Olen ollut fintech-alalla useita vuosia, ja yksi asia
on tullut yhä selvemmäksi: data-analytiikan rooli rahoituksessa ei ole
Se vain kasvaa, se mullistaa täysin tapamme, jolla teemme lainapäätöksiä.
Perinteiset lainamallit perustuvat staattiseen tietoon, joka on usein vanhentunutta ja
yleinen, mutta meillä on nyt mahdollisuus olla yhä tarkempia
tehdä taloudellisia päätöksiä.
Vaikka paljon tietoa on hienoa, meidän on kuitenkin ymmärrettävä
kuinka tehokkaasti kääntää nämä tiedot, toimia ja upottaa se parempaan
asiakaskokemus. Meidän tuloihin perustuva
rahoitus (RBF) liiketoimintamalli perustuu saumattomaan asiakasmatkaan, joten se on
Minulle on erityisen tärkeää, että saamme tämän oikein koko liiketoiminnassa,
varsinkin käsiteltäessä erilaisia taloudellisia vaatimuksia pienistä lainoista
merkittäviä investointeja.
Perinteiset luottomallit katsovat usein yritykset kautta
mustavalkoinen linssi, joka perustuu ensisijaisesti luottopisteisiin ja taloudellisiin
tilit. Sitä vastoin data-analytiikka tarjoaa vivahteikkaamman ja informatiivisemman
lähestyä. Pystymme nyt katsomaan pelkkiä numeroita pidemmälle ottaen huomioon mm
kausivaihtelua ja viimeaikaisia kehitystrendejä. Kyse on kokonaisen kuvan luomisesta
yrityksen terveydestä ja potentiaalista, sen sijaan, että vain rastitat ruutuja.
Tämä on erityisen tärkeää sellaisilla aloilla kuin
sähköiseen kaupankäyntiin, johon investoimme alun perin pääasiassa. Kun käsitellään a
konsepti, kuten kausiluonteisuus, perinteinen analyysi tasapainosta
lakanat tai varastot sesonkien ulkopuolella voivat olla harhaanjohtavia. Katsomalla ja
ristiviittauksen avulla voimme tehdä erilaisia datapisteitä
syventyä sähköisen kaupankäynnin syklisyyteen ja päätellä korrelaatioita
muilla syötteillä, kuten markkinointikuluilla tai tietyllä kampanjalla tai tapahtumalla,
huippujaksojen tunnistaminen ja suorituskyvyn kontekstualisoiminen.
Olemme esimerkiksi rahoittaneet monia verkkokaupan yritykset
joiden tulot ovat yleensä alhaiset tiettyinä kuukausina. Kuitenkin yksityiskohtainen
analyysi heidän historiallisista varastoistaan ja markkinointitoimistaan paljastaa usein
merkittäviä myynnin nousuja odotettujen avainkausien aikana, kuten Black Fridayna.
Mielenkiintoista on, että havaitsemme myös vähemmän ennustettavia piikkejä. varten
Esimerkiksi yksi asiakkaistamme linjaa varastonsa ja markkinointi menojen kanssa
suurille maailmanlaajuisille musiikkifestivaaleille. Heillä on yleensä huomattava kasvu
noin kaksi viikkoa ennen näiden festivaalien alkamista. Tämä kokonaisvaltainen lähestymistapa
avulla voimme tunnistaa erilaiset mallit ja räätälöidä rahoituksemme kullekin
liiketoimintaa.
Nopeus, saatavuus ja joustavuus ovat kolme pilaria
Moderni rahoitus
Data ilman toimintaa on juuri sitä: dataa. Menestys
nykyaikainen rahoitus ja erityisesti RBF voidaan määritellä kolmella avainpilarilla: nopeus,
pääsy, joustavuus ja data-analytiikka
on tässä valtava rooli. Data liikkuu uskomattomilla nopeuksilla, ja se on
kyky käsitellä näitä tietoja ja vastata niihin reaaliajassa, mikä voi nostaa a
lainanantajan tuotetarjonta.
Pilvipalveluiden ja avoimen pankkitoiminnan tulo on
käyttöoikeus muuttui rajusti, mikä mahdollistaa valtavien tietomäärien käsittelyn
lähes välittömästi. Tämä reaaliaikainen pääsy tarjoaa vertaansa vailla
joustavuutta tarjousten ja rahoitustuen sopeuttamisessa yrityksen perusteella
päivittäistä suorituskykyä. AI ja koneoppimista
(lue: Suuret kielimallit) tulee olemaan keskeinen osa yritysrahoitusta
tulevaisuus.
Tulevaisuudessa pankki- ja arvopaperialalla tietotekniikka mullistaa toiminnan. AI, pilvilaskenta,... https://t.co/xBIv29JpFw#MotivityLabs #Mcloud #Tietotekniikka #Pankkitoiminta #Arvopaperit #AI #Suuri data #Rahoittaa #DataAnalytics pic.twitter.com/lOcxTh5gkE
— Motivity Labs Inc (@motivitylab) Huhtikuu 15, 2024
Visio kehittää työkaluja, joilla voidaan syntetisoida valtavasti
tietomäärät ymmärrettäviksi, käyttökelpoisiksi oivalluksiksi. Kuvittele, että pystyt
syötä taloustiedot tekoälymalliin ja vastaanota välitöntä analyysia
yrityksen taloudellinen tilanne, riskit ja mahdollisuudet. Tässä olemme
kohti tulevaisuutta, jossa dataa Analytics ei vain tue vaan tehosta jokaista
osa yritysten rahoitusta.
Treasuries tehostaa toimintaa tekoälypohjaisen data-analytiikan avullahttps://t.co/XWBINfPZ95#Rahoittaa #AI #DataAnalytics #technology #kassa #APAC
— Omaisuus (@TheAssetMag) Huhtikuu 19, 2024
Olen nähnyt data-analytiikan tehon omakohtaisesti
reaaliaikainen päätöksenteko. Meillä oli toistuva asiakas, joka osui karkeaan korjaukseen ja
työkalumme ilmoittivat tämän taloudellisen taantuman, mikä tarkoittaa, että pystyimme kommunikoimaan
ne lennossa, mukauttamalla lähestymistapaamme luotonantoon säilyttäen samalla täyden
läpinäkyvyys. Tämä on sellainen ketteryys, jonka data-analytiikka mahdollistaa pitkälle
itkeä perinteisistä malleista, joissa arvioinnit voivat vanhentua kuukausia, jos
ei vuosia.
Tietoongelma
Tietysti data-analyysissä on omat haasteensa.
Yksi merkittävä este meille on tietojen päällekkäisyyden hallinta ja sen varmistaminen
luotettavuus. Globaalin rahoituksen maailmassa, jossa käsittelemme useita
valuutat ja kielet, tietojen tulkinta tulee monimutkaiseksi. Ota, varten
esimerkiksi toimintamme Isossa-Britanniassa ja Australiassa.
Kun päivitämme tiedot keskiyöllä Isossa-Britanniassa, se on jo
keskipäivällä sisään Australia.
Tämä aikaero voi jakaa yhden arkipäivän tiedot kahdelle päivälle,
mutkistaa analyysi- ja päätöksentekoprosessiamme. Sitten on se tosiasia, että pelkkä volyymi
käsittelemämme data ei automaattisesti johda tehokkaaseen päätöksentekoon.
Rahoitustietojen analyysi: miten Data Analyticsia käytetään rahoituksessa? https://t.co/yjNhfOApHR
— Pankaj Kumar (@P4NKAJKUMAR) Huhtikuu 15, 2024
Haluamatta kuulostaa rikkinäiseltä levyltä, se ei ole vain
suurten tietomäärien keräämisestä; kyse on näiden tietojen muuntamisesta
helposti tulkittavaan muotoon, joka kertoo järkevistä taloudellisista päätöksistä.
Tietojen tulee olla tarkkoja ja ajantasaisia, mutta ne on myös esitettävä tavalla
joka on ymmärrettävää ja toteutettavissa; siinä on todellinen ongelma
tietojen standardointi, jos se on kerätty useista lähteistä.
Toistamatta samaa asiaa, painopiste ei ole pelkästään laajan tiedon keräämisessä, vaan pikemminkin sen muuntamisessa muotoon, joka helpottaa tietoisia taloudellisia valintoja. Tietojen tarkkuus ja valuutta ovat tärkeitä, mutta yhtä tärkeää on se, miten ne esitetään: selkeä ja toimiva. Haaste syntyy, kun eri alkuperää olevista tiedoista puuttuu standardointi.
Avoin pankkitoiminta on tästä hyvä esimerkki; se on uskomatonta
että lausunnot ja tilit voidaan esittää niin monessa eri muodossa.
Tämä raakadatan muuntaminen mielekkääksi oivallukseksi on yhtä tärkeä kuin
itse tiedonkeruu, ja se on haaste, johon pyrimme jatkuvasti
täydellinen. Modernin rahoituksen tulevaisuus näyttää terveeltä.
Kun datapisteet yhdistetään ja automatisoituvat yhä enemmän,
lainanantajilla on valtava mahdollisuus parantaa päätöksentekoaan
prosesseja ja tarjota mitattumpaa, kestävämpää ja räätälöityä lainaa
Asiakkaat. Kuten edellä on kuvattu, haasteena on se, miten ymmärrämme sen
kaikki.
Olen ollut fintech-alalla useita vuosia, ja yksi asia
on tullut yhä selvemmäksi: data-analytiikan rooli rahoituksessa ei ole
Se vain kasvaa, se mullistaa täysin tapamme, jolla teemme lainapäätöksiä.
Perinteiset lainamallit perustuvat staattiseen tietoon, joka on usein vanhentunutta ja
yleinen, mutta meillä on nyt mahdollisuus olla yhä tarkempia
tehdä taloudellisia päätöksiä.
Vaikka paljon tietoa on hienoa, meidän on kuitenkin ymmärrettävä
kuinka tehokkaasti kääntää nämä tiedot, toimia ja upottaa se parempaan
asiakaskokemus. Meidän tuloihin perustuva
rahoitus (RBF) liiketoimintamalli perustuu saumattomaan asiakasmatkaan, joten se on
Minulle on erityisen tärkeää, että saamme tämän oikein koko liiketoiminnassa,
varsinkin käsiteltäessä erilaisia taloudellisia vaatimuksia pienistä lainoista
merkittäviä investointeja.
Perinteiset luottomallit katsovat usein yritykset kautta
mustavalkoinen linssi, joka perustuu ensisijaisesti luottopisteisiin ja taloudellisiin
tilit. Sitä vastoin data-analytiikka tarjoaa vivahteikkaamman ja informatiivisemman
lähestyä. Pystymme nyt katsomaan pelkkiä numeroita pidemmälle ottaen huomioon mm
kausivaihtelua ja viimeaikaisia kehitystrendejä. Kyse on kokonaisen kuvan luomisesta
yrityksen terveydestä ja potentiaalista, sen sijaan, että vain rastitat ruutuja.
Tämä on erityisen tärkeää sellaisilla aloilla kuin
sähköiseen kaupankäyntiin, johon investoimme alun perin pääasiassa. Kun käsitellään a
konsepti, kuten kausiluonteisuus, perinteinen analyysi tasapainosta
lakanat tai varastot sesonkien ulkopuolella voivat olla harhaanjohtavia. Katsomalla ja
ristiviittauksen avulla voimme tehdä erilaisia datapisteitä
syventyä sähköisen kaupankäynnin syklisyyteen ja päätellä korrelaatioita
muilla syötteillä, kuten markkinointikuluilla tai tietyllä kampanjalla tai tapahtumalla,
huippujaksojen tunnistaminen ja suorituskyvyn kontekstualisoiminen.
Olemme esimerkiksi rahoittaneet monia verkkokaupan yritykset
joiden tulot ovat yleensä alhaiset tiettyinä kuukausina. Kuitenkin yksityiskohtainen
analyysi heidän historiallisista varastoistaan ja markkinointitoimistaan paljastaa usein
merkittäviä myynnin nousuja odotettujen avainkausien aikana, kuten Black Fridayna.
Mielenkiintoista on, että havaitsemme myös vähemmän ennustettavia piikkejä. varten
Esimerkiksi yksi asiakkaistamme linjaa varastonsa ja markkinointi menojen kanssa
suurille maailmanlaajuisille musiikkifestivaaleille. Heillä on yleensä huomattava kasvu
noin kaksi viikkoa ennen näiden festivaalien alkamista. Tämä kokonaisvaltainen lähestymistapa
avulla voimme tunnistaa erilaiset mallit ja räätälöidä rahoituksemme kullekin
liiketoimintaa.
Nopeus, saatavuus ja joustavuus ovat kolme pilaria
Moderni rahoitus
Data ilman toimintaa on juuri sitä: dataa. Menestys
nykyaikainen rahoitus ja erityisesti RBF voidaan määritellä kolmella avainpilarilla: nopeus,
pääsy, joustavuus ja data-analytiikka
on tässä valtava rooli. Data liikkuu uskomattomilla nopeuksilla, ja se on
kyky käsitellä näitä tietoja ja vastata niihin reaaliajassa, mikä voi nostaa a
lainanantajan tuotetarjonta.
Pilvipalveluiden ja avoimen pankkitoiminnan tulo on
käyttöoikeus muuttui rajusti, mikä mahdollistaa valtavien tietomäärien käsittelyn
lähes välittömästi. Tämä reaaliaikainen pääsy tarjoaa vertaansa vailla
joustavuutta tarjousten ja rahoitustuen sopeuttamisessa yrityksen perusteella
päivittäistä suorituskykyä. AI ja koneoppimista
(lue: Suuret kielimallit) tulee olemaan keskeinen osa yritysrahoitusta
tulevaisuus.
Tulevaisuudessa pankki- ja arvopaperialalla tietotekniikka mullistaa toiminnan. AI, pilvilaskenta,... https://t.co/xBIv29JpFw#MotivityLabs #Mcloud #Tietotekniikka #Pankkitoiminta #Arvopaperit #AI #Suuri data #Rahoittaa #DataAnalytics pic.twitter.com/lOcxTh5gkE
— Motivity Labs Inc (@motivitylab) Huhtikuu 15, 2024
Visio kehittää työkaluja, joilla voidaan syntetisoida valtavasti
tietomäärät ymmärrettäviksi, käyttökelpoisiksi oivalluksiksi. Kuvittele, että pystyt
syötä taloustiedot tekoälymalliin ja vastaanota välitöntä analyysia
yrityksen taloudellinen tilanne, riskit ja mahdollisuudet. Tässä olemme
kohti tulevaisuutta, jossa dataa Analytics ei vain tue vaan tehosta jokaista
osa yritysten rahoitusta.
Treasuries tehostaa toimintaa tekoälypohjaisen data-analytiikan avullahttps://t.co/XWBINfPZ95#Rahoittaa #AI #DataAnalytics #technology #kassa #APAC
— Omaisuus (@TheAssetMag) Huhtikuu 19, 2024
Olen nähnyt data-analytiikan tehon omakohtaisesti
reaaliaikainen päätöksenteko. Meillä oli toistuva asiakas, joka osui karkeaan korjaukseen ja
työkalumme ilmoittivat tämän taloudellisen taantuman, mikä tarkoittaa, että pystyimme kommunikoimaan
ne lennossa, mukauttamalla lähestymistapaamme luotonantoon säilyttäen samalla täyden
läpinäkyvyys. Tämä on sellainen ketteryys, jonka data-analytiikka mahdollistaa pitkälle
itkeä perinteisistä malleista, joissa arvioinnit voivat vanhentua kuukausia, jos
ei vuosia.
Tietoongelma
Tietysti data-analyysissä on omat haasteensa.
Yksi merkittävä este meille on tietojen päällekkäisyyden hallinta ja sen varmistaminen
luotettavuus. Globaalin rahoituksen maailmassa, jossa käsittelemme useita
valuutat ja kielet, tietojen tulkinta tulee monimutkaiseksi. Ota, varten
esimerkiksi toimintamme Isossa-Britanniassa ja Australiassa.
Kun päivitämme tiedot keskiyöllä Isossa-Britanniassa, se on jo
keskipäivällä sisään Australia.
Tämä aikaero voi jakaa yhden arkipäivän tiedot kahdelle päivälle,
mutkistaa analyysi- ja päätöksentekoprosessiamme. Sitten on se tosiasia, että pelkkä volyymi
käsittelemämme data ei automaattisesti johda tehokkaaseen päätöksentekoon.
Rahoitustietojen analyysi: miten Data Analyticsia käytetään rahoituksessa? https://t.co/yjNhfOApHR
— Pankaj Kumar (@P4NKAJKUMAR) Huhtikuu 15, 2024
Haluamatta kuulostaa rikkinäiseltä levyltä, se ei ole vain
suurten tietomäärien keräämisestä; kyse on näiden tietojen muuntamisesta
helposti tulkittavaan muotoon, joka kertoo järkevistä taloudellisista päätöksistä.
Tietojen tulee olla tarkkoja ja ajantasaisia, mutta ne on myös esitettävä tavalla
joka on ymmärrettävää ja toteutettavissa; siinä on todellinen ongelma
tietojen standardointi, jos se on kerätty useista lähteistä.
Toistamatta samaa asiaa, painopiste ei ole pelkästään laajan tiedon keräämisessä, vaan pikemminkin sen muuntamisessa muotoon, joka helpottaa tietoisia taloudellisia valintoja. Tietojen tarkkuus ja valuutta ovat tärkeitä, mutta yhtä tärkeää on se, miten ne esitetään: selkeä ja toimiva. Haaste syntyy, kun eri alkuperää olevista tiedoista puuttuu standardointi.
Avoin pankkitoiminta on tästä hyvä esimerkki; se on uskomatonta
että lausunnot ja tilit voidaan esittää niin monessa eri muodossa.
Tämä raakadatan muuntaminen mielekkääksi oivallukseksi on yhtä tärkeä kuin
itse tiedonkeruu, ja se on haaste, johon pyrimme jatkuvasti
täydellinen. Modernin rahoituksen tulevaisuus näyttää terveeltä.
Kun datapisteet yhdistetään ja automatisoituvat yhä enemmän,
lainanantajilla on valtava mahdollisuus parantaa päätöksentekoaan
prosesseja ja tarjota mitattumpaa, kestävämpää ja räätälöityä lainaa
Asiakkaat. Kuten edellä on kuvattu, haasteena on se, miten ymmärrämme sen
kaikki.
- SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
- PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
- PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
- PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
- Lähde: https://www.financemagnates.com//fintech/how-data-analytics-drive-next-generation-business-financing/
