Saya sudah berkecimpung di fintech selama beberapa tahun, dan satu hal
menjadi semakin jelas: peran analisis data di bidang keuangan tidak lagi berperan
baru saja tumbuh, hal ini benar-benar merevolusi cara kita mengambil keputusan pemberian pinjaman.
Model pinjaman tradisional mengandalkan data statis yang sering kali sudah ketinggalan zaman dan tidak dapat diandalkan
bersifat generik, namun kini kita diberikan kemampuan untuk menjadi semakin terperinci
membuat keputusan keuangan.
Namun, meskipun banyak data itu bagus, kita perlu memahaminya
bagaimana menerjemahkan data ini secara efektif, menindaklanjutinya, dan menanamkannya menjadi lebih baik
pengalaman pelanggan. Kita berbasis pendapatan
keuangan (RBF) model bisnis bergantung pada perjalanan pelanggan yang lancar, memang demikian
sangat penting bagi saya agar kita dapat melakukan hal ini dengan benar dalam seluruh bisnis,
terutama ketika menangani beragam kebutuhan keuangan, mulai dari pinjaman kecil hingga
investasi yang signifikan.
Model kredit tradisional sering kali melihat bisnis melalui
lensa hitam-putih, terutama mengandalkan skor kredit dan keuangan
akun. Sebaliknya, analisis data menawarkan cara yang lebih bernuansa dan informatif
mendekati. Kami sekarang dapat melihat lebih dari sekadar angka, dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti itu
musiman dan tren kinerja terkini. Ini tentang menciptakan gambaran penuh
kesehatan dan potensi bisnis, bukan sekedar memenuhi kebutuhan.
Hal ini sangat penting di sektor-sektor seperti
e-commerce, tempat kami pertama kali berinvestasi. Saat menangani a
konsep seperti musiman, tradisional analisis keseimbangan
lembaran atau inventaris selama musim sepi bisa menyesatkan. Melihat, dan
referensi silang, serangkaian titik data yang berbeda memungkinkan kita melakukannya
selidiki lebih dalam sifat siklus penjualan e-niaga dan simpulkan korelasinya
dengan masukan lain seperti pengeluaran pemasaran atau kampanye atau acara tertentu,
mengidentifikasi periode puncak dan mengontekstualisasikan kinerja.
Misalnya, kami telah membiayai banyak hal e-commerce perusahaan
yang biasanya menampilkan pendapatan rendah pada bulan-bulan tertentu. Namun secara detail
analisis sejarah stok dan aktivitas pemasaran mereka sering kali mengungkapkannya
lonjakan penjualan yang signifikan selama periode-periode penting yang diperkirakan, seperti Black Friday.
Menariknya, kami juga mengamati lonjakan yang kurang dapat diprediksi. Untuk
misalnya, salah satu klien kami menyelaraskan stok mereka dan pemasaran pengeluaran dengan
festival musik besar global. Mereka biasanya mengalami peningkatan yang signifikan
pendapatan sekitar dua minggu sebelum festival ini dimulai. Pendekatan holistik ini
memungkinkan kami mengenali pola-pola berbeda dan menyesuaikan pembiayaan kami dengan masing-masing pola tersebut
bisnis.
Kecepatan, Akses, dan Fleksibilitas sebagai Tiga Pilar
Pembiayaan Modern
Data tanpa tindakan hanyalah: data. Keberhasilan dari
pembiayaan modern, dan RBF khususnya, dapat ditentukan oleh tiga pilar utama: kecepatan,
akses, dan fleksibilitas, dan analisis data
memainkan peran besar dalam hal ini. Data bergerak dengan kecepatan luar biasa, dan itulah yang terjadi
kemampuan untuk memproses dan merespons data ini secara real-time yang dapat meningkatkan a
penawaran produk pemberi pinjaman.
Munculnya komputasi awan dan perbankan terbuka telah berdampak besar
mengubah akses secara drastis, memungkinkan sejumlah besar data untuk diproses
hampir seketika. Akses real-time ini menawarkan hal yang tak tertandingi
fleksibilitas dalam menyesuaikan penawaran dan dukungan pendanaan berdasarkan perusahaan
kinerja sehari-hari. AI dan pembelajaran mesin
(baca: Model Bahasa Besar) akan menjadi bagian penting dalam pembiayaan usaha
masa depan.
Di masa depan perbankan dan sekuritas, rekayasa data akan merevolusi operasional. AI, komputasi awan,.. https://t.co/xBIv29JpFw#MotivityLabs #Mcloud #Rekayasa Data #Perbankan #Sekuritas #AI #Data besar #Keuangan #DataAnalytics pic.twitter.com/lOcxTh5gkE
— Motivity Labs Inc (@motivitylab) 15 April, 2024
Visi tersebut akan mengembangkan alat yang dapat mensintesis secara luas
sejumlah data menjadi wawasan yang dapat dipahami dan ditindaklanjuti. Bayangkan bisa
memasukkan data keuangan ke dalam model AI dan menerima analisis instan pada a
kesehatan keuangan, risiko, dan peluang perusahaan. Di sinilah kita berada
menuju, masa depan di mana data analisis tidak hanya mendukung tetapi meningkatkan setiap
aspek pembiayaan usaha.
Treasury meningkatkan operasional melalui analisis data berbasis AIhttps://t.co/XWBINfPZ95#Keuangan #AI #DataAnalytics #Teknologi #Perbendaharaan #APAC
— Aset (@TheAssetMag) 19 April, 2024
Saya telah melihat secara langsung kekuatan analisis data
pengambilan keputusan secara real-time. Kami memiliki pelanggan tetap yang mengalami masa sulit, dan
alat kami menandai kemerosotan keuangan ini, sehingga kami dapat berkomunikasi dengannya
mereka dengan cepat, menyesuaikan pendekatan kami terhadap pemberian pinjaman sambil mempertahankan tingkat penuh
transparansi. Ini adalah jenis ketangkasan yang sangat dimungkinkan oleh analisis data
berbeda dari model tradisional di mana penilaian bisa menjadi ketinggalan jaman selama berbulan-bulan jika hal ini terjadi
bukan tahun.
Masalah dengan Data
Tentu saja analisis data mempunyai tantangan tersendiri.
Salah satu tantangan besar bagi kami adalah mengelola duplikasi data dan memastikannya
keandalan. Di dunia keuangan global, tempat kita menangani banyak hal
mata uang dan bahasa, interpretasi data menjadi rumit. Diambil untuk
misalnya, operasi kami di Inggris dan Australia.
Saat kami menyegarkan data pada tengah malam di Inggris, hal itu sudah terjadi
tengah hari masuk Australia.
Perbedaan waktu ini dapat membagi data satu hari kerja menjadi dua hari,
mempersulit analisis dan proses pengambilan keputusan kami. Lalu ada fakta bahwa volumenya tipis
data yang kami tangani tidak secara otomatis menghasilkan pengambilan keputusan yang efektif.
Analisis Data Keuangan: Bagaimana Analisis Data Digunakan Dalam Keuangan? https://t.co/yjNhfOApHR
— Pankaj Kumar (@P4NKAJKUMAR) 15 April, 2024
Tanpa ingin terdengar seperti rekaman rusak, itu tidak adil
tentang pengumpulan data dalam jumlah besar; ini tentang mengonversi data ini
ke dalam format yang mudah ditafsirkan dan menginformasikan keputusan keuangan yang baik.
Informasi tersebut tidak hanya harus akurat dan terkini, tetapi juga disajikan dengan cara yang tepat
yang dapat dipahami dan ditindaklanjuti; ada masalah nyata dengan itu
standarisasi data jika dikumpulkan dari berbagai sumber.
Tanpa mengulangi poin yang sama, fokusnya tidak hanya pada pengumpulan data yang luas namun lebih pada transformasinya ke dalam format yang memfasilitasi pilihan keuangan yang terinformasi. Keakuratan dan kemutakhiran data sangatlah penting, namun yang juga penting adalah cara penyajiannya: jelas dan dapat ditindaklanjuti. Tantangan muncul ketika data dari berbagai sumber tidak memiliki standarisasi.
Perbankan terbuka adalah contoh utama dari hal ini; itu luar biasa
bahwa laporan dan akun dapat disajikan dalam berbagai format.
Proses menerjemahkan data mentah menjadi wawasan yang bermakna sama pentingnya dengan
pengumpulan data itu sendiri, dan ini merupakan tantangan yang terus kami upayakan
sempurna. Masa depan pembiayaan modern terlihat sehat.
Ketika titik data menjadi semakin terhubung dan terotomatisasi,
ada peluang besar bagi pemberi pinjaman untuk meningkatkan pengambilan keputusan mereka
proses dan menawarkan pinjaman yang lebih terukur, berkelanjutan, dan disesuaikan
pelanggan. Tantangannya, sebagaimana diuraikan di atas, adalah bagaimana kita memahaminya
semua.
Saya sudah berkecimpung di fintech selama beberapa tahun, dan satu hal
menjadi semakin jelas: peran analisis data di bidang keuangan tidak lagi berperan
baru saja tumbuh, hal ini benar-benar merevolusi cara kita mengambil keputusan pemberian pinjaman.
Model pinjaman tradisional mengandalkan data statis yang sering kali sudah ketinggalan zaman dan tidak dapat diandalkan
bersifat generik, namun kini kita diberikan kemampuan untuk menjadi semakin terperinci
membuat keputusan keuangan.
Namun, meskipun banyak data itu bagus, kita perlu memahaminya
bagaimana menerjemahkan data ini secara efektif, menindaklanjutinya, dan menanamkannya menjadi lebih baik
pengalaman pelanggan. Kita berbasis pendapatan
keuangan (RBF) model bisnis bergantung pada perjalanan pelanggan yang lancar, memang demikian
sangat penting bagi saya agar kita dapat melakukan hal ini dengan benar dalam seluruh bisnis,
terutama ketika menangani beragam kebutuhan keuangan, mulai dari pinjaman kecil hingga
investasi yang signifikan.
Model kredit tradisional sering kali melihat bisnis melalui
lensa hitam-putih, terutama mengandalkan skor kredit dan keuangan
akun. Sebaliknya, analisis data menawarkan cara yang lebih bernuansa dan informatif
mendekati. Kami sekarang dapat melihat lebih dari sekadar angka, dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti itu
musiman dan tren kinerja terkini. Ini tentang menciptakan gambaran penuh
kesehatan dan potensi bisnis, bukan sekedar memenuhi kebutuhan.
Hal ini sangat penting di sektor-sektor seperti
e-commerce, tempat kami pertama kali berinvestasi. Saat menangani a
konsep seperti musiman, tradisional analisis keseimbangan
lembaran atau inventaris selama musim sepi bisa menyesatkan. Melihat, dan
referensi silang, serangkaian titik data yang berbeda memungkinkan kita melakukannya
selidiki lebih dalam sifat siklus penjualan e-niaga dan simpulkan korelasinya
dengan masukan lain seperti pengeluaran pemasaran atau kampanye atau acara tertentu,
mengidentifikasi periode puncak dan mengontekstualisasikan kinerja.
Misalnya, kami telah membiayai banyak hal e-commerce perusahaan
yang biasanya menampilkan pendapatan rendah pada bulan-bulan tertentu. Namun secara detail
analisis sejarah stok dan aktivitas pemasaran mereka sering kali mengungkapkannya
lonjakan penjualan yang signifikan selama periode-periode penting yang diperkirakan, seperti Black Friday.
Menariknya, kami juga mengamati lonjakan yang kurang dapat diprediksi. Untuk
misalnya, salah satu klien kami menyelaraskan stok mereka dan pemasaran pengeluaran dengan
festival musik besar global. Mereka biasanya mengalami peningkatan yang signifikan
pendapatan sekitar dua minggu sebelum festival ini dimulai. Pendekatan holistik ini
memungkinkan kami mengenali pola-pola berbeda dan menyesuaikan pembiayaan kami dengan masing-masing pola tersebut
bisnis.
Kecepatan, Akses, dan Fleksibilitas sebagai Tiga Pilar
Pembiayaan Modern
Data tanpa tindakan hanyalah: data. Keberhasilan dari
pembiayaan modern, dan RBF khususnya, dapat ditentukan oleh tiga pilar utama: kecepatan,
akses, dan fleksibilitas, dan analisis data
memainkan peran besar dalam hal ini. Data bergerak dengan kecepatan luar biasa, dan itulah yang terjadi
kemampuan untuk memproses dan merespons data ini secara real-time yang dapat meningkatkan a
penawaran produk pemberi pinjaman.
Munculnya komputasi awan dan perbankan terbuka telah berdampak besar
mengubah akses secara drastis, memungkinkan sejumlah besar data untuk diproses
hampir seketika. Akses real-time ini menawarkan hal yang tak tertandingi
fleksibilitas dalam menyesuaikan penawaran dan dukungan pendanaan berdasarkan perusahaan
kinerja sehari-hari. AI dan pembelajaran mesin
(baca: Model Bahasa Besar) akan menjadi bagian penting dalam pembiayaan usaha
masa depan.
Di masa depan perbankan dan sekuritas, rekayasa data akan merevolusi operasional. AI, komputasi awan,.. https://t.co/xBIv29JpFw#MotivityLabs #Mcloud #Rekayasa Data #Perbankan #Sekuritas #AI #Data besar #Keuangan #DataAnalytics pic.twitter.com/lOcxTh5gkE
— Motivity Labs Inc (@motivitylab) 15 April, 2024
Visi tersebut akan mengembangkan alat yang dapat mensintesis secara luas
sejumlah data menjadi wawasan yang dapat dipahami dan ditindaklanjuti. Bayangkan bisa
memasukkan data keuangan ke dalam model AI dan menerima analisis instan pada a
kesehatan keuangan, risiko, dan peluang perusahaan. Di sinilah kita berada
menuju, masa depan di mana data analisis tidak hanya mendukung tetapi meningkatkan setiap
aspek pembiayaan usaha.
Treasury meningkatkan operasional melalui analisis data berbasis AIhttps://t.co/XWBINfPZ95#Keuangan #AI #DataAnalytics #Teknologi #Perbendaharaan #APAC
— Aset (@TheAssetMag) 19 April, 2024
Saya telah melihat secara langsung kekuatan analisis data
pengambilan keputusan secara real-time. Kami memiliki pelanggan tetap yang mengalami masa sulit, dan
alat kami menandai kemerosotan keuangan ini, sehingga kami dapat berkomunikasi dengannya
mereka dengan cepat, menyesuaikan pendekatan kami terhadap pemberian pinjaman sambil mempertahankan tingkat penuh
transparansi. Ini adalah jenis ketangkasan yang sangat dimungkinkan oleh analisis data
berbeda dari model tradisional di mana penilaian bisa menjadi ketinggalan jaman selama berbulan-bulan jika hal ini terjadi
bukan tahun.
Masalah dengan Data
Tentu saja analisis data mempunyai tantangan tersendiri.
Salah satu tantangan besar bagi kami adalah mengelola duplikasi data dan memastikannya
keandalan. Di dunia keuangan global, tempat kita menangani banyak hal
mata uang dan bahasa, interpretasi data menjadi rumit. Diambil untuk
misalnya, operasi kami di Inggris dan Australia.
Saat kami menyegarkan data pada tengah malam di Inggris, hal itu sudah terjadi
tengah hari masuk Australia.
Perbedaan waktu ini dapat membagi data satu hari kerja menjadi dua hari,
mempersulit analisis dan proses pengambilan keputusan kami. Lalu ada fakta bahwa volumenya tipis
data yang kami tangani tidak secara otomatis menghasilkan pengambilan keputusan yang efektif.
Analisis Data Keuangan: Bagaimana Analisis Data Digunakan Dalam Keuangan? https://t.co/yjNhfOApHR
— Pankaj Kumar (@P4NKAJKUMAR) 15 April, 2024
Tanpa ingin terdengar seperti rekaman rusak, itu tidak adil
tentang pengumpulan data dalam jumlah besar; ini tentang mengonversi data ini
ke dalam format yang mudah ditafsirkan dan menginformasikan keputusan keuangan yang baik.
Informasi tersebut tidak hanya harus akurat dan terkini, tetapi juga disajikan dengan cara yang tepat
yang dapat dipahami dan ditindaklanjuti; ada masalah nyata dengan itu
standarisasi data jika dikumpulkan dari berbagai sumber.
Tanpa mengulangi poin yang sama, fokusnya tidak hanya pada pengumpulan data yang luas namun lebih pada transformasinya ke dalam format yang memfasilitasi pilihan keuangan yang terinformasi. Keakuratan dan kemutakhiran data sangatlah penting, namun yang juga penting adalah cara penyajiannya: jelas dan dapat ditindaklanjuti. Tantangan muncul ketika data dari berbagai sumber tidak memiliki standarisasi.
Perbankan terbuka adalah contoh utama dari hal ini; itu luar biasa
bahwa laporan dan akun dapat disajikan dalam berbagai format.
Proses menerjemahkan data mentah menjadi wawasan yang bermakna sama pentingnya dengan
pengumpulan data itu sendiri, dan ini merupakan tantangan yang terus kami upayakan
sempurna. Masa depan pembiayaan modern terlihat sehat.
Ketika titik data menjadi semakin terhubung dan terotomatisasi,
ada peluang besar bagi pemberi pinjaman untuk meningkatkan pengambilan keputusan mereka
proses dan menawarkan pinjaman yang lebih terukur, berkelanjutan, dan disesuaikan
pelanggan. Tantangannya, sebagaimana diuraikan di atas, adalah bagaimana kita memahaminya
semua.
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
- PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
- PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
- Sumber: https://www.financemagnates.com//fintech/how-data-analytics-drive-next-generation-business-financing/
