Veri Analitiği Yeni Nesil İşletme Finansmanını Nasıl Destekler?

Veri Analitiği Yeni Nesil İşletme Finansmanını Nasıl Destekler?

Zaman Damgası: 21 Nisan 2024 6:00
Veri Analitiği Yeni Nesil İşletme Finansmanını Nasıl Destekliyor? PlatoBlockchain Veri Zekası. Dikey Arama. Ai.

Birkaç yıldır fintech'in içindeyim ve tek bir şey var
giderek daha açık hale geldi: finansta veri analitiğinin rolü
sadece büyüyor, kredi verme kararlarımızı alma şeklimizde tamamen devrim yaratıyor.
Geleneksel kredi verme modelleri genellikle güncelliğini kaybetmiş statik verilere dayanır ve
geneldir, ancak artık gerektiğinde giderek daha ayrıntılı olma yeteneğine sahibiz.
mali kararlar vermek.

Ancak, birçok veri harika olsa da şunu anlamamız gerekir:
Bu verileri etkili bir şekilde nasıl çevirebilir, harekete geçirebilir ve daha iyi bir ortama nasıl yerleştirebilirsiniz?
müşteri deneyimi. Bizim gelire dayalı
finans (RBF) iş modeli kusursuz bir müşteri yolculuğuna dayanır, dolayısıyla
Bunu iş genelinde doğru bir şekilde yapmamız benim için özellikle önemli,
özellikle küçük kredilerden kredilere kadar çeşitli finansal gereksinimleri karşılarken
önemli yatırımlar.

Geleneksel kredi modelleri sıklıkla işletmeler bir ile
siyah-beyaz mercek, öncelikli olarak kredi puanlarına ve maliyeye dayanıyor
hesaplar. Buna karşılık, veri analitiği daha incelikli ve bilgilendirici bir yaklaşım sunar.
yaklaşmak. Artık aşağıdaki gibi faktörleri göz önünde bulundurarak yalnızca sayıların ötesine bakabiliyoruz:
Sezonsallık ve son performans trendleri. Tam bir resim oluşturmakla ilgilidir
Sadece kutuları işaretlemek yerine, bir işletmenin sağlığı ve potansiyeli hakkında bilgi edinin.

Bu özellikle aşağıdaki gibi sektörlerde önemlidir:
Başlangıçta ağırlıklı olarak yatırım yaptığımız e-ticaret. Bir sorunla uğraşırken
mevsimsellik, geleneksel gibi kavram analiz denge
Yoğun olmayan sezonlarda çarşaflar veya envanter yanıltıcı olabilir. Bakıyorum ve
çapraz referanslama, bir dizi farklı veri noktası bize şunları sağlar:
E-ticaret satışlarının döngüsel doğasını derinlemesine araştırın ve korelasyonları çıkarın
pazarlama harcaması veya belirli bir kampanya veya etkinlik gibi diğer girdilerle,
Yoğun dönemlerin belirlenmesi ve performansın bağlamsallaştırılması.

Mesela birçok şeyi finanse ettik. e-ticaret şirketler
genellikle belirli aylarda düşük gelir sergileyen reklamlardır. Ancak detaylı bir
tarihsel stok ve pazarlama faaliyetlerinin analizi sıklıkla ortaya çıkar
Kara Cuma gibi beklenen önemli dönemlerde satışlarda önemli artışlar yaşandı.

İlginç bir şekilde, daha az öngörülebilir ani artışlar da gözlemliyoruz. İçin
Örneğin, müşterilerimizden biri stoklarını ayarlıyor ve pazarlama ile harcama
büyük küresel müzik festivalleri. Genellikle kayda değer bir artış yaşarlar.
Bu festivallerin başlamasından yaklaşık iki hafta önce gelir elde ediliyor. Bu bütünsel yaklaşım
farklı kalıpları tanımamıza ve finansmanımızı her birine göre uyarlamamıza olanak tanır
iş.

Üç Temel Temel Olarak Hız, Erişim ve Esneklik
Modern Finansman

Eylemsiz veri tam da budur: veri. Başarısı
modern finansman ve özellikle RBF, üç temel sütunla tanımlanabilir: hız,
erişim, esneklik ve Veri analizi
bunda çok büyük rol oynuyor. Veriler inanılmaz hızlarda hareket ediyor ve bu
Bu verileri gerçek zamanlı olarak işleyebilme ve bunlara yanıt verebilme yeteneği,
borç verenin ürün teklifi.

Bulut bilişimin ve açık bankacılığın ortaya çıkışı
Erişimi büyük ölçüde değiştirerek büyük miktarda verinin işlenmesine olanak sağladık
neredeyse anında. Bu gerçek zamanlı erişim benzersiz bir deneyim sunuyor
Tekliflerin ve finansman desteğinin bir şirketin gereksinimlerine göre ayarlanmasında esneklik
günlük performans. AI ve makine öğrenimi
(okuyun: Büyük Dil Modelleri) işletme finansmanının önemli bir parçası olacak
gelecek.

Vizyon, geniş kapsamlı sentezler oluşturabilecek araçlar geliştirecek
miktarda veriyi anlaşılır, eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürür. Yapabildiğinizi hayal edin
Finansal verileri bir yapay zeka modeline besleyin ve anında analiz alın
Şirketin mali sağlığı, riskleri ve fırsatları. İşte buradayız
Verilerin olduğu bir gelecek yöneliyor analytics yalnızca desteklemekle kalmayıp her birini geliştirin
İşletme finansmanının yönü.

Veri analitiğinin gücünü ilk elden gördüm
gerçek zamanlı karar verme. Zorlu bir dönemden geçen sürekli bir müşterimiz vardı ve
araçlarımız bu finansal gerilemeyi işaretledi, bu da iletişim kurabileceğimiz anlamına geliyordu
tam kapasiteyi korurken kredi verme yaklaşımımızı ayarlayarak onları anında hareket ettiriyoruz.
şeffaflık. Bu, veri analitiğinin mümkün kıldığı türde bir çevikliktir.
değerlendirmelerin aylarca geçerliliğini yitirebileceği geleneksel modellerden ağlamak
yıllar değil.

Verilerle İlgili Sorun

Elbette veri analizinin kendine has zorlukları da var.
Bizim için önemli engellerden biri veri çoğaltmayı yönetmek ve bunun sağlanmasıdır.
güvenilirlik. Birden fazla işlemle uğraştığımız küresel finans dünyasında
para birimleri ve diller, verilerin yorumlanması karmaşık hale gelir. İçin almak
örneğin Birleşik Krallık ve Avustralya'daki operasyonlarımız.

Birleşik Krallık'ta gece yarısı verileri yenilediğimizde, bu zaten
öğle vakti Avustralya.
Bu zaman farkı, tek bir iş gününün verilerini iki güne bölebilir.
analiz ve karar verme sürecimizi karmaşıklaştırıyor. Bir de gerçek şu ki, saf hacim
Elimizdeki veri miktarı otomatik olarak etkili karar alma anlamına gelmiyor.

Bozuk bir plak gibi ses çıkarmak istemeden, bu sadece
çok miktarda veri toplanması hakkında; bu veriyi dönüştürmekle ilgili
sağlam finansal kararlar alınmasını sağlayan, kolayca yorumlanabilen bir formata dönüştürülür.
Bilginin yalnızca doğru ve güncel olması değil aynı zamanda bir şekilde sunulması da gerekmektedir.
anlaşılabilir ve eyleme dönüştürülebilir; ile ilgili gerçek bir sorun var
Birden fazla kaynaktan toplanması durumunda verilerin standartlaştırılması.

Aynı noktayı tekrarlamadan, odak noktası yalnızca kapsamlı veri toplamak değil, daha ziyade bu verileri bilinçli finansal seçimleri kolaylaştıracak bir formata dönüştürmektir. Verilerin doğruluğu ve güncelliği önemlidir, ancak bunların nasıl sunulduğu da aynı derecede önemlidir: açık ve eyleme geçirilebilir. Zorluk, çeşitli kaynaklardan gelen verilerin standardizasyondan yoksun olması durumunda ortaya çıkar.

Açık bankacılık bunun en iyi örneğidir; inanılmaz
beyanlar ve hesaplar pek çok farklı formatta sunulabilir.
Ham verileri anlamlı içgörülere dönüştürme süreci, şu kadar önemlidir:
veri toplamanın kendisidir ve bu bizim sürekli olarak başarmaya çalıştığımız bir zorluktur
mükemmel. Modern finansmanın geleceği sağlıklı görünüyor.

Veri noktaları her zamankinden daha bağlantılı ve otomatik hale geldikçe,
Borç verenlerin karar alma mekanizmalarını geliştirmeleri için büyük bir fırsat var
daha ölçülü, sürdürülebilir ve kişiye özel krediler sunuyoruz.
müşteriler. Yukarıda ana hatlarıyla belirtildiği gibi zorluk, bunu nasıl anlamlandıracağımız olacaktır.
herşey.

Birkaç yıldır fintech'in içindeyim ve tek bir şey var
giderek daha açık hale geldi: finansta veri analitiğinin rolü
sadece büyüyor, kredi verme kararlarımızı alma şeklimizde tamamen devrim yaratıyor.
Geleneksel kredi verme modelleri genellikle güncelliğini kaybetmiş statik verilere dayanır ve
geneldir, ancak artık gerektiğinde giderek daha ayrıntılı olma yeteneğine sahibiz.
mali kararlar vermek.

Ancak, birçok veri harika olsa da şunu anlamamız gerekir:
Bu verileri etkili bir şekilde nasıl çevirebilir, harekete geçirebilir ve daha iyi bir ortama nasıl yerleştirebilirsiniz?
müşteri deneyimi. Bizim gelire dayalı
finans (RBF) iş modeli kusursuz bir müşteri yolculuğuna dayanır, dolayısıyla
Bunu iş genelinde doğru bir şekilde yapmamız benim için özellikle önemli,
özellikle küçük kredilerden kredilere kadar çeşitli finansal gereksinimleri karşılarken
önemli yatırımlar.

Geleneksel kredi modelleri sıklıkla işletmeler bir ile
siyah-beyaz mercek, öncelikli olarak kredi puanlarına ve maliyeye dayanıyor
hesaplar. Buna karşılık, veri analitiği daha incelikli ve bilgilendirici bir yaklaşım sunar.
yaklaşmak. Artık aşağıdaki gibi faktörleri göz önünde bulundurarak yalnızca sayıların ötesine bakabiliyoruz:
Sezonsallık ve son performans trendleri. Tam bir resim oluşturmakla ilgilidir
Sadece kutuları işaretlemek yerine, bir işletmenin sağlığı ve potansiyeli hakkında bilgi edinin.

Bu özellikle aşağıdaki gibi sektörlerde önemlidir:
Başlangıçta ağırlıklı olarak yatırım yaptığımız e-ticaret. Bir sorunla uğraşırken
mevsimsellik, geleneksel gibi kavram analiz denge
Yoğun olmayan sezonlarda çarşaflar veya envanter yanıltıcı olabilir. Bakıyorum ve
çapraz referanslama, bir dizi farklı veri noktası bize şunları sağlar:
E-ticaret satışlarının döngüsel doğasını derinlemesine araştırın ve korelasyonları çıkarın
pazarlama harcaması veya belirli bir kampanya veya etkinlik gibi diğer girdilerle,
Yoğun dönemlerin belirlenmesi ve performansın bağlamsallaştırılması.

Mesela birçok şeyi finanse ettik. e-ticaret şirketler
genellikle belirli aylarda düşük gelir sergileyen reklamlardır. Ancak detaylı bir
tarihsel stok ve pazarlama faaliyetlerinin analizi sıklıkla ortaya çıkar
Kara Cuma gibi beklenen önemli dönemlerde satışlarda önemli artışlar yaşandı.

İlginç bir şekilde, daha az öngörülebilir ani artışlar da gözlemliyoruz. İçin
Örneğin, müşterilerimizden biri stoklarını ayarlıyor ve pazarlama ile harcama
büyük küresel müzik festivalleri. Genellikle kayda değer bir artış yaşarlar.
Bu festivallerin başlamasından yaklaşık iki hafta önce gelir elde ediliyor. Bu bütünsel yaklaşım
farklı kalıpları tanımamıza ve finansmanımızı her birine göre uyarlamamıza olanak tanır
iş.

Üç Temel Temel Olarak Hız, Erişim ve Esneklik
Modern Finansman

Eylemsiz veri tam da budur: veri. Başarısı
modern finansman ve özellikle RBF, üç temel sütunla tanımlanabilir: hız,
erişim, esneklik ve Veri analizi
bunda çok büyük rol oynuyor. Veriler inanılmaz hızlarda hareket ediyor ve bu
Bu verileri gerçek zamanlı olarak işleyebilme ve bunlara yanıt verebilme yeteneği,
borç verenin ürün teklifi.

Bulut bilişimin ve açık bankacılığın ortaya çıkışı
Erişimi büyük ölçüde değiştirerek büyük miktarda verinin işlenmesine olanak sağladık
neredeyse anında. Bu gerçek zamanlı erişim benzersiz bir deneyim sunuyor
Tekliflerin ve finansman desteğinin bir şirketin gereksinimlerine göre ayarlanmasında esneklik
günlük performans. AI ve makine öğrenimi
(okuyun: Büyük Dil Modelleri) işletme finansmanının önemli bir parçası olacak
gelecek.

Vizyon, geniş kapsamlı sentezler oluşturabilecek araçlar geliştirecek
miktarda veriyi anlaşılır, eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürür. Yapabildiğinizi hayal edin
Finansal verileri bir yapay zeka modeline besleyin ve anında analiz alın
Şirketin mali sağlığı, riskleri ve fırsatları. İşte buradayız
Verilerin olduğu bir gelecek yöneliyor analytics yalnızca desteklemekle kalmayıp her birini geliştirin
İşletme finansmanının yönü.

Veri analitiğinin gücünü ilk elden gördüm
gerçek zamanlı karar verme. Zorlu bir dönemden geçen sürekli bir müşterimiz vardı ve
araçlarımız bu finansal gerilemeyi işaretledi, bu da iletişim kurabileceğimiz anlamına geliyordu
tam kapasiteyi korurken kredi verme yaklaşımımızı ayarlayarak onları anında hareket ettiriyoruz.
şeffaflık. Bu, veri analitiğinin mümkün kıldığı türde bir çevikliktir.
değerlendirmelerin aylarca geçerliliğini yitirebileceği geleneksel modellerden ağlamak
yıllar değil.

Verilerle İlgili Sorun

Elbette veri analizinin kendine has zorlukları da var.
Bizim için önemli engellerden biri veri çoğaltmayı yönetmek ve bunun sağlanmasıdır.
güvenilirlik. Birden fazla işlemle uğraştığımız küresel finans dünyasında
para birimleri ve diller, verilerin yorumlanması karmaşık hale gelir. İçin almak
örneğin Birleşik Krallık ve Avustralya'daki operasyonlarımız.

Birleşik Krallık'ta gece yarısı verileri yenilediğimizde, bu zaten
öğle vakti Avustralya.
Bu zaman farkı, tek bir iş gününün verilerini iki güne bölebilir.
analiz ve karar verme sürecimizi karmaşıklaştırıyor. Bir de gerçek şu ki, saf hacim
Elimizdeki veri miktarı otomatik olarak etkili karar alma anlamına gelmiyor.

Bozuk bir plak gibi ses çıkarmak istemeden, bu sadece
çok miktarda veri toplanması hakkında; bu veriyi dönüştürmekle ilgili
sağlam finansal kararlar alınmasını sağlayan, kolayca yorumlanabilen bir formata dönüştürülür.
Bilginin yalnızca doğru ve güncel olması değil aynı zamanda bir şekilde sunulması da gerekmektedir.
anlaşılabilir ve eyleme dönüştürülebilir; ile ilgili gerçek bir sorun var
Birden fazla kaynaktan toplanması durumunda verilerin standartlaştırılması.

Aynı noktayı tekrarlamadan, odak noktası yalnızca kapsamlı veri toplamak değil, daha ziyade bu verileri bilinçli finansal seçimleri kolaylaştıracak bir formata dönüştürmektir. Verilerin doğruluğu ve güncelliği önemlidir, ancak bunların nasıl sunulduğu da aynı derecede önemlidir: açık ve eyleme geçirilebilir. Zorluk, çeşitli kaynaklardan gelen verilerin standardizasyondan yoksun olması durumunda ortaya çıkar.

Açık bankacılık bunun en iyi örneğidir; inanılmaz
beyanlar ve hesaplar pek çok farklı formatta sunulabilir.
Ham verileri anlamlı içgörülere dönüştürme süreci, şu kadar önemlidir:
veri toplamanın kendisidir ve bu bizim sürekli olarak başarmaya çalıştığımız bir zorluktur
mükemmel. Modern finansmanın geleceği sağlıklı görünüyor.

Veri noktaları her zamankinden daha bağlantılı ve otomatik hale geldikçe,
Borç verenlerin karar alma mekanizmalarını geliştirmeleri için büyük bir fırsat var
daha ölçülü, sürdürülebilir ve kişiye özel krediler sunuyoruz.
müşteriler. Yukarıda ana hatlarıyla belirtildiği gibi zorluk, bunu nasıl anlamlandıracağımız olacaktır.
herşey.

Zaman Damgası:

Den fazla Finans Meclisleri