In che modo l'analisi dei dati favorisce il finanziamento aziendale di prossima generazione

In che modo l'analisi dei dati favorisce il finanziamento aziendale di prossima generazione

Timestamp: 21 aprile 2024 6:00
How Data Analytics Drive Next-Generation Business Financing PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.

Lavoro nel fintech da diversi anni e una cosa
è diventato sempre più chiaro: il ruolo dell’analisi dei dati nella finanza non lo è
semplicemente crescendo, sta rivoluzionando completamente il modo in cui prendiamo decisioni sui prestiti.
I modelli di prestito tradizionali si basano su dati statici spesso obsoleti e obsoleti
generico, ma ora ci viene data la possibilità di essere sempre più granulari quando
prendere decisioni finanziarie.

Tuttavia, sebbene molti dati siano utili, dobbiamo capirli
come tradurre in modo efficace questi dati, utilizzarli e incorporarli in uno migliore
esperienza del cliente. Nostro basato sulle entrate
finanza (RBF) il modello di business si basa su un percorso del cliente senza soluzione di continuità, quindi è così
per me è particolarmente importante che questo avvenga in tutta l'azienda,
soprattutto quando si gestiscono esigenze finanziarie diverse, dai prestiti più piccoli ai
investimenti significativi.

I modelli di credito tradizionali spesso vengono visualizzati aziende attraverso un
obiettivo in bianco e nero, basandosi principalmente su punteggi di credito e finanziari
conti. Al contrario, l’analisi dei dati offre un approccio più sfumato e informativo
approccio. Ora siamo in grado di guardare oltre i semplici numeri, considerando fattori come
stagionalità e tendenze recenti della performance. Si tratta di creare un quadro completo
della salute e del potenziale di un’azienda, piuttosto che limitarsi a spuntare caselle.

Ciò è particolarmente importante in settori come
e-commerce, dove inizialmente abbiamo investito prevalentemente. Quando si affronta a
concetto come stagionalità, tradizionale . di equilibrio
fogli o inventario durante le stagioni non di punta possono essere fuorvianti. Guardando, e
riferimenti incrociati, una gamma di dati diversi ci consente di farlo
approfondire la natura ciclica delle vendite e-commerce e dedurre le correlazioni
con altri input come la spesa di marketing o una campagna o un evento specifico,
identificare i periodi di punta e contestualizzare le prestazioni.

Ad esempio, ne abbiamo finanziati tanti e-commerce aziende
che in genere mostrano entrate basse in determinati mesi. Tuttavia, un dettagliato
l'analisi delle loro scorte storiche e delle attività di marketing spesso rivela
aumenti significativi delle vendite durante i periodi chiave previsti, come il Black Friday.

È interessante notare che osserviamo anche picchi meno prevedibili. Per
Ad esempio, uno dei nostri clienti allinea il proprio stock e Marketing spesa con
principali festival musicali mondiali. In genere sperimentano un notevole aumento
entrate circa due settimane prima dell'inizio di questi festival. Questo approccio olistico
ci consente di riconoscere modelli distinti e di adattare il nostro finanziamento a ciascuno di essi
attività commerciale.

Velocità, accesso e flessibilità come i tre pilastri del
Finanziamento moderno

I dati senza azione sono proprio questo: dati. Il successo di
il finanziamento moderno, e la RBF in particolare, può essere definito da tre pilastri fondamentali: velocità,
accesso, flessibilità e analisi dei dati
gioca un ruolo enorme in questo. I dati si muovono a velocità incredibili, ed è il
capacità di elaborare e rispondere a questi dati in tempo reale che può elevare a
offerta di prodotti del prestatore.

L'avvento del cloud computing e dell'open banking ha
ha cambiato drasticamente l’accesso, consentendo l’elaborazione di grandi quantità di dati
quasi istantaneamente. Questo accesso in tempo reale offre impareggiabili
flessibilità nell'adeguamento delle offerte e del sostegno finanziario in base a quello dell'azienda
prestazione quotidiana. AI e apprendimento automatico
(leggi: Grandi modelli linguistici) sarà una parte fondamentale del finanziamento aziendale in
Il futuro.

La visione svilupperà strumenti in grado di sintetizzare vaste prospettive
quantità di dati in informazioni comprensibili e utilizzabili. Immagina di poterlo fare
inserisci i dati finanziari in un modello AI e ricevi analisi istantanee su a
la salute finanziaria, i rischi e le opportunità dell’azienda. Questo è dove siamo
guidato, un futuro in cui i dati analitica non solo supportare ma valorizzare ogni
aspetto del finanziamento delle imprese.

Ho constatato in prima persona la potenza dell'analisi dei dati
processo decisionale in tempo reale. Abbiamo avuto un cliente abituale che ha attraversato un momento difficile e
i nostri strumenti hanno segnalato questa crisi finanziaria, il che significa che abbiamo potuto comunicare
li al volo, adeguando il nostro approccio al prestito pur mantenendo il pieno
trasparenza. Questo è il tipo di agilità che l’analisi dei dati consente, fino ad oggi
gridiamo dai modelli tradizionali in cui le valutazioni potrebbero essere superate di mesi se
non anni.

Il problema con i dati

Naturalmente, l’analisi dei dati presenta le sue sfide.
Un ostacolo significativo per noi è gestire la duplicazione dei dati e garantirne la duplicazione
affidabilità. Nel mondo della finanza globale, dove abbiamo a che fare con molteplicità
valute e lingue, l’interpretazione dei dati diventa complessa. Prendi per
ad esempio, le nostre operazioni nel Regno Unito e in Australia.

Quando aggiorniamo i dati a mezzanotte nel Regno Unito, è già così
mezzogiorno dentro Australia.
Questa differenza oraria può suddividere i dati di un singolo giorno lavorativo in due giorni,
complicando il nostro processo di analisi e decisione. Poi c'è il fatto che il volume puro
dei dati che gestiamo non si traduce automaticamente in un processo decisionale efficace.

Senza voler sembrare un disco rotto, non è proprio così
sulla raccolta di grandi quantità di dati; si tratta di convertire questi dati
in un formato facilmente interpretabile che informa le decisioni finanziarie sane.
Le informazioni devono essere non solo accurate e aggiornate, ma anche presentate in modo adeguato
che sia comprensibile e attuabile; c'è un vero problema con il
standardizzazione dei dati se raccolti da più fonti.

Senza ripetere lo stesso punto, l’attenzione non è rivolta esclusivamente alla raccolta di dati estesi, ma piuttosto alla loro trasformazione in un formato che faciliti scelte finanziarie informate. L'accuratezza e l'attualità dei dati sono essenziali, ma altrettanto fondamentale è il modo in cui vengono presentati: chiari e utilizzabili. La sfida sorge quando i dati provenienti da origini diverse non sono standardizzati.

L’open banking ne è un ottimo esempio; è incredibile
che gli estratti conto e i conti possono essere presentati in tanti formati diversi.
Questo processo di traduzione dei dati grezzi in informazioni significative è altrettanto cruciale
la raccolta dei dati stessa, ed è una sfida a cui ci impegniamo continuamente
perfetto. Il futuro del finanziamento moderno sembra sano.

Man mano che i punti dati diventano sempre più connessi e automatizzati,
esiste un’enorme opportunità per gli istituti di credito di migliorare il proprio processo decisionale
processi e offrire prestiti più misurati, sostenibili e su misura
clienti. La sfida, come delineato sopra, sarà come dargli un senso
tutti.

Lavoro nel fintech da diversi anni e una cosa
è diventato sempre più chiaro: il ruolo dell’analisi dei dati nella finanza non lo è
semplicemente crescendo, sta rivoluzionando completamente il modo in cui prendiamo decisioni sui prestiti.
I modelli di prestito tradizionali si basano su dati statici spesso obsoleti e obsoleti
generico, ma ora ci viene data la possibilità di essere sempre più granulari quando
prendere decisioni finanziarie.

Tuttavia, sebbene molti dati siano utili, dobbiamo capirli
come tradurre in modo efficace questi dati, utilizzarli e incorporarli in uno migliore
esperienza del cliente. Nostro basato sulle entrate
finanza (RBF) il modello di business si basa su un percorso del cliente senza soluzione di continuità, quindi è così
per me è particolarmente importante che questo avvenga in tutta l'azienda,
soprattutto quando si gestiscono esigenze finanziarie diverse, dai prestiti più piccoli ai
investimenti significativi.

I modelli di credito tradizionali spesso vengono visualizzati aziende attraverso un
obiettivo in bianco e nero, basandosi principalmente su punteggi di credito e finanziari
conti. Al contrario, l’analisi dei dati offre un approccio più sfumato e informativo
approccio. Ora siamo in grado di guardare oltre i semplici numeri, considerando fattori come
stagionalità e tendenze recenti della performance. Si tratta di creare un quadro completo
della salute e del potenziale di un’azienda, piuttosto che limitarsi a spuntare caselle.

Ciò è particolarmente importante in settori come
e-commerce, dove inizialmente abbiamo investito prevalentemente. Quando si affronta a
concetto come stagionalità, tradizionale . di equilibrio
fogli o inventario durante le stagioni non di punta possono essere fuorvianti. Guardando, e
riferimenti incrociati, una gamma di dati diversi ci consente di farlo
approfondire la natura ciclica delle vendite e-commerce e dedurre le correlazioni
con altri input come la spesa di marketing o una campagna o un evento specifico,
identificare i periodi di punta e contestualizzare le prestazioni.

Ad esempio, ne abbiamo finanziati tanti e-commerce aziende
che in genere mostrano entrate basse in determinati mesi. Tuttavia, un dettagliato
l'analisi delle loro scorte storiche e delle attività di marketing spesso rivela
aumenti significativi delle vendite durante i periodi chiave previsti, come il Black Friday.

È interessante notare che osserviamo anche picchi meno prevedibili. Per
Ad esempio, uno dei nostri clienti allinea il proprio stock e Marketing spesa con
principali festival musicali mondiali. In genere sperimentano un notevole aumento
entrate circa due settimane prima dell'inizio di questi festival. Questo approccio olistico
ci consente di riconoscere modelli distinti e di adattare il nostro finanziamento a ciascuno di essi
attività commerciale.

Velocità, accesso e flessibilità come i tre pilastri del
Finanziamento moderno

I dati senza azione sono proprio questo: dati. Il successo di
il finanziamento moderno, e la RBF in particolare, può essere definito da tre pilastri fondamentali: velocità,
accesso, flessibilità e analisi dei dati
gioca un ruolo enorme in questo. I dati si muovono a velocità incredibili, ed è il
capacità di elaborare e rispondere a questi dati in tempo reale che può elevare a
offerta di prodotti del prestatore.

L'avvento del cloud computing e dell'open banking ha
ha cambiato drasticamente l’accesso, consentendo l’elaborazione di grandi quantità di dati
quasi istantaneamente. Questo accesso in tempo reale offre impareggiabili
flessibilità nell'adeguamento delle offerte e del sostegno finanziario in base a quello dell'azienda
prestazione quotidiana. AI e apprendimento automatico
(leggi: Grandi modelli linguistici) sarà una parte fondamentale del finanziamento aziendale in
Il futuro.

La visione svilupperà strumenti in grado di sintetizzare vaste prospettive
quantità di dati in informazioni comprensibili e utilizzabili. Immagina di poterlo fare
inserisci i dati finanziari in un modello AI e ricevi analisi istantanee su a
la salute finanziaria, i rischi e le opportunità dell’azienda. Questo è dove siamo
guidato, un futuro in cui i dati analitica non solo supportare ma valorizzare ogni
aspetto del finanziamento delle imprese.

Ho constatato in prima persona la potenza dell'analisi dei dati
processo decisionale in tempo reale. Abbiamo avuto un cliente abituale che ha attraversato un momento difficile e
i nostri strumenti hanno segnalato questa crisi finanziaria, il che significa che abbiamo potuto comunicare
li al volo, adeguando il nostro approccio al prestito pur mantenendo il pieno
trasparenza. Questo è il tipo di agilità che l’analisi dei dati consente, fino ad oggi
gridiamo dai modelli tradizionali in cui le valutazioni potrebbero essere superate di mesi se
non anni.

Il problema con i dati

Naturalmente, l’analisi dei dati presenta le sue sfide.
Un ostacolo significativo per noi è gestire la duplicazione dei dati e garantirne la duplicazione
affidabilità. Nel mondo della finanza globale, dove abbiamo a che fare con molteplicità
valute e lingue, l’interpretazione dei dati diventa complessa. Prendi per
ad esempio, le nostre operazioni nel Regno Unito e in Australia.

Quando aggiorniamo i dati a mezzanotte nel Regno Unito, è già così
mezzogiorno dentro Australia.
Questa differenza oraria può suddividere i dati di un singolo giorno lavorativo in due giorni,
complicando il nostro processo di analisi e decisione. Poi c'è il fatto che il volume puro
dei dati che gestiamo non si traduce automaticamente in un processo decisionale efficace.

Senza voler sembrare un disco rotto, non è proprio così
sulla raccolta di grandi quantità di dati; si tratta di convertire questi dati
in un formato facilmente interpretabile che informa le decisioni finanziarie sane.
Le informazioni devono essere non solo accurate e aggiornate, ma anche presentate in modo adeguato
che sia comprensibile e attuabile; c'è un vero problema con il
standardizzazione dei dati se raccolti da più fonti.

Senza ripetere lo stesso punto, l’attenzione non è rivolta esclusivamente alla raccolta di dati estesi, ma piuttosto alla loro trasformazione in un formato che faciliti scelte finanziarie informate. L'accuratezza e l'attualità dei dati sono essenziali, ma altrettanto fondamentale è il modo in cui vengono presentati: chiari e utilizzabili. La sfida sorge quando i dati provenienti da origini diverse non sono standardizzati.

L’open banking ne è un ottimo esempio; è incredibile
che gli estratti conto e i conti possono essere presentati in tanti formati diversi.
Questo processo di traduzione dei dati grezzi in informazioni significative è altrettanto cruciale
la raccolta dei dati stessa, ed è una sfida a cui ci impegniamo continuamente
perfetto. Il futuro del finanziamento moderno sembra sano.

Man mano che i punti dati diventano sempre più connessi e automatizzati,
esiste un’enorme opportunità per gli istituti di credito di migliorare il proprio processo decisionale
processi e offrire prestiti più misurati, sostenibili e su misura
clienti. La sfida, come delineato sopra, sarà come dargli un senso
tutti.

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