επιχείρησης, αντί να επιλέγετε απλώς κουτάκια.

Αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό σε τομείς όπως
το ηλεκτρονικό εμπόριο, όπου αρχικά επενδύσαμε κατά κύριο λόγο. Όταν αντιμετωπίζετε α
έννοια όπως εποχικότητα, παραδοσιακή ανάλυση της ισορροπίας
τα φύλλα ή το απόθεμα σε περιόδους εκτός αιχμής μπορεί να είναι παραπλανητικά. Κοιτάζοντας, και
διασταυρούμενη αναφορά, μια σειρά διαφορετικών σημείων δεδομένων μας επιτρέπει
εμβαθύνουν στην κυκλική φύση των πωλήσεων ηλεκτρονικού εμπορίου και συμπεραίνουν συσχετίσεις
με άλλα στοιχεία, όπως δαπάνες μάρκετινγκ ή μια συγκεκριμένη καμπάνια ή εκδήλωση,
τον προσδιορισμό των περιόδων αιχμής και την προσαρμογή των επιδόσεων.

Για παράδειγμα, έχουμε χρηματοδοτήσει πολλούς e-commerce εταιρείες
που συνήθως εμφανίζουν χαμηλά έσοδα σε συγκεκριμένους μήνες. Ωστόσο, μια αναλυτική
Η ανάλυση των ιστορικών αποθεμάτων και των δραστηριοτήτων μάρκετινγκ συχνά αποκαλύπτει
σημαντικές αυξήσεις πωλήσεων κατά τις αναμενόμενες βασικές περιόδους, όπως η Black Friday.

Είναι ενδιαφέρον ότι παρατηρούμε επίσης λιγότερο προβλέψιμες αιχμές. Για
για παράδειγμα, ένας από τους πελάτες μας ευθυγραμμίζει το απόθεμά του και Marketing δαπάνες με
μεγάλα παγκόσμια μουσικά φεστιβάλ. Συνήθως παρουσιάζουν αξιοσημείωτη αύξηση
έσοδα περίπου δύο εβδομάδες πριν από την έναρξη αυτών των φεστιβάλ. Αυτή η ολιστική προσέγγιση
μας επιτρέπει να αναγνωρίζουμε διαφορετικά μοτίβα και να προσαρμόζουμε τη χρηματοδότησή μας στο καθένα
επιχείρηση.

Ταχύτητα, πρόσβαση και ευελιξία ως οι τρεις πυλώνες του
Σύγχρονη Χρηματοδότηση

Δεδομένα χωρίς δράση είναι ακριβώς αυτό: δεδομένα. Η επιτυχία του
Η σύγχρονη χρηματοδότηση, και ειδικότερα η RBF, μπορεί να οριστεί από τρεις βασικούς πυλώνες: ταχύτητα,
πρόσβαση και ευελιξία και ανάλυση δεδομένων
παίζει τεράστιο ρόλο σε αυτό. Τα δεδομένα κινούνται με απίστευτες ταχύτητες, και αυτό είναι το
ικανότητα επεξεργασίας και απάντησης σε αυτά τα δεδομένα σε πραγματικό χρόνο που μπορεί να αυξήσει α
προσφορά προϊόντων του δανειστή.

Η έλευση του cloud computing και της ανοιχτής τραπεζικής έχει
έχει αλλάξει δραστικά την πρόσβαση, επιτρέποντας την επεξεργασία τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων
σχεδόν ακαριαία. Αυτή η πρόσβαση σε πραγματικό χρόνο προσφέρει απαράμιλλη
ευελιξία στην προσαρμογή των προσφορών και στη χρηματοδότηση με βάση τις προσφορές μιας εταιρείας
καθημερινή απόδοση. AI και μηχανική μάθηση
(διαβάστε: Μεγάλα γλωσσικά μοντέλα) θα είναι ένα βασικό μέρος της χρηματοδότησης των επιχειρήσεων
το μέλλον.

Το όραμα θα αναπτύξει εργαλεία που μπορούν να συνθέσουν τεράστια
ποσότητες δεδομένων σε κατανοητές, εφαρμόσιμες ιδέες. Φανταστείτε να μπορέσετε
τροφοδοτήστε οικονομικά δεδομένα σε ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης και λάβετε άμεση ανάλυση σε α
την οικονομική υγεία, τους κινδύνους και τις ευκαιρίες της εταιρείας. Εδώ είμαστε
με επικεφαλής, ένα μέλλον όπου τα δεδομένα analytics όχι μόνο υποστηρίζει αλλά βελτιώνει κάθε
πτυχή της χρηματοδότησης των επιχειρήσεων.

Έχω δει από πρώτο χέρι τη δύναμη της ανάλυσης δεδομένων
λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο. Είχαμε έναν επαναλαμβανόμενο πελάτη που πέτυχε ένα πρόχειρο έμπλαστρο και
τα εργαλεία μας επισήμαναν αυτήν την οικονομική ύφεση, που σημαίνει ότι μπορούσαμε να επικοινωνήσουμε
τους εν κινήσει, προσαρμόζοντας την προσέγγισή μας στον δανεισμό διατηρώντας παράλληλα πλήρη
διαφάνεια. Αυτό είναι το είδος της ευελιξίας που επιτρέπει η ανάλυση δεδομένων, πολύ
κραυγή από παραδοσιακά μοντέλα όπου οι αξιολογήσεις θα μπορούσαν να είναι ξεπερασμένες κατά μήνες εάν
όχι χρόνια.

Το πρόβλημα με τα δεδομένα

Φυσικά, η ανάλυση δεδομένων έρχεται με τις δικές της προκλήσεις.
Ένα σημαντικό εμπόδιο για εμάς είναι η διαχείριση της αντιγραφής δεδομένων και η διασφάλιση της
αξιοπιστία. Στον κόσμο των παγκόσμιων οικονομικών, όπου έχουμε να κάνουμε με πολλαπλά
νομίσματα και γλώσσες, η ερμηνεία δεδομένων γίνεται πολύπλοκη. Παρε για
για παράδειγμα, τις δραστηριότητές μας στο Ηνωμένο Βασίλειο και την Αυστραλία.

Όταν ανανεώνουμε δεδομένα τα μεσάνυχτα στο Ηνωμένο Βασίλειο, είναι ήδη
μεσημέρι μέσα Australia.
Αυτή η διαφορά ώρας μπορεί να χωρίσει τα δεδομένα μιας εργάσιμης ημέρας σε δύο ημέρες,
περιπλέκοντας την ανάλυσή μας και τη διαδικασία λήψης αποφάσεων. Έπειτα, υπάρχει το γεγονός ότι ο τεράστιος όγκος
των δεδομένων που χειριζόμαστε δεν μεταφράζονται αυτόματα σε αποτελεσματική λήψη αποφάσεων.

Χωρίς να θέλω να ακούγομαι σαν κατεστραμμένος δίσκος, δεν είναι απλά
σχετικά με τη συλλογή τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων· πρόκειται για τη μετατροπή αυτών των δεδομένων
σε μια εύκολα ερμηνεύσιμη μορφή που ενημερώνει ορθές οικονομικές αποφάσεις.
Οι πληροφορίες πρέπει να είναι όχι μόνο ακριβείς και ενημερωμένες αλλά και να παρουσιάζονται με τρόπο
αυτό είναι κατανοητό και εφαρμόσιμο. υπάρχει πραγματικό πρόβλημα με το
τυποποίηση δεδομένων εάν συλλέγονται από πολλαπλές πηγές.

Χωρίς να επαναλαμβάνουμε το ίδιο σημείο, η εστίαση δεν είναι μόνο στη συλλογή εκτεταμένων δεδομένων, αλλά μάλλον στη μετατροπή τους σε μια μορφή που διευκολύνει ενημερωμένες οικονομικές επιλογές. Η ακρίβεια των δεδομένων και το νόμισμα είναι απαραίτητα, αλλά εξίσου κρίσιμο είναι το πώς παρουσιάζονται: σαφής και εφαρμόσιμος. Η πρόκληση προκύπτει όταν τα δεδομένα από διάφορες προελεύσεις στερούνται τυποποίησης.

Η ανοιχτή τραπεζική είναι ένα χαρακτηριστικό παράδειγμα αυτού. είναι απίστευτο
ότι οι καταστάσεις και οι λογαριασμοί μπορούν να παρουσιαστούν σε τόσες πολλές διαφορετικές μορφές.
Αυτή η διαδικασία μετάφρασης ακατέργαστων δεδομένων σε ουσιαστική διορατικότητα είναι εξίσου σημαντική
η ίδια η συλλογή δεδομένων και είναι μια πρόκληση για την οποία προσπαθούμε συνεχώς
τέλειος. Το μέλλον της σύγχρονης χρηματοδότησης φαίνεται υγιές.

Καθώς τα σημεία δεδομένων γίνονται όλο και πιο συνδεδεμένα και αυτοματοποιημένα,
Υπάρχει μια τεράστια ευκαιρία για τους δανειστές να ενισχύσουν τη λήψη αποφάσεων
διαδικασίες και προσφέρουν πιο μετρημένο, βιώσιμο και προσαρμοσμένο δανεισμό
οι πελάτες. Η πρόκληση, όπως σκιαγραφήθηκε παραπάνω, θα είναι το πώς θα το κατανοήσουμε
όλα.

Είμαι στο fintech για αρκετά χρόνια, και ένα πράγμα
έχει γίνει όλο και πιο σαφές: ο ρόλος της ανάλυσης δεδομένων στα χρηματοοικονομικά δεν είναι
μόλις αυξάνεται, αλλάζει εντελώς τον τρόπο με τον οποίο παίρνουμε τις αποφάσεις δανεισμού.
Τα παραδοσιακά μοντέλα δανεισμού βασίζονται σε στατικά δεδομένα που είναι συχνά ξεπερασμένα και
γενικό, αλλά τώρα μας παρέχεται η δυνατότητα να είμαστε όλο και πιο κοκκώδεις όταν
λήψη οικονομικών αποφάσεων.

Ωστόσο, ενώ τα πολλά δεδομένα είναι υπέροχα, πρέπει να καταλάβουμε
πώς να μεταφράσετε αποτελεσματικά αυτά τα δεδομένα, να τα ενεργήσετε και να τα ενσωματώσετε καλύτερα
εμπειρία πελάτη. Μας με βάση τα έσοδα
χρηματοδότηση (RBF) Το επιχειρηματικό μοντέλο βασίζεται σε ένα απρόσκοπτο ταξίδι πελατών, έτσι είναι
ιδιαίτερα σημαντικό για μένα να το κάνουμε αυτό σωστά στην επιχείρηση,
ειδικά όταν χειρίζεστε διάφορες χρηματοοικονομικές απαιτήσεις, από μικρότερα δάνεια έως
σημαντικές επενδύσεις.

Τα παραδοσιακά μοντέλα πίστωσης συχνά προβάλλουν επιχειρήσεις μέσω μιας
ασπρόμαυρος φακός, βασιζόμενος κυρίως σε πιστωτικά αποτελέσματα και οικονομικά
λογαριασμούς. Αντίθετα, η ανάλυση δεδομένων προσφέρει μια πιο διαφοροποιημένη και ενημερωτική
πλησιάζω. Τώρα μπορούμε να κοιτάξουμε πέρα ​​από τους απλούς αριθμούς, λαμβάνοντας υπόψη παράγοντες όπως
εποχικότητα και πρόσφατες τάσεις απόδοσης. Πρόκειται για τη δημιουργία μιας πλήρους εικόνας
σχετικά με την υγεία και τις δυνατότητες μιας επιχείρησης, αντί να επιλέγετε απλώς κουτάκια.

Αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό σε τομείς όπως
το ηλεκτρονικό εμπόριο, όπου αρχικά επενδύσαμε κατά κύριο λόγο. Όταν αντιμετωπίζετε α
έννοια όπως εποχικότητα, παραδοσιακή ανάλυση της ισορροπίας
τα φύλλα ή το απόθεμα σε περιόδους εκτός αιχμής μπορεί να είναι παραπλανητικά. Κοιτάζοντας, και
διασταυρούμενη αναφορά, μια σειρά διαφορετικών σημείων δεδομένων μας επιτρέπει
εμβαθύνουν στην κυκλική φύση των πωλήσεων ηλεκτρονικού εμπορίου και συμπεραίνουν συσχετίσεις
με άλλα στοιχεία, όπως δαπάνες μάρκετινγκ ή μια συγκεκριμένη καμπάνια ή εκδήλωση,
τον προσδιορισμό των περιόδων αιχμής και την προσαρμογή των επιδόσεων.

Για παράδειγμα, έχουμε χρηματοδοτήσει πολλούς e-commerce εταιρείες
που συνήθως εμφανίζουν χαμηλά έσοδα σε συγκεκριμένους μήνες. Ωστόσο, μια αναλυτική
Η ανάλυση των ιστορικών αποθεμάτων και των δραστηριοτήτων μάρκετινγκ συχνά αποκαλύπτει
σημαντικές αυξήσεις πωλήσεων κατά τις αναμενόμενες βασικές περιόδους, όπως η Black Friday.

Είναι ενδιαφέρον ότι παρατηρούμε επίσης λιγότερο προβλέψιμες αιχμές. Για
για παράδειγμα, ένας από τους πελάτες μας ευθυγραμμίζει το απόθεμά του και Marketing δαπάνες με
μεγάλα παγκόσμια μουσικά φεστιβάλ. Συνήθως παρουσιάζουν αξιοσημείωτη αύξηση
έσοδα περίπου δύο εβδομάδες πριν από την έναρξη αυτών των φεστιβάλ. Αυτή η ολιστική προσέγγιση
μας επιτρέπει να αναγνωρίζουμε διαφορετικά μοτίβα και να προσαρμόζουμε τη χρηματοδότησή μας στο καθένα
επιχείρηση.

Ταχύτητα, πρόσβαση και ευελιξία ως οι τρεις πυλώνες του
Σύγχρονη Χρηματοδότηση

Δεδομένα χωρίς δράση είναι ακριβώς αυτό: δεδομένα. Η επιτυχία του
Η σύγχρονη χρηματοδότηση, και ειδικότερα η RBF, μπορεί να οριστεί από τρεις βασικούς πυλώνες: ταχύτητα,
πρόσβαση και ευελιξία και ανάλυση δεδομένων
παίζει τεράστιο ρόλο σε αυτό. Τα δεδομένα κινούνται με απίστευτες ταχύτητες, και αυτό είναι το
ικανότητα επεξεργασίας και απάντησης σε αυτά τα δεδομένα σε πραγματικό χρόνο που μπορεί να αυξήσει α
προσφορά προϊόντων του δανειστή.

Η έλευση του cloud computing και της ανοιχτής τραπεζικής έχει
έχει αλλάξει δραστικά την πρόσβαση, επιτρέποντας την επεξεργασία τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων
σχεδόν ακαριαία. Αυτή η πρόσβαση σε πραγματικό χρόνο προσφέρει απαράμιλλη
ευελιξία στην προσαρμογή των προσφορών και στη χρηματοδότηση με βάση τις προσφορές μιας εταιρείας
καθημερινή απόδοση. AI και μηχανική μάθηση
(διαβάστε: Μεγάλα γλωσσικά μοντέλα) θα είναι ένα βασικό μέρος της χρηματοδότησης των επιχειρήσεων
το μέλλον.

Το όραμα θα αναπτύξει εργαλεία που μπορούν να συνθέσουν τεράστια
ποσότητες δεδομένων σε κατανοητές, εφαρμόσιμες ιδέες. Φανταστείτε να μπορέσετε
τροφοδοτήστε οικονομικά δεδομένα σε ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης και λάβετε άμεση ανάλυση σε α
την οικονομική υγεία, τους κινδύνους και τις ευκαιρίες της εταιρείας. Εδώ είμαστε
με επικεφαλής, ένα μέλλον όπου τα δεδομένα analytics όχι μόνο υποστηρίζει αλλά βελτιώνει κάθε
πτυχή της χρηματοδότησης των επιχειρήσεων.

Έχω δει από πρώτο χέρι τη δύναμη της ανάλυσης δεδομένων
λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο. Είχαμε έναν επαναλαμβανόμενο πελάτη που πέτυχε ένα πρόχειρο έμπλαστρο και
τα εργαλεία μας επισήμαναν αυτήν την οικονομική ύφεση, που σημαίνει ότι μπορούσαμε να επικοινωνήσουμε
τους εν κινήσει, προσαρμόζοντας την προσέγγισή μας στον δανεισμό διατηρώντας παράλληλα πλήρη
διαφάνεια. Αυτό είναι το είδος της ευελιξίας που επιτρέπει η ανάλυση δεδομένων, πολύ
κραυγή από παραδοσιακά μοντέλα όπου οι αξιολογήσεις θα μπορούσαν να είναι ξεπερασμένες κατά μήνες εάν
όχι χρόνια.

Το πρόβλημα με τα δεδομένα

Φυσικά, η ανάλυση δεδομένων έρχεται με τις δικές της προκλήσεις.
Ένα σημαντικό εμπόδιο για εμάς είναι η διαχείριση της αντιγραφής δεδομένων και η διασφάλιση της
αξιοπιστία. Στον κόσμο των παγκόσμιων οικονομικών, όπου έχουμε να κάνουμε με πολλαπλά
νομίσματα και γλώσσες, η ερμηνεία δεδομένων γίνεται πολύπλοκη. Παρε για
για παράδειγμα, τις δραστηριότητές μας στο Ηνωμένο Βασίλειο και την Αυστραλία.

Όταν ανανεώνουμε δεδομένα τα μεσάνυχτα στο Ηνωμένο Βασίλειο, είναι ήδη
μεσημέρι μέσα Australia.
Αυτή η διαφορά ώρας μπορεί να χωρίσει τα δεδομένα μιας εργάσιμης ημέρας σε δύο ημέρες,
περιπλέκοντας την ανάλυσή μας και τη διαδικασία λήψης αποφάσεων. Έπειτα, υπάρχει το γεγονός ότι ο τεράστιος όγκος
των δεδομένων που χειριζόμαστε δεν μεταφράζονται αυτόματα σε αποτελεσματική λήψη αποφάσεων.

Χωρίς να θέλω να ακούγομαι σαν κατεστραμμένος δίσκος, δεν είναι απλά
σχετικά με τη συλλογή τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων· πρόκειται για τη μετατροπή αυτών των δεδομένων
σε μια εύκολα ερμηνεύσιμη μορφή που ενημερώνει ορθές οικονομικές αποφάσεις.
Οι πληροφορίες πρέπει να είναι όχι μόνο ακριβείς και ενημερωμένες αλλά και να παρουσιάζονται με τρόπο
αυτό είναι κατανοητό και εφαρμόσιμο. υπάρχει πραγματικό πρόβλημα με το
τυποποίηση δεδομένων εάν συλλέγονται από πολλαπλές πηγές.

Χωρίς να επαναλαμβάνουμε το ίδιο σημείο, η εστίαση δεν είναι μόνο στη συλλογή εκτεταμένων δεδομένων, αλλά μάλλον στη μετατροπή τους σε μια μορφή που διευκολύνει ενημερωμένες οικονομικές επιλογές. Η ακρίβεια των δεδομένων και το νόμισμα είναι απαραίτητα, αλλά εξίσου κρίσιμο είναι το πώς παρουσιάζονται: σαφής και εφαρμόσιμος. Η πρόκληση προκύπτει όταν τα δεδομένα από διάφορες προελεύσεις στερούνται τυποποίησης.

Η ανοιχτή τραπεζική είναι ένα χαρακτηριστικό παράδειγμα αυτού. είναι απίστευτο
ότι οι καταστάσεις και οι λογαριασμοί μπορούν να παρουσιαστούν σε τόσες πολλές διαφορετικές μορφές.
Αυτή η διαδικασία μετάφρασης ακατέργαστων δεδομένων σε ουσιαστική διορατικότητα είναι εξίσου σημαντική
η ίδια η συλλογή δεδομένων και είναι μια πρόκληση για την οποία προσπαθούμε συνεχώς
τέλειος. Το μέλλον της σύγχρονης χρηματοδότησης φαίνεται υγιές.

Καθώς τα σημεία δεδομένων γίνονται όλο και πιο συνδεδεμένα και αυτοματοποιημένα,
Υπάρχει μια τεράστια ευκαιρία για τους δανειστές να ενισχύσουν τη λήψη αποφάσεων
διαδικασίες και προσφέρουν πιο μετρημένο, βιώσιμο και προσαρμοσμένο δανεισμό
οι πελάτες. Η πρόκληση, όπως σκιαγραφήθηκε παραπάνω, θα είναι το πώς θα το κατανοήσουμε
όλα.

Σφραγίδα ώρας:

Περισσότερα από Οικονομικά μεγεθύνει