Több éve foglalkozom fintech-el, és egy dolog
egyre világosabbá vált: az adatelemzés szerepe a pénzügyekben nem
csak növekszik, teljesen forradalmasítja a hitelezési döntéseinket.
A hagyományos hitelezési modellek statikus adatokra támaszkodnak, amelyek gyakran elavultak és
általános, de most lehetőségünk nyílik arra, hogy egyre részletesebbek legyünk
pénzügyi döntések meghozatala.
Bár a sok adat nagyszerű, meg kell értenünk
hogyan lehet ezeket az adatokat hatékonyan lefordítani, végrehajtani és beágyazni egy jobbba
Vásárlói élmény. A miénk bevétel alapú
pénzügy (RBF) az üzleti modell zökkenőmentes ügyfélútra épül, így van
különösen fontos számomra, hogy ezt az egész vállalkozáson keresztül érvényesítsük,
különösen a különböző pénzügyi igények kezelésekor, a kisebb hitelektől a
jelentős beruházások.
A hagyományos hitelmodellek gyakran megtekintik vállalkozások keresztül
fekete-fehér objektív, elsősorban a hitelképességi és pénzügyi szempontokra támaszkodva
fiókok. Ezzel szemben az adatelemzés árnyaltabb és informatívabb
megközelítés. Most már képesek vagyunk túltekinteni a puszta számokon, olyan tényezőket figyelembe véve, mint pl
szezonalitás és a legújabb teljesítménytrendek. A teljes kép létrehozásáról van szó
egy vállalkozás egészségéről és lehetőségeiről, nem csak a négyzetek kipipálásáról.
Ez különösen fontos az olyan ágazatokban, mint pl
e-kereskedelem, amelybe kezdetben túlnyomórészt fektettünk be. Amikor foglalkozik a
koncepció, mint a szezonalitás, hagyományos elemzés az egyensúlyról
a főszezonon kívüli lapok vagy készletek félrevezetőek lehetnek. Nézi, és
kereszthivatkozást, egy sor különböző adatpont lehetővé teszi számunkra
elmélyüljön az e-kereskedelmi értékesítés ciklikus természetében, és következtessen az összefüggésekre
egyéb inputokkal, például marketingköltséggel vagy egy adott kampánysal vagy eseménysel,
a csúcsidőszakok azonosítása és a teljesítmény kontextusba helyezése.
Például sokakat finanszíroztunk e-commerce társaságok
amelyek bizonyos hónapokban általában alacsony bevételt mutatnak. Azonban egy részletes
történeti részvényeik és marketingtevékenységük elemzése gyakran feltárja
jelentős eladási hullámok a várható kulcsfontosságú időszakokban, mint például a Black Friday.
Érdekes módon kevésbé kiszámítható kiugrásokat is megfigyelünk. Mert
például az egyik ügyfelünk igazítja készletét és értékesítés kiadással
jelentős globális zenei fesztiválok. Általában jelentős növekedést tapasztalnak
körülbelül két héttel a fesztiválok kezdete előtt. Ez a holisztikus megközelítés
lehetővé teszi számunkra, hogy felismerjük a különböző mintákat, és mindegyikhez igazítsuk finanszírozásunkat
üzleti.
A sebesség, a hozzáférés és a rugalmasság, mint a három pillére
Modern finanszírozás
Az adat cselekvés nélkül csak ez: adat. A sikere
A modern finanszírozást és különösen az RBF-et három kulcsfontosságú pillér határozhatja meg: gyorsaság,
hozzáférés, rugalmasság és adatelemzés
óriási szerepet játszik ebben. Az adatok hihetetlen sebességgel mozognak, és ez az
ezen adatok valós idejű feldolgozásának és megválaszolásának képessége, ami növelheti a
a hitelező termékkínálata.
A felhőalapú számítástechnika és a nyílt banki szolgáltatások megjelenése megtörtént
drasztikusan megváltozott a hozzáférés, ami hatalmas mennyiségű adat feldolgozását teszi lehetővé
szinte azonnal. Ez a valós idejű hozzáférés páratlant kínál
rugalmasság az ajánlatok kiigazításában és a finanszírozási támogatásban a vállalaton alapuló
napi teljesítmény. AI és a gépi tanulás
(Olvassa el: Nagy nyelvi modellek) az üzleti finanszírozás sarkalatos része lesz
a jövő.
A bankszektor és az értékpapírok jövőjében az adatkezelés forradalmasítja a műveleteket. AI, számítási felhő,... https://t.co/xBIv29JpFw#MotivityLabs #Mcloud #Data Engineering #Bankolás #Értékpapír #AI #Nagy adat #Pénzügy #DataAnalytics pic.twitter.com/lOcxTh5gkE
– Motivity Labs Inc (@motivitylab) April 15, 2024
A vízió olyan eszközöket fog kifejleszteni, amelyek hatalmas mennyiséget képesek szintetizálni
adatmennyiséget érthető, használható betekintésekké. Képzeld el, hogy képes vagy rá
betáplálja a pénzügyi adatokat egy AI-modellbe, és azonnali elemzést kapjon a
a vállalat pénzügyi helyzete, kockázatai és lehetőségei. Itt vagyunk mi
élén, egy jövő, ahol adatok analitika nem csak támogat, hanem javít minden
vállalkozásfinanszírozási szempont.
A kincstárak a mesterséges intelligencia által vezérelt adatelemzés révén javítják a műveletekethttps://t.co/XWBINfPZ95#Pénzügy #AI #DataAnalytics #Technológia #Kincstár #APAC
— Az eszköz (@TheAssetMag) April 19, 2024
Első kézből láttam az adatelemzés erejét
valós idejű döntéshozatal. Volt egy visszatérő ügyfelünk, aki durva foltot talált, és
eszközeink jelezték ezt a pénzügyi visszaesést, vagyis kommunikálhattunk
menet közben, módosítva a hitelezéshez való hozzáállásunkat, miközben megőrizzük a telítettséget
átláthatóság. Ez az a fajta agilitás, amelyet az adatelemzés tesz lehetővé
sírni a hagyományos modellektől, ahol az értékelések akár hónapokkal is elavulhatnak, ha
nem éveket.
Az adatokkal kapcsolatos probléma
Természetesen az adatelemzésnek megvannak a maga kihívásai.
Számunkra jelentős akadály az adatmásolatok kezelése és annak biztosítása
megbízhatóság. A globális pénzügyek világában, ahol többel is foglalkozunk
valuták és nyelvek, az adatok értelmezése bonyolulttá válik. Tedd meg érte
például az Egyesült Királyságban és Ausztráliában végzett tevékenységeinket.
Amikor éjfélkor frissítjük az adatokat az Egyesült Királyságban, az már megtörténik
délben be Ausztrália.
Ez az időeltolódás egyetlen munkanap adatait két napra oszthatja,
complicating our analysis and decision-making process. Then there’s the fact that the sheer volume
Az általunk kezelt adatok nem jelentenek automatikusan hatékony döntéshozatalt.
Pénzügyi adatelemzés: Hogyan használják az adatelemzést a pénzügyekben? https://t.co/yjNhfOApHR
— Pankaj Kumar (@P4NKAJKUMAR) April 15, 2024
Anélkül, hogy úgy akarna hangzani, mint egy megdőlt lemez, ez nem csak
hatalmas mennyiségű adat gyűjtéséről; ezeknek az adatoknak a konvertálásáról van szó
könnyen értelmezhető formátumba, amely megalapozza a megalapozott pénzügyi döntéseket.
Az információknak nemcsak pontosnak és naprakésznek kell lenniük, hanem oly módon is kell bemutatni
ami érthető és végrehajtható; valódi probléma van vele
az adatok szabványosítása, ha azokat több forrásból gyűjtik.
Anélkül, hogy megismételnénk ugyanezt, a hangsúly nem csupán a kiterjedt adatok gyűjtésén van, hanem inkább azon, hogy azokat olyan formátumba alakítsuk, amely megkönnyíti a megalapozott pénzügyi döntéseket. Az adatok pontossága és pontossága alapvető fontosságú, de ugyanilyen fontos a megjelenítés módja is: világos és használható. A kihívás akkor merül fel, ha a különböző eredetű adatok nem szabványosítják.
A nyílt banki ügylet kiváló példa erre; hihetetlen
hogy a kimutatásokat és a beszámolókat oly sokféle formátumban lehet bemutatni.
Ez a folyamat, amely a nyers adatok értelmes betekintést nyer, ugyanolyan fontos, mint
maga az adatgyűjtés, és ez egy olyan kihívás, amelyre folyamatosan törekszünk
perfect. The future of modern financing looks healthy.
Ahogy az adatpontok egyre jobban összekapcsolódnak és automatizálódnak,
óriási lehetőség kínálkozik a hitelezőknek döntéshozataluk fokozására
folyamatokat, és mértebb, fenntarthatóbb és személyre szabott hitelezést kínálnak
vásárlók. A fentebb vázolt kihívás az lesz, hogyan értelmezzük ezt
minden.
Több éve foglalkozom fintech-el, és egy dolog
egyre világosabbá vált: az adatelemzés szerepe a pénzügyekben nem
csak növekszik, teljesen forradalmasítja a hitelezési döntéseinket.
A hagyományos hitelezési modellek statikus adatokra támaszkodnak, amelyek gyakran elavultak és
általános, de most lehetőségünk nyílik arra, hogy egyre részletesebbek legyünk
pénzügyi döntések meghozatala.
Bár a sok adat nagyszerű, meg kell értenünk
hogyan lehet ezeket az adatokat hatékonyan lefordítani, végrehajtani és beágyazni egy jobbba
Vásárlói élmény. A miénk bevétel alapú
pénzügy (RBF) az üzleti modell zökkenőmentes ügyfélútra épül, így van
különösen fontos számomra, hogy ezt az egész vállalkozáson keresztül érvényesítsük,
különösen a különböző pénzügyi igények kezelésekor, a kisebb hitelektől a
jelentős beruházások.
A hagyományos hitelmodellek gyakran megtekintik vállalkozások keresztül
fekete-fehér objektív, elsősorban a hitelképességi és pénzügyi szempontokra támaszkodva
fiókok. Ezzel szemben az adatelemzés árnyaltabb és informatívabb
megközelítés. Most már képesek vagyunk túltekinteni a puszta számokon, olyan tényezőket figyelembe véve, mint pl
szezonalitás és a legújabb teljesítménytrendek. A teljes kép létrehozásáról van szó
egy vállalkozás egészségéről és lehetőségeiről, nem csak a négyzetek kipipálásáról.
Ez különösen fontos az olyan ágazatokban, mint pl
e-kereskedelem, amelybe kezdetben túlnyomórészt fektettünk be. Amikor foglalkozik a
koncepció, mint a szezonalitás, hagyományos elemzés az egyensúlyról
a főszezonon kívüli lapok vagy készletek félrevezetőek lehetnek. Nézi, és
kereszthivatkozást, egy sor különböző adatpont lehetővé teszi számunkra
elmélyüljön az e-kereskedelmi értékesítés ciklikus természetében, és következtessen az összefüggésekre
egyéb inputokkal, például marketingköltséggel vagy egy adott kampánysal vagy eseménysel,
a csúcsidőszakok azonosítása és a teljesítmény kontextusba helyezése.
Például sokakat finanszíroztunk e-commerce társaságok
amelyek bizonyos hónapokban általában alacsony bevételt mutatnak. Azonban egy részletes
történeti részvényeik és marketingtevékenységük elemzése gyakran feltárja
jelentős eladási hullámok a várható kulcsfontosságú időszakokban, mint például a Black Friday.
Érdekes módon kevésbé kiszámítható kiugrásokat is megfigyelünk. Mert
például az egyik ügyfelünk igazítja készletét és értékesítés kiadással
jelentős globális zenei fesztiválok. Általában jelentős növekedést tapasztalnak
körülbelül két héttel a fesztiválok kezdete előtt. Ez a holisztikus megközelítés
lehetővé teszi számunkra, hogy felismerjük a különböző mintákat, és mindegyikhez igazítsuk finanszírozásunkat
üzleti.
A sebesség, a hozzáférés és a rugalmasság, mint a három pillére
Modern finanszírozás
Az adat cselekvés nélkül csak ez: adat. A sikere
A modern finanszírozást és különösen az RBF-et három kulcsfontosságú pillér határozhatja meg: gyorsaság,
hozzáférés, rugalmasság és adatelemzés
óriási szerepet játszik ebben. Az adatok hihetetlen sebességgel mozognak, és ez az
ezen adatok valós idejű feldolgozásának és megválaszolásának képessége, ami növelheti a
a hitelező termékkínálata.
A felhőalapú számítástechnika és a nyílt banki szolgáltatások megjelenése megtörtént
drasztikusan megváltozott a hozzáférés, ami hatalmas mennyiségű adat feldolgozását teszi lehetővé
szinte azonnal. Ez a valós idejű hozzáférés páratlant kínál
rugalmasság az ajánlatok kiigazításában és a finanszírozási támogatásban a vállalaton alapuló
napi teljesítmény. AI és a gépi tanulás
(Olvassa el: Nagy nyelvi modellek) az üzleti finanszírozás sarkalatos része lesz
a jövő.
A bankszektor és az értékpapírok jövőjében az adatkezelés forradalmasítja a műveleteket. AI, számítási felhő,... https://t.co/xBIv29JpFw#MotivityLabs #Mcloud #Data Engineering #Bankolás #Értékpapír #AI #Nagy adat #Pénzügy #DataAnalytics pic.twitter.com/lOcxTh5gkE
– Motivity Labs Inc (@motivitylab) April 15, 2024
A vízió olyan eszközöket fog kifejleszteni, amelyek hatalmas mennyiséget képesek szintetizálni
adatmennyiséget érthető, használható betekintésekké. Képzeld el, hogy képes vagy rá
betáplálja a pénzügyi adatokat egy AI-modellbe, és azonnali elemzést kapjon a
a vállalat pénzügyi helyzete, kockázatai és lehetőségei. Itt vagyunk mi
élén, egy jövő, ahol adatok analitika nem csak támogat, hanem javít minden
vállalkozásfinanszírozási szempont.
A kincstárak a mesterséges intelligencia által vezérelt adatelemzés révén javítják a műveletekethttps://t.co/XWBINfPZ95#Pénzügy #AI #DataAnalytics #Technológia #Kincstár #APAC
— Az eszköz (@TheAssetMag) April 19, 2024
Első kézből láttam az adatelemzés erejét
valós idejű döntéshozatal. Volt egy visszatérő ügyfelünk, aki durva foltot talált, és
eszközeink jelezték ezt a pénzügyi visszaesést, vagyis kommunikálhattunk
menet közben, módosítva a hitelezéshez való hozzáállásunkat, miközben megőrizzük a telítettséget
átláthatóság. Ez az a fajta agilitás, amelyet az adatelemzés tesz lehetővé
sírni a hagyományos modellektől, ahol az értékelések akár hónapokkal is elavulhatnak, ha
nem éveket.
Az adatokkal kapcsolatos probléma
Természetesen az adatelemzésnek megvannak a maga kihívásai.
Számunkra jelentős akadály az adatmásolatok kezelése és annak biztosítása
megbízhatóság. A globális pénzügyek világában, ahol többel is foglalkozunk
valuták és nyelvek, az adatok értelmezése bonyolulttá válik. Tedd meg érte
például az Egyesült Királyságban és Ausztráliában végzett tevékenységeinket.
Amikor éjfélkor frissítjük az adatokat az Egyesült Királyságban, az már megtörténik
délben be Ausztrália.
Ez az időeltolódás egyetlen munkanap adatait két napra oszthatja,
complicating our analysis and decision-making process. Then there’s the fact that the sheer volume
Az általunk kezelt adatok nem jelentenek automatikusan hatékony döntéshozatalt.
Pénzügyi adatelemzés: Hogyan használják az adatelemzést a pénzügyekben? https://t.co/yjNhfOApHR
— Pankaj Kumar (@P4NKAJKUMAR) April 15, 2024
Anélkül, hogy úgy akarna hangzani, mint egy megdőlt lemez, ez nem csak
hatalmas mennyiségű adat gyűjtéséről; ezeknek az adatoknak a konvertálásáról van szó
könnyen értelmezhető formátumba, amely megalapozza a megalapozott pénzügyi döntéseket.
Az információknak nemcsak pontosnak és naprakésznek kell lenniük, hanem oly módon is kell bemutatni
ami érthető és végrehajtható; valódi probléma van vele
az adatok szabványosítása, ha azokat több forrásból gyűjtik.
Anélkül, hogy megismételnénk ugyanezt, a hangsúly nem csupán a kiterjedt adatok gyűjtésén van, hanem inkább azon, hogy azokat olyan formátumba alakítsuk, amely megkönnyíti a megalapozott pénzügyi döntéseket. Az adatok pontossága és pontossága alapvető fontosságú, de ugyanilyen fontos a megjelenítés módja is: világos és használható. A kihívás akkor merül fel, ha a különböző eredetű adatok nem szabványosítják.
A nyílt banki ügylet kiváló példa erre; hihetetlen
hogy a kimutatásokat és a beszámolókat oly sokféle formátumban lehet bemutatni.
Ez a folyamat, amely a nyers adatok értelmes betekintést nyer, ugyanolyan fontos, mint
maga az adatgyűjtés, és ez egy olyan kihívás, amelyre folyamatosan törekszünk
perfect. The future of modern financing looks healthy.
Ahogy az adatpontok egyre jobban összekapcsolódnak és automatizálódnak,
óriási lehetőség kínálkozik a hitelezőknek döntéshozataluk fokozására
folyamatokat, és mértebb, fenntarthatóbb és személyre szabott hitelezést kínálnak
vásárlók. A fentebb vázolt kihívás az lesz, hogyan értelmezzük ezt
minden.
- SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
- PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
- PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
- Forrás: https://www.financemagnates.com//fintech/how-data-analytics-drive-next-generation-business-financing/
