私はフィンテックに何年も携わってきましたが、一つのことは
金融におけるデータ分析の役割は重要ではないことがますます明らかになってきています。
成長の一途をたどっていますが、融資の意思決定方法は完全に革命を起こしています。
従来の融資モデルは、多くの場合古くなり、
一般的ですが、現在では、より詳細に設定できる機能が与えられています。
財務上の決定を下すこと。
ただし、多くのデータは素晴らしいものですが、次のことを理解する必要があります。
このデータを効果的に変換し、実行し、より良いものに組み込む方法
顧客体験。私たちの 収益ベース
ファイナンス (RBF) ビジネス モデルはシームレスなカスタマー ジャーニーに依存しているため、
私にとって特に重要なのは、これをビジネス全体に正しく浸透させることです。
特に、少額のローンから
重要な投資。
従来の信用モデルではよく見られるのは、 ビジネス スルー
主に信用スコアと財務に依存する白黒レンズ
アカウント。対照的に、データ分析は、より微妙で有益な情報を提供します。
アプローチ。私たちは現在、次のような要素を考慮して、単なる数字を超えて見ることができるようになりました。
季節性と最近のパフォーマンス傾向。全体像を作成することが重要です
単にボックスにチェックを入れるのではなく、ビジネスの健全性と可能性を評価します。
これは、次のような分野では特に重要です。
私たちが当初主に投資したのは電子商取引です。問題に取り組むとき
季節性、伝統的なコンセプト 分析 バランスの
閑散期のシートや在庫は誤解を招く可能性があります。見て、そして
相互参照により、さまざまなデータポイントを使用して、
電子商取引の売上の周期的な性質を深く掘り下げ、相関関係を推測する
マーケティング支出や特定のキャンペーンやイベントなどの他のインプットと、
ピーク期間を特定し、パフォーマンスを状況に応じて説明します。
たとえば、私たちはこれまでに多くの資金を提供してきました。 eコマース について詳しく見る
通常、特定の月には収益が低くなります。ただし、詳細な
過去の株式やマーケティング活動を分析すると、多くの場合、
ブラック フライデーなど、予想される重要な期間には大幅な売上が急増します。
興味深いことに、予測不可能なスパイクも観察されています。のために
たとえば、当社の顧客の 1 人が在庫を調整し、 マーケティング による支出
主要な世界的な音楽フェスティバル。通常、彼らは顕著な増加を経験します
これらのフェスティバルが始まる約 2 週間前に収入が得られます。この総合的なアプローチ
異なるパターンを認識し、それぞれに合わせて融資を調整できるようになります。
ビジネス。
スピード、アクセス、柔軟性を 3 つの柱として
現代の金融
アクションのないデータは、単なるデータです。の成功
現代の資金調達、特に RBF は 3 つの主要な柱によって定義できます。
アクセス、柔軟性、 データ分析
これには大きな役割を果たします。データは信じられないほどの速度で移動します。
このデータをリアルタイムで処理して応答する能力により、
貸し手の商品提供。
クラウド コンピューティングとオープン バンキングの出現により、
アクセスが大幅に変更され、膨大な量のデータを処理できるようになりました
ほぼ瞬時に。このリアルタイム アクセスは比類のないものを提供します
企業の状況に応じてオファーや資金サポートを柔軟に調整できる
日々のパフォーマンス。 AI そして機械学習
（読んでください：大規模言語モデル）は、
未来。
将来の銀行と証券では、データ エンジニアリングが業務に革命を起こすでしょう。 AI、クラウド コンピューティング、... https://t.co/xBIv29JpFw#MotivityLabs #マククラウド #データエンジニアリング #Banking #有価証券 #AI ＃ビッグデータ ＃ファイナンス #データ分析 pic.twitter.com/lOcxTh5gkE
— Motivity Labs Inc (@motivitylab) 2024 年 4 月 15 日
ビジョンは、膨大なデータを統合できるツールを開発することです。
大量のデータを理解しやすく実用的な洞察に変換します。できることを想像してみてください
財務データを AI モデルにフィードし、即座に分析を受け取ります。
会社の財務健全性、リスク、機会。ここが私たちのいる場所です
データが向かう未来 分析論 サポートするだけでなく、あらゆる機能を強化します
事業融資の側面。
財務省は AI を活用したデータ分析を通じて業務を強化しますhttps://t.co/XWBINfPZ95＃ファイナンス #AI #データ分析 ＃技術 ＃宝物庫 #APAC
— ザ・アセット (@TheAssetMag) 2024 年 4 月 19 日
私はデータ分析の力をこの目で見てきました。
リアルタイムの意思決定。厳しい状況に陥ったリピーターのお客様がいました。
私たちのツールはこの経済的不況に警告を発しました。つまり、私たちは他の人々とコミュニケーションをとることができました
全額を維持しながら融資へのアプローチを調整し、その場で融資を行います。
透明性。これは、データ分析によって可能になる種類の俊敏性です。
従来のモデルでは、評価が何か月も時代遅れになる可能性があります。
年ではありません。
データの問題
もちろん、データ分析には独自の課題が伴います。
私たちにとっての大きなハードルの 1 つは、データの重複を管理し、データの重複を確実に行うことです。
信頼性。複数の金融機関と取引するグローバル金融の世界では、
通貨や言語が増えると、データの解釈が複雑になります。取って、のために
たとえば、英国とオーストラリアにわたる当社の事業。
英国で深夜にデータを更新すると、すでに
正午 オーストラリア.
この時差により、1 営業日のデータが 2 日に分割される可能性があります。
分析と意思決定のプロセスが複雑化しています。そして、そのボリュームが膨大であるという事実があります。
私たちが扱うデータは、自動的に効果的な意思決定につながるわけではありません。
財務データ分析: データ分析は財務でどのように使用されますか? https://t.co/yjNhfOApHR
— パンカジ・クマール (@P4NKAJKUMAR) 2024 年 4 月 15 日
壊れたレコードのように聞こえることを望まないが、それは単なるものではない
膨大な量のデータの収集について。このデータを変換することです
健全な財務上の決定を伝える、簡単に解釈できる形式に変換します。
情報は正確かつ最新であるだけでなく、適切な方法で提示される必要があります。
それは理解可能であり、実行可能です。本当の問題があります
データが複数のソースから収集された場合のデータの標準化。
同じ点を繰り返すことなく、広範なデータを収集することだけに焦点を当てるのではなく、それを情報に基づいた財務上の選択を容易にする形式に変換することに重点を置いています。データの正確性と最新性は不可欠ですが、同様に重要なのは、それがどのように提示されるか、つまり明確で実用的なものであることです。さまざまな出所からのデータが標準化されていない場合、問題が発生します。
オープンバンキングはその代表的な例です。それは信じられないです
ステートメントやアカウントは非常に多くの異なる形式で表示できるということです。
生データを意味のある洞察に変換するこのプロセスは、
データ収集自体は、私たちが継続的に取り組んでいる課題です
完璧。現代の金融の将来は健全に見えます。
データポイントの接続と自動化が進むにつれ、
貸し手にとって意思決定を強化する大きなチャンスがある
プロセスを実行し、より慎重で持続可能かつカスタマイズされた融資を提供します。
顧客。課題は、上で概説したように、それをどのように理解するかです。
すべて。
私はフィンテックに何年も携わってきましたが、一つのことは
金融におけるデータ分析の役割は重要ではないことがますます明らかになってきています。
成長の一途をたどっていますが、融資の意思決定方法は完全に革命を起こしています。
従来の融資モデルは、多くの場合古くなり、
一般的ですが、現在では、より詳細に設定できる機能が与えられています。
財務上の決定を下すこと。
ただし、多くのデータは素晴らしいものですが、次のことを理解する必要があります。
このデータを効果的に変換し、実行し、より良いものに組み込む方法
顧客体験。私たちの 収益ベース
ファイナンス (RBF) ビジネス モデルはシームレスなカスタマー ジャーニーに依存しているため、
私にとって特に重要なのは、これをビジネス全体に正しく浸透させることです。
特に、少額のローンから
重要な投資。
従来の信用モデルではよく見られるのは、 ビジネス スルー
主に信用スコアと財務に依存する白黒レンズ
アカウント。対照的に、データ分析は、より微妙で有益な情報を提供します。
アプローチ。私たちは現在、次のような要素を考慮して、単なる数字を超えて見ることができるようになりました。
季節性と最近のパフォーマンス傾向。全体像を作成することが重要です
単にボックスにチェックを入れるのではなく、ビジネスの健全性と可能性を評価します。
これは、次のような分野では特に重要です。
私たちが当初主に投資したのは電子商取引です。問題に取り組むとき
季節性、伝統的なコンセプト 分析 バランスの
閑散期のシートや在庫は誤解を招く可能性があります。見て、そして
相互参照により、さまざまなデータポイントを使用して、
電子商取引の売上の周期的な性質を深く掘り下げ、相関関係を推測する
マーケティング支出や特定のキャンペーンやイベントなどの他のインプットと、
ピーク期間を特定し、パフォーマンスを状況に応じて説明します。
たとえば、私たちはこれまでに多くの資金を提供してきました。 eコマース について詳しく見る
通常、特定の月には収益が低くなります。ただし、詳細な
過去の株式やマーケティング活動を分析すると、多くの場合、
ブラック フライデーなど、予想される重要な期間には大幅な売上が急増します。
興味深いことに、予測不可能なスパイクも観察されています。のために
たとえば、当社の顧客の 1 人が在庫を調整し、 マーケティング による支出
主要な世界的な音楽フェスティバル。通常、彼らは顕著な増加を経験します
これらのフェスティバルが始まる約 2 週間前に収入が得られます。この総合的なアプローチ
異なるパターンを認識し、それぞれに合わせて融資を調整できるようになります。
ビジネス。
スピード、アクセス、柔軟性を 3 つの柱として
現代の金融
アクションのないデータは、単なるデータです。の成功
現代の資金調達、特に RBF は 3 つの主要な柱によって定義できます。
アクセス、柔軟性、 データ分析
これには大きな役割を果たします。データは信じられないほどの速度で移動します。
このデータをリアルタイムで処理して応答する能力により、
貸し手の商品提供。
クラウド コンピューティングとオープン バンキングの出現により、
アクセスが大幅に変更され、膨大な量のデータを処理できるようになりました
ほぼ瞬時に。このリアルタイム アクセスは比類のないものを提供します
企業の状況に応じてオファーや資金サポートを柔軟に調整できる
日々のパフォーマンス。 AI そして機械学習
（読んでください：大規模言語モデル）は、
未来。
将来の銀行と証券では、データ エンジニアリングが業務に革命を起こすでしょう。 AI、クラウド コンピューティング、... https://t.co/xBIv29JpFw#MotivityLabs #マククラウド #データエンジニアリング #Banking #有価証券 #AI ＃ビッグデータ ＃ファイナンス #データ分析 pic.twitter.com/lOcxTh5gkE
— Motivity Labs Inc (@motivitylab) 2024 年 4 月 15 日
ビジョンは、膨大なデータを統合できるツールを開発することです。
大量のデータを理解しやすく実用的な洞察に変換します。できることを想像してみてください
財務データを AI モデルにフィードし、即座に分析を受け取ります。
会社の財務健全性、リスク、機会。ここが私たちのいる場所です
データが向かう未来 分析論 サポートするだけでなく、あらゆる機能を強化します
事業融資の側面。
財務省は AI を活用したデータ分析を通じて業務を強化しますhttps://t.co/XWBINfPZ95＃ファイナンス #AI #データ分析 ＃技術 ＃宝物庫 #APAC
— ザ・アセット (@TheAssetMag) 2024 年 4 月 19 日
私はデータ分析の力をこの目で見てきました。
リアルタイムの意思決定。厳しい状況に陥ったリピーターのお客様がいました。
私たちのツールはこの経済的不況に警告を発しました。つまり、私たちは他の人々とコミュニケーションをとることができました
全額を維持しながら融資へのアプローチを調整し、その場で融資を行います。
透明性。これは、データ分析によって可能になる種類の俊敏性です。
従来のモデルでは、評価が何か月も時代遅れになる可能性があります。
年ではありません。
データの問題
もちろん、データ分析には独自の課題が伴います。
私たちにとっての大きなハードルの 1 つは、データの重複を管理し、データの重複を確実に行うことです。
信頼性。複数の金融機関と取引するグローバル金融の世界では、
通貨や言語が増えると、データの解釈が複雑になります。取って、のために
たとえば、英国とオーストラリアにわたる当社の事業。
英国で深夜にデータを更新すると、すでに
正午 オーストラリア.
この時差により、1 営業日のデータが 2 日に分割される可能性があります。
分析と意思決定のプロセスが複雑化しています。そして、そのボリュームが膨大であるという事実があります。
私たちが扱うデータは、自動的に効果的な意思決定につながるわけではありません。
財務データ分析: データ分析は財務でどのように使用されますか? https://t.co/yjNhfOApHR
— パンカジ・クマール (@P4NKAJKUMAR) 2024 年 4 月 15 日
壊れたレコードのように聞こえることを望まないが、それは単なるものではない
膨大な量のデータの収集について。このデータを変換することです
健全な財務上の決定を伝える、簡単に解釈できる形式に変換します。
情報は正確かつ最新であるだけでなく、適切な方法で提示される必要があります。
それは理解可能であり、実行可能です。本当の問題があります
データが複数のソースから収集された場合のデータの標準化。
同じ点を繰り返すことなく、広範なデータを収集することだけに焦点を当てるのではなく、それを情報に基づいた財務上の選択を容易にする形式に変換することに重点を置いています。データの正確性と最新性は不可欠ですが、同様に重要なのは、それがどのように提示されるか、つまり明確で実用的なものであることです。さまざまな出所からのデータが標準化されていない場合、問題が発生します。
オープンバンキングはその代表的な例です。それは信じられないです
ステートメントやアカウントは非常に多くの異なる形式で表示できるということです。
生データを意味のある洞察に変換するこのプロセスは、
データ収集自体は、私たちが継続的に取り組んでいる課題です
完璧。現代の金融の将来は健全に見えます。
データポイントの接続と自動化が進むにつれ、
貸し手にとって意思決定を強化する大きなチャンスがある
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すべて。
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- 情報源： https://www.financemagnates.com//fintech/how-data-analytics-drive-next-generation-business-financing/
