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데이터 분석이 차세대 비즈니스 금융을 추진하는 방법

시간

저는 수년 동안 핀테크 분야에 종사해 왔는데, 한 가지는
점점 더 명확해지고 있습니다. 금융에서 데이터 분석의 역할은 더 이상 중요하지 않습니다.
단지 성장하면서 우리가 대출 결정을 내리는 방식에 완전히 혁명을 일으키고 있습니다.
전통적인 대출 모델은 종종 오래되고 고정된 정적 데이터에 의존합니다.
일반적이지만 이제 우리는 다음과 같은 경우 점점 더 세분화할 수 있는 능력을 갖게 되었습니다.
재정적 결정을 내리는 것.

그러나 많은 양의 데이터가 훌륭하기는 하지만 우리는 이를 이해해야 합니다.
이 데이터를 효과적으로 번역하고, 실행하고, 더 나은 데이터에 삽입하는 방법
고객 경험. 우리의 수익 기반
금융(RBF)
비즈니스 모델은 원활한 고객 여정에 의존합니다.
비즈니스 전반에 걸쳐 이를 올바르게 수행하는 것이 저에게 특히 중요합니다.
특히 소액 대출부터 대출까지 다양한 금융 요구 사항을 처리할 때
상당한 투자.

전통적인 신용 모델이 자주 보는 사업 를 통해
주로 신용 점수와 재정에 의존하는 흑백 렌즈
계정. 대조적으로, 데이터 분석은 보다 미묘하고 유익한 정보를 제공합니다.
접근하다. 이제 우리는 단순한 숫자를 넘어 다음과 같은 요소를 고려하여 볼 수 있습니다.
계절성과 최근 실적 동향. 전체 그림을 만드는 것입니다.
단지 체크박스를 선택하는 것이 아니라 비즈니스의 건강과 잠재력을 살펴봅니다.

이는 다음과 같은 분야에서 특히 중요합니다.
우리가 처음에 주로 투자한 곳은 전자상거래입니다. 어떤 문제를 다룰 때
계절성, 전통성과 같은 개념 분석 균형의
비수기 동안 시트나 재고가 오해의 소지가 있을 수 있습니다. 바라보고,
상호 참조, 다양한 데이터 포인트를 통해 다음을 수행할 수 있습니다.
전자상거래 판매의 순환적 특성을 심층적으로 조사하고 상관관계를 추론합니다.
마케팅 지출, 특정 캠페인, 이벤트 등 기타 입력과 함께
피크 기간을 식별하고 성과를 상황에 맞게 조정합니다.

예를 들어, 우리는 많은 자금을 지원했습니다. 전자 상거래 기업
일반적으로 특정 달에는 수익이 낮습니다. 그러나 상세한
과거 주식 및 마케팅 활동을 분석하면 종종
블랙 프라이데이와 같이 예상되는 주요 기간 동안 매출이 크게 급증합니다.

흥미롭게도 예측하기 어려운 스파이크도 관찰됩니다. 을 위한
예를 들어, 우리 고객 중 한 명이 재고를 정렬하고 마케팅 지출
주요 글로벌 뮤직 페스티벌. 그들은 일반적으로 눈에 띄는 증가를 경험합니다.
축제가 시작되기 약 2주 전에 수익이 발생합니다. 이러한 전체적인 접근 방식
우리는 뚜렷한 패턴을 인식하고 각 패턴에 맞게 자금 조달을 조정할 수 있습니다.
business.

속도, 접근성, 유연성을 세 가지 핵심 요소로 삼습니다.
현대 금융

조치가 없는 데이터는 바로 데이터입니다. 성공
현대 금융, 특히 RBF는 속도, 특히 RBF의 세 가지 핵심 요소로 정의될 수 있습니다.
접근성, 유연성, 데이터 분석
이때 큰 역할을 합니다. 데이터는 놀라운 속도로 이동하며, 이는
이 데이터를 실시간으로 처리하고 대응할 수 있는 능력
대출 상품 제공.

클라우드 컴퓨팅과 오픈뱅킹의 등장으로
액세스가 대폭 변경되어 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있습니다.
거의 즉시. 이 실시간 액세스는 비교할 수 없는 이점을 제공합니다.
회사의 제안에 따라 제안 및 자금 지원을 조정할 수 있는 유연성
일일 공연. AI 그리고 머신러닝
(읽기: 대규모 언어 모델)은 다음과 같은 비즈니스 자금 조달의 중추적인 부분이 될 것입니다.
미래.

비전은 방대한 정보를 종합할 수 있는 도구를 개발할 것입니다.
이해 가능하고 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 상상해 보세요.
금융 데이터를 AI 모델에 입력하고 이에 대한 즉각적인 분석을 받습니다.
회사의 재무 건전성, 위험 및 기회. 이곳이 우리가 있는 곳이다
데이터가 이끄는 미래 분석 지원뿐만 아니라 모든 것을 향상시킵니다.
사업 자금조달 측면.

저는 데이터 분석의 위력을 직접 보았습니다.
실시간 의사결정. 어려움을 겪는 반복 고객이 있었는데,
우리의 도구는 이러한 금융 침체를 표시했습니다. 즉, 우리는
즉시 대출에 대한 접근 방식을 조정하면서 전체를 유지합니다.
투명도. 이는 데이터 분석이 가능하게 하는 일종의 민첩성입니다.
다음과 같은 경우 평가가 몇 달씩 구식이 될 수 있는 기존 모델에서 벗어나십시오.
몇 년이 아닙니다.

데이터 문제

물론 데이터 분석에는 그 자체로 어려움이 따릅니다.
우리에게 중요한 장애물 중 하나는 데이터 중복을 관리하고 이를 보장하는 것입니다.
신뢰할 수 있음. 글로벌 금융의 세계에서는 다양한 거래를 처리합니다.
통화와 언어로 인해 데이터 해석이 복잡해집니다. 가져가다
예를 들어, 영국과 호주 전역의 사업장입니다.

영국에서 자정에 데이터를 새로 고치면 이미
정오 호주.
이 시차로 인해 영업일 기준 하루의 데이터가 이틀에 걸쳐 분할될 수 있습니다.
분석 및 의사결정 과정을 복잡하게 만듭니다. 그렇다면 엄청난 양이라는 사실이 있습니다.
우리가 처리하는 데이터 중 상당수가 효과적인 의사 결정으로 자동 변환되지 않습니다.

깨진 레코드처럼 들리고 싶지 않은 것은 단지
방대한 양의 데이터 수집에 대해; 이 데이터를 변환하는 것입니다
건전한 재무 결정을 알리는 쉽게 해석 가능한 형식으로 변환됩니다.
정보는 정확하고 최신이어야 할 뿐만 아니라 어떤 방식으로든 제시되어야 합니다.
이해하기 쉽고 실행 가능합니다. 진짜 문제가 있어
여러 소스에서 수집된 데이터의 표준화.

같은 점을 반복하지 않고 광범위한 데이터를 수집하는 것에만 초점을 두는 것이 아니라 이를 정보에 입각한 금융 선택을 용이하게 하는 형식으로 변환하는 데 중점을 둡니다. 데이터의 정확성과 통용성은 필수적이지만, 데이터가 표시되는 방식, 즉 명확하고 실행 가능한 방식도 똑같이 중요합니다. 다양한 출처의 데이터에 표준화가 부족할 때 문제가 발생합니다.

오픈뱅킹이 이에 대한 대표적인 예입니다. 정말 대단해요
명세서와 계정은 매우 다양한 형식으로 표시될 수 있습니다.
원시 데이터를 의미 있는 통찰력으로 변환하는 프로세스는 다음과 같이 중요합니다.
데이터 수집 그 자체이며, 이는 우리가 지속적으로 노력하는 과제입니다.
완벽한. 현대 금융의 미래는 건강해 보입니다.

데이터 포인트가 점점 더 연결되고 자동화됨에 따라
대출기관이 의사결정을 강화할 수 있는 엄청난 기회가 있습니다.
보다 측정되고 지속 가능하며 맞춤형 대출을 제공합니다.
고객. 위에서 설명한 대로 문제는 우리가 이를 어떻게 이해하느냐 하는 것입니다.
모든.

저는 수년 동안 핀테크 분야에 종사해 왔는데, 한 가지는
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단지 성장하면서 우리가 대출 결정을 내리는 방식에 완전히 혁명을 일으키고 있습니다.
전통적인 대출 모델은 종종 오래되고 고정된 정적 데이터에 의존합니다.
일반적이지만 이제 우리는 다음과 같은 경우 점점 더 세분화할 수 있는 능력을 갖게 되었습니다.
재정적 결정을 내리는 것.

그러나 많은 양의 데이터가 훌륭하기는 하지만 우리는 이를 이해해야 합니다.
이 데이터를 효과적으로 번역하고, 실행하고, 더 나은 데이터에 삽입하는 방법
고객 경험. 우리의 수익 기반
금융(RBF)
비즈니스 모델은 원활한 고객 여정에 의존합니다.
비즈니스 전반에 걸쳐 이를 올바르게 수행하는 것이 저에게 특히 중요합니다.
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상당한 투자.

전통적인 신용 모델이 자주 보는 사업 를 통해
주로 신용 점수와 재정에 의존하는 흑백 렌즈
계정. 대조적으로, 데이터 분석은 보다 미묘하고 유익한 정보를 제공합니다.
접근하다. 이제 우리는 단순한 숫자를 넘어 다음과 같은 요소를 고려하여 볼 수 있습니다.
계절성과 최근 실적 동향. 전체 그림을 만드는 것입니다.
단지 체크박스를 선택하는 것이 아니라 비즈니스의 건강과 잠재력을 살펴봅니다.

이는 다음과 같은 분야에서 특히 중요합니다.
우리가 처음에 주로 투자한 곳은 전자상거래입니다. 어떤 문제를 다룰 때
계절성, 전통성과 같은 개념 분석 균형의
비수기 동안 시트나 재고가 오해의 소지가 있을 수 있습니다. 바라보고,
상호 참조, 다양한 데이터 포인트를 통해 다음을 수행할 수 있습니다.
전자상거래 판매의 순환적 특성을 심층적으로 조사하고 상관관계를 추론합니다.
마케팅 지출, 특정 캠페인, 이벤트 등 기타 입력과 함께
피크 기간을 식별하고 성과를 상황에 맞게 조정합니다.

예를 들어, 우리는 많은 자금을 지원했습니다. 전자 상거래 기업
일반적으로 특정 달에는 수익이 낮습니다. 그러나 상세한
과거 주식 및 마케팅 활동을 분석하면 종종
블랙 프라이데이와 같이 예상되는 주요 기간 동안 매출이 크게 급증합니다.

흥미롭게도 예측하기 어려운 스파이크도 관찰됩니다. 을 위한
예를 들어, 우리 고객 중 한 명이 재고를 정렬하고 마케팅 지출
주요 글로벌 뮤직 페스티벌. 그들은 일반적으로 눈에 띄는 증가를 경험합니다.
축제가 시작되기 약 2주 전에 수익이 발생합니다. 이러한 전체적인 접근 방식
우리는 뚜렷한 패턴을 인식하고 각 패턴에 맞게 자금 조달을 조정할 수 있습니다.
business.

속도, 접근성, 유연성을 세 가지 핵심 요소로 삼습니다.
현대 금융

조치가 없는 데이터는 바로 데이터입니다. 성공
현대 금융, 특히 RBF는 속도, 특히 RBF의 세 가지 핵심 요소로 정의될 수 있습니다.
접근성, 유연성, 데이터 분석
이때 큰 역할을 합니다. 데이터는 놀라운 속도로 이동하며, 이는
이 데이터를 실시간으로 처리하고 대응할 수 있는 능력
대출 상품 제공.

클라우드 컴퓨팅과 오픈뱅킹의 등장으로
액세스가 대폭 변경되어 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있습니다.
거의 즉시. 이 실시간 액세스는 비교할 수 없는 이점을 제공합니다.
회사의 제안에 따라 제안 및 자금 지원을 조정할 수 있는 유연성
일일 공연. AI 그리고 머신러닝
(읽기: 대규모 언어 모델)은 다음과 같은 비즈니스 자금 조달의 중추적인 부분이 될 것입니다.
미래.

비전은 방대한 정보를 종합할 수 있는 도구를 개발할 것입니다.
이해 가능하고 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 상상해 보세요.
금융 데이터를 AI 모델에 입력하고 이에 대한 즉각적인 분석을 받습니다.
회사의 재무 건전성, 위험 및 기회. 이곳이 우리가 있는 곳이다
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사업 자금조달 측면.

저는 데이터 분석의 위력을 직접 보았습니다.
실시간 의사결정. 어려움을 겪는 반복 고객이 있었는데,
우리의 도구는 이러한 금융 침체를 표시했습니다. 즉, 우리는
즉시 대출에 대한 접근 방식을 조정하면서 전체를 유지합니다.
투명도. 이는 데이터 분석이 가능하게 하는 일종의 민첩성입니다.
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몇 년이 아닙니다.

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물론 데이터 분석에는 그 자체로 어려움이 따릅니다.
우리에게 중요한 장애물 중 하나는 데이터 중복을 관리하고 이를 보장하는 것입니다.
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예를 들어, 영국과 호주 전역의 사업장입니다.

영국에서 자정에 데이터를 새로 고치면 이미
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분석 및 의사결정 과정을 복잡하게 만듭니다. 그렇다면 엄청난 양이라는 사실이 있습니다.
우리가 처리하는 데이터 중 상당수가 효과적인 의사 결정으로 자동 변환되지 않습니다.

깨진 레코드처럼 들리고 싶지 않은 것은 단지
방대한 양의 데이터 수집에 대해; 이 데이터를 변환하는 것입니다
건전한 재무 결정을 알리는 쉽게 해석 가능한 형식으로 변환됩니다.
정보는 정확하고 최신이어야 할 뿐만 아니라 어떤 방식으로든 제시되어야 합니다.
이해하기 쉽고 실행 가능합니다. 진짜 문제가 있어
여러 소스에서 수집된 데이터의 표준화.

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오픈뱅킹이 이에 대한 대표적인 예입니다. 정말 대단해요
명세서와 계정은 매우 다양한 형식으로 표시될 수 있습니다.
원시 데이터를 의미 있는 통찰력으로 변환하는 프로세스는 다음과 같이 중요합니다.
데이터 수집 그 자체이며, 이는 우리가 지속적으로 노력하는 과제입니다.
완벽한. 현대 금융의 미래는 건강해 보입니다.

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고객. 위에서 설명한 대로 문제는 우리가 이를 어떻게 이해하느냐 하는 것입니다.
모든.

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