ഞാൻ കുറച്ച് വർഷങ്ങളായി ഫിൻടെക്കിലാണ്, ഒരു കാര്യം
കൂടുതൽ വ്യക്തമാണ്: ധനകാര്യത്തിൽ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിൻ്റെ പങ്ക് അങ്ങനെയല്ല
വളർന്നുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു, ഇത് ഞങ്ങൾ വായ്പാ തീരുമാനങ്ങൾ എങ്ങനെ എടുക്കുന്നു എന്നത് പൂർണ്ണമായും വിപ്ലവകരമാണ്.
പരമ്പരാഗത വായ്പാ മോഡലുകൾ പലപ്പോഴും കാലഹരണപ്പെട്ടതും സ്ഥിരവുമായ ഡാറ്റയെ ആശ്രയിക്കുന്നു
ജനറിക്, എന്നാൽ ഇപ്പോൾ കൂടുതൽ ഗ്രാനുലാർ ആകാനുള്ള കഴിവ് ഞങ്ങൾക്കുണ്ട്
സാമ്പത്തിക തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നു.
എന്നിരുന്നാലും, ധാരാളം ഡാറ്റ മികച്ചതാണെങ്കിലും, നമ്മൾ മനസ്സിലാക്കേണ്ടതുണ്ട്
ഈ ഡാറ്റ എങ്ങനെ ഫലപ്രദമായി വിവർത്തനം ചെയ്യാം, അത് പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കാം, മികച്ചതിലേക്ക് ഉൾപ്പെടുത്താം
ഉപഭോക്തൃ അനുഭവം. ഞങ്ങളുടെ വരുമാനം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളത്
ധനകാര്യം (RBF) ബിസിനസ്സ് മോഡൽ തടസ്സമില്ലാത്ത ഉപഭോക്തൃ യാത്രയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, അതിനാൽ ഇത്
ബിസിനസ്സിലുടനീളം ഞങ്ങൾ ഇത് ശരിയാക്കുന്നത് എനിക്ക് വളരെ പ്രധാനമാണ്,
പ്രത്യേകിച്ചും ചെറിയ വായ്പകൾ മുതൽ വിവിധ സാമ്പത്തിക ആവശ്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ
കാര്യമായ നിക്ഷേപങ്ങൾ.
പരമ്പരാഗത ക്രെഡിറ്റ് മോഡലുകൾ പലപ്പോഴും കാണുന്നു ബിസിനസ്സുകൾ ഒരു വഴി
ബ്ലാക്ക് ആൻഡ് വൈറ്റ് ലെൻസ്, പ്രാഥമികമായി ക്രെഡിറ്റ് സ്‌കോറുകളെയും സാമ്പത്തികത്തെയും ആശ്രയിക്കുന്നു
അക്കൗണ്ടുകൾ. വിപരീതമായി, ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് കൂടുതൽ സൂക്ഷ്മവും വിജ്ഞാനപ്രദവും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു
സമീപനം. ഇതുപോലുള്ള ഘടകങ്ങൾ പരിഗണിച്ച് നമുക്ക് ഇപ്പോൾ കേവലം അക്കങ്ങൾക്കപ്പുറത്തേക്ക് നോക്കാൻ കഴിയും
കാലാനുസൃതതയും സമീപകാല പ്രകടന പ്രവണതകളും. ഇത് ഒരു പൂർണ്ണ ചിത്രം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ്
ഒരു ബിസിനസ്സിൻ്റെ ആരോഗ്യവും സാധ്യതയും, പകരം ബോക്സുകൾ ടിക്ക് ചെയ്യുക.
പോലുള്ള മേഖലകളിൽ ഇത് വളരെ പ്രധാനമാണ്
ഇ-കൊമേഴ്സ്, അവിടെയാണ് ഞങ്ങൾ ആദ്യം പ്രധാനമായും നിക്ഷേപിച്ചത്. കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ എ
ഋതുഭേദം പോലെയുള്ള ആശയം, പരമ്പരാഗതം വിശകലനം ബാലൻസ്
തിരക്കില്ലാത്ത സീസണുകളിൽ ഷീറ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഇൻവെൻ്ററി തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതാണ്. നോക്കുന്നു, ഒപ്പം
ക്രോസ്-റഫറൻസ്, വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റ പോയിൻ്റുകളുടെ ഒരു ശ്രേണി ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു
ഇ-കൊമേഴ്സ് വിൽപ്പനയുടെ ചാക്രിക സ്വഭാവം ആഴത്തിൽ പരിശോധിക്കുകയും പരസ്പര ബന്ധങ്ങൾ അനുമാനിക്കുകയും ചെയ്യുക
മാർക്കറ്റിംഗ് ചെലവ് അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പ്രത്യേക പ്രചാരണം അല്ലെങ്കിൽ ഇവൻ്റ് പോലുള്ള മറ്റ് ഇൻപുട്ടുകൾക്കൊപ്പം,
പീക്ക് കാലഘട്ടങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുകയും പ്രകടനത്തെ സന്ദർഭോചിതമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഞങ്ങൾ പലർക്കും ധനസഹായം നൽകിയിട്ടുണ്ട് ഇ-കൊമേഴ്സ് കമ്പനികൾ
ചില മാസങ്ങളിൽ കുറഞ്ഞ വരുമാനം കാണിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, വിശദമായി
അവരുടെ ചരിത്രപരമായ സ്റ്റോക്കിൻ്റെയും മാർക്കറ്റിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങളുടെയും വിശകലനം പലപ്പോഴും വെളിപ്പെടുത്തുന്നു
ബ്ലാക്ക് ഫ്രൈഡേ പോലുള്ള പ്രതീക്ഷിച്ച പ്രധാന കാലയളവുകളിൽ ഗണ്യമായ വിൽപ്പന കുതിച്ചുചാട്ടം.
രസകരമെന്നു പറയട്ടെ, പ്രവചനാതീതമായ സ്പൈക്കുകളും ഞങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നു. വേണ്ടി
ഉദാഹരണത്തിന്, ഞങ്ങളുടെ ക്ലയൻ്റുകളിൽ ഒരാൾ അവരുടെ സ്റ്റോക്ക് വിന്യസിക്കുന്നു മാർക്കറ്റിംഗ് കൂടെ ചെലവ്
പ്രധാന ആഗോള സംഗീതോത്സവങ്ങൾ. അവർ സാധാരണയായി ശ്രദ്ധേയമായ വർദ്ധനവ് അനുഭവിക്കുന്നു
ഈ ഉത്സവങ്ങൾ ആരംഭിക്കുന്നതിന് രണ്ടാഴ്ച മുമ്പ് വരുമാനം. ഈ സമഗ്രമായ സമീപനം
വ്യത്യസ്‌തമായ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാനും ഓരോന്നിനും നമ്മുടെ ധനസഹായം ക്രമീകരിക്കാനും ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു
ബിസിനസ്സ്.
മൂന്ന് തൂണുകളായി വേഗത, പ്രവേശനം, വഴക്കം
ആധുനിക ധനസഹായം
പ്രവർത്തനരഹിതമായ ഡാറ്റ അത്രമാത്രം: ഡാറ്റ. യുടെ വിജയം
ആധുനിക ധനസഹായം, പ്രത്യേകിച്ച് RBF എന്നിവ മൂന്ന് പ്രധാന സ്തംഭങ്ങളാൽ നിർവചിക്കാം: വേഗത,
ആക്സസ്, ഒപ്പം വഴക്കവും, ഒപ്പം ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ്
ഇതിൽ വലിയ പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. ഡാറ്റ അവിശ്വസനീയമായ വേഗതയിൽ നീങ്ങുന്നു, അതാണ്
ഈ ഡാറ്റ തത്സമയം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും പ്രതികരിക്കാനുമുള്ള കഴിവ്, അത് ഉയർത്താൻ കഴിയും
കടം കൊടുക്കുന്നയാളുടെ ഉൽപ്പന്ന ഓഫർ.
ക്ലൗഡ് കംപ്യൂട്ടിംഗിൻ്റെയും ഓപ്പൺ ബാങ്കിംഗിൻ്റെയും വരവ് ഉണ്ട്
വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്ന, ആക്സസ് അടിമുടി മാറ്റി
ഏതാണ്ട് തൽക്ഷണം. ഈ തത്സമയ ആക്സസ് സമാനതകളില്ലാത്ത വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു
ഒരു കമ്പനിയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഓഫറുകളും ഫണ്ടിംഗ് പിന്തുണയും ക്രമീകരിക്കുന്നതിനുള്ള വഴക്കം
ദൈനംദിന പ്രകടനം. AI യന്ത്ര പഠനവും
(വായിക്കുക: വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ) ബിസിനസ്സ് ധനസഹായത്തിൻ്റെ ഒരു പ്രധാന ഭാഗമായിരിക്കും
ഭാവി.
ബാങ്കിംഗിൻ്റെയും സെക്യൂരിറ്റികളുടെയും ഭാവിയിൽ, ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയറിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കും. AI, ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്,.. https://t.co/xBIv29JpFw#മോട്ടിവിറ്റി ലാബുകൾ #മെക്ലൗഡ് #ഡാറ്റ എഞ്ചിനീയറിംഗ് #ബാങ്കിംഗ് #സെക്യൂരിറ്റികൾ #ഐ #ബിഗ്ഡാറ്റ #ധനകാര്യം #ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് pic.twitter.com/lOcxTh5gkE
- മോട്ടിവിറ്റി ലാബ്സ് ഇൻക് (@motivitylab) ഏപ്രിൽ 15, 2024
ദർശനം വിശാലമായി സമന്വയിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഉപകരണങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കും
മനസ്സിലാക്കാവുന്നതും പ്രവർത്തനക്ഷമവുമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിലേക്ക് ഡാറ്റയുടെ അളവ്. കഴിയുമെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക
സാമ്പത്തിക ഡാറ്റ ഒരു AI മോഡലിലേക്ക് നൽകുകയും തൽക്ഷണ വിശകലനം സ്വീകരിക്കുകയും ചെയ്യുക a
കമ്പനിയുടെ സാമ്പത്തിക ആരോഗ്യം, അപകടസാധ്യതകൾ, അവസരങ്ങൾ. ഇവിടെയാണ് നമ്മൾ
നയിക്കുന്നു, ഡാറ്റ എവിടെ ഭാവി അനലിറ്റിക്സ് പിന്തുണ മാത്രമല്ല, എല്ലാം മെച്ചപ്പെടുത്തുക
ബിസിനസ്സ് ധനസഹായത്തിൻ്റെ വശം.
ട്രഷറികൾ AI-അധിഷ്ഠിത ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് വഴി പ്രവർത്തനങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നുhttps://t.co/XWBINfPZ95#ധനകാര്യം #ഐ #ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് # ടെക്നോളജി #ട്രഷറി #APAC
— അസറ്റ് (@TheAssetMag) ഏപ്രിൽ 19, 2024
ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിൻ്റെ ശക്തി ഞാൻ നേരിട്ട് കണ്ടു
തത്സമയ തീരുമാനമെടുക്കൽ. ഞങ്ങൾ ഒരു പരുക്കൻ പാച്ച് ഹിറ്റ് ഒരു ആവർത്തിച്ചുള്ള ഉപഭോക്താവ് ഉണ്ടായിരുന്നു, ഒപ്പം
ഞങ്ങളുടെ ഉപകരണങ്ങൾ ഈ സാമ്പത്തിക മാന്ദ്യത്തെ ഫ്ലാഗ് ചെയ്തു, അതായത് ഞങ്ങൾക്ക് ആശയവിനിമയം നടത്താം
പൂർണ്ണമായി നിലനിർത്തിക്കൊണ്ടുതന്നെ വായ്പ നൽകുന്നതിനുള്ള ഞങ്ങളുടെ സമീപനം ക്രമീകരിച്ചുകൊണ്ട് അവ പറന്നുയരുന്നു
സുതാര്യത. ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് പ്രാപ്‌തമാക്കുന്ന തരത്തിലുള്ള ചടുലതയാണിത്
മൂല്യനിർണ്ണയങ്ങൾ മാസങ്ങളോളം കാലഹരണപ്പെട്ടേക്കാവുന്ന പരമ്പരാഗത മോഡലുകളിൽ നിന്ന് കരയുക
വർഷങ്ങളല്ല.
ഡാറ്റയുമായുള്ള പ്രശ്നം
തീർച്ചയായും, ഡാറ്റ വിശകലനം അതിൻ്റേതായ വെല്ലുവിളികളുമായി വരുന്നു.
ഞങ്ങൾക്ക് ഒരു പ്രധാന തടസ്സം ഡാറ്റ ഡ്യൂപ്ലിക്കേഷൻ കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും അത് ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്
വിശ്വാസ്യത. ആഗോള ധനകാര്യ ലോകത്ത്, നമ്മൾ ഒന്നിലധികം കാര്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു
കറൻസികളും ഭാഷകളും, ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനം സങ്കീർണ്ണമാകുന്നു. എടുക്കുക, വേണ്ടി
ഉദാഹരണത്തിന്, യുകെയിലും ഓസ്‌ട്രേലിയയിലും ഉടനീളമുള്ള ഞങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ.
യുകെയിൽ അർദ്ധരാത്രിയിൽ ഞങ്ങൾ ഡാറ്റ പുതുക്കുമ്പോൾ, അത് ഇതിനകം തന്നെ
മദ്ധ്യാഹ്നം ആസ്ട്രേലിയ.
ഈ സമയവ്യത്യാസത്തിന് ഒരു പ്രവൃത്തിദിവസത്തെ ഡാറ്റയെ രണ്ട് ദിവസങ്ങളിലായി വിഭജിക്കാം,
complicating our analysis and decision-making process. Then there’s the fact that the sheer volume
ഞങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റ ഫലപ്രദമായി തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിലേക്ക് സ്വയമേവ വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നില്ല.
സാമ്പത്തിക ഡാറ്റ വിശകലനം: ധനകാര്യത്തിൽ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് എങ്ങനെയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്? https://t.co/yjNhfOApHR
- പങ്കജ് കുമാർ (@P4NKAJKUMAR) ഏപ്രിൽ 15, 2024
ഒരു തകർന്ന റെക്കോർഡ് പോലെ കേൾക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കാതെ, അത് വെറുതെയല്ല
വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച്; ഇത് ഈ ഡാറ്റ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ്
മികച്ച സാമ്പത്തിക തീരുമാനങ്ങൾ അറിയിക്കുന്ന എളുപ്പത്തിൽ വ്യാഖ്യാനിക്കാവുന്ന ഫോർമാറ്റിലേക്ക്.
വിവരങ്ങൾ കൃത്യവും കാലികവും മാത്രമല്ല ഒരു വിധത്തിൽ അവതരിപ്പിക്കുകയും വേണം
അത് മനസ്സിലാക്കാവുന്നതും പ്രവർത്തനക്ഷമവുമാണ്; ഒരു യഥാർത്ഥ പ്രശ്നമുണ്ട്
ഒന്നിലധികം ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് ശേഖരിക്കുന്ന ഡാറ്റയുടെ സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ.
അതേ പോയിൻ്റ് ആവർത്തിക്കാതെ, വിപുലമായ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിൽ മാത്രമല്ല ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്, മറിച്ച് വിവരമുള്ള സാമ്പത്തിക തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ സുഗമമാക്കുന്ന ഒരു ഫോർമാറ്റിലേക്ക് മാറ്റുന്നതിലാണ്. ഡാറ്റയുടെ കൃത്യതയും കറൻസിയും അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്, എന്നാൽ അത് എങ്ങനെ അവതരിപ്പിക്കുന്നു എന്നത് ഒരുപോലെ നിർണായകമാണ്: വ്യക്തവും പ്രവർത്തനക്ഷമവുമാണ്. വിവിധ ഉത്ഭവങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ ഇല്ലാത്തപ്പോൾ വെല്ലുവിളി ഉയർന്നുവരുന്നു.
ഓപ്പൺ ബാങ്കിംഗ് ഇതിൻ്റെ ഒരു പ്രധാന ഉദാഹരണമാണ്; അത് അവിശ്വസനീയമാണ്
പ്രസ്താവനകളും അക്കൗണ്ടുകളും വ്യത്യസ്ത ഫോർമാറ്റുകളിൽ അവതരിപ്പിക്കാനാകും.
അസംസ്‌കൃത ഡാറ്റയെ അർത്ഥവത്തായ ഉൾക്കാഴ്ചയിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുന്ന ഈ പ്രക്രിയ നിർണായകമാണ്
ഡാറ്റ ശേഖരണം തന്നെ, ഞങ്ങൾ തുടർച്ചയായി പരിശ്രമിക്കുന്ന ഒരു വെല്ലുവിളിയാണിത്
perfect. The future of modern financing looks healthy.
ഡാറ്റാ പോയിൻ്റുകൾ കൂടുതൽ കണക്‌റ്റുചെയ്‌ത് യാന്ത്രികമാകുമ്പോൾ,
കടം കൊടുക്കുന്നവർക്ക് അവരുടെ തീരുമാനമെടുക്കൽ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ വലിയ അവസരമുണ്ട്
പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും കൂടുതൽ അളന്നതും സുസ്ഥിരവും അനുയോജ്യമായതുമായ വായ്പ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു
ഉപഭോക്താക്കൾ. മുകളിൽ വിവരിച്ചതുപോലെ വെല്ലുവിളി, ഞങ്ങൾ അത് എങ്ങനെ മനസ്സിലാക്കുന്നു എന്നതായിരിക്കും
എല്ലാം.
ഞാൻ കുറച്ച് വർഷങ്ങളായി ഫിൻടെക്കിലാണ്, ഒരു കാര്യം
കൂടുതൽ വ്യക്തമാണ്: ധനകാര്യത്തിൽ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിൻ്റെ പങ്ക് അങ്ങനെയല്ല
വളർന്നുകൊണ്ടിരിക്കുന്നു, ഇത് ഞങ്ങൾ വായ്പാ തീരുമാനങ്ങൾ എങ്ങനെ എടുക്കുന്നു എന്നത് പൂർണ്ണമായും വിപ്ലവകരമാണ്.
പരമ്പരാഗത വായ്പാ മോഡലുകൾ പലപ്പോഴും കാലഹരണപ്പെട്ടതും സ്ഥിരവുമായ ഡാറ്റയെ ആശ്രയിക്കുന്നു
ജനറിക്, എന്നാൽ ഇപ്പോൾ കൂടുതൽ ഗ്രാനുലാർ ആകാനുള്ള കഴിവ് ഞങ്ങൾക്കുണ്ട്
സാമ്പത്തിക തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നു.
എന്നിരുന്നാലും, ധാരാളം ഡാറ്റ മികച്ചതാണെങ്കിലും, നമ്മൾ മനസ്സിലാക്കേണ്ടതുണ്ട്
ഈ ഡാറ്റ എങ്ങനെ ഫലപ്രദമായി വിവർത്തനം ചെയ്യാം, അത് പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കാം, മികച്ചതിലേക്ക് ഉൾപ്പെടുത്താം
ഉപഭോക്തൃ അനുഭവം. ഞങ്ങളുടെ വരുമാനം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളത്
ധനകാര്യം (RBF) ബിസിനസ്സ് മോഡൽ തടസ്സമില്ലാത്ത ഉപഭോക്തൃ യാത്രയെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, അതിനാൽ ഇത്
ബിസിനസ്സിലുടനീളം ഞങ്ങൾ ഇത് ശരിയാക്കുന്നത് എനിക്ക് വളരെ പ്രധാനമാണ്,
പ്രത്യേകിച്ചും ചെറിയ വായ്പകൾ മുതൽ വിവിധ സാമ്പത്തിക ആവശ്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ
കാര്യമായ നിക്ഷേപങ്ങൾ.
പരമ്പരാഗത ക്രെഡിറ്റ് മോഡലുകൾ പലപ്പോഴും കാണുന്നു ബിസിനസ്സുകൾ ഒരു വഴി
ബ്ലാക്ക് ആൻഡ് വൈറ്റ് ലെൻസ്, പ്രാഥമികമായി ക്രെഡിറ്റ് സ്‌കോറുകളെയും സാമ്പത്തികത്തെയും ആശ്രയിക്കുന്നു
അക്കൗണ്ടുകൾ. വിപരീതമായി, ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് കൂടുതൽ സൂക്ഷ്മവും വിജ്ഞാനപ്രദവും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു
സമീപനം. ഇതുപോലുള്ള ഘടകങ്ങൾ പരിഗണിച്ച് നമുക്ക് ഇപ്പോൾ കേവലം അക്കങ്ങൾക്കപ്പുറത്തേക്ക് നോക്കാൻ കഴിയും
കാലാനുസൃതതയും സമീപകാല പ്രകടന പ്രവണതകളും. ഇത് ഒരു പൂർണ്ണ ചിത്രം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ്
ഒരു ബിസിനസ്സിൻ്റെ ആരോഗ്യവും സാധ്യതയും, പകരം ബോക്സുകൾ ടിക്ക് ചെയ്യുക.
പോലുള്ള മേഖലകളിൽ ഇത് വളരെ പ്രധാനമാണ്
ഇ-കൊമേഴ്സ്, അവിടെയാണ് ഞങ്ങൾ ആദ്യം പ്രധാനമായും നിക്ഷേപിച്ചത്. കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ എ
ഋതുഭേദം പോലെയുള്ള ആശയം, പരമ്പരാഗതം വിശകലനം ബാലൻസ്
തിരക്കില്ലാത്ത സീസണുകളിൽ ഷീറ്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഇൻവെൻ്ററി തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതാണ്. നോക്കുന്നു, ഒപ്പം
ക്രോസ്-റഫറൻസ്, വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റ പോയിൻ്റുകളുടെ ഒരു ശ്രേണി ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു
ഇ-കൊമേഴ്സ് വിൽപ്പനയുടെ ചാക്രിക സ്വഭാവം ആഴത്തിൽ പരിശോധിക്കുകയും പരസ്പര ബന്ധങ്ങൾ അനുമാനിക്കുകയും ചെയ്യുക
മാർക്കറ്റിംഗ് ചെലവ് അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പ്രത്യേക പ്രചാരണം അല്ലെങ്കിൽ ഇവൻ്റ് പോലുള്ള മറ്റ് ഇൻപുട്ടുകൾക്കൊപ്പം,
പീക്ക് കാലഘട്ടങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുകയും പ്രകടനത്തെ സന്ദർഭോചിതമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഞങ്ങൾ പലർക്കും ധനസഹായം നൽകിയിട്ടുണ്ട് ഇ-കൊമേഴ്സ് കമ്പനികൾ
ചില മാസങ്ങളിൽ കുറഞ്ഞ വരുമാനം കാണിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, വിശദമായി
അവരുടെ ചരിത്രപരമായ സ്റ്റോക്കിൻ്റെയും മാർക്കറ്റിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങളുടെയും വിശകലനം പലപ്പോഴും വെളിപ്പെടുത്തുന്നു
ബ്ലാക്ക് ഫ്രൈഡേ പോലുള്ള പ്രതീക്ഷിച്ച പ്രധാന കാലയളവുകളിൽ ഗണ്യമായ വിൽപ്പന കുതിച്ചുചാട്ടം.
രസകരമെന്നു പറയട്ടെ, പ്രവചനാതീതമായ സ്പൈക്കുകളും ഞങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നു. വേണ്ടി
ഉദാഹരണത്തിന്, ഞങ്ങളുടെ ക്ലയൻ്റുകളിൽ ഒരാൾ അവരുടെ സ്റ്റോക്ക് വിന്യസിക്കുന്നു മാർക്കറ്റിംഗ് കൂടെ ചെലവ്
പ്രധാന ആഗോള സംഗീതോത്സവങ്ങൾ. അവർ സാധാരണയായി ശ്രദ്ധേയമായ വർദ്ധനവ് അനുഭവിക്കുന്നു
ഈ ഉത്സവങ്ങൾ ആരംഭിക്കുന്നതിന് രണ്ടാഴ്ച മുമ്പ് വരുമാനം. ഈ സമഗ്രമായ സമീപനം
വ്യത്യസ്‌തമായ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാനും ഓരോന്നിനും നമ്മുടെ ധനസഹായം ക്രമീകരിക്കാനും ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു
ബിസിനസ്സ്.
മൂന്ന് തൂണുകളായി വേഗത, പ്രവേശനം, വഴക്കം
ആധുനിക ധനസഹായം
പ്രവർത്തനരഹിതമായ ഡാറ്റ അത്രമാത്രം: ഡാറ്റ. യുടെ വിജയം
ആധുനിക ധനസഹായം, പ്രത്യേകിച്ച് RBF എന്നിവ മൂന്ന് പ്രധാന സ്തംഭങ്ങളാൽ നിർവചിക്കാം: വേഗത,
ആക്സസ്, ഒപ്പം വഴക്കവും, ഒപ്പം ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ്
ഇതിൽ വലിയ പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. ഡാറ്റ അവിശ്വസനീയമായ വേഗതയിൽ നീങ്ങുന്നു, അതാണ്
ഈ ഡാറ്റ തത്സമയം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും പ്രതികരിക്കാനുമുള്ള കഴിവ്, അത് ഉയർത്താൻ കഴിയും
കടം കൊടുക്കുന്നയാളുടെ ഉൽപ്പന്ന ഓഫർ.
ക്ലൗഡ് കംപ്യൂട്ടിംഗിൻ്റെയും ഓപ്പൺ ബാങ്കിംഗിൻ്റെയും വരവ് ഉണ്ട്
വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്ന, ആക്സസ് അടിമുടി മാറ്റി
ഏതാണ്ട് തൽക്ഷണം. ഈ തത്സമയ ആക്സസ് സമാനതകളില്ലാത്ത വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു
ഒരു കമ്പനിയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഓഫറുകളും ഫണ്ടിംഗ് പിന്തുണയും ക്രമീകരിക്കുന്നതിനുള്ള വഴക്കം
ദൈനംദിന പ്രകടനം. AI യന്ത്ര പഠനവും
(വായിക്കുക: വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ) ബിസിനസ്സ് ധനസഹായത്തിൻ്റെ ഒരു പ്രധാന ഭാഗമായിരിക്കും
ഭാവി.
ബാങ്കിംഗിൻ്റെയും സെക്യൂരിറ്റികളുടെയും ഭാവിയിൽ, ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയറിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കും. AI, ക്ലൗഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്,.. https://t.co/xBIv29JpFw#മോട്ടിവിറ്റി ലാബുകൾ #മെക്ലൗഡ് #ഡാറ്റ എഞ്ചിനീയറിംഗ് #ബാങ്കിംഗ് #സെക്യൂരിറ്റികൾ #ഐ #ബിഗ്ഡാറ്റ #ധനകാര്യം #ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് pic.twitter.com/lOcxTh5gkE
- മോട്ടിവിറ്റി ലാബ്സ് ഇൻക് (@motivitylab) ഏപ്രിൽ 15, 2024
ദർശനം വിശാലമായി സമന്വയിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഉപകരണങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കും
മനസ്സിലാക്കാവുന്നതും പ്രവർത്തനക്ഷമവുമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളിലേക്ക് ഡാറ്റയുടെ അളവ്. കഴിയുമെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക
സാമ്പത്തിക ഡാറ്റ ഒരു AI മോഡലിലേക്ക് നൽകുകയും തൽക്ഷണ വിശകലനം സ്വീകരിക്കുകയും ചെയ്യുക a
കമ്പനിയുടെ സാമ്പത്തിക ആരോഗ്യം, അപകടസാധ്യതകൾ, അവസരങ്ങൾ. ഇവിടെയാണ് നമ്മൾ
നയിക്കുന്നു, ഡാറ്റ എവിടെ ഭാവി അനലിറ്റിക്സ് പിന്തുണ മാത്രമല്ല, എല്ലാം മെച്ചപ്പെടുത്തുക
ബിസിനസ്സ് ധനസഹായത്തിൻ്റെ വശം.
ട്രഷറികൾ AI-അധിഷ്ഠിത ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് വഴി പ്രവർത്തനങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നുhttps://t.co/XWBINfPZ95#ധനകാര്യം #ഐ #ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് # ടെക്നോളജി #ട്രഷറി #APAC
— അസറ്റ് (@TheAssetMag) ഏപ്രിൽ 19, 2024
ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സിൻ്റെ ശക്തി ഞാൻ നേരിട്ട് കണ്ടു
തത്സമയ തീരുമാനമെടുക്കൽ. ഞങ്ങൾ ഒരു പരുക്കൻ പാച്ച് ഹിറ്റ് ഒരു ആവർത്തിച്ചുള്ള ഉപഭോക്താവ് ഉണ്ടായിരുന്നു, ഒപ്പം
ഞങ്ങളുടെ ഉപകരണങ്ങൾ ഈ സാമ്പത്തിക മാന്ദ്യത്തെ ഫ്ലാഗ് ചെയ്തു, അതായത് ഞങ്ങൾക്ക് ആശയവിനിമയം നടത്താം
പൂർണ്ണമായി നിലനിർത്തിക്കൊണ്ടുതന്നെ വായ്പ നൽകുന്നതിനുള്ള ഞങ്ങളുടെ സമീപനം ക്രമീകരിച്ചുകൊണ്ട് അവ പറന്നുയരുന്നു
സുതാര്യത. ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് പ്രാപ്‌തമാക്കുന്ന തരത്തിലുള്ള ചടുലതയാണിത്
മൂല്യനിർണ്ണയങ്ങൾ മാസങ്ങളോളം കാലഹരണപ്പെട്ടേക്കാവുന്ന പരമ്പരാഗത മോഡലുകളിൽ നിന്ന് കരയുക
വർഷങ്ങളല്ല.
ഡാറ്റയുമായുള്ള പ്രശ്നം
തീർച്ചയായും, ഡാറ്റ വിശകലനം അതിൻ്റേതായ വെല്ലുവിളികളുമായി വരുന്നു.
ഞങ്ങൾക്ക് ഒരു പ്രധാന തടസ്സം ഡാറ്റ ഡ്യൂപ്ലിക്കേഷൻ കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും അത് ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്
വിശ്വാസ്യത. ആഗോള ധനകാര്യ ലോകത്ത്, നമ്മൾ ഒന്നിലധികം കാര്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു
കറൻസികളും ഭാഷകളും, ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനം സങ്കീർണ്ണമാകുന്നു. എടുക്കുക, വേണ്ടി
ഉദാഹരണത്തിന്, യുകെയിലും ഓസ്‌ട്രേലിയയിലും ഉടനീളമുള്ള ഞങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനങ്ങൾ.
യുകെയിൽ അർദ്ധരാത്രിയിൽ ഞങ്ങൾ ഡാറ്റ പുതുക്കുമ്പോൾ, അത് ഇതിനകം തന്നെ
മദ്ധ്യാഹ്നം ആസ്ട്രേലിയ.
ഈ സമയവ്യത്യാസത്തിന് ഒരു പ്രവൃത്തിദിവസത്തെ ഡാറ്റയെ രണ്ട് ദിവസങ്ങളിലായി വിഭജിക്കാം,
complicating our analysis and decision-making process. Then there’s the fact that the sheer volume
ഞങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റ ഫലപ്രദമായി തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിലേക്ക് സ്വയമേവ വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നില്ല.
സാമ്പത്തിക ഡാറ്റ വിശകലനം: ധനകാര്യത്തിൽ ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് എങ്ങനെയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്? https://t.co/yjNhfOApHR
- പങ്കജ് കുമാർ (@P4NKAJKUMAR) ഏപ്രിൽ 15, 2024
ഒരു തകർന്ന റെക്കോർഡ് പോലെ കേൾക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കാതെ, അത് വെറുതെയല്ല
വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച്; ഇത് ഈ ഡാറ്റ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ്
മികച്ച സാമ്പത്തിക തീരുമാനങ്ങൾ അറിയിക്കുന്ന എളുപ്പത്തിൽ വ്യാഖ്യാനിക്കാവുന്ന ഫോർമാറ്റിലേക്ക്.
വിവരങ്ങൾ കൃത്യവും കാലികവും മാത്രമല്ല ഒരു വിധത്തിൽ അവതരിപ്പിക്കുകയും വേണം
അത് മനസ്സിലാക്കാവുന്നതും പ്രവർത്തനക്ഷമവുമാണ്; ഒരു യഥാർത്ഥ പ്രശ്നമുണ്ട്
ഒന്നിലധികം ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് ശേഖരിക്കുന്ന ഡാറ്റയുടെ സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ.
അതേ പോയിൻ്റ് ആവർത്തിക്കാതെ, വിപുലമായ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിൽ മാത്രമല്ല ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്, മറിച്ച് വിവരമുള്ള സാമ്പത്തിക തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ സുഗമമാക്കുന്ന ഒരു ഫോർമാറ്റിലേക്ക് മാറ്റുന്നതിലാണ്. ഡാറ്റയുടെ കൃത്യതയും കറൻസിയും അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്, എന്നാൽ അത് എങ്ങനെ അവതരിപ്പിക്കുന്നു എന്നത് ഒരുപോലെ നിർണായകമാണ്: വ്യക്തവും പ്രവർത്തനക്ഷമവുമാണ്. വിവിധ ഉത്ഭവങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ സ്റ്റാൻഡേർഡൈസേഷൻ ഇല്ലാത്തപ്പോൾ വെല്ലുവിളി ഉയർന്നുവരുന്നു.
ഓപ്പൺ ബാങ്കിംഗ് ഇതിൻ്റെ ഒരു പ്രധാന ഉദാഹരണമാണ്; അത് അവിശ്വസനീയമാണ്
പ്രസ്താവനകളും അക്കൗണ്ടുകളും വ്യത്യസ്ത ഫോർമാറ്റുകളിൽ അവതരിപ്പിക്കാനാകും.
അസംസ്‌കൃത ഡാറ്റയെ അർത്ഥവത്തായ ഉൾക്കാഴ്ചയിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുന്ന ഈ പ്രക്രിയ നിർണായകമാണ്
ഡാറ്റ ശേഖരണം തന്നെ, ഞങ്ങൾ തുടർച്ചയായി പരിശ്രമിക്കുന്ന ഒരു വെല്ലുവിളിയാണിത്
perfect. The future of modern financing looks healthy.
ഡാറ്റാ പോയിൻ്റുകൾ കൂടുതൽ കണക്‌റ്റുചെയ്‌ത് യാന്ത്രികമാകുമ്പോൾ,
കടം കൊടുക്കുന്നവർക്ക് അവരുടെ തീരുമാനമെടുക്കൽ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ വലിയ അവസരമുണ്ട്
പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും കൂടുതൽ അളന്നതും സുസ്ഥിരവും അനുയോജ്യമായതുമായ വായ്പ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു
ഉപഭോക്താക്കൾ. മുകളിൽ വിവരിച്ചതുപോലെ വെല്ലുവിളി, ഞങ്ങൾ അത് എങ്ങനെ മനസ്സിലാക്കുന്നു എന്നതായിരിക്കും
എല്ലാം.
- SEO പവർ ചെയ്ത ഉള്ളടക്കവും PR വിതരണവും. ഇന്ന് ആംപ്ലിഫൈഡ് നേടുക.
- PlatoData.Network ലംബ ജനറേറ്റീവ് Ai. സ്വയം ശാക്തീകരിക്കുക. ഇവിടെ പ്രവേശിക്കുക.
- PlatoAiStream. Web3 ഇന്റലിജൻസ്. വിജ്ഞാനം വർധിപ്പിച്ചു. ഇവിടെ പ്രവേശിക്കുക.
- പ്ലേറ്റോഇഎസ്ജി. കാർബൺ, ക്ലീൻ ടെക്, ഊർജ്ജം, പരിസ്ഥിതി, സോളാർ, മാലിന്യ സംസ്കരണം. ഇവിടെ പ്രവേശിക്കുക.
- പ്ലേറ്റോ ഹെൽത്ത്. ബയോടെക് ആൻഡ് ക്ലിനിക്കൽ ട്രയൽസ് ഇന്റലിജൻസ്. ഇവിടെ പ്രവേശിക്കുക.
- അവലംബം: https://www.financemagnates.com//fintech/how-data-analytics-drive-next-generation-business-financing/
