لقد كنت في مجال التكنولوجيا المالية لعدد من السنوات، وشيء واحد
لقد أصبح من الواضح على نحو متزايد أن الدور الذي تلعبه تحليلات البيانات في التمويل ليس كذلك
إنها تنمو فقط، إنها تُحدث ثورة كاملة في كيفية اتخاذ قرارات الإقراض.
تعتمد نماذج الإقراض التقليدية على بيانات ثابتة غالبًا ما تكون قديمة
عامة، ولكن لدينا الآن القدرة على أن نكون أكثر تفصيلاً عندما يتعلق الأمر
اتخاذ القرارات المالية.
ومع ذلك، على الرغم من أن الكثير من البيانات أمر رائع، إلا أننا بحاجة إلى الفهم
كيفية ترجمة هذه البيانات بشكل فعال، والعمل عليها، وتضمينها في بيئة أفضل
تجربة الزبون. ملكنا على أساس الإيرادات
التمويل (RBF) يعتمد نموذج الأعمال على رحلة العميل السلسة، لذا فهو كذلك
من المهم بشكل خاص بالنسبة لي أن نقوم بهذا بشكل صحيح في جميع أنحاء العمل،
وخاصة عند التعامل مع المتطلبات المالية المتنوعة، من القروض الصغيرة إلى
استثمارات كبيرة.
غالبًا ما يتم عرض نماذج الائتمان التقليدية الأعمال من خلال
عدسة بالأبيض والأسود، تعتمد بشكل أساسي على درجات الائتمان والمالية
حسابات. في المقابل، توفر تحليلات البيانات طريقة أكثر دقة وغنية بالمعلومات
يقترب. نحن الآن قادرون على النظر إلى ما هو أبعد من مجرد الأرقام، مع الأخذ في الاعتبار عوامل مثل
الموسمية واتجاهات الأداء الأخيرة. يتعلق الأمر بإنشاء صورة كاملة
من صحة الأعمال التجارية وإمكاناتها، بدلا من مجرد وضع علامة على المربعات.
وهذا مهم بشكل خاص في قطاعات مثل
التجارة الإلكترونية، وهي المكان الذي استثمرنا فيه في البداية بشكل أساسي. عند معالجة أ
مفهوم مثل الموسمية والتقليدية تحليل من التوازن
يمكن أن تكون الأوراق أو المخزون خلال مواسم الذروة مضللة. النظر في، و
الإسناد الترافقي، تتيح لنا مجموعة من نقاط البيانات المختلفة القيام بذلك
التعمق في الطبيعة الدورية لمبيعات التجارة الإلكترونية واستنتاج الارتباطات
مع مدخلات أخرى مثل الإنفاق التسويقي أو حملة أو حدث معين،
تحديد فترات الذروة ووضع الأداء في سياقه.
على سبيل المثال، قمنا بتمويل الكثير التجارة الإلكترونية الشركات
التي تعرض عادةً إيرادات منخفضة في أشهر معينة. ومع ذلك، تفصيلا
غالبًا ما يكشف تحليل مخزونهم التاريخي وأنشطتهم التسويقية
ارتفاع كبير في المبيعات خلال الفترات الرئيسية المتوقعة، مثل الجمعة السوداء.
ومن المثير للاهتمام أننا نلاحظ أيضًا ارتفاعات أقل قابلية للتنبؤ بها. ل
على سبيل المثال، يقوم أحد عملائنا بمحاذاة مخزونه و تسويق الإنفاق مع
المهرجانات الموسيقية العالمية الكبرى. عادة ما يواجهون زيادة ملحوظة في
الإيرادات قبل حوالي أسبوعين من بدء هذه المهرجانات. هذا النهج الشمولي
يسمح لنا بالتعرف على الأنماط المميزة وتخصيص تمويلنا لكل منها
عمل.
السرعة والوصول والمرونة باعتبارها الركائز الثلاث
التمويل الحديث
البيانات دون إجراء هي مجرد: بيانات. نجاح
يمكن تعريف التمويل الحديث، والتمويل القائم على النتائج على وجه الخصوص، من خلال ثلاث ركائز أساسية: السرعة،
الوصول والمرونة و تحليلات البيانات
يلعب دورا كبيرا في هذا. تتحرك البيانات بسرعات لا تصدق، وهذا هو
القدرة على معالجة هذه البيانات والاستجابة لها في الوقت الفعلي والتي يمكن أن ترفع مستوى أ
عرض منتجات المقرض.
وقد أدى ظهور الحوسبة السحابية والخدمات المصرفية المفتوحة
تم تغيير الوصول بشكل جذري، مما سمح بمعالجة كميات هائلة من البيانات
على الفور تقريبا. يوفر هذا الوصول في الوقت الحقيقي عروضًا لا مثيل لها
المرونة في تعديل العروض والدعم التمويلي بناءً على عروض الشركة
الأداء اليومي. AI والتعلم الآلي
(اقرأ: نماذج اللغات الكبيرة) ستكون جزءًا محوريًا من تمويل الأعمال في
المستقبل.
في مستقبل الأعمال المصرفية والأوراق المالية، ستحدث هندسة البيانات ثورة في العمليات. الذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية.. https://t.co/xBIv29JpFw#مختبرات_الحركة #Mcloud #هندسة البيانات #الخدمات المصرفية #ضمانات #AI #البيانات الكبيرة #المالية #تحليلات البيانات pic.twitter.com/lOcxTh5gkE
- شركة موتيفيتي لابز (@ موتيفيتي لاب) 15 نيسان
ستعمل الرؤية على تطوير أدوات يمكنها التوليف بشكل واسع
كميات من البيانات إلى رؤى مفهومة وقابلة للتنفيذ. تخيل أنك قادر على ذلك
قم بإدخال البيانات المالية في نموذج الذكاء الاصطناعي واحصل على تحليل فوري على
الصحة المالية للشركة والمخاطر والفرص. هذا هو المكان الذي نحن فيه
يرأس، مستقبل حيث البيانات تحليلات ليس فقط دعم ولكن تعزيز كل
جانب من تمويل الأعمال.
تعمل سندات الخزانة على تعزيز العمليات من خلال تحليلات البيانات المستندة إلى الذكاء الاصطناعيhttps://t.co/XWBINfPZ95#المالية #AI #تحليلات البيانات #تقنية #خزينة #آسيا والمحيط الهادئ
— الأصل (@TheAssetMag) 19 نيسان
لقد رأيت بنفسي قوة تحليلات البيانات في
اتخاذ القرار في الوقت الحقيقي. كان لدينا عميل متكرر واجه مشكلة صعبة، و
لقد أشارت أدواتنا إلى هذا الانكماش المالي، مما يعني أنه يمكننا التواصل معه
لهم بسرعة، وتعديل نهجنا في الإقراض مع الحفاظ على كامل
الشفافية. هذا هو نوع المرونة التي تتيحها تحليلات البيانات، إلى حد بعيد
صرخة من النماذج التقليدية حيث يمكن أن تصبح التقييمات قديمة لعدة أشهر إذا
ليس سنوات.
مشكلة البيانات
وبطبيعة الحال، فإن تحليل البيانات له تحدياته الخاصة.
إحدى العقبات المهمة بالنسبة لنا هي إدارة ازدواجية البيانات وضمانها
مصداقية. في عالم التمويل العالمي، حيث نتعامل مع عدة
العملات واللغات، يصبح تفسير البيانات معقدًا. خذ ل
على سبيل المثال، عملياتنا في جميع أنحاء المملكة المتحدة وأستراليا.
عندما نقوم بتحديث البيانات في منتصف الليل في المملكة المتحدة، فهذا يحدث بالفعل
منتصف النهار في أستراليا.
يمكن أن يؤدي هذا الفارق الزمني إلى تقسيم بيانات يوم عمل واحد عبر يومين،
تعقيد تحليلنا وعملية صنع القرار. ثم هناك حقيقة أن الحجم الهائل
البيانات التي نتعامل معها لا تُترجم تلقائيًا إلى اتخاذ قرارات فعالة.
تحليل البيانات المالية: كيف يتم استخدام تحليلات البيانات في التمويل؟ https://t.co/yjNhfOApHR
– بانكاج كومار (@P4NKAJKUMAR) 15 نيسان
دون الرغبة في أن يبدو الأمر وكأنه أسطوانة مكسورة، فالأمر ليس كذلك
وحول جمع كميات هائلة من البيانات؛ يتعلق الأمر بتحويل هذه البيانات
إلى صيغة سهلة التفسير تساعد على اتخاذ القرارات المالية السليمة.
لا يجب أن تكون المعلومات دقيقة وحديثة فحسب، بل يجب أيضًا تقديمها بطريقة ما
يكون مفهومًا وقابل للتنفيذ؛ هناك مشكلة حقيقية مع
توحيد البيانات إذا تم جمعها من مصادر متعددة.
وبدون تكرار نفس النقطة، لا ينصب التركيز فقط على جمع بيانات واسعة النطاق، بل على تحويلها إلى تنسيق يسهل الاختيارات المالية المستنيرة. تعد دقة البيانات وتداولها أمرًا ضروريًا، ولكن من المهم بنفس القدر كيفية تقديمها: واضحة وقابلة للتنفيذ. وينشأ التحدي عندما تفتقر البيانات الواردة من مصادر مختلفة إلى التوحيد القياسي.
وتعد الخدمات المصرفية المفتوحة مثالا رئيسيا على ذلك؛ إنه أمر لا يصدق
يمكن تقديم البيانات والحسابات في العديد من الأشكال المختلفة.
إن عملية ترجمة البيانات الأولية إلى رؤية ذات معنى لا تقل أهمية عن
جمع البيانات نفسها، وهو التحدي الذي نسعى إليه باستمرار
ممتاز. يبدو مستقبل التمويل الحديث صحياً.
نظرًا لأن نقاط البيانات أصبحت أكثر اتصالاً وآليةً من أي وقت مضى،
هناك فرصة كبيرة للمقرضين لتعزيز عملية صنع القرار
العمليات وتقديم قروض أكثر قياسًا واستدامة ومصممة خصيصًا لها
عملاء. والتحدي، كما هو موضح أعلاه، سيتمثل في كيفية فهم ذلك الأمر
الكل.
لقد كنت في مجال التكنولوجيا المالية لعدد من السنوات، وشيء واحد
لقد أصبح من الواضح على نحو متزايد أن الدور الذي تلعبه تحليلات البيانات في التمويل ليس كذلك
إنها تنمو فقط، إنها تُحدث ثورة كاملة في كيفية اتخاذ قرارات الإقراض.
تعتمد نماذج الإقراض التقليدية على بيانات ثابتة غالبًا ما تكون قديمة
عامة، ولكن لدينا الآن القدرة على أن نكون أكثر تفصيلاً عندما يتعلق الأمر
اتخاذ القرارات المالية.
ومع ذلك، على الرغم من أن الكثير من البيانات أمر رائع، إلا أننا بحاجة إلى الفهم
كيفية ترجمة هذه البيانات بشكل فعال، والعمل عليها، وتضمينها في بيئة أفضل
تجربة الزبون. ملكنا على أساس الإيرادات
التمويل (RBF) يعتمد نموذج الأعمال على رحلة العميل السلسة، لذا فهو كذلك
من المهم بشكل خاص بالنسبة لي أن نقوم بهذا بشكل صحيح في جميع أنحاء العمل،
وخاصة عند التعامل مع المتطلبات المالية المتنوعة، من القروض الصغيرة إلى
استثمارات كبيرة.
غالبًا ما يتم عرض نماذج الائتمان التقليدية الأعمال من خلال
عدسة بالأبيض والأسود، تعتمد بشكل أساسي على درجات الائتمان والمالية
حسابات. في المقابل، توفر تحليلات البيانات طريقة أكثر دقة وغنية بالمعلومات
يقترب. نحن الآن قادرون على النظر إلى ما هو أبعد من مجرد الأرقام، مع الأخذ في الاعتبار عوامل مثل
الموسمية واتجاهات الأداء الأخيرة. يتعلق الأمر بإنشاء صورة كاملة
من صحة الأعمال التجارية وإمكاناتها، بدلا من مجرد وضع علامة على المربعات.
وهذا مهم بشكل خاص في قطاعات مثل
التجارة الإلكترونية، وهي المكان الذي استثمرنا فيه في البداية بشكل أساسي. عند معالجة أ
مفهوم مثل الموسمية والتقليدية تحليل من التوازن
يمكن أن تكون الأوراق أو المخزون خلال مواسم الذروة مضللة. النظر في، و
الإسناد الترافقي، تتيح لنا مجموعة من نقاط البيانات المختلفة القيام بذلك
التعمق في الطبيعة الدورية لمبيعات التجارة الإلكترونية واستنتاج الارتباطات
مع مدخلات أخرى مثل الإنفاق التسويقي أو حملة أو حدث معين،
تحديد فترات الذروة ووضع الأداء في سياقه.
على سبيل المثال، قمنا بتمويل الكثير التجارة الإلكترونية الشركات
التي تعرض عادةً إيرادات منخفضة في أشهر معينة. ومع ذلك، تفصيلا
غالبًا ما يكشف تحليل مخزونهم التاريخي وأنشطتهم التسويقية
ارتفاع كبير في المبيعات خلال الفترات الرئيسية المتوقعة، مثل الجمعة السوداء.
ومن المثير للاهتمام أننا نلاحظ أيضًا ارتفاعات أقل قابلية للتنبؤ بها. ل
على سبيل المثال، يقوم أحد عملائنا بمحاذاة مخزونه و تسويق الإنفاق مع
المهرجانات الموسيقية العالمية الكبرى. عادة ما يواجهون زيادة ملحوظة في
الإيرادات قبل حوالي أسبوعين من بدء هذه المهرجانات. هذا النهج الشمولي
يسمح لنا بالتعرف على الأنماط المميزة وتخصيص تمويلنا لكل منها
عمل.
السرعة والوصول والمرونة باعتبارها الركائز الثلاث
التمويل الحديث
البيانات دون إجراء هي مجرد: بيانات. نجاح
يمكن تعريف التمويل الحديث، والتمويل القائم على النتائج على وجه الخصوص، من خلال ثلاث ركائز أساسية: السرعة،
الوصول والمرونة و تحليلات البيانات
يلعب دورا كبيرا في هذا. تتحرك البيانات بسرعات لا تصدق، وهذا هو
القدرة على معالجة هذه البيانات والاستجابة لها في الوقت الفعلي والتي يمكن أن ترفع مستوى أ
عرض منتجات المقرض.
وقد أدى ظهور الحوسبة السحابية والخدمات المصرفية المفتوحة
تم تغيير الوصول بشكل جذري، مما سمح بمعالجة كميات هائلة من البيانات
على الفور تقريبا. يوفر هذا الوصول في الوقت الحقيقي عروضًا لا مثيل لها
المرونة في تعديل العروض والدعم التمويلي بناءً على عروض الشركة
الأداء اليومي. AI والتعلم الآلي
(اقرأ: نماذج اللغات الكبيرة) ستكون جزءًا محوريًا من تمويل الأعمال في
المستقبل.
في مستقبل الأعمال المصرفية والأوراق المالية، ستحدث هندسة البيانات ثورة في العمليات. الذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية.. https://t.co/xBIv29JpFw#مختبرات_الحركة #Mcloud #هندسة البيانات #الخدمات المصرفية #ضمانات #AI #البيانات الكبيرة #المالية #تحليلات البيانات pic.twitter.com/lOcxTh5gkE
- شركة موتيفيتي لابز (@ موتيفيتي لاب) 15 نيسان
ستعمل الرؤية على تطوير أدوات يمكنها التوليف بشكل واسع
كميات من البيانات إلى رؤى مفهومة وقابلة للتنفيذ. تخيل أنك قادر على ذلك
قم بإدخال البيانات المالية في نموذج الذكاء الاصطناعي واحصل على تحليل فوري على
الصحة المالية للشركة والمخاطر والفرص. هذا هو المكان الذي نحن فيه
يرأس، مستقبل حيث البيانات تحليلات ليس فقط دعم ولكن تعزيز كل
جانب من تمويل الأعمال.
تعمل سندات الخزانة على تعزيز العمليات من خلال تحليلات البيانات المستندة إلى الذكاء الاصطناعيhttps://t.co/XWBINfPZ95#المالية #AI #تحليلات البيانات #تقنية #خزينة #آسيا والمحيط الهادئ
— الأصل (@TheAssetMag) 19 نيسان
لقد رأيت بنفسي قوة تحليلات البيانات في
اتخاذ القرار في الوقت الحقيقي. كان لدينا عميل متكرر واجه مشكلة صعبة، و
لقد أشارت أدواتنا إلى هذا الانكماش المالي، مما يعني أنه يمكننا التواصل معه
لهم بسرعة، وتعديل نهجنا في الإقراض مع الحفاظ على كامل
الشفافية. هذا هو نوع المرونة التي تتيحها تحليلات البيانات، إلى حد بعيد
صرخة من النماذج التقليدية حيث يمكن أن تصبح التقييمات قديمة لعدة أشهر إذا
ليس سنوات.
مشكلة البيانات
وبطبيعة الحال، فإن تحليل البيانات له تحدياته الخاصة.
إحدى العقبات المهمة بالنسبة لنا هي إدارة ازدواجية البيانات وضمانها
مصداقية. في عالم التمويل العالمي، حيث نتعامل مع عدة
العملات واللغات، يصبح تفسير البيانات معقدًا. خذ ل
على سبيل المثال، عملياتنا في جميع أنحاء المملكة المتحدة وأستراليا.
عندما نقوم بتحديث البيانات في منتصف الليل في المملكة المتحدة، فهذا يحدث بالفعل
منتصف النهار في أستراليا.
يمكن أن يؤدي هذا الفارق الزمني إلى تقسيم بيانات يوم عمل واحد عبر يومين،
تعقيد تحليلنا وعملية صنع القرار. ثم هناك حقيقة أن الحجم الهائل
البيانات التي نتعامل معها لا تُترجم تلقائيًا إلى اتخاذ قرارات فعالة.
تحليل البيانات المالية: كيف يتم استخدام تحليلات البيانات في التمويل؟ https://t.co/yjNhfOApHR
– بانكاج كومار (@P4NKAJKUMAR) 15 نيسان
دون الرغبة في أن يبدو الأمر وكأنه أسطوانة مكسورة، فالأمر ليس كذلك
وحول جمع كميات هائلة من البيانات؛ يتعلق الأمر بتحويل هذه البيانات
إلى صيغة سهلة التفسير تساعد على اتخاذ القرارات المالية السليمة.
لا يجب أن تكون المعلومات دقيقة وحديثة فحسب، بل يجب أيضًا تقديمها بطريقة ما
يكون مفهومًا وقابل للتنفيذ؛ هناك مشكلة حقيقية مع
توحيد البيانات إذا تم جمعها من مصادر متعددة.
وبدون تكرار نفس النقطة، لا ينصب التركيز فقط على جمع بيانات واسعة النطاق، بل على تحويلها إلى تنسيق يسهل الاختيارات المالية المستنيرة. تعد دقة البيانات وتداولها أمرًا ضروريًا، ولكن من المهم بنفس القدر كيفية تقديمها: واضحة وقابلة للتنفيذ. وينشأ التحدي عندما تفتقر البيانات الواردة من مصادر مختلفة إلى التوحيد القياسي.
وتعد الخدمات المصرفية المفتوحة مثالا رئيسيا على ذلك؛ إنه أمر لا يصدق
يمكن تقديم البيانات والحسابات في العديد من الأشكال المختلفة.
إن عملية ترجمة البيانات الأولية إلى رؤية ذات معنى لا تقل أهمية عن
جمع البيانات نفسها، وهو التحدي الذي نسعى إليه باستمرار
ممتاز. يبدو مستقبل التمويل الحديث صحياً.
نظرًا لأن نقاط البيانات أصبحت أكثر اتصالاً وآليةً من أي وقت مضى،
هناك فرصة كبيرة للمقرضين لتعزيز عملية صنع القرار
العمليات وتقديم قروض أكثر قياسًا واستدامة ومصممة خصيصًا لها
عملاء. والتحدي، كما هو موضح أعلاه، سيتمثل في كيفية فهم ذلك الأمر
الكل.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.financemagnates.com//fintech/how-data-analytics-drive-next-generation-business-financing/
