Hur dataanalys driver nästa generations företagsfinansiering

Hur dataanalys driver nästa generations företagsfinansiering

Tidsstämpel: 21 april 2024 6:00
Hur dataanalys driver nästa generations företagsfinansiering PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikal sökning. Ai.

Jag har varit inom fintech i ett antal år, och en sak
har blivit allt tydligare: dataanalysens roll i finans är det inte
bara växer, det revolutionerar helt hur vi fattar lånebeslut.
Traditionella lånemodeller förlitar sig på statisk data som ofta är föråldrad och
generisk, men vi får nu möjligheten att bli allt mer granulära när
fatta ekonomiska beslut.

Men även om massor av data är bra, måste vi förstå
hur man effektivt översätter denna data, åtgärdar den och bäddar in den till en bättre
kundupplevelse. Vår intäktsbaserad
finans (RBF) affärsmodell bygger på en sömlös kundresa, så det är det
Särskilt viktigt för mig att vi får det här över hela verksamheten,
speciellt när man hanterar olika finansiella krav, från mindre lån till
betydande investeringar.

Traditionella kreditmodeller ser ofta företag genom en
svart-vit lins, främst beroende av kreditvärdighet och finansiella
konton. Däremot erbjuder dataanalys en mer nyanserad och informativ
närma sig. Vi kan nu se bortom bara siffror, med tanke på faktorer som
säsongsvariationer och senaste prestandatrender. Det handlar om att skapa en helhetsbild
av ett företags hälsa och potential, snarare än att bara kryssa i rutor.

Detta är särskilt viktigt inom sektorer som t.ex
e-handel, där vi initialt investerade övervägande. När man tacklar en
koncept som säsongsvariation, traditionell analys av balans
lakan eller inventarier under lågsäsong kan vara vilseledande. Tittar på, och
korsreferenser tillåter en rad olika datapunkter oss
gräva djupt in i e-handelsförsäljningens cykliska natur och härleda korrelationer
med andra insatser som marknadsföringsutgifter eller en specifik kampanj eller evenemang,
identifiera toppperioder och kontextualisera prestanda.

Vi har till exempel finansierat många e-handel företag
som vanligtvis visar låga intäkter under vissa månader. Dock en detaljerad
analys av deras historiska aktier och marknadsföringsaktiviteter avslöjar ofta
betydande försäljningsökningar under förväntade nyckelperioder, som Black Friday.

Intressant nog observerar vi också mindre förutsägbara toppar. För
exempel, en av våra kunder anpassar sitt lager och marknadsföring utgifter med
stora globala musikfestivaler. De upplever vanligtvis en märkbar ökning av
intäkter cirka två veckor innan dessa festivaler startar. Detta holistiska synsätt
låter oss känna igen distinkta mönster och skräddarsy vår finansiering för var och en
företag.

Hastighet, tillgång och flexibilitet som de tre pelarna i
Modern finansiering

Data utan åtgärd är just det: data. Framgången för
modern finansiering, och RBF i synnerhet, kan definieras av tre nyckelpelare: hastighet,
tillgång och flexibilitet, och uppgifter analytics
spelar en stor roll i detta. Data rör sig med otroliga hastigheter, och det är det
förmåga att bearbeta och svara på dessa data i realtid som kan höja en
långivarens produktutbud.

Tillkomsten av cloud computing och öppna banktjänster har
drastiskt förändrad åtkomst, vilket gör att stora mängder data kan bearbetas
nästan omedelbart. Denna realtidsåtkomst erbjuder oöverträffad
flexibilitet i att anpassa erbjudanden och finansiera stöd utifrån ett företags
dagliga prestationer. AI och maskininlärning
(läs: Stora språkmodeller) kommer att vara en central del av företagsfinansiering i
framtiden.

Visionen kommer att utveckla verktyg som kan syntetisera enormt
mängder av data till begripliga, handlingsbara insikter. Tänk att kunna
mata in finansiell data i en AI-modell och få omedelbar analys av en
företagets ekonomiska hälsa, risker och möjligheter. Det är här vi är
på väg, en framtid där data analytics inte bara stödja utan förbättra varje
aspekten av företagsfinansiering.

Jag har från första hand sett kraften i dataanalys
beslutsfattande i realtid. Vi hade en återkommande kund som drabbades hårt, och
våra verktyg flaggade för denna ekonomiska nedgång, vilket betyder att vi kunde kommunicera med
dem i farten, anpassa vår strategi för utlåning samtidigt som vi behåller fulla
genomskinlighet. Det här är den typ av smidighet som dataanalys möjliggör, långt
gråta från traditionella modeller där bedömningar kan vara föråldrade med månader om
inte år.

Problemet med data

Naturligtvis kommer dataanalys med sina egna utmaningar.
Ett betydande hinder för oss är att hantera dataduplicering och säkerställa dess
pålitlighet. I en värld av global finans, där vi hanterar flera
valutor och språk blir datatolkningen komplex. Ta för
till exempel vår verksamhet i Storbritannien och Australien.

När vi uppdaterar data vid midnatt i Storbritannien är det redan det
middag i Australien.
Denna tidsskillnad kan dela en enskild arbetsdags data över två dagar,
komplicerar vår analys och beslutsprocess. Sedan är det faktum att den stora volymen
av data vi hanterar översätts inte automatiskt till effektivt beslutsfattande.

Utan att vilja låta som en trasig skiva är det inte bara
om att samla in stora mängder data; det handlar om att konvertera denna data
till ett lätttolkbart format som ger sunda ekonomiska beslut.
Informationen behöver inte bara vara korrekt och aktuell utan också presenteras på ett sätt
som är begriplig och genomförbar; det finns ett verkligt problem med
standardisering av data om den samlas in från flera källor.

Utan att upprepa samma punkt ligger fokus inte bara på att samla in omfattande data utan snarare på att omvandla den till ett format som underlättar välgrundade ekonomiska val. Datanoggrannhet och valuta är avgörande, men lika viktigt är hur den presenteras: tydlig och handlingsbar. Utmaningen uppstår när data från olika ursprung saknar standardisering.

Open banking är ett utmärkt exempel på detta; det är otroligt
att uttalanden och konton kan presenteras i så många olika format.
Denna process att översätta rådata till meningsfull insikt är lika avgörande som
själva datainsamlingen, och det är en utmaning vi ständigt strävar efter
perfekt. Framtiden för modern finansiering ser sund ut.

I takt med att datapunkter blir allt mer anslutna och automatiserade,
det finns en enorm möjlighet för långivare att förbättra sitt beslutsfattande
bearbetar och erbjuder mer uppmätt, hållbar och skräddarsydd utlåning till
kunder. Utmaningen, som beskrivits ovan, kommer att vara hur vi förstår det
Allt.

Jag har varit inom fintech i ett antal år, och en sak
har blivit allt tydligare: dataanalysens roll i finans är det inte
bara växer, det revolutionerar helt hur vi fattar lånebeslut.
Traditionella lånemodeller förlitar sig på statisk data som ofta är föråldrad och
generisk, men vi får nu möjligheten att bli allt mer granulära när
fatta ekonomiska beslut.

Men även om massor av data är bra, måste vi förstå
hur man effektivt översätter denna data, åtgärdar den och bäddar in den till en bättre
kundupplevelse. Vår intäktsbaserad
finans (RBF) affärsmodell bygger på en sömlös kundresa, så det är det
Särskilt viktigt för mig att vi får det här över hela verksamheten,
speciellt när man hanterar olika finansiella krav, från mindre lån till
betydande investeringar.

Traditionella kreditmodeller ser ofta företag genom en
svart-vit lins, främst beroende av kreditvärdighet och finansiella
konton. Däremot erbjuder dataanalys en mer nyanserad och informativ
närma sig. Vi kan nu se bortom bara siffror, med tanke på faktorer som
säsongsvariationer och senaste prestandatrender. Det handlar om att skapa en helhetsbild
av ett företags hälsa och potential, snarare än att bara kryssa i rutor.

Detta är särskilt viktigt inom sektorer som t.ex
e-handel, där vi initialt investerade övervägande. När man tacklar en
koncept som säsongsvariation, traditionell analys av balans
lakan eller inventarier under lågsäsong kan vara vilseledande. Tittar på, och
korsreferenser tillåter en rad olika datapunkter oss
gräva djupt in i e-handelsförsäljningens cykliska natur och härleda korrelationer
med andra insatser som marknadsföringsutgifter eller en specifik kampanj eller evenemang,
identifiera toppperioder och kontextualisera prestanda.

Vi har till exempel finansierat många e-handel företag
som vanligtvis visar låga intäkter under vissa månader. Dock en detaljerad
analys av deras historiska aktier och marknadsföringsaktiviteter avslöjar ofta
betydande försäljningsökningar under förväntade nyckelperioder, som Black Friday.

Intressant nog observerar vi också mindre förutsägbara toppar. För
exempel, en av våra kunder anpassar sitt lager och marknadsföring utgifter med
stora globala musikfestivaler. De upplever vanligtvis en märkbar ökning av
intäkter cirka två veckor innan dessa festivaler startar. Detta holistiska synsätt
låter oss känna igen distinkta mönster och skräddarsy vår finansiering för var och en
företag.

Hastighet, tillgång och flexibilitet som de tre pelarna i
Modern finansiering

Data utan åtgärd är just det: data. Framgången för
modern finansiering, och RBF i synnerhet, kan definieras av tre nyckelpelare: hastighet,
tillgång och flexibilitet, och uppgifter analytics
spelar en stor roll i detta. Data rör sig med otroliga hastigheter, och det är det
förmåga att bearbeta och svara på dessa data i realtid som kan höja en
långivarens produktutbud.

Tillkomsten av cloud computing och öppna banktjänster har
drastiskt förändrad åtkomst, vilket gör att stora mängder data kan bearbetas
nästan omedelbart. Denna realtidsåtkomst erbjuder oöverträffad
flexibilitet i att anpassa erbjudanden och finansiera stöd utifrån ett företags
dagliga prestationer. AI och maskininlärning
(läs: Stora språkmodeller) kommer att vara en central del av företagsfinansiering i
framtiden.

Visionen kommer att utveckla verktyg som kan syntetisera enormt
mängder av data till begripliga, handlingsbara insikter. Tänk att kunna
mata in finansiell data i en AI-modell och få omedelbar analys av en
företagets ekonomiska hälsa, risker och möjligheter. Det är här vi är
på väg, en framtid där data analytics inte bara stödja utan förbättra varje
aspekten av företagsfinansiering.

Jag har från första hand sett kraften i dataanalys
beslutsfattande i realtid. Vi hade en återkommande kund som drabbades hårt, och
våra verktyg flaggade för denna ekonomiska nedgång, vilket betyder att vi kunde kommunicera med
dem i farten, anpassa vår strategi för utlåning samtidigt som vi behåller fulla
genomskinlighet. Det här är den typ av smidighet som dataanalys möjliggör, långt
gråta från traditionella modeller där bedömningar kan vara föråldrade med månader om
inte år.

Problemet med data

Naturligtvis kommer dataanalys med sina egna utmaningar.
Ett betydande hinder för oss är att hantera dataduplicering och säkerställa dess
pålitlighet. I en värld av global finans, där vi hanterar flera
valutor och språk blir datatolkningen komplex. Ta för
till exempel vår verksamhet i Storbritannien och Australien.

När vi uppdaterar data vid midnatt i Storbritannien är det redan det
middag i Australien.
Denna tidsskillnad kan dela en enskild arbetsdags data över två dagar,
komplicerar vår analys och beslutsprocess. Sedan är det faktum att den stora volymen
av data vi hanterar översätts inte automatiskt till effektivt beslutsfattande.

Utan att vilja låta som en trasig skiva är det inte bara
om att samla in stora mängder data; det handlar om att konvertera denna data
till ett lätttolkbart format som ger sunda ekonomiska beslut.
Informationen behöver inte bara vara korrekt och aktuell utan också presenteras på ett sätt
som är begriplig och genomförbar; det finns ett verkligt problem med
standardisering av data om den samlas in från flera källor.

Utan att upprepa samma punkt ligger fokus inte bara på att samla in omfattande data utan snarare på att omvandla den till ett format som underlättar välgrundade ekonomiska val. Datanoggrannhet och valuta är avgörande, men lika viktigt är hur den presenteras: tydlig och handlingsbar. Utmaningen uppstår när data från olika ursprung saknar standardisering.

Open banking är ett utmärkt exempel på detta; det är otroligt
att uttalanden och konton kan presenteras i så många olika format.
Denna process att översätta rådata till meningsfull insikt är lika avgörande som
själva datainsamlingen, och det är en utmaning vi ständigt strävar efter
perfekt. Framtiden för modern finansiering ser sund ut.

I takt med att datapunkter blir allt mer anslutna och automatiserade,
det finns en enorm möjlighet för långivare att förbättra sitt beslutsfattande
bearbetar och erbjuder mer uppmätt, hållbar och skräddarsydd utlåning till
kunder. Utmaningen, som beskrivits ovan, kommer att vara hur vi förstår det
Allt.

Tidsstämpel:

Mer från Finansmagnat