我從事金融科技多年，有一件事
已經變得越來越清楚：數據分析在金融中的作用並不
它正在不斷發展，徹底改變了我們做出貸款決策的方式。
傳統的貸款模式依賴於往往過時的靜態數據
通用，但我們現在能夠在以下情況下變得越來越細化：
做出財務決策。
然而，雖然大量數據很棒，但我們需要了解
如何有效地轉換這些數據、採取行動並將其嵌入到更好的系統中
客戶體驗。我們的 以收入為基礎
金融（RBF） 商業模式依賴無縫的客戶旅程，所以
對我來說特別重要的是我們要在整個業務中做到這一點，
尤其是在處理不同的財務要求時，從小額貸款到
重大投資。
傳統的信用模型通常認為 企業 通過
黑白鏡頭，主要依靠信用評分和財務
帳戶。相較之下，數據分析提供了更細緻、資訊更豐富的資訊。
方法。我們現在能夠超越單純的數字，考慮諸如
季節性和近期表現趨勢。這是關於創建一個完整的圖片
企業的健康狀況和潛力，而不僅僅是勾選框。
這在以下行業尤其重要：
電子商務，這是我們最初主要投資的領域。當處理一個
季節性、傳統等概念 分析 平衡的
淡季期間的床單或庫存可能會產生誤導。看著，並且
交叉引用，一系列不同的數據點使我們能夠
深入研究電子商務銷售的周期性本質並推斷相關性
與其他投入，例如行銷支出或特定的行銷活動或活動，
辨識高峰期並結合表現。
例如，我們資助了許多 電子商務 公司
通常在某些月份顯示較低的收入。然而，詳細的
對他們歷史庫存和行銷活動的分析通常會揭示
在預期的關鍵時期（例如黑色星期五）銷售量大幅成長。
有趣的是，我們還觀察到不太可預測的峰值。為了
例如，我們的一位客戶調整了他們的庫存並 市場營銷 支出與
全球主要音樂節。他們通常會經歷顯著增加
在這些節日開始前兩週左右即可獲得收入。這種整體方法
使我們能夠識別不同的模式並根據每個模式自訂我們的融資
商業。
速度、可近性和靈活性作為三大支柱
現代融資
沒有行動的數據就是：數據。的成功
現代融資，特別是 RBF，可以由三個關鍵支柱來定義：速度、
存取權限和靈活性，以及 數據分析
在這方面發揮著巨大的作用。數據以令人難以置信的速度移動，這就是
即時處理和回應這些數據的能力，可以提高
貸方的產品供應。
雲端運算和開放銀行的出現
徹底改變存取方式，允許處理大量數據
幾乎是瞬間。這種即時存取提供了無與倫比的
根據公司的情況靈活調整報價和資金支持
日常表現。 AI 和機器學習
（閱讀：大型語言模型）將成為商業融資的關鍵部分
未來。
在銀行和證券的未來，數據工程將徹底改變營運。人工智慧、雲端運算、... https://t.co/xBIv29JpFw#MotivityLabs #Mcloud #數據工程 ＃銀行業 #證券 #AI ＃大數據 ＃金融 #數據分析 pic.twitter.com/lOcxTh5gkE
— Motivity Labs Inc (@motivitylab) 2024 年 4 月 15 日
該願景將開發能夠綜合大量資訊的工具
將大量的數據轉化為可理解、可操作的見解。想像一下能夠
將財務數據輸入人工智慧模型並接收即時分析
公司的財務狀況、風險和機會。這就是我們現在的處境
領導，數據的未來 分析 不僅支援而且增強每一個
企業融資方面。
財政部透過人工智慧驅動的數據分析增強營運https://t.co/XWBINfPZ95＃金融 #AI #數據分析 ＃技術 #財政部 #亞太地區
— 資產 (@TheAssetMag) 2024 年 4 月 19 日
我親眼目睹了數據分析的力量
即時決策。我們有一位回頭客遇到了困難，並且
我們的工具標記了這次金融衰退，這意味著我們可以與
他們在忙碌中調整我們的貸款方式，同時保持充分的
透明度。這就是數據分析所帶來的敏捷性，
傳統模型中的評估可能會過時數月，如果
不是幾年。
數據問題
當然，數據分析也有其自身的挑戰。
我們面臨的一個重大障礙是管理資料重複並確保其
可靠性。在全球金融世界中，我們與多個國家打交道
貨幣和語言，數據解釋變得複雜。採取
例如，我們在英國和澳洲的業務。
當我們在英國午夜刷新數據時，已經
中午在 澳洲.
這個時間差可以將單一工作日的資料拆分為兩天，
使我們的分析和決策過程變得複雜。還有一個事實是，絕對的體積
我們處理的數據不會自動轉化為有效的決策。
金融數據分析：數據分析如何應用於金融？ https://t.co/yjNhfOApHR
— 潘卡吉‧庫馬爾 (@P4NKAJKUMAR) 2024 年 4 月 15 日
不想聽起來像破唱片，這不僅僅是
關於收集大量數據；這是關於轉換這些數據
轉換為易於解釋的格式，為明智的財務決策提供資訊。
資訊不僅需要準確和最新，而且還需要以某種方式呈現
是可以理解和可操作的；有一個真正的問題
如果資料是從多個來源收集的，則資料標準化。
在不重複同一點的情況下，重點不僅僅是收集廣泛的數據，而是將其轉換為促進明智的財務選擇的格式。數據的準確性和通用性至關重要，但同樣重要的是數據的呈現方式：清晰且可操作。當來自不同來源的數據缺乏標準化時，就會出現挑戰。
開放銀行就是一個典型的例子；太不可思議了
報表和帳目可以以多種不同的格式呈現。
將原始數據轉化為有意義的見解的過程與
資料收集本身，這是我們不斷努力的挑戰
完美的。現代融資的未來看起來很健康。
隨著數據點變得更加互聯和自動化，
貸方有一個巨大的機會來加強他們的決策
流程並提供更謹慎、可持續和量身定制的貸款
顧客。如上所述，挑戰在於我們如何理解它
所有。
我從事金融科技多年，有一件事
已經變得越來越清楚：數據分析在金融中的作用並不
它正在不斷發展，徹底改變了我們做出貸款決策的方式。
傳統的貸款模式依賴於往往過時的靜態數據
通用，但我們現在能夠在以下情況下變得越來越細化：
做出財務決策。
然而，雖然大量數據很棒，但我們需要了解
如何有效地轉換這些數據、採取行動並將其嵌入到更好的系統中
客戶體驗。我們的 以收入為基礎
金融（RBF） 商業模式依賴無縫的客戶旅程，所以
對我來說特別重要的是我們要在整個業務中做到這一點，
尤其是在處理不同的財務要求時，從小額貸款到
重大投資。
傳統的信用模型通常認為 企業 通過
黑白鏡頭，主要依靠信用評分和財務
帳戶。相較之下，數據分析提供了更細緻、資訊更豐富的資訊。
方法。我們現在能夠超越單純的數字，考慮諸如
季節性和近期表現趨勢。這是關於創建一個完整的圖片
企業的健康狀況和潛力，而不僅僅是勾選框。
這在以下行業尤其重要：
電子商務，這是我們最初主要投資的領域。當處理一個
季節性、傳統等概念 分析 平衡的
淡季期間的床單或庫存可能會產生誤導。看著，並且
交叉引用，一系列不同的數據點使我們能夠
深入研究電子商務銷售的周期性本質並推斷相關性
與其他投入，例如行銷支出或特定的行銷活動或活動，
辨識高峰期並結合表現。
例如，我們資助了許多 電子商務 公司
通常在某些月份顯示較低的收入。然而，詳細的
對他們歷史庫存和行銷活動的分析通常會揭示
在預期的關鍵時期（例如黑色星期五）銷售量大幅成長。
有趣的是，我們還觀察到不太可預測的峰值。為了
例如，我們的一位客戶調整了他們的庫存並 市場營銷 支出與
全球主要音樂節。他們通常會經歷顯著增加
在這些節日開始前兩週左右即可獲得收入。這種整體方法
使我們能夠識別不同的模式並根據每個模式自訂我們的融資
商業。
速度、可近性和靈活性作為三大支柱
現代融資
沒有行動的數據就是：數據。的成功
現代融資，特別是 RBF，可以由三個關鍵支柱來定義：速度、
存取權限和靈活性，以及 數據分析
在這方面發揮著巨大的作用。數據以令人難以置信的速度移動，這就是
即時處理和回應這些數據的能力，可以提高
貸方的產品供應。
雲端運算和開放銀行的出現
徹底改變存取方式，允許處理大量數據
幾乎是瞬間。這種即時存取提供了無與倫比的
根據公司的情況靈活調整報價和資金支持
日常表現。 AI 和機器學習
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未來。
在銀行和證券的未來，數據工程將徹底改變營運。人工智慧、雲端運算、... https://t.co/xBIv29JpFw#MotivityLabs #Mcloud #數據工程 ＃銀行業 #證券 #AI ＃大數據 ＃金融 #數據分析 pic.twitter.com/lOcxTh5gkE
— Motivity Labs Inc (@motivitylab) 2024 年 4 月 15 日
該願景將開發能夠綜合大量資訊的工具
將大量的數據轉化為可理解、可操作的見解。想像一下能夠
將財務數據輸入人工智慧模型並接收即時分析
公司的財務狀況、風險和機會。這就是我們現在的處境
領導，數據的未來 分析 不僅支援而且增強每一個
企業融資方面。
財政部透過人工智慧驅動的數據分析增強營運https://t.co/XWBINfPZ95＃金融 #AI #數據分析 ＃技術 #財政部 #亞太地區
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我親眼目睹了數據分析的力量
即時決策。我們有一位回頭客遇到了困難，並且
我們的工具標記了這次金融衰退，這意味著我們可以與
他們在忙碌中調整我們的貸款方式，同時保持充分的
透明度。這就是數據分析所帶來的敏捷性，
傳統模型中的評估可能會過時數月，如果
不是幾年。
數據問題
當然，數據分析也有其自身的挑戰。
我們面臨的一個重大障礙是管理資料重複並確保其
可靠性。在全球金融世界中，我們與多個國家打交道
貨幣和語言，數據解釋變得複雜。採取
例如，我們在英國和澳洲的業務。
當我們在英國午夜刷新數據時，已經
中午在 澳洲.
這個時間差可以將單一工作日的資料拆分為兩天，
使我們的分析和決策過程變得複雜。還有一個事實是，絕對的體積
我們處理的數據不會自動轉化為有效的決策。
金融數據分析：數據分析如何應用於金融？ https://t.co/yjNhfOApHR
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不想聽起來像破唱片，這不僅僅是
關於收集大量數據；這是關於轉換這些數據
轉換為易於解釋的格式，為明智的財務決策提供資訊。
資訊不僅需要準確和最新，而且還需要以某種方式呈現
是可以理解和可操作的；有一個真正的問題
如果資料是從多個來源收集的，則資料標準化。
在不重複同一點的情況下，重點不僅僅是收集廣泛的數據，而是將其轉換為促進明智的財務選擇的格式。數據的準確性和通用性至關重要，但同樣重要的是數據的呈現方式：清晰且可操作。當來自不同來源的數據缺乏標準化時，就會出現挑戰。
開放銀行就是一個典型的例子；太不可思議了
報表和帳目可以以多種不同的格式呈現。
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資料收集本身，這是我們不斷努力的挑戰
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隨著數據點變得更加互聯和自動化，
貸方有一個巨大的機會來加強他們的決策
流程並提供更謹慎、可持續和量身定制的貸款
顧客。如上所述，挑戰在於我們如何理解它
所有。
