데이터 분석은 틀림없이 금융 분야에서 가장 큰 게임 체인저가 되었습니다. 많은 대형 금융 기관은 빅 데이터 기술이 가져온 많은 이점을 인식하기 시작했습니다. Markets and Markets은 재무 분석 시장이 향후 11.4년 동안 XNUMX억 달러의 가치가 있을 것.
금융 부문의 기업만이 재무 관리에 데이터 분석을 사용함으로써 얻을 수 있는 이점을 발견하는 것은 아닙니다. 다른 많은 산업 분야의 소규모 비즈니스 소유자는 새로운 데이터 분석 플랫폼을 사용하여 직면하고 있는 많은 재정 문제를 해결하고 있습니다. 데이터 분석은 심지어 재정적 재난에 대비할 수 있도록 도와주세요.
데이터 분석은 재정 문제에 직면한 중소기업에 많은 이점을 제공합니다.
개인 금융 실수와 문제는 종종 기업과 사업주에게 발생합니다. 재정적 손실은 광범위한 결과를 초래할 수 있습니다. 사업을 운영하면서 재정적 딜레마에 빠진 소유주는 선택을 해야 합니다. 어떤 청구서를 지불해야 하는지, 어떤 기회를 희생해야 하는지, 어떤 파트너를 떠나야 하는지, 그리고 그들이 왜 그것을 아껴야 하는지부터 시작됩니다. 최고의 비즈니스 은행 실적이 좋지 않은 다른 사람을 설명하십시오.
좋은 재정 습관은 기업가가 회사의 성장에 집중할 수 있도록 하여 성공할 수 있도록 합니다. 나쁜 습관은 그들의 관심을 사업에서 멀어지게 하고 확장 능력을 방해합니다.
좋은 소식은 데이터 기술의 새로운 발전이 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있다는 것입니다. 많은 기업이 데이터 분석을 사용하여 사기로 인한 손실을 줄이고, 자금을 투자할 최고의 기회를 식별하고, 미래의 문제를 처리할 수 있을 만큼 충분히 저축하고 있는지 확인합니다.
중소기업이 데이터 분석을 사용하여 재정 문제를 해결할 수 있는 구체적인 방법
다음은 비즈니스 소유자가 빅 데이터 기술로 고칠 수 있는 가장 일반적인 개인 금융 실수 중 일부입니다.
사기 위험.
중소기업은 사기의 가장 큰 위험을 겪습니다. 그만큼 사기의 유병률은 28%입니다., 대기업의 경우 약 22%에 불과합니다. 점점 더 많은 기업에서 사기 점수 산정을 위해 데이터 분석을 사용하고 있습니다. 새로운 사기 점수 알고리즘은 매우 효과적인 것으로 입증되었습니다.
귀하의 신용 점수.
귀하의 신용 점수는 귀하가 그리드에서 얼마나 멀리 떨어져 있든 따라갑니다. 개인 대출, 사업 대출, 신용 카드 및 보험료는 모두 신용 점수에 따라 다릅니다. 지불을 하지 않으면 엄청난 이자율이 빠르게 발생할 수 있습니다. 데이터 분석 도구는 신용 점수를 개선하는 방법을 알아내는 데 도움이 될 수 있습니다.
Credit Sesame과 같은 서비스는 정교한 데이터 마이닝 및 예측 분석 도구를 사용하여 신용 점수에 영향을 미치는 변수를 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다. 데이터 마이닝 도구를 통해 수집한 정보를 사용하여 신용 점수를 향상시키는 가장 좋은 방법을 알아낼 수 있습니다.
신용 점수에 영향을 미치는 다양한 측면을 모두 숙지하고 재무 분석 도구를 사용하여 이를 모니터링하십시오. 점수를 평가하는 데 사용할 수 있는 모델이 두 개 이상 있지만 총 크레딧 사용량, 잔액 및 사용 가능한 크레딧이 가장 영향력 있는 측면입니다. 귀하의 신용 점수에 기여한 사람에 대해 알아보면 높은 수치를 유지할 수 있는 방법을 알 수 있습니다.
고금리 부채.
부채 자체가 나쁜 것은 아니지만, 조심하지 않으면 일부 부채는 악몽으로 변할 수 있습니다. 월급날 대출 및 신용 카드 잔액은 신용 한도와 동일한 가중치를 가집니다. 평균 신용 카드 이자율은 약 19%인 반면 월급날 대출은 여러 번, 때로는 500%까지 청구됩니다.
미결제 부채와 해당 이자율을 평가하십시오. 그런 다음 가장 높은 이율을 가진 것에 초점을 맞춰 최소 금액을 지불하는 계획을 시작하십시오. 끝나면 다음 대출에 현명하게 대처하십시오.
데이터 분석 도구를 사용하면 부채를 보다 신중하게 추적할 수 있습니다. 부채를 더 쉽게 추적할 수 있습니다. 일부 재무 분석 플랫폼은 다른 것보다 일부 부채를 상환하는 기회 비용을 이해함으로써 절약할 수 있는 금액을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
최고의 데이터 기반 개인 금융 앱에는 Cleo, Eva Money, Wizely 및 MintZip이 있습니다.
데이터 분석을 사용하여 비상 기금 조성 지원
재정적 기반이 튼튼하더라도 기업가 정신에 대한 상당한 위험이 있습니다. 백업 없이 들어가면 비즈니스에 재정적 문제가 발생할 수 있습니다. 비상 자금은 단기적인 문제로부터 보호하고 시장 곤경 속에서 기다려야 할 때 흔들리는 여지를 허용합니다.
데이터 분석 기술은 또한 비상 자금을 조성하기 위한 최선의 접근 방식을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터 기반 예산 책정 도구를 사용하여 비용 절감을 위해 수정한 예산의 허점을 식별할 수 있습니다. 대부분의 은행 계좌에서는 과거 거래 데이터를 검색할 수 있으므로 특정 비필수 항목에 지출한 금액을 확인할 수 있습니다.
계정 분리
창업자가 평생 저축한 돈을 꿈의 사업에 쏟아 부었다가 정상에 올랐다는 악명 높은 이야기가 있습니다. 이것은 드물고 대부분의 사람들에게 실용적이지 않습니다. 많은 기업가들이 자신의 계정을 사용하여 회사에 자금을 지원하며, 이는 회사를 시작하는 데 허용되는 방법입니다. 그러나 동일한 계정에 고객 주문의 자금을 예치하면 비즈니스에 막대한 재정적(및 법적) 골칫거리가 생깁니다.
귀하의 지역에서 가장 좋은 은행 계좌 제공자를 통해 별도의 계좌를 개설하고 유지하기 위해 노력하십시오. 귀하의 계정에 직접 이익을 쏟아 붓는 대신 급여를 제공하는 것을 고려하십시오. 소득 상한선을 설정하면 비즈니스가 어디에 있는지 더 잘 이해하고 성장과 투자를 위한 저축을 쌓을 수 있습니다.
데이터 분석은 중소기업을 위한 재무 관리의 미래를 변화시키고 있습니다.
데이터 분석 기술은 재무 관리를 훨씬 쉽게 많은 사업주를 위해. 개선된 개인 재정은 더 나은 비즈니스 재정으로 이어지며, 이는 궁극적으로 정상에 더 쉽게 오르게 됨을 의미합니다. 회사의 성장에 집중하고 필요에 맞는 최고의 비즈니스 은행 계좌를 개설하여 청구서 누락 및 신용 불량으로 문제를 복잡하게 만들지 마십시오. 일을 정리하고 회사 성장 전략에 노력을 기울이십시오. 올바른 데이터 분석 및 재무 관리 도구를 사용하면 훨씬 더 쉽게 시간을 보낼 수 있습니다!
