Hoe data-analyse de bedrijfsfinanciering van de volgende generatie stimuleert

Hoe data-analyse de bedrijfsfinanciering van de volgende generatie stimuleert

Tijdstempel: 21 april 2024 6:00 uur
Hoe data-analyse de bedrijfsfinanciering van de volgende generatie stimuleert PlatoBlockchain-data-intelligentie. Verticaal zoeken. Ai.

Ik ben al een aantal jaren bezig met fintech, en één ding
is steeds duidelijker geworden: de rol van data-analyse in de financiële wereld is dat niet
Het groeit alleen maar en zorgt voor een complete revolutie in de manier waarop we beslissingen nemen over kredietverlening.
Traditionele kredietmodellen zijn gebaseerd op statische gegevens die vaak verouderd zijn
generiek, maar we krijgen nu de mogelijkheid om steeds gedetailleerder te zijn wanneer
het nemen van financiële beslissingen.

Hoewel veel gegevens geweldig zijn, moeten we het echter begrijpen
hoe deze gegevens effectief kunnen worden vertaald, actie kunnen worden ondernomen en in een betere context kunnen worden ingebed
klantenervaring. Ons op inkomsten gebaseerd
financiën (RBF) Het bedrijfsmodel is gebaseerd op een naadloos klanttraject, en dat is ook zo
Het is voor mij bijzonder belangrijk dat we dit in het hele bedrijf doorvoeren,
vooral bij het omgaan met uiteenlopende financiële behoeften, van kleinere leningen tot
aanzienlijke investeringen.

Traditionele kredietmodellen zien er vaak naar uit ondernemingen via een
zwart-witlens, voornamelijk afhankelijk van kredietscores en financieel
rekeningen. Data-analyse biedt daarentegen een genuanceerder en informatiever beeld
benadering. We kunnen nu verder kijken dan alleen maar cijfers, rekening houdend met factoren als
seizoensinvloeden en recente prestatietrends. Het gaat om het creëren van een volledig beeld
van de gezondheid en het potentieel van een bedrijf, in plaats van alleen maar vakjes aan te vinken.

Dit is vooral van belang in sectoren als de
e-commerce, waarin we aanvankelijk vooral investeerden. Bij het aanpakken van a
concept zoals seizoensgebondenheid, traditioneel analyse van evenwicht
lakens of inventaris buiten het hoogseizoen kunnen misleidend zijn. Kijken naar, en
Door kruisverwijzingen kunnen we dit doen met een reeks verschillende gegevenspunten
diep ingaan op de cyclische aard van e-commerceverkopen en correlaties afleiden
met andere inputs, zoals marketinguitgaven of een specifieke campagne of evenement,
het identificeren van piekperioden en het contextualiseren van de prestaties.

We hebben er bijvoorbeeld veel gefinancierd e-commerce bedrijven
die in bepaalde maanden doorgaans een lage omzet vertonen. Echter een gedetailleerd
analyse van hun historische aandelen- en marketingactiviteiten blijkt vaak
aanzienlijke verkoopstijgingen tijdens verwachte sleutelperioden, zoals Black Friday.

Interessant genoeg zien we ook minder voorspelbare pieken. Voor
Een van onze klanten stemt bijvoorbeeld zijn voorraad af en marketing uitgaven mee
grote mondiale muziekfestivals. Ze ervaren doorgaans een opmerkelijke toename van het aantal
inkomsten ongeveer twee weken voordat deze festivals beginnen. Deze holistische aanpak
stelt ons in staat verschillende patronen te herkennen en onze financiering daarop af te stemmen
bedrijf.

Snelheid, toegang en flexibiliteit als de drie pijlers van
Moderne financiering

Data zonder actie is precies dat: data. Het succes van
moderne financiering, en RBF in het bijzonder, kan worden gedefinieerd door drie belangrijke pijlers: snelheid,
toegang en flexibiliteit, en Data analytics
speelt hierin een grote rol. Gegevens verplaatsen zich met ongelooflijke snelheden, en het is de
vermogen om deze gegevens in realtime te verwerken en erop te reageren, waardoor a
productaanbod van de kredietverstrekker.

De komst van cloud computing en open bankieren heeft dat ook gedaan
De toegang is drastisch veranderd, waardoor enorme hoeveelheden gegevens kunnen worden verwerkt
vrijwel onmiddellijk. Deze realtime toegang biedt ongeëvenaarde mogelijkheden
flexibiliteit bij het aanpassen van aanbiedingen en financieringssteun op basis van die van een bedrijf
dagelijkse prestaties. AI en machine learning
(lees: grote taalmodellen) zullen een cruciaal onderdeel zijn van de bedrijfsfinanciering in
de toekomst.

De visie zal instrumenten ontwikkelen die enorme syntheses kunnen maken
hoeveelheden data om te zetten in begrijpelijke, bruikbare inzichten. Stel je voor dat je dat zou kunnen
voer financiële gegevens in een AI-model in en ontvang direct analyses van
de financiële gezondheid, risico's en kansen van het bedrijf. Dit is waar we zijn
op weg naar een toekomst waarin data analytics niet alleen ondersteunen, maar verbeteren
aspect van bedrijfsfinanciering.

Ik heb met eigen ogen de kracht van data-analyse gezien
realtime besluitvorming. We hadden een terugkerende klant die in een moeilijke periode terechtkwam, en
onze tools markeerden deze financiële neergang, wat betekende dat we ermee konden communiceren
ze meteen aan, waarbij we onze benadering van kredietverlening aanpassen, terwijl we vol blijven
transparantie. Dit is het soort flexibiliteit dat data-analyse tot op zekere hoogte mogelijk maakt
roep van traditionele modellen waarbij beoordelingen maanden achterhaald zouden kunnen zijn
geen jaren.

Het probleem met gegevens

Natuurlijk brengt data-analyse zijn eigen uitdagingen met zich mee.
Een belangrijke hindernis voor ons is het beheersen van gegevensduplicatie en het waarborgen daarvan
betrouwbaarheid. In de wereld van de mondiale financiële wereld, waar we met meerdere zaken te maken hebben
valuta's en talen wordt de interpretatie van gegevens complex. Nemen voor
bijvoorbeeld onze activiteiten in het Verenigd Koninkrijk en Australië.

Wanneer we de gegevens in Groot-Brittannië om middernacht vernieuwen, is dat al het geval
middag binnen Australië.
Door dit tijdsverschil kunnen de gegevens van één werkdag over twee dagen worden verdeeld.
wat ons analyse- en besluitvormingsproces bemoeilijkt. Dan is er het feit dat het enorme volume
van de gegevens die we verwerken, vertaalt zich niet automatisch in effectieve besluitvorming.

Zonder als een kapotte plaat te willen klinken: dat is niet zo
over het verzamelen van enorme hoeveelheden gegevens; het gaat over het converteren van deze gegevens
in een gemakkelijk interpreteerbaar formaat dat gezonde financiële beslissingen mogelijk maakt.
De informatie moet niet alleen accuraat en actueel zijn, maar ook op een bepaalde manier worden gepresenteerd
dat begrijpelijk en uitvoerbaar is; Er is een echt probleem met de
standaardisatie van gegevens als deze uit meerdere bronnen worden verzameld.

Zonder hetzelfde punt te herhalen, ligt de nadruk niet alleen op het verzamelen van uitgebreide gegevens, maar eerder op het transformeren ervan in een formaat dat weloverwogen financiële keuzes mogelijk maakt. Nauwkeurigheid en actualiteit van gegevens zijn essentieel, maar net zo belangrijk is de manier waarop deze worden gepresenteerd: duidelijk en uitvoerbaar. De uitdaging ontstaat wanneer gegevens van verschillende oorsprong niet gestandaardiseerd zijn.

Open banking is hiervan een goed voorbeeld; het is ongeloofelijk
dat afschriften en rekeningen in zoveel verschillende formaten kunnen worden gepresenteerd.
Dit proces van het vertalen van ruwe gegevens naar betekenisvol inzicht is net zo cruciaal als
de gegevensverzameling zelf, en het is een uitdaging waar we voortdurend naar streven
perfect. De toekomst van moderne financiering ziet er gezond uit.

Naarmate datapunten steeds meer verbonden en geautomatiseerd worden,
Er is een enorme kans voor kredietverstrekkers om hun besluitvorming te verbeteren
processen en bieden meer afgemeten, duurzame en op maat gemaakte leningen aan
klanten. De uitdaging, zoals hierboven geschetst, zal zijn hoe we er betekenis aan geven
alle.

Ik ben al een aantal jaren bezig met fintech, en één ding
is steeds duidelijker geworden: de rol van data-analyse in de financiële wereld is dat niet
Het groeit alleen maar en zorgt voor een complete revolutie in de manier waarop we beslissingen nemen over kredietverlening.
Traditionele kredietmodellen zijn gebaseerd op statische gegevens die vaak verouderd zijn
generiek, maar we krijgen nu de mogelijkheid om steeds gedetailleerder te zijn wanneer
het nemen van financiële beslissingen.

Hoewel veel gegevens geweldig zijn, moeten we het echter begrijpen
hoe deze gegevens effectief kunnen worden vertaald, actie kunnen worden ondernomen en in een betere context kunnen worden ingebed
klantenervaring. Ons op inkomsten gebaseerd
financiën (RBF) Het bedrijfsmodel is gebaseerd op een naadloos klanttraject, en dat is ook zo
Het is voor mij bijzonder belangrijk dat we dit in het hele bedrijf doorvoeren,
vooral bij het omgaan met uiteenlopende financiële behoeften, van kleinere leningen tot
aanzienlijke investeringen.

Traditionele kredietmodellen zien er vaak naar uit ondernemingen via een
zwart-witlens, voornamelijk afhankelijk van kredietscores en financieel
rekeningen. Data-analyse biedt daarentegen een genuanceerder en informatiever beeld
benadering. We kunnen nu verder kijken dan alleen maar cijfers, rekening houdend met factoren als
seizoensinvloeden en recente prestatietrends. Het gaat om het creëren van een volledig beeld
van de gezondheid en het potentieel van een bedrijf, in plaats van alleen maar vakjes aan te vinken.

Dit is vooral van belang in sectoren als de
e-commerce, waarin we aanvankelijk vooral investeerden. Bij het aanpakken van a
concept zoals seizoensgebondenheid, traditioneel analyse van evenwicht
lakens of inventaris buiten het hoogseizoen kunnen misleidend zijn. Kijken naar, en
Door kruisverwijzingen kunnen we dit doen met een reeks verschillende gegevenspunten
diep ingaan op de cyclische aard van e-commerceverkopen en correlaties afleiden
met andere inputs, zoals marketinguitgaven of een specifieke campagne of evenement,
het identificeren van piekperioden en het contextualiseren van de prestaties.

We hebben er bijvoorbeeld veel gefinancierd e-commerce bedrijven
die in bepaalde maanden doorgaans een lage omzet vertonen. Echter een gedetailleerd
analyse van hun historische aandelen- en marketingactiviteiten blijkt vaak
aanzienlijke verkoopstijgingen tijdens verwachte sleutelperioden, zoals Black Friday.

Interessant genoeg zien we ook minder voorspelbare pieken. Voor
Een van onze klanten stemt bijvoorbeeld zijn voorraad af en marketing uitgaven mee
grote mondiale muziekfestivals. Ze ervaren doorgaans een opmerkelijke toename van het aantal
inkomsten ongeveer twee weken voordat deze festivals beginnen. Deze holistische aanpak
stelt ons in staat verschillende patronen te herkennen en onze financiering daarop af te stemmen
bedrijf.

Snelheid, toegang en flexibiliteit als de drie pijlers van
Moderne financiering

Data zonder actie is precies dat: data. Het succes van
moderne financiering, en RBF in het bijzonder, kan worden gedefinieerd door drie belangrijke pijlers: snelheid,
toegang en flexibiliteit, en Data analytics
speelt hierin een grote rol. Gegevens verplaatsen zich met ongelooflijke snelheden, en het is de
vermogen om deze gegevens in realtime te verwerken en erop te reageren, waardoor a
productaanbod van de kredietverstrekker.

De komst van cloud computing en open bankieren heeft dat ook gedaan
De toegang is drastisch veranderd, waardoor enorme hoeveelheden gegevens kunnen worden verwerkt
vrijwel onmiddellijk. Deze realtime toegang biedt ongeëvenaarde mogelijkheden
flexibiliteit bij het aanpassen van aanbiedingen en financieringssteun op basis van die van een bedrijf
dagelijkse prestaties. AI en machine learning
(lees: grote taalmodellen) zullen een cruciaal onderdeel zijn van de bedrijfsfinanciering in
de toekomst.

De visie zal instrumenten ontwikkelen die enorme syntheses kunnen maken
hoeveelheden data om te zetten in begrijpelijke, bruikbare inzichten. Stel je voor dat je dat zou kunnen
voer financiële gegevens in een AI-model in en ontvang direct analyses van
de financiële gezondheid, risico's en kansen van het bedrijf. Dit is waar we zijn
op weg naar een toekomst waarin data analytics niet alleen ondersteunen, maar verbeteren
aspect van bedrijfsfinanciering.

Ik heb met eigen ogen de kracht van data-analyse gezien
realtime besluitvorming. We hadden een terugkerende klant die in een moeilijke periode terechtkwam, en
onze tools markeerden deze financiële neergang, wat betekende dat we ermee konden communiceren
ze meteen aan, waarbij we onze benadering van kredietverlening aanpassen, terwijl we vol blijven
transparantie. Dit is het soort flexibiliteit dat data-analyse tot op zekere hoogte mogelijk maakt
roep van traditionele modellen waarbij beoordelingen maanden achterhaald zouden kunnen zijn
geen jaren.

Het probleem met gegevens

Natuurlijk brengt data-analyse zijn eigen uitdagingen met zich mee.
Een belangrijke hindernis voor ons is het beheersen van gegevensduplicatie en het waarborgen daarvan
betrouwbaarheid. In de wereld van de mondiale financiële wereld, waar we met meerdere zaken te maken hebben
valuta's en talen wordt de interpretatie van gegevens complex. Nemen voor
bijvoorbeeld onze activiteiten in het Verenigd Koninkrijk en Australië.

Wanneer we de gegevens in Groot-Brittannië om middernacht vernieuwen, is dat al het geval
middag binnen Australië.
Door dit tijdsverschil kunnen de gegevens van één werkdag over twee dagen worden verdeeld.
wat ons analyse- en besluitvormingsproces bemoeilijkt. Dan is er het feit dat het enorme volume
van de gegevens die we verwerken, vertaalt zich niet automatisch in effectieve besluitvorming.

Zonder als een kapotte plaat te willen klinken: dat is niet zo
over het verzamelen van enorme hoeveelheden gegevens; het gaat over het converteren van deze gegevens
in een gemakkelijk interpreteerbaar formaat dat gezonde financiële beslissingen mogelijk maakt.
De informatie moet niet alleen accuraat en actueel zijn, maar ook op een bepaalde manier worden gepresenteerd
dat begrijpelijk en uitvoerbaar is; Er is een echt probleem met de
standaardisatie van gegevens als deze uit meerdere bronnen worden verzameld.

Zonder hetzelfde punt te herhalen, ligt de nadruk niet alleen op het verzamelen van uitgebreide gegevens, maar eerder op het transformeren ervan in een formaat dat weloverwogen financiële keuzes mogelijk maakt. Nauwkeurigheid en actualiteit van gegevens zijn essentieel, maar net zo belangrijk is de manier waarop deze worden gepresenteerd: duidelijk en uitvoerbaar. De uitdaging ontstaat wanneer gegevens van verschillende oorsprong niet gestandaardiseerd zijn.

Open banking is hiervan een goed voorbeeld; het is ongeloofelijk
dat afschriften en rekeningen in zoveel verschillende formaten kunnen worden gepresenteerd.
Dit proces van het vertalen van ruwe gegevens naar betekenisvol inzicht is net zo cruciaal als
de gegevensverzameling zelf, en het is een uitdaging waar we voortdurend naar streven
perfect. De toekomst van moderne financiering ziet er gezond uit.

Naarmate datapunten steeds meer verbonden en geautomatiseerd worden,
Er is een enorme kans voor kredietverstrekkers om hun besluitvorming te verbeteren
processen en bieden meer afgemeten, duurzame en op maat gemaakte leningen aan
klanten. De uitdaging, zoals hierboven geschetst, zal zijn hoe we er betekenis aan geven
alle.

Tijdstempel:

Meer van Financiën Magnaten