我从事金融科技多年，有一件事
已经变得越来越清楚：数据分析在金融中的作用并不
它正在不断发展，彻底改变了我们做出贷款决策的方式。
传统的贷款模式依赖于往往过时的静态数据
通用，但我们现在能够在以下情况下变得越来越细化：
做出财务决策。
然而，虽然大量数据很棒，但我们需要了解
如何有效地转化这些数据、采取行动并将其嵌入到更好的系统中
客户体验。我们的 基于收入的
金融（RBF） 商业模式依赖于无缝的客户旅程，所以
对我来说特别重要的是我们要在整个业务中做到这一点，
尤其是在处理不同的财务要求时，从小额贷款到
重大投资。
传统的信用模型通常认为 企业 通过
黑白镜头，主要依靠信用评分和财务
账户。相比之下，数据分析提供了更细致、信息更丰富的信息。
方法。我们现在能够超越单纯的数字，考虑诸如
季节性和近期表现趋势。这是关于创建一个完整的图片
企业的健康状况和潜力，而不仅仅是勾选框。
这在以下行业尤其重要：
电子商务，这是我们最初主要投资的领域。当处理一个
季节性、传统等概念 分析 平衡的
淡季期间的床单或库存可能会产生误导。看着，并且
交叉引用，一系列不同的数据点使我们能够
深入研究电子商务销售的周期性本质并推断相关性
与其他投入，例如营销支出或特定的营销活动或活动，
识别高峰期并结合表现情况。
例如，我们资助了许多 电子商务行业 公司
通常在某些月份显示较低的收入。然而，详细的
对他们历史库存和营销活动的分析通常会揭示
在预期的关键时期（例如黑色星期五）销量大幅增长。
有趣的是，我们还观察到不太可预测的峰值。为了
例如，我们的一位客户调整了他们的库存并 市场营销 支出与
全球主要音乐节。他们通常会经历显着增加
在这些节日开始前两周左右即可获得收入。这种整体方法
使我们能够识别不同的模式并根据每个模式定制我们的融资
商业。
速度、访问和灵活性作为三大支柱
现代融资
没有行动的数据就是：数据。的成功
现代融资，特别是 RBF，可以由三个关键支柱来定义：速度、
访问权限和灵活性，以及 数据分析
在这方面发挥着巨大的作用。数据以令人难以置信的速度移动，这就是
实时处理和响应这些数据的能力，可以提高
贷方的产品供应。
云计算和开放银行的出现
彻底改变访问方式，允许处理大量数据
几乎是瞬间。这种实时访问提供了无与伦比的
根据公司的情况灵活调整报价和资金支持
日常表现。 AI 和机器学习
（阅读：大型语言模型）将成为商业融资的关键部分
未来。
在银行和证券的未来，数据工程将彻底改变运营。人工智能、云计算、... https://t.co/xBIv29JpFw#MotivityLabs #Mcloud #数据工程 ＃银行业 #证券 #AI ＃大数据 ＃金融 #数据分析 pic.twitter.com/lOcxTh5gkE
— Motivity Labs Inc (@motivitylab) 2024 年 4 月 15 日
该愿景将开发能够综合大量信息的工具
将大量数据转化为可理解的、可操作的见解。想象一下能够
将财务数据输入人工智能模型并接收即时分析
公司的财务状况、风险和机遇。这就是我们现在的处境
领导，数据的未来 分析 不仅支持而且增强每一个
企业融资方面。
财政部通过人工智能驱动的数据分析增强运营https://t.co/XWBINfPZ95＃金融 #AI #数据分析 ＃技术 #财政部 #亚太地区
— 资产 (@TheAssetMag) 2024 年 4 月 19 日
我亲眼目睹了数据分析的力量
实时决策。我们有一位回头客遇到了困难，并且
我们的工具标记了这次金融衰退，这意味着我们可以与
他们在忙碌中调整我们的贷款方式，同时保持充分的
透明度。这就是数据分析所带来的敏捷性，
传统模型中的评估可能会过时数月，如果
不是几年。
数据问题
当然，数据分析也有其自身的挑战。
我们面临的一个重大障碍是管理数据重复并确保其
可靠性。在全球金融世界中，我们与多个国家打交道
货币和语言，数据解释变得复杂。采取
例如，我们在英国和澳大利亚的业务。
当我们在英国午夜刷新数据时，已经
中午在 澳大利亚.
这个时间差可以将单个工作日的数据拆分为两天，
complicating our analysis and decision-making process. Then there’s the fact that the sheer volume
我们处理的数据不会自动转化为有效的决策。
金融数据分析：数据分析如何应用于金融？ https://t.co/yjNhfOApHR
— 潘卡吉·库马尔 (@P4NKAJKUMAR) 2024 年 4 月 15 日
不想听起来像破唱片，这不仅仅是
关于收集大量数据；这是关于转换这些数据
转换为易于解释的格式，为明智的财务决策提供信息。
信息不仅需要准确和最新，而且还需要以某种方式呈现
这是可以理解的和可操作的；有一个真正的问题
如果数据是从多个来源收集的，则数据标准化。
在不重复同一点的情况下，重点不仅仅是收集广泛的数据，而是将其转换为促进明智的财务选择的格式。数据的准确性和通用性至关重要，但同样重要的是数据的呈现方式：清晰且可操作。当来自不同来源的数据缺乏标准化时，就会出现挑战。
开放银行就是一个典型的例子；太不可思议了
报表和账目可以以多种不同的格式呈现。
将原始数据转化为有意义的见解的过程与
数据收集本身，这是我们不断努力的挑战
perfect. The future of modern financing looks healthy.
随着数据点变得更加互联和自动化，
贷款人有巨大的机会来加强他们的决策
流程并提供更加谨慎、可持续和量身定制的贷款
顾客。如上所述，挑战在于我们如何理解它
所有。
我从事金融科技多年，有一件事
已经变得越来越清楚：数据分析在金融中的作用并不
它正在不断发展，彻底改变了我们做出贷款决策的方式。
传统的贷款模式依赖于往往过时的静态数据
通用，但我们现在能够在以下情况下变得越来越细化：
做出财务决策。
然而，虽然大量数据很棒，但我们需要了解
如何有效地转化这些数据、采取行动并将其嵌入到更好的系统中
客户体验。我们的 基于收入的
金融（RBF） 商业模式依赖于无缝的客户旅程，所以
对我来说特别重要的是我们要在整个业务中做到这一点，
尤其是在处理不同的财务要求时，从小额贷款到
重大投资。
传统的信用模型通常认为 企业 通过
黑白镜头，主要依靠信用评分和财务
账户。相比之下，数据分析提供了更细致、信息更丰富的信息。
方法。我们现在能够超越单纯的数字，考虑诸如
季节性和近期表现趋势。这是关于创建一个完整的图片
企业的健康状况和潜力，而不仅仅是勾选框。
这在以下行业尤其重要：
电子商务，这是我们最初主要投资的领域。当处理一个
季节性、传统等概念 分析 平衡的
淡季期间的床单或库存可能会产生误导。看着，并且
交叉引用，一系列不同的数据点使我们能够
深入研究电子商务销售的周期性本质并推断相关性
与其他投入，例如营销支出或特定的营销活动或活动，
识别高峰期并结合表现情况。
例如，我们资助了许多 电子商务行业 公司
通常在某些月份显示较低的收入。然而，详细的
对他们历史库存和营销活动的分析通常会揭示
在预期的关键时期（例如黑色星期五）销量大幅增长。
有趣的是，我们还观察到不太可预测的峰值。为了
例如，我们的一位客户调整了他们的库存并 市场营销 支出与
全球主要音乐节。他们通常会经历显着增加
在这些节日开始前两周左右即可获得收入。这种整体方法
使我们能够识别不同的模式并根据每个模式定制我们的融资
商业。
速度、访问和灵活性作为三大支柱
现代融资
没有行动的数据就是：数据。的成功
现代融资，特别是 RBF，可以由三个关键支柱来定义：速度、
访问权限和灵活性，以及 数据分析
在这方面发挥着巨大的作用。数据以令人难以置信的速度移动，这就是
实时处理和响应这些数据的能力，可以提高
贷方的产品供应。
云计算和开放银行的出现
彻底改变访问方式，允许处理大量数据
几乎是瞬间。这种实时访问提供了无与伦比的
根据公司的情况灵活调整报价和资金支持
日常表现。 AI 和机器学习
（阅读：大型语言模型）将成为商业融资的关键部分
未来。
在银行和证券的未来，数据工程将彻底改变运营。人工智能、云计算、... https://t.co/xBIv29JpFw#MotivityLabs #Mcloud #数据工程 ＃银行业 #证券 #AI ＃大数据 ＃金融 #数据分析 pic.twitter.com/lOcxTh5gkE
— Motivity Labs Inc (@motivitylab) 2024 年 4 月 15 日
该愿景将开发能够综合大量信息的工具
将大量数据转化为可理解的、可操作的见解。想象一下能够
将财务数据输入人工智能模型并接收即时分析
公司的财务状况、风险和机遇。这就是我们现在的处境
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企业融资方面。
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我亲眼目睹了数据分析的力量
实时决策。我们有一位回头客遇到了困难，并且
我们的工具标记了这次金融衰退，这意味着我们可以与
他们在忙碌中调整我们的贷款方式，同时保持充分的
透明度。这就是数据分析所带来的敏捷性，
传统模型中的评估可能会过时数月，如果
不是几年。
数据问题
当然，数据分析也有其自身的挑战。
我们面临的一个重大障碍是管理数据重复并确保其
可靠性。在全球金融世界中，我们与多个国家打交道
货币和语言，数据解释变得复杂。采取
例如，我们在英国和澳大利亚的业务。
当我们在英国午夜刷新数据时，已经
中午在 澳大利亚.
这个时间差可以将单个工作日的数据拆分为两天，
complicating our analysis and decision-making process. Then there’s the fact that the sheer volume
我们处理的数据不会自动转化为有效的决策。
金融数据分析：数据分析如何应用于金融？ https://t.co/yjNhfOApHR
— 潘卡吉·库马尔 (@P4NKAJKUMAR) 2024 年 4 月 15 日
不想听起来像破唱片，这不仅仅是
关于收集大量数据；这是关于转换这些数据
转换为易于解释的格式，为明智的财务决策提供信息。
信息不仅需要准确和最新，而且还需要以某种方式呈现
这是可以理解的和可操作的；有一个真正的问题
如果数据是从多个来源收集的，则数据标准化。
在不重复同一点的情况下，重点不仅仅是收集广泛的数据，而是将其转换为促进明智的财务选择的格式。数据的准确性和通用性至关重要，但同样重要的是数据的呈现方式：清晰且可操作。当来自不同来源的数据缺乏标准化时，就会出现挑战。
开放银行就是一个典型的例子；太不可思议了
报表和账目可以以多种不同的格式呈现。
将原始数据转化为有意义的见解的过程与
数据收集本身，这是我们不断努力的挑战
perfect. The future of modern financing looks healthy.
随着数据点变得更加互联和自动化，
贷款人有巨大的机会来加强他们的决策
流程并提供更加谨慎、可持续和量身定制的贷款
顾客。如上所述，挑战在于我们如何理解它
所有。
