Hvordan dataanalyse driver neste generasjons bedriftsfinansiering

Hvordan dataanalyse driver neste generasjons bedriftsfinansiering

Tidsstempel: 21. april 2024 6:00
Hvordan dataanalyse driver neste generasjons bedriftsfinansiering PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

Jeg har vært i fintech i en del år, og én ting
har blitt stadig tydeligere: rollen til dataanalyse i finans er det ikke
bare vokser, det revolusjonerer fullstendig hvordan vi tar utlånsbeslutninger.
Tradisjonelle utlånsmodeller er avhengige av statiske data som ofte er utdaterte og
generisk, men vi får nå muligheten til å bli stadig mer granulære når
å ta økonomiske beslutninger.

Men selv om mye data er bra, må vi forstå
hvordan du effektivt kan oversette disse dataene, handle dem og bygge dem inn i en bedre
kundeopplevelse. Vår inntektsbasert
finans (RBF) forretningsmodell er avhengig av en sømløs kundereise, så det er det
spesielt viktig for meg at vi får dette rett på tvers av virksomheten,
spesielt ved håndtering av ulike økonomiske krav, fra mindre lån til
betydelige investeringer.

Tradisjonelle kredittmodeller ser ofte bedrifter gjennom en
svart-hvitt linse, primært avhengig av kredittscore og økonomiske
kontoer. Derimot tilbyr dataanalyse en mer nyansert og informativ
nærme seg. Vi er nå i stand til å se forbi bare tall, med tanke på faktorer som
sesongvariasjoner og nyere ytelsestrender. Det handler om å skape et helhetlig bilde
av en bedrifts helse og potensial, i stedet for bare å krysse av.

Dette er spesielt viktig i sektorer som f.eks
e-handel, hvor vi først investerte hovedsakelig. Når du takler a
konsept som sesongvariasjon, tradisjonell analyse av balanse
ark eller inventar i lavsesongen kan være misvisende. Ser på, og
kryssreferanser, lar en rekke forskjellige datapunkter oss
dykke dypt inn i den sykliske naturen til e-handelssalg og utlede korrelasjoner
med andre input som markedsføringskostnader eller en spesifikk kampanje eller begivenhet,
identifisere toppperioder og kontekstualisere ytelse.

Vi har for eksempel finansiert mange e-handel selskaper
som vanligvis viser lave inntekter i visse måneder. Imidlertid en detaljert
analyse av deres historiske aksjer og markedsføringsaktiviteter avslører ofte
betydelige salgsøkninger i forventede nøkkelperioder, som Black Friday.

Interessant nok observerer vi også mindre forutsigbare topper. Til
for eksempel, en av våre kunder justerer deres lager og markedsføring utgifter med
store globale musikkfestivaler. De opplever vanligvis en merkbar økning i
inntekter omtrent to uker før disse festivalene starter. Denne helhetlige tilnærmingen
lar oss gjenkjenne distinkte mønstre og skreddersy vår finansiering til hver
bedrift.

Hastighet, tilgang og fleksibilitet som de tre pilarene i
Moderne finansiering

Data uten handling er nettopp det: data. Suksessen til
moderne finansiering, og RBF spesielt, kan defineres av tre hovedpilarer: hastighet,
tilgang og fleksibilitet, og dataanalyse
spiller en stor rolle i dette. Data beveger seg med utrolige hastigheter, og det er det
evne til å behandle og svare på disse dataene i sanntid som kan heve en
långivers produkttilbud.

Fremkomsten av cloud computing og åpne banktjenester har
drastisk endret tilgang, slik at enorme mengder data kan behandles
nesten øyeblikkelig. Denne sanntidstilgangen tilbyr enestående
fleksibilitet i å tilpasse tilbud og finansieringsstøtte basert på en bedrifts
daglig ytelse. AI og maskinlæring
(les: Store språkmodeller) vil være en sentral del av bedriftsfinansiering i
fremtiden.

Visjonen vil utvikle verktøy som kan syntetisere enormt
datamengder til forståelig, handlingskraftig innsikt. Tenk å kunne
mate økonomiske data inn i en AI-modell og motta øyeblikkelig analyse på en
selskapets økonomiske helse, risiko og muligheter. Det er her vi er
på vei, en fremtid hvor data analytics ikke bare støtte, men forbedre hver
aspektet ved bedriftsfinansiering.

Jeg har selv sett kraften til dataanalyse i
sanntids beslutningstaking. Vi hadde en tilbakevendende kunde som traff et tøft, og
verktøyene våre markerte denne økonomiske nedgangen, noe som betyr at vi kunne kommunisere med
dem på farten, justerer vår tilnærming til utlån samtidig som vi opprettholder fulle
åpenhet. Dette er den typen smidighet som dataanalyse muliggjør, langt
gråte fra tradisjonelle modeller hvor vurderinger kan være utdatert med måneder hvis
ikke år.

Problemet med data

Dataanalyse kommer selvfølgelig med sine egne utfordringer.
En betydelig hindring for oss er å administrere dataduplisering og sikre det
pålitelighet. I en verden av global finans, hvor vi håndtere flere
valutaer og språk, blir datatolkning kompleks. Ta for
for eksempel vår virksomhet over hele Storbritannia og Australia.

Når vi oppdaterer data ved midnatt i Storbritannia, er det allerede
middag i Australia.
Denne tidsforskjellen kan dele en enkelt virkedagsdata over to dager,
kompliserer vår analyse og beslutningsprosess. Så er det det faktum at det store volumet
av dataene vi håndterer oversettes ikke automatisk til effektiv beslutningstaking.

Uten å ville høres ut som en ødelagt plate, er det ikke bare
om å samle inn enorme mengder data; det handler om å konvertere disse dataene
til et lett tolkbart format som gir gode økonomiske beslutninger.
Informasjonen må ikke bare være nøyaktig og oppdatert, men også presentert på en måte
som er forståelig og handlingsdyktig; det er et reelt problem med
standardisering av data hvis de er samlet inn fra flere kilder.

Uten å gjenta det samme punktet, er fokuset ikke bare på å samle omfattende data, men heller på å transformere det til et format som letter informerte økonomiske valg. Datanøyaktighet og valuta er avgjørende, men like viktig er måten de presenteres på: tydelig og handlingsdyktig. Utfordringen oppstår når data fra ulike opphav mangler standardisering.

Åpen bank er et godt eksempel på dette; det er utrolig
at uttalelser og regnskap kan presenteres i så mange forskjellige formater.
Denne prosessen med å oversette rådata til meningsfull innsikt er like avgjørende som
selve datainnsamlingen, og det er en utfordring vi kontinuerlig streber etter
perfekt. Fremtiden for moderne finansiering ser sunn ut.

Etter hvert som datapunkter blir stadig mer koblet og automatisert,
det er en enorm mulighet for långivere til å forbedre sine beslutninger
behandler og tilby mer målte, bærekraftige og skreddersydde utlån til
kunder. Utfordringen, som skissert ovenfor, vil være hvordan vi forstår det
alle.

Jeg har vært i fintech i en del år, og én ting
har blitt stadig tydeligere: rollen til dataanalyse i finans er det ikke
bare vokser, det revolusjonerer fullstendig hvordan vi tar utlånsbeslutninger.
Tradisjonelle utlånsmodeller er avhengige av statiske data som ofte er utdaterte og
generisk, men vi får nå muligheten til å bli stadig mer granulære når
å ta økonomiske beslutninger.

Men selv om mye data er bra, må vi forstå
hvordan du effektivt kan oversette disse dataene, handle dem og bygge dem inn i en bedre
kundeopplevelse. Vår inntektsbasert
finans (RBF) forretningsmodell er avhengig av en sømløs kundereise, så det er det
spesielt viktig for meg at vi får dette rett på tvers av virksomheten,
spesielt ved håndtering av ulike økonomiske krav, fra mindre lån til
betydelige investeringer.

Tradisjonelle kredittmodeller ser ofte bedrifter gjennom en
svart-hvitt linse, primært avhengig av kredittscore og økonomiske
kontoer. Derimot tilbyr dataanalyse en mer nyansert og informativ
nærme seg. Vi er nå i stand til å se forbi bare tall, med tanke på faktorer som
sesongvariasjoner og nyere ytelsestrender. Det handler om å skape et helhetlig bilde
av en bedrifts helse og potensial, i stedet for bare å krysse av.

Dette er spesielt viktig i sektorer som f.eks
e-handel, hvor vi først investerte hovedsakelig. Når du takler a
konsept som sesongvariasjon, tradisjonell analyse av balanse
ark eller inventar i lavsesongen kan være misvisende. Ser på, og
kryssreferanser, lar en rekke forskjellige datapunkter oss
dykke dypt inn i den sykliske naturen til e-handelssalg og utlede korrelasjoner
med andre input som markedsføringskostnader eller en spesifikk kampanje eller begivenhet,
identifisere toppperioder og kontekstualisere ytelse.

Vi har for eksempel finansiert mange e-handel selskaper
som vanligvis viser lave inntekter i visse måneder. Imidlertid en detaljert
analyse av deres historiske aksjer og markedsføringsaktiviteter avslører ofte
betydelige salgsøkninger i forventede nøkkelperioder, som Black Friday.

Interessant nok observerer vi også mindre forutsigbare topper. Til
for eksempel, en av våre kunder justerer deres lager og markedsføring utgifter med
store globale musikkfestivaler. De opplever vanligvis en merkbar økning i
inntekter omtrent to uker før disse festivalene starter. Denne helhetlige tilnærmingen
lar oss gjenkjenne distinkte mønstre og skreddersy vår finansiering til hver
bedrift.

Hastighet, tilgang og fleksibilitet som de tre pilarene i
Moderne finansiering

Data uten handling er nettopp det: data. Suksessen til
moderne finansiering, og RBF spesielt, kan defineres av tre hovedpilarer: hastighet,
tilgang og fleksibilitet, og dataanalyse
spiller en stor rolle i dette. Data beveger seg med utrolige hastigheter, og det er det
evne til å behandle og svare på disse dataene i sanntid som kan heve en
långivers produkttilbud.

Fremkomsten av cloud computing og åpne banktjenester har
drastisk endret tilgang, slik at enorme mengder data kan behandles
nesten øyeblikkelig. Denne sanntidstilgangen tilbyr enestående
fleksibilitet i å tilpasse tilbud og finansieringsstøtte basert på en bedrifts
daglig ytelse. AI og maskinlæring
(les: Store språkmodeller) vil være en sentral del av bedriftsfinansiering i
fremtiden.

Visjonen vil utvikle verktøy som kan syntetisere enormt
datamengder til forståelig, handlingskraftig innsikt. Tenk å kunne
mate økonomiske data inn i en AI-modell og motta øyeblikkelig analyse på en
selskapets økonomiske helse, risiko og muligheter. Det er her vi er
på vei, en fremtid hvor data analytics ikke bare støtte, men forbedre hver
aspektet ved bedriftsfinansiering.

Jeg har selv sett kraften til dataanalyse i
sanntids beslutningstaking. Vi hadde en tilbakevendende kunde som traff et tøft, og
verktøyene våre markerte denne økonomiske nedgangen, noe som betyr at vi kunne kommunisere med
dem på farten, justerer vår tilnærming til utlån samtidig som vi opprettholder fulle
åpenhet. Dette er den typen smidighet som dataanalyse muliggjør, langt
gråte fra tradisjonelle modeller hvor vurderinger kan være utdatert med måneder hvis
ikke år.

Problemet med data

Dataanalyse kommer selvfølgelig med sine egne utfordringer.
En betydelig hindring for oss er å administrere dataduplisering og sikre det
pålitelighet. I en verden av global finans, hvor vi håndtere flere
valutaer og språk, blir datatolkning kompleks. Ta for
for eksempel vår virksomhet over hele Storbritannia og Australia.

Når vi oppdaterer data ved midnatt i Storbritannia, er det allerede
middag i Australia.
Denne tidsforskjellen kan dele en enkelt virkedagsdata over to dager,
kompliserer vår analyse og beslutningsprosess. Så er det det faktum at det store volumet
av dataene vi håndterer oversettes ikke automatisk til effektiv beslutningstaking.

Uten å ville høres ut som en ødelagt plate, er det ikke bare
om å samle inn enorme mengder data; det handler om å konvertere disse dataene
til et lett tolkbart format som gir gode økonomiske beslutninger.
Informasjonen må ikke bare være nøyaktig og oppdatert, men også presentert på en måte
som er forståelig og handlingsdyktig; det er et reelt problem med
standardisering av data hvis de er samlet inn fra flere kilder.

Uten å gjenta det samme punktet, er fokuset ikke bare på å samle omfattende data, men heller på å transformere det til et format som letter informerte økonomiske valg. Datanøyaktighet og valuta er avgjørende, men like viktig er måten de presenteres på: tydelig og handlingsdyktig. Utfordringen oppstår når data fra ulike opphav mangler standardisering.

Åpen bank er et godt eksempel på dette; det er utrolig
at uttalelser og regnskap kan presenteres i så mange forskjellige formater.
Denne prosessen med å oversette rådata til meningsfull innsikt er like avgjørende som
selve datainnsamlingen, og det er en utfordring vi kontinuerlig streber etter
perfekt. Fremtiden for moderne finansiering ser sunn ut.

Etter hvert som datapunkter blir stadig mer koblet og automatisert,
det er en enorm mulighet for långivere til å forbedre sine beslutninger
behandler og tilby mer målte, bærekraftige og skreddersydde utlån til
kunder. Utfordringen, som skissert ovenfor, vil være hvordan vi forstår det
alle.

Tidstempel:

Mer fra Finansforstørrelser