Cách phân tích dữ liệu thúc đẩy tài trợ cho doanh nghiệp thế hệ tiếp theo

Cách phân tích dữ liệu thúc đẩy tài trợ cho doanh nghiệp thế hệ tiếp theo

Dấu thời gian: 21:2024 chiều ngày 6 tháng 00 năm XNUMX
Cách phân tích dữ liệu thúc đẩy tài chính cho doanh nghiệp thế hệ tiếp theo Thông minh dữ liệu PlatoBlockchain. Tìm kiếm dọc. Ái.

Tôi đã làm việc trong lĩnh vực công nghệ tài chính được vài năm và có một điều
ngày càng trở nên rõ ràng: vai trò của phân tích dữ liệu trong tài chính không còn
đang phát triển, nó hoàn toàn cách mạng hóa cách chúng ta đưa ra quyết định cho vay.
Các mô hình cho vay truyền thống dựa vào dữ liệu tĩnh thường lỗi thời và
chung chung, nhưng giờ đây chúng tôi có khả năng ngày càng chi tiết hơn khi
đưa ra các quyết định tài chính.

Tuy nhiên, mặc dù nhiều dữ liệu là tuyệt vời nhưng chúng ta cần hiểu
cách dịch dữ liệu này một cách hiệu quả, xử lý nó và nhúng nó vào một môi trường tốt hơn
trải nghiệm khách hàng. Của chúng tôi dựa trên doanh thu
tài chính (RBF) mô hình kinh doanh dựa vào hành trình khách hàng liền mạch, vì vậy
điều đặc biệt quan trọng với tôi là chúng ta thực hiện được điều này trong toàn bộ doanh nghiệp,
đặc biệt là khi xử lý các yêu cầu tài chính đa dạng, từ các khoản vay nhỏ hơn đến
những khoản đầu tư đáng kể.

Các mô hình tín dụng truyền thống thường xem các doanh nghiệp thông qua một
lăng kính đen trắng, chủ yếu dựa vào điểm tín dụng và tài chính
tài khoản. Ngược lại, phân tích dữ liệu mang lại nhiều sắc thái và thông tin hơn
tiếp cận. Bây giờ chúng ta có thể nhìn xa hơn những con số đơn thuần, xem xét các yếu tố như
tính thời vụ và xu hướng hiệu suất gần đây. Đó là về việc tạo ra một bức tranh đầy đủ
về sức khoẻ và tiềm năng của doanh nghiệp, thay vì chỉ đánh dấu vào ô.

Điều này đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực như
thương mại điện tử, lĩnh vực ban đầu chúng tôi đầu tư chủ yếu. Khi giải quyết một
khái niệm như tính thời vụ, truyền thống phân tích cân bằng
tờ giấy hoặc hàng tồn kho trong mùa thấp điểm có thể gây hiểu nhầm. Nhìn vào và
tham khảo chéo, một loạt các điểm dữ liệu khác nhau cho phép chúng tôi
đi sâu vào bản chất chu kỳ của việc bán hàng thương mại điện tử và suy ra mối tương quan
với các đầu vào khác như chi tiêu tiếp thị hoặc một chiến dịch hoặc sự kiện cụ thể,
xác định các giai đoạn cao điểm và bối cảnh hóa hiệu suất.

Ví dụ, chúng tôi đã tài trợ cho nhiều thương mại điện tử công ty
thường hiển thị doanh thu thấp trong những tháng nhất định. Tuy nhiên, một chi tiết
phân tích lịch sử tồn kho và các hoạt động tiếp thị của họ thường tiết lộ
doanh số bán hàng tăng đáng kể trong những khoảng thời gian quan trọng dự kiến, chẳng hạn như Thứ Sáu Đen.

Điều thú vị là chúng tôi cũng quan sát thấy những mức tăng đột biến khó dự đoán hơn. Vì
Ví dụ: một trong những khách hàng của chúng tôi sắp xếp hàng hóa của họ và tiếp thị chi tiêu với
lễ hội âm nhạc lớn toàn cầu. Họ thường trải qua một sự gia tăng đáng chú ý trong
doanh thu khoảng hai tuần trước khi những lễ hội này bắt đầu. Cách tiếp cận toàn diện này
cho phép chúng tôi nhận ra các mô hình riêng biệt và điều chỉnh nguồn tài chính của chúng tôi cho phù hợp với từng mô hình
kinh doanh.

Tốc độ, khả năng tiếp cận và tính linh hoạt là ba trụ cột của
Tài chính hiện đại

Dữ liệu không có hành động chỉ là: dữ liệu. Thành công của
tài chính hiện đại và RBF nói riêng có thể được xác định bởi ba trụ cột chính: tốc độ,
khả năng tiếp cận và tính linh hoạt, và Phân tích dữ liệu
đóng một vai trò rất lớn trong việc này. Dữ liệu di chuyển với tốc độ đáng kinh ngạc và đó là
khả năng xử lý và phản hồi dữ liệu này trong thời gian thực có thể nâng cao
việc cung cấp sản phẩm của người cho vay.

Sự ra đời của điện toán đám mây và ngân hàng mở đã
quyền truy cập được thay đổi mạnh mẽ, cho phép xử lý lượng lớn dữ liệu
gần như ngay lập tức. Khả năng truy cập thời gian thực này mang đến những lợi ích tuyệt vời
linh hoạt trong việc điều chỉnh các đề nghị và hỗ trợ tài trợ dựa trên nhu cầu của công ty
hiệu suất hàng ngày. AI và học máy
(đọc: Mô hình ngôn ngữ lớn) sẽ là một phần quan trọng trong hoạt động tài trợ kinh doanh ở
tương lai.

Tầm nhìn sẽ phát triển các công cụ có thể tổng hợp
lượng dữ liệu thành những hiểu biết sâu sắc, dễ hiểu. Hãy tưởng tượng bạn có thể
cung cấp dữ liệu tài chính vào mô hình AI và nhận phân tích tức thì trên
sức khỏe tài chính, rủi ro và cơ hội của công ty. Đây là vị trí của chúng ta
hướng tới một tương lai nơi dữ liệu phân tích không chỉ hỗ trợ mà còn tăng cường mọi
khía cạnh tài chính của doanh nghiệp.

Tôi đã tận mắt chứng kiến ​​sức mạnh của việc phân tích dữ liệu trong
ra quyết định theo thời gian thực. Chúng tôi có một khách hàng thường xuyên gặp phải vấn đề khó khăn và
công cụ của chúng tôi đã đánh dấu sự suy thoái tài chính này, nghĩa là chúng tôi có thể liên lạc với
chúng một cách nhanh chóng, điều chỉnh cách tiếp cận của chúng tôi đối với việc cho vay trong khi vẫn duy trì đầy đủ
sự minh bạch. Đây là loại tính linh hoạt mà phân tích dữ liệu mang lại, vượt xa
kêu gọi từ các mô hình truyền thống nơi các đánh giá có thể lỗi thời theo tháng nếu
không phải năm.

Vấn đề với dữ liệu

Tất nhiên, phân tích dữ liệu có những thách thức riêng.
Một trở ngại đáng kể đối với chúng tôi là quản lý việc sao chép dữ liệu và đảm bảo
độ tin cậy. Trong thế giới tài chính toàn cầu, nơi chúng ta giải quyết nhiều vấn đề
tiền tệ và ngôn ngữ, việc giải thích dữ liệu trở nên phức tạp. Lấy, cho
Ví dụ: hoạt động của chúng tôi trên khắp Vương quốc Anh và Úc.

Khi chúng tôi làm mới dữ liệu vào lúc nửa đêm ở Vương quốc Anh, nó đã
giữa trưa Châu Úc.
Sự khác biệt về thời gian này có thể chia dữ liệu của một ngày làm việc thành hai ngày,
làm phức tạp quá trình phân tích và ra quyết định của chúng tôi. Sau đó có một thực tế là khối lượng tuyệt đối
dữ liệu chúng tôi xử lý không tự động chuyển thành việc ra quyết định hiệu quả.

Không muốn nghe như một bản thu âm bị hỏng, nó không chỉ
về việc thu thập lượng dữ liệu khổng lồ; đó là về việc chuyển đổi dữ liệu này
thành một định dạng dễ hiểu để đưa ra các quyết định tài chính hợp lý.
Thông tin không chỉ cần chính xác và cập nhật mà còn phải được trình bày một cách
điều đó có thể hiểu được và có thể thực hiện được; có một vấn đề thực sự với
chuẩn hóa dữ liệu nếu nó được thu thập từ nhiều nguồn.

Không lặp lại cùng một điểm, trọng tâm không chỉ là thu thập dữ liệu phong phú mà còn chuyển đổi nó thành một định dạng tạo điều kiện thuận lợi cho các lựa chọn tài chính sáng suốt. Độ chính xác của dữ liệu và tính cập nhật là rất cần thiết, nhưng điều quan trọng không kém là cách nó được trình bày: rõ ràng và có thể thực hiện được. Thách thức nảy sinh khi dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau thiếu tiêu chuẩn hóa.

Ngân hàng mở là một ví dụ điển hình về điều này; không thể tin được
rằng các báo cáo và tài khoản có thể được trình bày dưới nhiều định dạng khác nhau.
Quá trình chuyển dữ liệu thô thành thông tin chi tiết có ý nghĩa cũng quan trọng như
việc thu thập dữ liệu và đó là một thách thức mà chúng tôi không ngừng phấn đấu để
hoàn hảo. Tương lai của tài chính hiện đại có vẻ lành mạnh.

Khi các điểm dữ liệu ngày càng được kết nối và tự động hóa nhiều hơn,
có một cơ hội lớn cho người cho vay nâng cao khả năng ra quyết định của họ
quy trình và cung cấp các khoản vay đo lường, bền vững và phù hợp hơn cho
khách hàng. Thách thức, như đã nêu ở trên, sẽ là cách chúng ta hiểu nó
tất cả các.

Tôi đã làm việc trong lĩnh vực công nghệ tài chính được vài năm và có một điều
ngày càng trở nên rõ ràng: vai trò của phân tích dữ liệu trong tài chính không còn
đang phát triển, nó hoàn toàn cách mạng hóa cách chúng ta đưa ra quyết định cho vay.
Các mô hình cho vay truyền thống dựa vào dữ liệu tĩnh thường lỗi thời và
chung chung, nhưng giờ đây chúng tôi có khả năng ngày càng chi tiết hơn khi
đưa ra các quyết định tài chính.

Tuy nhiên, mặc dù nhiều dữ liệu là tuyệt vời nhưng chúng ta cần hiểu
cách dịch dữ liệu này một cách hiệu quả, xử lý nó và nhúng nó vào một môi trường tốt hơn
trải nghiệm khách hàng. Của chúng tôi dựa trên doanh thu
tài chính (RBF) mô hình kinh doanh dựa vào hành trình khách hàng liền mạch, vì vậy
điều đặc biệt quan trọng với tôi là chúng ta thực hiện được điều này trong toàn bộ doanh nghiệp,
đặc biệt là khi xử lý các yêu cầu tài chính đa dạng, từ các khoản vay nhỏ hơn đến
những khoản đầu tư đáng kể.

Các mô hình tín dụng truyền thống thường xem các doanh nghiệp thông qua một
lăng kính đen trắng, chủ yếu dựa vào điểm tín dụng và tài chính
tài khoản. Ngược lại, phân tích dữ liệu mang lại nhiều sắc thái và thông tin hơn
tiếp cận. Bây giờ chúng ta có thể nhìn xa hơn những con số đơn thuần, xem xét các yếu tố như
tính thời vụ và xu hướng hiệu suất gần đây. Đó là về việc tạo ra một bức tranh đầy đủ
về sức khoẻ và tiềm năng của doanh nghiệp, thay vì chỉ đánh dấu vào ô.

Điều này đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực như
thương mại điện tử, lĩnh vực ban đầu chúng tôi đầu tư chủ yếu. Khi giải quyết một
khái niệm như tính thời vụ, truyền thống phân tích cân bằng
tờ giấy hoặc hàng tồn kho trong mùa thấp điểm có thể gây hiểu nhầm. Nhìn vào và
tham khảo chéo, một loạt các điểm dữ liệu khác nhau cho phép chúng tôi
đi sâu vào bản chất chu kỳ của việc bán hàng thương mại điện tử và suy ra mối tương quan
với các đầu vào khác như chi tiêu tiếp thị hoặc một chiến dịch hoặc sự kiện cụ thể,
xác định các giai đoạn cao điểm và bối cảnh hóa hiệu suất.

Ví dụ, chúng tôi đã tài trợ cho nhiều thương mại điện tử công ty
thường hiển thị doanh thu thấp trong những tháng nhất định. Tuy nhiên, một chi tiết
phân tích lịch sử tồn kho và các hoạt động tiếp thị của họ thường tiết lộ
doanh số bán hàng tăng đáng kể trong những khoảng thời gian quan trọng dự kiến, chẳng hạn như Thứ Sáu Đen.

Điều thú vị là chúng tôi cũng quan sát thấy những mức tăng đột biến khó dự đoán hơn. Vì
Ví dụ: một trong những khách hàng của chúng tôi sắp xếp hàng hóa của họ và tiếp thị chi tiêu với
lễ hội âm nhạc lớn toàn cầu. Họ thường trải qua một sự gia tăng đáng chú ý trong
doanh thu khoảng hai tuần trước khi những lễ hội này bắt đầu. Cách tiếp cận toàn diện này
cho phép chúng tôi nhận ra các mô hình riêng biệt và điều chỉnh nguồn tài chính của chúng tôi cho phù hợp với từng mô hình
kinh doanh.

Tốc độ, khả năng tiếp cận và tính linh hoạt là ba trụ cột của
Tài chính hiện đại

Dữ liệu không có hành động chỉ là: dữ liệu. Thành công của
tài chính hiện đại và RBF nói riêng có thể được xác định bởi ba trụ cột chính: tốc độ,
khả năng tiếp cận và tính linh hoạt, và Phân tích dữ liệu
đóng một vai trò rất lớn trong việc này. Dữ liệu di chuyển với tốc độ đáng kinh ngạc và đó là
khả năng xử lý và phản hồi dữ liệu này trong thời gian thực có thể nâng cao
việc cung cấp sản phẩm của người cho vay.

Sự ra đời của điện toán đám mây và ngân hàng mở đã
quyền truy cập được thay đổi mạnh mẽ, cho phép xử lý lượng lớn dữ liệu
gần như ngay lập tức. Khả năng truy cập thời gian thực này mang đến những lợi ích tuyệt vời
linh hoạt trong việc điều chỉnh các đề nghị và hỗ trợ tài trợ dựa trên nhu cầu của công ty
hiệu suất hàng ngày. AI và học máy
(đọc: Mô hình ngôn ngữ lớn) sẽ là một phần quan trọng trong hoạt động tài trợ kinh doanh ở
tương lai.

Tầm nhìn sẽ phát triển các công cụ có thể tổng hợp
lượng dữ liệu thành những hiểu biết sâu sắc, dễ hiểu. Hãy tưởng tượng bạn có thể
cung cấp dữ liệu tài chính vào mô hình AI và nhận phân tích tức thì trên
sức khỏe tài chính, rủi ro và cơ hội của công ty. Đây là vị trí của chúng ta
hướng tới một tương lai nơi dữ liệu phân tích không chỉ hỗ trợ mà còn tăng cường mọi
khía cạnh tài chính của doanh nghiệp.

Tôi đã tận mắt chứng kiến ​​sức mạnh của việc phân tích dữ liệu trong
ra quyết định theo thời gian thực. Chúng tôi có một khách hàng thường xuyên gặp phải vấn đề khó khăn và
công cụ của chúng tôi đã đánh dấu sự suy thoái tài chính này, nghĩa là chúng tôi có thể liên lạc với
chúng một cách nhanh chóng, điều chỉnh cách tiếp cận của chúng tôi đối với việc cho vay trong khi vẫn duy trì đầy đủ
sự minh bạch. Đây là loại tính linh hoạt mà phân tích dữ liệu mang lại, vượt xa
kêu gọi từ các mô hình truyền thống nơi các đánh giá có thể lỗi thời theo tháng nếu
không phải năm.

Vấn đề với dữ liệu

Tất nhiên, phân tích dữ liệu có những thách thức riêng.
Một trở ngại đáng kể đối với chúng tôi là quản lý việc sao chép dữ liệu và đảm bảo
độ tin cậy. Trong thế giới tài chính toàn cầu, nơi chúng ta giải quyết nhiều vấn đề
tiền tệ và ngôn ngữ, việc giải thích dữ liệu trở nên phức tạp. Lấy, cho
Ví dụ: hoạt động của chúng tôi trên khắp Vương quốc Anh và Úc.

Khi chúng tôi làm mới dữ liệu vào lúc nửa đêm ở Vương quốc Anh, nó đã
giữa trưa Châu Úc.
Sự khác biệt về thời gian này có thể chia dữ liệu của một ngày làm việc thành hai ngày,
làm phức tạp quá trình phân tích và ra quyết định của chúng tôi. Sau đó có một thực tế là khối lượng tuyệt đối
dữ liệu chúng tôi xử lý không tự động chuyển thành việc ra quyết định hiệu quả.

Không muốn nghe như một bản thu âm bị hỏng, nó không chỉ
về việc thu thập lượng dữ liệu khổng lồ; đó là về việc chuyển đổi dữ liệu này
thành một định dạng dễ hiểu để đưa ra các quyết định tài chính hợp lý.
Thông tin không chỉ cần chính xác và cập nhật mà còn phải được trình bày một cách
điều đó có thể hiểu được và có thể thực hiện được; có một vấn đề thực sự với
chuẩn hóa dữ liệu nếu nó được thu thập từ nhiều nguồn.

Không lặp lại cùng một điểm, trọng tâm không chỉ là thu thập dữ liệu phong phú mà còn chuyển đổi nó thành một định dạng tạo điều kiện thuận lợi cho các lựa chọn tài chính sáng suốt. Độ chính xác của dữ liệu và tính cập nhật là rất cần thiết, nhưng điều quan trọng không kém là cách nó được trình bày: rõ ràng và có thể thực hiện được. Thách thức nảy sinh khi dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau thiếu tiêu chuẩn hóa.

Ngân hàng mở là một ví dụ điển hình về điều này; không thể tin được
rằng các báo cáo và tài khoản có thể được trình bày dưới nhiều định dạng khác nhau.
Quá trình chuyển dữ liệu thô thành thông tin chi tiết có ý nghĩa cũng quan trọng như
việc thu thập dữ liệu và đó là một thách thức mà chúng tôi không ngừng phấn đấu để
hoàn hảo. Tương lai của tài chính hiện đại có vẻ lành mạnh.

Khi các điểm dữ liệu ngày càng được kết nối và tự động hóa nhiều hơn,
có một cơ hội lớn cho người cho vay nâng cao khả năng ra quyết định của họ
quy trình và cung cấp các khoản vay đo lường, bền vững và phù hợp hơn cho
khách hàng. Thách thức, như đã nêu ở trên, sẽ là cách chúng ta hiểu nó
tất cả các.

Dấu thời gian:

Thêm từ Tài chính