Як аналіз даних сприяє фінансуванню бізнесу нового покоління

Як аналіз даних сприяє фінансуванню бізнесу нового покоління

Мітка часу: 21 квітня 2024 р., 6:00
Як аналітика даних сприяє фінансуванню бізнесу нового покоління PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

Я працюю у фінтеху кілька років, і одна річ
стає дедалі очевиднішим: аналітика даних не має ролі у фінансах
тільки зростаючи, це повністю змінює спосіб прийняття рішень про кредитування.
Традиційні моделі кредитування спираються на статичні дані, які часто є застарілими
загальний, але тепер ми маємо можливість дедалі деталізувати
прийняття фінансових рішень.

Однак, незважаючи на те, що велика кількість даних – це чудово, ми повинні це зрозуміти
як ефективно перевести ці дані, застосувати їх і вставити в краще
клієнтський досвід. наш на основі доходів
фінанси (RBF) бізнес-модель покладається на безперебійну подорож клієнта, тому це так
для мене особливо важливо, щоб ми довели це до всього бізнесу,
особливо під час виконання різноманітних фінансових вимог, від невеликих позик до
значні інвестиції.

Традиційні кредитні моделі часто переглядають підприємства через
чорно-білий об’єктив, насамперед покладаючись на кредитні та фінансові показники
облікові записи. На відміну від цього, аналітика даних пропонує більш детальну та інформативну інформацію
підхід. Тепер ми можемо виходити за межі простих цифр, беручи до уваги такі фактори, як
сезонність і останні тенденції продуктивності. Йдеться про створення повної картини
здоров’я та потенціалу бізнесу, а не просто ставити галочки.

Це особливо важливо в таких секторах, як
електронну комерцію, куди ми спочатку переважно інвестували. При вирішенні a
таке поняття, як сезонність, традиційне аналіз балансу
аркуші чи інвентар у непіковий сезон можуть ввести в оману. Дивлячись на, і
перехресне посилання, діапазон різних точок даних дозволяє нам
заглибитися в циклічну природу продажів електронної комерції та зробити висновок про кореляції
з іншими вхідними даними, такими як маркетингові витрати або конкретна кампанія чи подія,
визначення пікових періодів і контекстуалізація продуктивності.

Наприклад, ми багато профінансували e-commerce компанії
які зазвичай мають низький дохід у певні місяці. Однак детальний
аналіз їхньої історичної фондової та маркетингової діяльності часто виявляє
значні сплески продажів під час очікуваних ключових періодів, таких як Чорна п’ятниця.

Цікаво, що ми також спостерігаємо менш передбачувані стрибки. для
наприклад, один із наших клієнтів вирівнює свої запаси та marketing витрати с
великі світові музичні фестивалі. Зазвичай вони відчувають помітне збільшення
приблизно за два тижні до початку цих фестивалів. Це цілісний підхід
дозволяє нам розпізнавати відмінні закономірності та пристосовувати наше фінансування до кожного з них
бізнес.

Швидкість, доступ і гнучкість як три стовпи
Сучасне фінансування

Дані без дії — це саме те, що: дані. Успіх
сучасне фінансування, і RBF зокрема, можна визначити за трьома ключовими стовпами: швидкість,
доступ, гнучкість і аналітика даних
відіграє в цьому величезну роль. Дані переміщуються з неймовірною швидкістю, і це
здатність обробляти та реагувати на ці дані в режимі реального часу, що може підняти a
пропозиція продукту кредитора.

Поява хмарних обчислень і відкритого банківського обслуговування
суттєво змінив доступ, що дозволило обробляти великі обсяги даних
майже миттєво. Цей доступ у режимі реального часу пропонує неперевершені можливості
гнучкість у коригуванні пропозицій та фінансової підтримки на основі пропозиції компанії
повсякденна продуктивність. AI і машинне навчання
(читай: Великі мовні моделі) стане ключовою частиною фінансування бізнесу в
майбутнє.

Бачення розробить інструменти, які можуть синтезувати величезне
обсяги даних у зрозумілі, дієві ідеї. Уявіть, що можете
передавайте фінансові дані в модель ШІ та отримуйте миттєвий аналіз
фінансовий стан компанії, ризики та можливості. Ось де ми знаходимося
на чолі, майбутнє, де дані аналітика не лише підтримувати, а й покращувати кожен
аспект фінансування бізнесу.

Я на власні очі переконався в потужності аналізу даних
прийняття рішень в режимі реального часу. У нас був постійний клієнт, який потрапив у важку ситуацію
наші інструменти помітили цей фінансовий спад, тобто ми могли спілкуватися з
їх на льоту, коригуючи наш підхід до кредитування, зберігаючи повну
прозорість. Це та гнучкість, яку забезпечує аналітика даних
кричати від традиційних моделей, де оцінки можуть бути застарілими на місяці, якщо
не роки.

Проблема з даними

Звичайно, аналіз даних має свої проблеми.
Однією з суттєвих перешкод для нас є керування дублюванням даних і забезпечення його
надійність. У світі глобальних фінансів, де ми маємо справу з кількома
валют і мов, інтерпретація даних стає складною. Візьміть, для
наприклад, наші операції у Великобританії та Австралії.

Коли ми оновлюємо дані опівночі у Великобританії, це вже
полудень в Австралія.
Ця різниця в часі може розділити дані одного робочого дня на два дні,
ускладнюючи наш аналіз і процес прийняття рішень. Крім того, є той факт, що величезний обсяг
даних, які ми обробляємо, автоматично не перетворюються на ефективне прийняття рішень.

Не хочу, щоб це звучало як зламана платівка, але це не просто так
про збір величезних обсягів даних; мова йде про перетворення цих даних
у зручний для тлумачення формат, який дає змогу приймати правильні фінансові рішення.
Інформація має бути не тільки точною та актуальною, але й представленою у відповідний спосіб
що є зрозумілим і дієвим; є справжня проблема з
стандартизація даних, якщо вони збираються з кількох джерел.

Не повторюючи те саме, увага зосереджена не лише на зборі великої кількості даних, а скоріше на перетворенні їх у формат, який полегшує обґрунтований фінансовий вибір. Точність і актуальність даних є важливими, але не менш важливим є те, як вони представлені: чітко та дієво. Проблема виникає, коли дані з різних джерел не стандартизовані.

Відкритий банкінг є яскравим прикладом цього; це неймовірно
що звіти та рахунки можуть бути представлені в багатьох різних форматах.
Цей процес перетворення необроблених даних у значущу інформацію настільки ж важливий, як
сам збір даних, і це завдання, до якого ми постійно прагнемо
ідеальний. Майбутнє сучасного фінансування виглядає здоровим.

Оскільки точки даних стають все більш пов’язаними та автоматизованими,
для кредиторів є величезна можливість покращити процес прийняття рішень
процесів і пропонувати більш зважене, стабільне та адаптоване кредитування
клієнтів. Проблема, як зазначено вище, полягатиме в тому, як ми це розуміємо
все.

Я працюю у фінтеху кілька років, і одна річ
стає дедалі очевиднішим: аналітика даних не має ролі у фінансах
тільки зростаючи, це повністю змінює спосіб прийняття рішень про кредитування.
Традиційні моделі кредитування спираються на статичні дані, які часто є застарілими
загальний, але тепер ми маємо можливість дедалі деталізувати
прийняття фінансових рішень.

Однак, незважаючи на те, що велика кількість даних – це чудово, ми повинні це зрозуміти
як ефективно перевести ці дані, застосувати їх і вставити в краще
клієнтський досвід. наш на основі доходів
фінанси (RBF) бізнес-модель покладається на безперебійну подорож клієнта, тому це так
для мене особливо важливо, щоб ми довели це до всього бізнесу,
особливо під час виконання різноманітних фінансових вимог, від невеликих позик до
значні інвестиції.

Традиційні кредитні моделі часто переглядають підприємства через
чорно-білий об’єктив, насамперед покладаючись на кредитні та фінансові показники
облікові записи. На відміну від цього, аналітика даних пропонує більш детальну та інформативну інформацію
підхід. Тепер ми можемо виходити за межі простих цифр, беручи до уваги такі фактори, як
сезонність і останні тенденції продуктивності. Йдеться про створення повної картини
здоров’я та потенціалу бізнесу, а не просто ставити галочки.

Це особливо важливо в таких секторах, як
електронну комерцію, куди ми спочатку переважно інвестували. При вирішенні a
таке поняття, як сезонність, традиційне аналіз балансу
аркуші чи інвентар у непіковий сезон можуть ввести в оману. Дивлячись на, і
перехресне посилання, діапазон різних точок даних дозволяє нам
заглибитися в циклічну природу продажів електронної комерції та зробити висновок про кореляції
з іншими вхідними даними, такими як маркетингові витрати або конкретна кампанія чи подія,
визначення пікових періодів і контекстуалізація продуктивності.

Наприклад, ми багато профінансували e-commerce компанії
які зазвичай мають низький дохід у певні місяці. Однак детальний
аналіз їхньої історичної фондової та маркетингової діяльності часто виявляє
значні сплески продажів під час очікуваних ключових періодів, таких як Чорна п’ятниця.

Цікаво, що ми також спостерігаємо менш передбачувані стрибки. для
наприклад, один із наших клієнтів вирівнює свої запаси та marketing витрати с
великі світові музичні фестивалі. Зазвичай вони відчувають помітне збільшення
приблизно за два тижні до початку цих фестивалів. Це цілісний підхід
дозволяє нам розпізнавати відмінні закономірності та пристосовувати наше фінансування до кожного з них
бізнес.

Швидкість, доступ і гнучкість як три стовпи
Сучасне фінансування

Дані без дії — це саме те, що: дані. Успіх
сучасне фінансування, і RBF зокрема, можна визначити за трьома ключовими стовпами: швидкість,
доступ, гнучкість і аналітика даних
відіграє в цьому величезну роль. Дані переміщуються з неймовірною швидкістю, і це
здатність обробляти та реагувати на ці дані в режимі реального часу, що може підняти a
пропозиція продукту кредитора.

Поява хмарних обчислень і відкритого банківського обслуговування
суттєво змінив доступ, що дозволило обробляти великі обсяги даних
майже миттєво. Цей доступ у режимі реального часу пропонує неперевершені можливості
гнучкість у коригуванні пропозицій та фінансової підтримки на основі пропозиції компанії
повсякденна продуктивність. AI і машинне навчання
(читай: Великі мовні моделі) стане ключовою частиною фінансування бізнесу в
майбутнє.

Бачення розробить інструменти, які можуть синтезувати величезне
обсяги даних у зрозумілі, дієві ідеї. Уявіть, що можете
передавайте фінансові дані в модель ШІ та отримуйте миттєвий аналіз
фінансовий стан компанії, ризики та можливості. Ось де ми знаходимося
на чолі, майбутнє, де дані аналітика не лише підтримувати, а й покращувати кожен
аспект фінансування бізнесу.

Я на власні очі переконався в потужності аналізу даних
прийняття рішень в режимі реального часу. У нас був постійний клієнт, який потрапив у важку ситуацію
наші інструменти помітили цей фінансовий спад, тобто ми могли спілкуватися з
їх на льоту, коригуючи наш підхід до кредитування, зберігаючи повну
прозорість. Це та гнучкість, яку забезпечує аналітика даних
кричати від традиційних моделей, де оцінки можуть бути застарілими на місяці, якщо
не роки.

Проблема з даними

Звичайно, аналіз даних має свої проблеми.
Однією з суттєвих перешкод для нас є керування дублюванням даних і забезпечення його
надійність. У світі глобальних фінансів, де ми маємо справу з кількома
валют і мов, інтерпретація даних стає складною. Візьміть, для
наприклад, наші операції у Великобританії та Австралії.

Коли ми оновлюємо дані опівночі у Великобританії, це вже
полудень в Австралія.
Ця різниця в часі може розділити дані одного робочого дня на два дні,
ускладнюючи наш аналіз і процес прийняття рішень. Крім того, є той факт, що величезний обсяг
даних, які ми обробляємо, автоматично не перетворюються на ефективне прийняття рішень.

Не хочу, щоб це звучало як зламана платівка, але це не просто так
про збір величезних обсягів даних; мова йде про перетворення цих даних
у зручний для тлумачення формат, який дає змогу приймати правильні фінансові рішення.
Інформація має бути не тільки точною та актуальною, але й представленою у відповідний спосіб
що є зрозумілим і дієвим; є справжня проблема з
стандартизація даних, якщо вони збираються з кількох джерел.

Не повторюючи те саме, увага зосереджена не лише на зборі великої кількості даних, а скоріше на перетворенні їх у формат, який полегшує обґрунтований фінансовий вибір. Точність і актуальність даних є важливими, але не менш важливим є те, як вони представлені: чітко та дієво. Проблема виникає, коли дані з різних джерел не стандартизовані.

Відкритий банкінг є яскравим прикладом цього; це неймовірно
що звіти та рахунки можуть бути представлені в багатьох різних форматах.
Цей процес перетворення необроблених даних у значущу інформацію настільки ж важливий, як
сам збір даних, і це завдання, до якого ми постійно прагнемо
ідеальний. Майбутнє сучасного фінансування виглядає здоровим.

Оскільки точки даних стають все більш пов’язаними та автоматизованими,
для кредиторів є величезна можливість покращити процес прийняття рішень
процесів і пропонувати більш зважене, стабільне та адаптоване кредитування
клієнтів. Проблема, як зазначено вище, полягатиме в тому, як ми це розуміємо
все.

Часова мітка:

Більше від Фінанси Магнати