Comment l’analyse des données stimule le financement des entreprises de nouvelle génération

Comment l’analyse des données stimule le financement des entreprises de nouvelle génération

Horodatage: 21 avril 2024 6h00
Comment l'analyse des données stimule le financement des entreprises de nouvelle génération PlatoBlockchain Data Intelligence. Recherche verticale. Aï.

Je travaille dans la fintech depuis plusieurs années, et une chose
est devenu de plus en plus clair : le rôle de l’analyse des données en finance n’est pas
en pleine croissance, cela révolutionne complètement la façon dont nous prenons des décisions en matière de prêt.
Les modèles de prêt traditionnels reposent sur des données statiques qui sont souvent obsolètes et
générique, mais nous avons désormais la possibilité d'être de plus en plus précis lorsque
prendre des décisions financières.

Cependant, même s’il est important de disposer d’un grand nombre de données, nous devons comprendre
comment traduire efficacement ces données, les exploiter et les intégrer dans un meilleur
expérience client. Notre basé sur les revenus
Finances (FBR) le modèle économique repose sur un parcours client fluide.
il est particulièrement important pour moi que nous comprenions cela dans toute l'entreprise,
surtout lorsqu'il s'agit de gérer diverses exigences financières, des petits prêts aux
des investissements importants.

Les modèles de crédit traditionnels considèrent souvent entreprises à travers un
lentille en noir et blanc, reposant principalement sur les cotes de crédit et les données financières.
comptes. En revanche, l’analyse des données offre une approche plus nuancée et informative.
approche. Nous sommes désormais en mesure de regarder au-delà des simples chiffres, en considérant des facteurs tels que
saisonnalité et tendances récentes des performances. Il s'agit de créer une image complète
de la santé et du potentiel d'une entreprise, plutôt que de simplement cocher des cases.

Ceci est particulièrement important dans des secteurs tels que
le commerce électronique, où nous avons initialement investi principalement. Lorsqu'on s'attaque à un
concept comme la saisonnalité, traditionnel selon une analyse de l’Université de Princeton d'équilibre
les fiches ou l’inventaire en basse saison peuvent être trompeurs. En regardant, et
le recoupement, une gamme de points de données différents nous permet de
approfondir la nature cyclique des ventes en ligne et en déduire des corrélations
avec d'autres intrants tels que les dépenses marketing ou une campagne ou un événement spécifique,
identifier les périodes de pointe et contextualiser la performance.

Par exemple, nous avons financé de nombreux e-commerce les sociétés de XNUMX à XNUMX employés
qui affichent généralement de faibles revenus certains mois. Cependant, un détail
l'analyse de leurs stocks historiques et de leurs activités de marketing révèle souvent
des ventes significatives augmentent au cours des périodes clés attendues, comme le Black Friday.

Il est intéressant de noter que nous observons également des pics moins prévisibles. Pour
Par exemple, un de nos clients aligne son stock et marketing dépenses avec
grands festivals de musique mondiaux. Ils connaissent généralement une augmentation notable de
revenus environ deux semaines avant le début de ces festivals. Cette approche holistique
nous permet de reconnaître des modèles distincts et d’adapter notre financement à chacun
Entreprise.

Vitesse, accès et flexibilité, les trois piliers de
Financement moderne

Les données sans action ne sont que cela : des données. Le succès de
le financement moderne, et le FBR en particulier, peut être défini par trois piliers clés : la rapidité,
l'accès et la flexibilité, et Analyse des données
joue un rôle énorme à cet égard. Les données se déplacent à des vitesses incroyables, et c'est le
capacité à traiter et à répondre à ces données en temps réel, ce qui peut élever un
l'offre de produits du prêteur.

L'avènement du cloud computing et de l'open banking a
accès radicalement modifié, permettant le traitement de grandes quantités de données
presque instantanément. Cet accès en temps réel offre une
flexibilité dans l'ajustement des offres et du soutien au financement en fonction des besoins de l'entreprise
performances au quotidien. AI et apprentissage automatique
(lire : Large Language Models) constituera un élément essentiel du financement des entreprises dans
l'avenir.

La vision développera des outils capables de synthétiser de vastes
des quantités de données en informations compréhensibles et exploitables. Imaginez pouvoir
alimentez des données financières dans un modèle d'IA et recevez une analyse instantanée sur un
la santé financière, les risques et les opportunités de l'entreprise. C'est là que nous en sommes
dirigé, un avenir où les données analytique non seulement soutenir mais améliorer chaque
aspect du financement des entreprises.

J'ai pu constater par moi-même la puissance de l'analyse des données dans
prise de décision en temps réel. Nous avons eu un client régulier qui a traversé une période difficile, et
nos outils ont signalé ce ralentissement financier, ce qui signifie que nous avons pu communiquer avec
à la volée, en ajustant notre approche en matière de prêt tout en maintenant le plein
transparence. C’est le genre d’agilité que permet l’analyse des données, de loin
cri des modèles traditionnels où les évaluations pourraient être obsolètes de plusieurs mois si
pas des années.

Le problème avec les données

Bien entendu, l’analyse des données comporte ses propres défis.
Un obstacle important pour nous est de gérer la duplication des données et de garantir leur
fiabilité. Dans le monde de la finance mondiale, où nous traitons de multiples
monnaies et langues, l’interprétation des données devient complexe. Prendre pour
par exemple, nos opérations au Royaume-Uni et en Australie.

Lorsque nous actualisons les données à minuit au Royaume-Uni, il est déjà
midi dans Australie.
Ce décalage horaire peut diviser les données d'un seul jour ouvrable sur deux jours,
compliquant notre processus d’analyse et de prise de décision. Ensuite, il y a le fait que le volume
La quantité de données que nous traitons ne se traduit pas automatiquement par une prise de décision efficace.

Sans vouloir ressembler à un disque rayé, ce n'est pas seulement
sur la collecte de grandes quantités de données ; il s'agit de convertir ces données
dans un format facilement interprétable qui éclaire des décisions financières judicieuses.
Les informations doivent être non seulement exactes et à jour, mais également présentées de manière
qui est compréhensible et exploitable ; il y a un vrai problème avec le
normalisation des données si elles sont collectées à partir de sources multiples.

Sans répéter le même point, l'accent n'est pas uniquement mis sur la collecte de données détaillées, mais plutôt sur leur transformation dans un format qui facilite des choix financiers éclairés. L'exactitude et l'actualité des données sont essentielles, mais la manière dont elles sont présentées est tout aussi essentielle : claire et exploitable. Le défi se pose lorsque les données d’origines diverses manquent de standardisation.

Le système bancaire ouvert en est un excellent exemple ; c'est incroyable
que les relevés et les comptes peuvent être présentés dans de nombreux formats différents.
Ce processus de traduction des données brutes en informations significatives est aussi crucial que
la collecte de données elle-même, et c'est un défi que nous nous efforçons continuellement de relever
parfait. L’avenir du financement moderne semble sain.

À mesure que les points de données deviennent de plus en plus connectés et automatisés,
il existe une énorme opportunité pour les prêteurs d’améliorer leur prise de décision
processus et offrir des prêts plus mesurés, durables et adaptés aux
clients. Le défi, comme indiqué ci-dessus, sera de savoir comment lui donner un sens.
tout.

Je travaille dans la fintech depuis plusieurs années, et une chose
est devenu de plus en plus clair : le rôle de l’analyse des données en finance n’est pas
en pleine croissance, cela révolutionne complètement la façon dont nous prenons des décisions en matière de prêt.
Les modèles de prêt traditionnels reposent sur des données statiques qui sont souvent obsolètes et
générique, mais nous avons désormais la possibilité d'être de plus en plus précis lorsque
prendre des décisions financières.

Cependant, même s’il est important de disposer d’un grand nombre de données, nous devons comprendre
comment traduire efficacement ces données, les exploiter et les intégrer dans un meilleur
expérience client. Notre basé sur les revenus
Finances (FBR) le modèle économique repose sur un parcours client fluide.
il est particulièrement important pour moi que nous comprenions cela dans toute l'entreprise,
surtout lorsqu'il s'agit de gérer diverses exigences financières, des petits prêts aux
des investissements importants.

Les modèles de crédit traditionnels considèrent souvent entreprises à travers un
lentille en noir et blanc, reposant principalement sur les cotes de crédit et les données financières.
comptes. En revanche, l’analyse des données offre une approche plus nuancée et informative.
approche. Nous sommes désormais en mesure de regarder au-delà des simples chiffres, en considérant des facteurs tels que
saisonnalité et tendances récentes des performances. Il s'agit de créer une image complète
de la santé et du potentiel d'une entreprise, plutôt que de simplement cocher des cases.

Ceci est particulièrement important dans des secteurs tels que
le commerce électronique, où nous avons initialement investi principalement. Lorsqu'on s'attaque à un
concept comme la saisonnalité, traditionnel selon une analyse de l’Université de Princeton d'équilibre
les fiches ou l’inventaire en basse saison peuvent être trompeurs. En regardant, et
le recoupement, une gamme de points de données différents nous permet de
approfondir la nature cyclique des ventes en ligne et en déduire des corrélations
avec d'autres intrants tels que les dépenses marketing ou une campagne ou un événement spécifique,
identifier les périodes de pointe et contextualiser la performance.

Par exemple, nous avons financé de nombreux e-commerce les sociétés de XNUMX à XNUMX employés
qui affichent généralement de faibles revenus certains mois. Cependant, un détail
l'analyse de leurs stocks historiques et de leurs activités de marketing révèle souvent
des ventes significatives augmentent au cours des périodes clés attendues, comme le Black Friday.

Il est intéressant de noter que nous observons également des pics moins prévisibles. Pour
Par exemple, un de nos clients aligne son stock et marketing dépenses avec
grands festivals de musique mondiaux. Ils connaissent généralement une augmentation notable de
revenus environ deux semaines avant le début de ces festivals. Cette approche holistique
nous permet de reconnaître des modèles distincts et d’adapter notre financement à chacun
Entreprise.

Vitesse, accès et flexibilité, les trois piliers de
Financement moderne

Les données sans action ne sont que cela : des données. Le succès de
le financement moderne, et le FBR en particulier, peut être défini par trois piliers clés : la rapidité,
l'accès et la flexibilité, et Analyse des données
joue un rôle énorme à cet égard. Les données se déplacent à des vitesses incroyables, et c'est le
capacité à traiter et à répondre à ces données en temps réel, ce qui peut élever un
l'offre de produits du prêteur.

L'avènement du cloud computing et de l'open banking a
accès radicalement modifié, permettant le traitement de grandes quantités de données
presque instantanément. Cet accès en temps réel offre une
flexibilité dans l'ajustement des offres et du soutien au financement en fonction des besoins de l'entreprise
performances au quotidien. AI et apprentissage automatique
(lire : Large Language Models) constituera un élément essentiel du financement des entreprises dans
l'avenir.

La vision développera des outils capables de synthétiser de vastes
des quantités de données en informations compréhensibles et exploitables. Imaginez pouvoir
alimentez des données financières dans un modèle d'IA et recevez une analyse instantanée sur un
la santé financière, les risques et les opportunités de l'entreprise. C'est là que nous en sommes
dirigé, un avenir où les données analytique non seulement soutenir mais améliorer chaque
aspect du financement des entreprises.

J'ai pu constater par moi-même la puissance de l'analyse des données dans
prise de décision en temps réel. Nous avons eu un client régulier qui a traversé une période difficile, et
nos outils ont signalé ce ralentissement financier, ce qui signifie que nous avons pu communiquer avec
à la volée, en ajustant notre approche en matière de prêt tout en maintenant le plein
transparence. C’est le genre d’agilité que permet l’analyse des données, de loin
cri des modèles traditionnels où les évaluations pourraient être obsolètes de plusieurs mois si
pas des années.

Le problème avec les données

Bien entendu, l’analyse des données comporte ses propres défis.
Un obstacle important pour nous est de gérer la duplication des données et de garantir leur
fiabilité. Dans le monde de la finance mondiale, où nous traitons de multiples
monnaies et langues, l’interprétation des données devient complexe. Prendre pour
par exemple, nos opérations au Royaume-Uni et en Australie.

Lorsque nous actualisons les données à minuit au Royaume-Uni, il est déjà
midi dans Australie.
Ce décalage horaire peut diviser les données d'un seul jour ouvrable sur deux jours,
compliquant notre processus d’analyse et de prise de décision. Ensuite, il y a le fait que le volume
La quantité de données que nous traitons ne se traduit pas automatiquement par une prise de décision efficace.

Sans vouloir ressembler à un disque rayé, ce n'est pas seulement
sur la collecte de grandes quantités de données ; il s'agit de convertir ces données
dans un format facilement interprétable qui éclaire des décisions financières judicieuses.
Les informations doivent être non seulement exactes et à jour, mais également présentées de manière
qui est compréhensible et exploitable ; il y a un vrai problème avec le
normalisation des données si elles sont collectées à partir de sources multiples.

Sans répéter le même point, l'accent n'est pas uniquement mis sur la collecte de données détaillées, mais plutôt sur leur transformation dans un format qui facilite des choix financiers éclairés. L'exactitude et l'actualité des données sont essentielles, mais la manière dont elles sont présentées est tout aussi essentielle : claire et exploitable. Le défi se pose lorsque les données d’origines diverses manquent de standardisation.

Le système bancaire ouvert en est un excellent exemple ; c'est incroyable
que les relevés et les comptes peuvent être présentés dans de nombreux formats différents.
Ce processus de traduction des données brutes en informations significatives est aussi crucial que
la collecte de données elle-même, et c'est un défi que nous nous efforçons continuellement de relever
parfait. L’avenir du financement moderne semble sain.

À mesure que les points de données deviennent de plus en plus connectés et automatisés,
il existe une énorme opportunité pour les prêteurs d’améliorer leur prise de décision
processus et offrir des prêts plus mesurés, durables et adaptés aux
clients. Le défi, comme indiqué ci-dessus, sera de savoir comment lui donner un sens.
tout.

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