Генеративный анализ данных

Финтех

Как анализ данных способствует финансированию бизнеса нового поколения

Переиздано Платоном
Переиздано Платоном

Дата:

Вид: 0

Я работаю в сфере финансовых технологий уже несколько лет, и есть одна вещь:
становится все более очевидным: роль анализа данных в финансах не
только растущий, он полностью революционизирует то, как мы принимаем решения о кредитовании.
Традиционные модели кредитования полагаются на статические данные, которые часто устаревают и
общий, но теперь нам предоставлена ​​возможность быть более детализированными, когда
принятие финансовых решений.

Однако, хотя большое количество данных — это хорошо, нам необходимо понимать,
как эффективно преобразовать эти данные, применить их и внедрить в более эффективную систему
Опыт клиентов. Наш основанный на доходах
финансы (РБФ) бизнес-модель основана на непрерывном пути клиента, поэтому она
для меня особенно важно, чтобы мы сделали это правильно во всем бизнесе,
особенно при удовлетворении разнообразных финансовых потребностей, от небольших кредитов до
значительные инвестиции.

Традиционные кредитные модели часто рассматривают бизнес через
черно-белый объектив, в первую очередь полагающийся на кредитные рейтинги и финансовые
Счета. Напротив, анализ данных предлагает более детальную и информативную информацию.
подход. Теперь мы можем выйти за рамки простых цифр, принимая во внимание такие факторы, как
сезонность и последние тенденции производительности. Речь идет о создании полной картины
здоровья и потенциала бизнеса, а не просто ставить галочки.

Это особенно важно в таких отраслях, как
электронная коммерция, в которую мы первоначально инвестировали преимущественно. При решении
такая концепция, как сезонность, традиционная анализ баланса
листы или инвентарь в непиковые сезоны могут ввести в заблуждение. Глядя на, и
перекрестные ссылки, ряд различных точек данных позволяют нам
углубиться в циклическую природу продаж электронной коммерции и сделать вывод о корреляциях
с другими входными данными, такими как маркетинговые расходы или конкретная кампания или мероприятие,
определение пиковых периодов и контекстуализация производительности.

Например, мы профинансировали многие электронная коммерция компании
которые обычно демонстрируют низкий доход в определенные месяцы. Однако подробное
анализ их исторических запасов и маркетинговой деятельности часто выявляет
значительный рост продаж в ожидаемые ключевые периоды, такие как Черная пятница.

Интересно, что мы также наблюдаем менее предсказуемые всплески. Для
Например, один из наших клиентов выравнивает свои запасы и маркетинга расходы с
Крупнейшие мировые музыкальные фестивали. Обычно у них наблюдается заметное увеличение
доход примерно за две недели до начала этих фестивалей. Этот целостный подход
позволяет нам распознавать отдельные закономерности и адаптировать наше финансирование к каждой
бизнес.

Скорость, доступ и гибкость как три столпа
Современное финансирование

Данные без действий — это просто данные. Успех
Современное финансирование, и в частности РФБ, можно определить по трем ключевым столпам: скорость,
доступ, гибкость и аналитика данных
играет в этом огромную роль. Данные движутся с невероятной скоростью, и это
способность обрабатывать эти данные и реагировать на них в режиме реального времени, что может повысить
предложение продукта кредитора.

Появление облачных вычислений и открытого банкинга
кардинально изменился доступ, позволяющий обрабатывать огромные объемы данных
почти мгновенно. Этот доступ в режиме реального времени предлагает беспрецедентные
гибкость в корректировке предложений и финансовой поддержке на основе компании
ежедневная производительность. AI и машинное обучение
(читай: Большие языковые модели) станут ключевой частью финансирования бизнеса в
будущее.

В рамках этой концепции будут разработаны инструменты, которые смогут синтезировать обширные
объемы данных в понятные и действенные идеи. Представьте себе, что вы можете
передавать финансовые данные в модель искусственного интеллекта и получать мгновенный анализ на
финансовое состояние, риски и возможности компании. Вот где мы находимся
во главе с будущим, где данные аналитика не только поддерживать, но и улучшать каждое
аспект финансирования бизнеса.

Я своими глазами увидел силу анализа данных в
принятие решений в режиме реального времени. У нас был постоянный клиент, у которого случился трудный период, и
наши инструменты сигнализировали об этом финансовом спаде, а это означает, что мы могли общаться с
их на ходу, корректируя наш подход к кредитованию, сохраняя при этом полную
прозрачность. Именно такую ​​гибкость обеспечивает анализ данных.
крик о традиционных моделях, в которых оценки могут устареть на несколько месяцев, если
не годы.

Проблема с данными

Конечно, анализ данных имеет свои проблемы.
Одним из существенных препятствий для нас является управление дублированием данных и обеспечение их
надежность. В мире глобальных финансов, где мы имеем дело с множеством
валют и языков, интерпретация данных становится сложной. Взять для
например, наши операции в Великобритании и Австралии.

Когда мы обновляем данные в полночь в Великобритании, уже
полдень в Австралия.
Эта разница во времени может разделить данные за один рабочий день на два дня.
усложняет наш процесс анализа и принятия решений. Тогда есть тот факт, что сам объем
Данные, которые мы обрабатываем, не приводят автоматически к эффективному принятию решений.

Не желая выглядеть как заевшая пластинка, это не просто
о сборе огромных объемов данных; речь идет о преобразовании этих данных
в легко интерпретируемый формат, который позволяет принимать правильные финансовые решения.
Информация должна быть не только точной и актуальной, но и представлена ​​таким образом, чтобы
это понятно и осуществимо; есть реальная проблема с
стандартизация данных, если они собираются из нескольких источников.

Не повторяя одно и то же, основное внимание уделяется не только сбору обширных данных, но и их преобразованию в формат, который облегчает осознанный финансовый выбор. Точность и актуальность данных имеют важное значение, но не менее важно и то, как они представлены: ясно и действенно. Проблема возникает, когда данные из разных источников не стандартизированы.

Открытый банкинг является ярким примером этого; это невероятно
что заявления и отчеты могут быть представлены в самых разных форматах.
Этот процесс перевода необработанных данных в осмысленную информацию так же важен, как и
сам сбор данных, и это задача, к которой мы постоянно стремимся
идеальный. Будущее современного финансирования выглядит здоровым.

Поскольку точки данных становятся все более взаимосвязанными и автоматизированными,
у кредиторов есть огромная возможность улучшить процесс принятия решений
процессов и предлагать более взвешенное, устойчивое и индивидуальное кредитование
клиенты. Проблема, как указано выше, будет заключаться в том, как мы это осмыслим.
все.

Я работаю в сфере финансовых технологий уже несколько лет, и есть одна вещь:
становится все более очевидным: роль анализа данных в финансах не
только растущий, он полностью революционизирует то, как мы принимаем решения о кредитовании.
Традиционные модели кредитования полагаются на статические данные, которые часто устаревают и
общий, но теперь нам предоставлена ​​возможность быть более детализированными, когда
принятие финансовых решений.

Однако, хотя большое количество данных — это хорошо, нам необходимо понимать,
как эффективно преобразовать эти данные, применить их и внедрить в более эффективную систему
Опыт клиентов. Наш основанный на доходах
финансы (РБФ) бизнес-модель основана на непрерывном пути клиента, поэтому она
для меня особенно важно, чтобы мы сделали это правильно во всем бизнесе,
особенно при удовлетворении разнообразных финансовых потребностей, от небольших кредитов до
значительные инвестиции.

Традиционные кредитные модели часто рассматривают бизнес через
черно-белый объектив, в первую очередь полагающийся на кредитные рейтинги и финансовые
Счета. Напротив, анализ данных предлагает более детальную и информативную информацию.
подход. Теперь мы можем выйти за рамки простых цифр, принимая во внимание такие факторы, как
сезонность и последние тенденции производительности. Речь идет о создании полной картины
здоровья и потенциала бизнеса, а не просто ставить галочки.

Это особенно важно в таких отраслях, как
электронная коммерция, в которую мы первоначально инвестировали преимущественно. При решении
такая концепция, как сезонность, традиционная анализ баланса
листы или инвентарь в непиковые сезоны могут ввести в заблуждение. Глядя на, и
перекрестные ссылки, ряд различных точек данных позволяют нам
углубиться в циклическую природу продаж электронной коммерции и сделать вывод о корреляциях
с другими входными данными, такими как маркетинговые расходы или конкретная кампания или мероприятие,
определение пиковых периодов и контекстуализация производительности.

Например, мы профинансировали многие электронная коммерция компании
которые обычно демонстрируют низкий доход в определенные месяцы. Однако подробное
анализ их исторических запасов и маркетинговой деятельности часто выявляет
значительный рост продаж в ожидаемые ключевые периоды, такие как Черная пятница.

Интересно, что мы также наблюдаем менее предсказуемые всплески. Для
Например, один из наших клиентов выравнивает свои запасы и маркетинга расходы с
Крупнейшие мировые музыкальные фестивали. Обычно у них наблюдается заметное увеличение
доход примерно за две недели до начала этих фестивалей. Этот целостный подход
позволяет нам распознавать отдельные закономерности и адаптировать наше финансирование к каждой
бизнес.

Скорость, доступ и гибкость как три столпа
Современное финансирование

Данные без действий — это просто данные. Успех
Современное финансирование, и в частности РФБ, можно определить по трем ключевым столпам: скорость,
доступ, гибкость и аналитика данных
играет в этом огромную роль. Данные движутся с невероятной скоростью, и это
способность обрабатывать эти данные и реагировать на них в режиме реального времени, что может повысить
предложение продукта кредитора.

Появление облачных вычислений и открытого банкинга
кардинально изменился доступ, позволяющий обрабатывать огромные объемы данных
почти мгновенно. Этот доступ в режиме реального времени предлагает беспрецедентные
гибкость в корректировке предложений и финансовой поддержке на основе компании
ежедневная производительность. AI и машинное обучение
(читай: Большие языковые модели) станут ключевой частью финансирования бизнеса в
будущее.

В рамках этой концепции будут разработаны инструменты, которые смогут синтезировать обширные
объемы данных в понятные и действенные идеи. Представьте себе, что вы можете
передавать финансовые данные в модель искусственного интеллекта и получать мгновенный анализ на
финансовое состояние, риски и возможности компании. Вот где мы находимся
во главе с будущим, где данные аналитика не только поддерживать, но и улучшать каждое
аспект финансирования бизнеса.

Я своими глазами увидел силу анализа данных в
принятие решений в режиме реального времени. У нас был постоянный клиент, у которого случился трудный период, и
наши инструменты сигнализировали об этом финансовом спаде, а это означает, что мы могли общаться с
их на ходу, корректируя наш подход к кредитованию, сохраняя при этом полную
прозрачность. Именно такую ​​гибкость обеспечивает анализ данных.
крик о традиционных моделях, в которых оценки могут устареть на несколько месяцев, если
не годы.

Проблема с данными

Конечно, анализ данных имеет свои проблемы.
Одним из существенных препятствий для нас является управление дублированием данных и обеспечение их
надежность. В мире глобальных финансов, где мы имеем дело с множеством
валют и языков, интерпретация данных становится сложной. Взять для
например, наши операции в Великобритании и Австралии.

Когда мы обновляем данные в полночь в Великобритании, уже
полдень в Австралия.
Эта разница во времени может разделить данные за один рабочий день на два дня.
усложняет наш процесс анализа и принятия решений. Тогда есть тот факт, что сам объем
Данные, которые мы обрабатываем, не приводят автоматически к эффективному принятию решений.

Не желая выглядеть как заевшая пластинка, это не просто
о сборе огромных объемов данных; речь идет о преобразовании этих данных
в легко интерпретируемый формат, который позволяет принимать правильные финансовые решения.
Информация должна быть не только точной и актуальной, но и представлена ​​таким образом, чтобы
это понятно и осуществимо; есть реальная проблема с
стандартизация данных, если они собираются из нескольких источников.

Не повторяя одно и то же, основное внимание уделяется не только сбору обширных данных, но и их преобразованию в формат, который облегчает осознанный финансовый выбор. Точность и актуальность данных имеют важное значение, но не менее важно и то, как они представлены: ясно и действенно. Проблема возникает, когда данные из разных источников не стандартизированы.

Открытый банкинг является ярким примером этого; это невероятно
что заявления и отчеты могут быть представлены в самых разных форматах.
Этот процесс перевода необработанных данных в осмысленную информацию так же важен, как и
сам сбор данных, и это задача, к которой мы постоянно стремимся
идеальный. Будущее современного финансирования выглядит здоровым.

Поскольку точки данных становятся все более взаимосвязанными и автоматизированными,
у кредиторов есть огромная возможность улучшить процесс принятия решений
процессов и предлагать более взвешенное, устойчивое и индивидуальное кредитование
клиенты. Проблема, как указано выше, будет заключаться в том, как мы это осмыслим.
все.

Spot_img

Последняя разведка

Spot_img

Авторские права @ 2024 Plato Technologies Inc.