چگونه تجزیه و تحلیل داده ها باعث تامین مالی کسب و کار نسل بعدی می شود

چگونه تجزیه و تحلیل داده ها باعث تامین مالی کسب و کار نسل بعدی می شود

تمبر زمان: 21 آوریل 2024، 6:00 بعد از ظهر
چگونه تجزیه و تحلیل داده ها، هوش داده پلاتو بلاک چین را تامین مالی کسب و کار نسل بعدی می کند. جستجوی عمودی Ai.

من چندین سال در فین تک هستم و یک چیز
به طور فزاینده ای روشن شده است: نقش تجزیه و تحلیل داده ها در امور مالی نیست
در حال رشد است، و نحوه تصمیم گیری ما در مورد وام را کاملا متحول می کند.
مدل‌های وام‌دهی سنتی بر داده‌های ثابتی تکیه می‌کنند که اغلب قدیمی هستند و
عمومی است، اما اکنون به ما این امکان داده می‌شود که به طور فزاینده‌ای دانه‌بندی شویم
تصمیم گیری مالی

با این حال، در حالی که بسیاری از داده ها عالی هستند، باید درک کنیم
چگونه می توان این داده ها را به طور مؤثر ترجمه کرد، آنها را عمل کرد و آنها را به شکل بهتری جاسازی کرد
تجربه ی مشتری. ما مبتنی بر درآمد
امور مالی (RBF) مدل کسب و کار متکی به سفر یکپارچه مشتری است، بنابراین همینطور است
به خصوص برای من مهم است که ما این موضوع را به درستی در سراسر تجارت دریافت کنیم،
به خصوص هنگام رسیدگی به نیازهای مالی مختلف، از وام های کوچکتر تا
سرمایه گذاری های قابل توجه

مدل های اعتباری سنتی اغلب مشاهده می کنند کسب و کار از طریق
لنز سیاه و سفید، در درجه اول بر اساس امتیازات اعتباری و مالی است
حساب ها. در مقابل، تجزیه و تحلیل داده ها با جزئیات بیشتر و آموزنده تر ارائه می دهد
رویکرد. اکنون می‌توانیم فراتر از اعداد را با در نظر گرفتن عواملی مانند
فصلی و روند عملکرد اخیر این در مورد ایجاد یک تصویر کامل است
از سلامت و پتانسیل یک کسب و کار، به جای علامت زدن کادرها.

این امر به ویژه در بخش هایی مانند
تجارت الکترونیک، جایی که ما در ابتدا عمدتاً در آن سرمایه گذاری کردیم. هنگام مقابله با a
مفهومی مانند فصلی، سنتی تحلیل تعادل
ورق یا موجودی در فصول کم پیک می تواند گمراه کننده باشد. نگاه کردن، و
ارجاع متقابل، طیفی از نقاط داده مختلف به ما این امکان را می دهد
عمیقاً به ماهیت چرخه ای فروش تجارت الکترونیک بپردازید و همبستگی ها را استنتاج کنید
با ورودی های دیگر مانند هزینه های بازاریابی یا یک کمپین یا رویداد خاص،
شناسایی دوره های اوج و زمینه سازی عملکرد

مثلا ما خیلی ها را تامین مالی کرده ایم تجارت الکترونیک شرکت
که معمولاً در ماه های خاص درآمد کمی را نشان می دهند. با این حال، جزئیات
تجزیه و تحلیل سهام تاریخی آنها و فعالیت های بازاریابی اغلب نشان می دهد
افزایش قابل توجه فروش در دوره های کلیدی مورد انتظار، مانند جمعه سیاه.

جالب توجه است، ما همچنین سنبله های کمتر قابل پیش بینی را مشاهده می کنیم. برای
به عنوان مثال، یکی از مشتریان ما سهام خود را تراز می کند و بازار یابی مخارج با
جشنواره های بزرگ موسیقی جهانی آنها معمولاً افزایش قابل توجهی را تجربه می کنند
درآمد حدود دو هفته قبل از شروع این جشنواره ها. این رویکرد کل نگر
به ما این امکان را می دهد که الگوهای متمایز را بشناسیم و منابع مالی خود را برای هر کدام تنظیم کنیم
تجارت.

سرعت، دسترسی، و انعطاف پذیری به عنوان سه ستون
تامین مالی مدرن

داده بدون عمل فقط همین است: داده. موفقیت از
تامین مالی مدرن و به طور خاص RBF را می توان با سه ستون کلیدی تعریف کرد: سرعت،
دسترسی، و انعطاف پذیری، و تجزیه و تحلیل داده ها
نقش بزرگی در این امر ایفا می کند. داده ها با سرعت های باورنکردنی حرکت می کنند، و این همان است
توانایی پردازش و پاسخگویی به این داده ها در زمان واقعی که می تواند a
ارائه محصول وام دهنده

ظهور محاسبات ابری و بانکداری باز شده است
دسترسی به شدت تغییر کرده و امکان پردازش حجم وسیعی از داده ها را فراهم می کند
تقریباً آنی این دسترسی بی‌درنگ ارائه می‌کند
انعطاف پذیری در تنظیم پیشنهادات و پشتیبانی مالی بر اساس یک شرکت
عملکرد روز به روز AI و یادگیری ماشینی
(بخوانید: مدل های زبان بزرگ) بخش مهمی از تامین مالی کسب و کار خواهد بود
آینده.

چشم انداز ابزارهایی را توسعه می دهد که می توانند حجم وسیعی را ترکیب کنند
مقادیری از داده ها را به بینش های قابل درک و عملی تبدیل می کند. تصور کنید که بتوانید
داده های مالی را به یک مدل هوش مصنوعی وارد کنید و تجزیه و تحلیل فوری را بر روی الف دریافت کنید
سلامت مالی شرکت، ریسک ها و فرصت ها. این جایی است که ما هستیم
به رهبری، آینده ای که در آن داده ها علم تجزیه و تحلیل نه تنها پشتیبانی بلکه ارتقاء هر
جنبه تامین مالی کسب و کار

من قدرت تجزیه و تحلیل داده ها را از نزدیک دیدم
تصمیم گیری در زمان واقعی ما یک مشتری تکراری داشتیم که یک وصله ناهموار زد و
ابزارهای ما این رکود مالی را نشان می دهد، به این معنی که می توانستیم با آن ارتباط برقرار کنیم
آنها را در حال پرواز، تنظیم رویکرد ما به وام در حالی که حفظ کامل است
شفافیت. این نوعی چابکی است که تجزیه و تحلیل داده ها، بسیار زیاد آن را امکان پذیر می کند
گریه از مدل های سنتی که در آن ارزیابی ها ممکن است ماه ها منسوخ شده باشند
سال نه

مشکل با داده ها

البته، تجزیه و تحلیل داده ها با چالش های خاص خود همراه است.
یکی از موانع مهم برای ما مدیریت تکثیر داده ها و اطمینان از آن است
قابلیت اطمینان. در دنیای مالی جهانی، جایی که ما با چندگانه سروکار داریم
ارزها و زبان ها، تفسیر داده ها پیچیده می شود. را برای
به عنوان مثال، عملیات ما در سراسر بریتانیا و استرالیا.

وقتی داده‌ها را در نیمه‌شب در بریتانیا به‌روزرسانی می‌کنیم، قبلاً انجام شده است
ظهر در استرالیا.
این اختلاف زمانی می تواند داده های یک روز کاری را به دو روز تقسیم کند،
فرآیند تحلیل و تصمیم گیری ما را پیچیده می کند. سپس این واقعیت وجود دارد که حجم زیاد
داده‌هایی که مدیریت می‌کنیم به‌طور خودکار به تصمیم‌گیری مؤثر تبدیل نمی‌شوند.

بدون اینکه بخواهم مانند یک رکورد شکسته به نظر برسد، این فقط نیست
در مورد جمع آوری حجم وسیعی از داده ها؛ این در مورد تبدیل این داده ها است
به قالبی که به راحتی قابل تفسیر است که تصمیمات مالی صحیح را اطلاع می دهد.
اطلاعات نه تنها باید دقیق و به روز باشد، بلکه باید به گونه ای ارائه شود
که قابل درک و عمل باشد; یک مشکل واقعی با
استانداردسازی داده ها در صورتی که از چندین منبع جمع آوری شده باشد.

بدون تکرار همان نکته، تمرکز صرفاً روی جمع آوری داده های گسترده نیست، بلکه بر تبدیل آن به قالبی است که انتخاب های مالی آگاهانه را تسهیل می کند. دقت داده و ارز ضروری است، اما نحوه ارائه آن به همان اندازه مهم است: واضح و قابل اجرا. چالش زمانی به وجود می آید که داده ها از منابع مختلف فاقد استانداردسازی باشند.

بانکداری باز نمونه بارز این است. باورنکردنیه
که بیانیه ها و حساب ها را می توان در قالب های بسیار مختلف ارائه کرد.
این فرآیند ترجمه داده های خام به بینش معنادار به همان اندازه حیاتی است
خود جمع آوری داده ها، و این چالشی است که ما به طور مداوم برای آن تلاش می کنیم
کامل. آینده تامین مالی مدرن سالم به نظر می رسد.

با اتصال و خودکار شدن نقاط داده،
فرصت بزرگی برای وام دهندگان وجود دارد تا تصمیم گیری خود را افزایش دهند
فرآیندها و ارائه وام های اندازه گیری شده، پایدار و متناسب با آن
مشتریان چالش، همانطور که در بالا ذکر شد، این است که چگونه آن را درک کنیم
همه.

من چندین سال در فین تک هستم و یک چیز
به طور فزاینده ای روشن شده است: نقش تجزیه و تحلیل داده ها در امور مالی نیست
در حال رشد است، و نحوه تصمیم گیری ما در مورد وام را کاملا متحول می کند.
مدل‌های وام‌دهی سنتی بر داده‌های ثابتی تکیه می‌کنند که اغلب قدیمی هستند و
عمومی است، اما اکنون به ما این امکان داده می‌شود که به طور فزاینده‌ای دانه‌بندی شویم
تصمیم گیری مالی

با این حال، در حالی که بسیاری از داده ها عالی هستند، باید درک کنیم
چگونه می توان این داده ها را به طور مؤثر ترجمه کرد، آنها را عمل کرد و آنها را به شکل بهتری جاسازی کرد
تجربه ی مشتری. ما مبتنی بر درآمد
امور مالی (RBF) مدل کسب و کار متکی به سفر یکپارچه مشتری است، بنابراین همینطور است
به خصوص برای من مهم است که ما این موضوع را به درستی در سراسر تجارت دریافت کنیم،
به خصوص هنگام رسیدگی به نیازهای مالی مختلف، از وام های کوچکتر تا
سرمایه گذاری های قابل توجه

مدل های اعتباری سنتی اغلب مشاهده می کنند کسب و کار از طریق
لنز سیاه و سفید، در درجه اول بر اساس امتیازات اعتباری و مالی است
حساب ها. در مقابل، تجزیه و تحلیل داده ها با جزئیات بیشتر و آموزنده تر ارائه می دهد
رویکرد. اکنون می‌توانیم فراتر از اعداد را با در نظر گرفتن عواملی مانند
فصلی و روند عملکرد اخیر این در مورد ایجاد یک تصویر کامل است
از سلامت و پتانسیل یک کسب و کار، به جای علامت زدن کادرها.

این امر به ویژه در بخش هایی مانند
تجارت الکترونیک، جایی که ما در ابتدا عمدتاً در آن سرمایه گذاری کردیم. هنگام مقابله با a
مفهومی مانند فصلی، سنتی تحلیل تعادل
ورق یا موجودی در فصول کم پیک می تواند گمراه کننده باشد. نگاه کردن، و
ارجاع متقابل، طیفی از نقاط داده مختلف به ما این امکان را می دهد
عمیقاً به ماهیت چرخه ای فروش تجارت الکترونیک بپردازید و همبستگی ها را استنتاج کنید
با ورودی های دیگر مانند هزینه های بازاریابی یا یک کمپین یا رویداد خاص،
شناسایی دوره های اوج و زمینه سازی عملکرد

مثلا ما خیلی ها را تامین مالی کرده ایم تجارت الکترونیک شرکت
که معمولاً در ماه های خاص درآمد کمی را نشان می دهند. با این حال، جزئیات
تجزیه و تحلیل سهام تاریخی آنها و فعالیت های بازاریابی اغلب نشان می دهد
افزایش قابل توجه فروش در دوره های کلیدی مورد انتظار، مانند جمعه سیاه.

جالب توجه است، ما همچنین سنبله های کمتر قابل پیش بینی را مشاهده می کنیم. برای
به عنوان مثال، یکی از مشتریان ما سهام خود را تراز می کند و بازار یابی مخارج با
جشنواره های بزرگ موسیقی جهانی آنها معمولاً افزایش قابل توجهی را تجربه می کنند
درآمد حدود دو هفته قبل از شروع این جشنواره ها. این رویکرد کل نگر
به ما این امکان را می دهد که الگوهای متمایز را بشناسیم و منابع مالی خود را برای هر کدام تنظیم کنیم
تجارت.

سرعت، دسترسی، و انعطاف پذیری به عنوان سه ستون
تامین مالی مدرن

داده بدون عمل فقط همین است: داده. موفقیت از
تامین مالی مدرن و به طور خاص RBF را می توان با سه ستون کلیدی تعریف کرد: سرعت،
دسترسی، و انعطاف پذیری، و تجزیه و تحلیل داده ها
نقش بزرگی در این امر ایفا می کند. داده ها با سرعت های باورنکردنی حرکت می کنند، و این همان است
توانایی پردازش و پاسخگویی به این داده ها در زمان واقعی که می تواند a
ارائه محصول وام دهنده

ظهور محاسبات ابری و بانکداری باز شده است
دسترسی به شدت تغییر کرده و امکان پردازش حجم وسیعی از داده ها را فراهم می کند
تقریباً آنی این دسترسی بی‌درنگ ارائه می‌کند
انعطاف پذیری در تنظیم پیشنهادات و پشتیبانی مالی بر اساس یک شرکت
عملکرد روز به روز AI و یادگیری ماشینی
(بخوانید: مدل های زبان بزرگ) بخش مهمی از تامین مالی کسب و کار خواهد بود
آینده.

چشم انداز ابزارهایی را توسعه می دهد که می توانند حجم وسیعی را ترکیب کنند
مقادیری از داده ها را به بینش های قابل درک و عملی تبدیل می کند. تصور کنید که بتوانید
داده های مالی را به یک مدل هوش مصنوعی وارد کنید و تجزیه و تحلیل فوری را بر روی الف دریافت کنید
سلامت مالی شرکت، ریسک ها و فرصت ها. این جایی است که ما هستیم
به رهبری، آینده ای که در آن داده ها علم تجزیه و تحلیل نه تنها پشتیبانی بلکه ارتقاء هر
جنبه تامین مالی کسب و کار

من قدرت تجزیه و تحلیل داده ها را از نزدیک دیدم
تصمیم گیری در زمان واقعی ما یک مشتری تکراری داشتیم که یک وصله ناهموار زد و
ابزارهای ما این رکود مالی را نشان می دهد، به این معنی که می توانستیم با آن ارتباط برقرار کنیم
آنها را در حال پرواز، تنظیم رویکرد ما به وام در حالی که حفظ کامل است
شفافیت. این نوعی چابکی است که تجزیه و تحلیل داده ها، بسیار زیاد آن را امکان پذیر می کند
گریه از مدل های سنتی که در آن ارزیابی ها ممکن است ماه ها منسوخ شده باشند
سال نه

مشکل با داده ها

البته، تجزیه و تحلیل داده ها با چالش های خاص خود همراه است.
یکی از موانع مهم برای ما مدیریت تکثیر داده ها و اطمینان از آن است
قابلیت اطمینان. در دنیای مالی جهانی، جایی که ما با چندگانه سروکار داریم
ارزها و زبان ها، تفسیر داده ها پیچیده می شود. را برای
به عنوان مثال، عملیات ما در سراسر بریتانیا و استرالیا.

وقتی داده‌ها را در نیمه‌شب در بریتانیا به‌روزرسانی می‌کنیم، قبلاً انجام شده است
ظهر در استرالیا.
این اختلاف زمانی می تواند داده های یک روز کاری را به دو روز تقسیم کند،
فرآیند تحلیل و تصمیم گیری ما را پیچیده می کند. سپس این واقعیت وجود دارد که حجم زیاد
داده‌هایی که مدیریت می‌کنیم به‌طور خودکار به تصمیم‌گیری مؤثر تبدیل نمی‌شوند.

بدون اینکه بخواهم مانند یک رکورد شکسته به نظر برسد، این فقط نیست
در مورد جمع آوری حجم وسیعی از داده ها؛ این در مورد تبدیل این داده ها است
به قالبی که به راحتی قابل تفسیر است که تصمیمات مالی صحیح را اطلاع می دهد.
اطلاعات نه تنها باید دقیق و به روز باشد، بلکه باید به گونه ای ارائه شود
که قابل درک و عمل باشد; یک مشکل واقعی با
استانداردسازی داده ها در صورتی که از چندین منبع جمع آوری شده باشد.

بدون تکرار همان نکته، تمرکز صرفاً روی جمع آوری داده های گسترده نیست، بلکه بر تبدیل آن به قالبی است که انتخاب های مالی آگاهانه را تسهیل می کند. دقت داده و ارز ضروری است، اما نحوه ارائه آن به همان اندازه مهم است: واضح و قابل اجرا. چالش زمانی به وجود می آید که داده ها از منابع مختلف فاقد استانداردسازی باشند.

بانکداری باز نمونه بارز این است. باورنکردنیه
که بیانیه ها و حساب ها را می توان در قالب های بسیار مختلف ارائه کرد.
این فرآیند ترجمه داده های خام به بینش معنادار به همان اندازه حیاتی است
خود جمع آوری داده ها، و این چالشی است که ما به طور مداوم برای آن تلاش می کنیم
کامل. آینده تامین مالی مدرن سالم به نظر می رسد.

با اتصال و خودکار شدن نقاط داده،
فرصت بزرگی برای وام دهندگان وجود دارد تا تصمیم گیری خود را افزایش دهند
فرآیندها و ارائه وام های اندازه گیری شده، پایدار و متناسب با آن
مشتریان چالش، همانطور که در بالا ذکر شد، این است که چگونه آن را درک کنیم
همه.

تمبر زمان:

بیشتر از Magnates مالی