Llevo varios años en fintech y una cosa
se ha vuelto cada vez más claro: el papel del análisis de datos en las finanzas no es
está creciendo, está revolucionando por completo la forma en que tomamos decisiones crediticias.
Los modelos de préstamos tradicionales se basan en datos estáticos que a menudo están desactualizados y
genérico, pero ahora tenemos la capacidad de ser cada vez más granulares cuando
tomar decisiones financieras.
Sin embargo, si bien tener muchos datos es excelente, debemos comprender
cómo traducir eficazmente estos datos, ponerlos en práctica e integrarlos en una mejor
experiencia del cliente. Nuestro basado en ingresos
finanzas (RBF) El modelo de negocio se basa en un recorrido del cliente fluido, por lo que es
Es particularmente importante para mí que hagamos esto bien en toda la empresa,
especialmente cuando se manejan diversos requisitos financieros, desde préstamos más pequeños hasta
importantes inversiones.
Los modelos de crédito tradicionales suelen ver negocios a través de un
lente en blanco y negro, basándose principalmente en puntajes crediticios y finanzas
cuentas. Por el contrario, el análisis de datos ofrece una visión más matizada e informativa.
acercarse. Ahora podemos mirar más allá de los meros números y considerar factores como
estacionalidad y tendencias recientes de desempeño. Se trata de crear una imagen completa.
de la salud y el potencial de una empresa, en lugar de limitarse a marcar casillas.
Esto es particularmente importante en sectores como
comercio electrónico, que es donde inicialmente invertimos predominantemente. Al abordar un
concepto como estacionalidad, tradicional análisis de equilibrio
Las hojas o el inventario durante las temporadas de menor actividad pueden ser engañosos. Mirando, y
Al hacer referencias cruzadas, una gama de diferentes puntos de datos nos permite
Profundizar en la naturaleza cíclica de las ventas del comercio electrónico e inferir correlaciones.
con otros insumos, como la inversión en marketing o una campaña o evento específico,
identificar periodos pico y contextualizar el desempeño.
Por ejemplo, hemos financiado muchos comercio electrónico empresas
que normalmente muestran bajos ingresos en ciertos meses. Sin embargo, una detallada
El análisis de sus acciones históricas y actividades de marketing a menudo revela
aumentos significativos de las ventas durante los períodos clave esperados, como el Black Friday.
Curiosamente, también observamos picos menos predecibles. Para
Por ejemplo, uno de nuestros clientes alinea su stock y Marketing gasto con
Los principales festivales de música del mundo. Generalmente experimentan un aumento notable en
ingresos aproximadamente dos semanas antes de que comiencen estos festivales. Este enfoque holístico
nos permite reconocer patrones distintos y adaptar nuestra financiación a cada uno
negocio.
Velocidad, acceso y flexibilidad como los tres pilares de
Financiamiento moderno
Los datos sin acción son solo eso: datos. El éxito de
La financiación moderna, y el FBR en particular, pueden definirse mediante tres pilares clave: velocidad,
acceso y flexibilidad, y análisis de datos
juega un papel muy importante en esto. Los datos se mueven a velocidades increíbles y es la
capacidad de procesar y responder a estos datos en tiempo real que puede elevar un
oferta de productos del prestamista.
La llegada de la computación en la nube y la banca abierta ha
cambió drásticamente el acceso, lo que permitió procesar grandes cantidades de datos
casi instantáneamente. Este acceso en tiempo real ofrece incomparable
Flexibilidad para ajustar las ofertas y el apoyo financiero en función de las necesidades de una empresa.
desempeño del día a día. AI y aprendizaje automático
(léase: Grandes modelos de lenguaje) será una parte fundamental de la financiación empresarial en
el futuro.
En el futuro de la banca y los valores, la ingeniería de datos revolucionará las operaciones. IA, computación en la nube,... https://t.co/xBIv29JpFw#LaboratoriosdeMotividad #Mnube #IngenieríadeDatos #Bancario #Valores #AI #Bigdatos #Financiar #Análisis de datos pic.twitter.com/lOcxTh5gkE
- Motivity Labs Inc (@motivitylab) Abril 15, 2024
La visión desarrollará herramientas que puedan sintetizar vastas
cantidades de datos en conocimientos comprensibles y procesables. Imagina poder
introduzca datos financieros en un modelo de IA y reciba análisis instantáneos en un
la salud financiera, los riesgos y las oportunidades de la empresa. Aquí es donde estamos
hacia un futuro donde los datos Analytics no sólo apoyar sino mejorar cada
aspecto de la financiación empresarial.
Los bonos del Tesoro mejoran las operaciones mediante análisis de datos impulsados por IAhttps://t.co/XWBINfPZ95#Financiar #AI #Análisis de datos #Tecnología #Tesorería #APAC
- El activo (@TheAssetMag) Abril 19, 2024
He visto de primera mano el poder del análisis de datos en
toma de decisiones en tiempo real. Tuvimos un cliente habitual que atravesó una mala racha y
nuestras herramientas señalaron esta crisis financiera, lo que significa que pudimos comunicarnos con
sobre la marcha, ajustando nuestro enfoque de préstamos mientras mantenemos la plena
transparencia. Este es el tipo de agilidad que permite el análisis de datos, en gran medida
clamor de los modelos tradicionales donde las evaluaciones podrían quedar desactualizadas por meses si
no años.
El problema con los datos
Por supuesto, el análisis de datos conlleva sus propios desafíos.
Un obstáculo importante para nosotros es gestionar la duplicación de datos y garantizar su
fiabilidad. En el mundo de las finanzas globales, donde tratamos con múltiples
monedas e idiomas, la interpretación de los datos se vuelve compleja. Tomar por
Por ejemplo, nuestras operaciones en el Reino Unido y Australia.
Cuando actualizamos los datos a medianoche en el Reino Unido, ya es
mediodía en Australia.
Esta diferencia horaria puede dividir los datos de un solo día hábil en dos días,
complicando nuestro proceso de análisis y toma de decisiones. Luego está el hecho de que el gran volumen
La cantidad de datos que manejamos no se traduce automáticamente en una toma de decisiones efectiva.
Análisis de datos financieros: ¿Cómo se utiliza el análisis de datos en finanzas? https://t.co/yjNhfOApHR
- Pankaj Kumar (@P4NKAJKUMAR) Abril 15, 2024
Sin querer sonar a disco rayado, no es sólo
sobre la recopilación de grandes cantidades de datos; se trata de convertir estos datos
en un formato fácilmente interpretable que informe decisiones financieras acertadas.
La información no sólo debe ser precisa y actualizada, sino también presentada de manera
que sea comprensible y procesable; hay un problema real con el
estandarización de los datos si se recopilan de múltiples fuentes.
Sin repetir el mismo punto, la atención se centra no sólo en recopilar datos extensos sino más bien en transformarlos en un formato que facilite decisiones financieras informadas. La precisión y actualidad de los datos son esenciales, pero igualmente crítica es la forma en que se presentan: clara y procesable. El desafío surge cuando los datos de diversos orígenes carecen de estandarización.
La banca abierta es un excelente ejemplo de esto; es increíble
que los estados y cuentas se puedan presentar en tantos formatos diferentes.
Este proceso de traducir datos sin procesar en información significativa es tan crucial como
la recopilación de datos en sí, y es un desafío que continuamente nos esforzamos por
perfecto. El futuro de la financiación moderna parece saludable.
A medida que los puntos de datos se vuelven cada vez más conectados y automatizados,
Existe una gran oportunidad para que los prestamistas mejoren su toma de decisiones.
procesos y ofrecer préstamos más medidos, sostenibles y personalizados a
clientes. El desafío, como se describió anteriormente, será cómo darle sentido.
todas.
Llevo varios años en fintech y una cosa
se ha vuelto cada vez más claro: el papel del análisis de datos en las finanzas no es
está creciendo, está revolucionando por completo la forma en que tomamos decisiones crediticias.
Los modelos de préstamos tradicionales se basan en datos estáticos que a menudo están desactualizados y
genérico, pero ahora tenemos la capacidad de ser cada vez más granulares cuando
tomar decisiones financieras.
Sin embargo, si bien tener muchos datos es excelente, debemos comprender
cómo traducir eficazmente estos datos, ponerlos en práctica e integrarlos en una mejor
experiencia del cliente. Nuestro basado en ingresos
finanzas (RBF) El modelo de negocio se basa en un recorrido del cliente fluido, por lo que es
Es particularmente importante para mí que hagamos esto bien en toda la empresa,
especialmente cuando se manejan diversos requisitos financieros, desde préstamos más pequeños hasta
importantes inversiones.
Los modelos de crédito tradicionales suelen ver negocios a través de un
lente en blanco y negro, basándose principalmente en puntajes crediticios y finanzas
cuentas. Por el contrario, el análisis de datos ofrece una visión más matizada e informativa.
acercarse. Ahora podemos mirar más allá de los meros números y considerar factores como
estacionalidad y tendencias recientes de desempeño. Se trata de crear una imagen completa.
de la salud y el potencial de una empresa, en lugar de limitarse a marcar casillas.
Esto es particularmente importante en sectores como
comercio electrónico, que es donde inicialmente invertimos predominantemente. Al abordar un
concepto como estacionalidad, tradicional análisis de equilibrio
Las hojas o el inventario durante las temporadas de menor actividad pueden ser engañosos. Mirando, y
Al hacer referencias cruzadas, una gama de diferentes puntos de datos nos permite
Profundizar en la naturaleza cíclica de las ventas del comercio electrónico e inferir correlaciones.
con otros insumos, como la inversión en marketing o una campaña o evento específico,
identificar periodos pico y contextualizar el desempeño.
Por ejemplo, hemos financiado muchos comercio electrónico empresas
que normalmente muestran bajos ingresos en ciertos meses. Sin embargo, una detallada
El análisis de sus acciones históricas y actividades de marketing a menudo revela
aumentos significativos de las ventas durante los períodos clave esperados, como el Black Friday.
Curiosamente, también observamos picos menos predecibles. Para
Por ejemplo, uno de nuestros clientes alinea su stock y Marketing gasto con
Los principales festivales de música del mundo. Generalmente experimentan un aumento notable en
ingresos aproximadamente dos semanas antes de que comiencen estos festivales. Este enfoque holístico
nos permite reconocer patrones distintos y adaptar nuestra financiación a cada uno
negocio.
Velocidad, acceso y flexibilidad como los tres pilares de
Financiamiento moderno
Los datos sin acción son solo eso: datos. El éxito de
La financiación moderna, y el FBR en particular, pueden definirse mediante tres pilares clave: velocidad,
acceso y flexibilidad, y análisis de datos
juega un papel muy importante en esto. Los datos se mueven a velocidades increíbles y es la
capacidad de procesar y responder a estos datos en tiempo real que puede elevar un
oferta de productos del prestamista.
La llegada de la computación en la nube y la banca abierta ha
cambió drásticamente el acceso, lo que permitió procesar grandes cantidades de datos
casi instantáneamente. Este acceso en tiempo real ofrece incomparable
Flexibilidad para ajustar las ofertas y el apoyo financiero en función de las necesidades de una empresa.
desempeño del día a día. AI y aprendizaje automático
(léase: Grandes modelos de lenguaje) será una parte fundamental de la financiación empresarial en
el futuro.
En el futuro de la banca y los valores, la ingeniería de datos revolucionará las operaciones. IA, computación en la nube,... https://t.co/xBIv29JpFw#LaboratoriosdeMotividad #Mnube #IngenieríadeDatos #Bancario #Valores #AI #Bigdatos #Financiar #Análisis de datos pic.twitter.com/lOcxTh5gkE
- Motivity Labs Inc (@motivitylab) Abril 15, 2024
La visión desarrollará herramientas que puedan sintetizar vastas
cantidades de datos en conocimientos comprensibles y procesables. Imagina poder
introduzca datos financieros en un modelo de IA y reciba análisis instantáneos en un
la salud financiera, los riesgos y las oportunidades de la empresa. Aquí es donde estamos
hacia un futuro donde los datos Analytics no sólo apoyar sino mejorar cada
aspecto de la financiación empresarial.
Los bonos del Tesoro mejoran las operaciones mediante análisis de datos impulsados por IAhttps://t.co/XWBINfPZ95#Financiar #AI #Análisis de datos #Tecnología #Tesorería #APAC
- El activo (@TheAssetMag) Abril 19, 2024
He visto de primera mano el poder del análisis de datos en
toma de decisiones en tiempo real. Tuvimos un cliente habitual que atravesó una mala racha y
nuestras herramientas señalaron esta crisis financiera, lo que significa que pudimos comunicarnos con
sobre la marcha, ajustando nuestro enfoque de préstamos mientras mantenemos la plena
transparencia. Este es el tipo de agilidad que permite el análisis de datos, en gran medida
clamor de los modelos tradicionales donde las evaluaciones podrían quedar desactualizadas por meses si
no años.
El problema con los datos
Por supuesto, el análisis de datos conlleva sus propios desafíos.
Un obstáculo importante para nosotros es gestionar la duplicación de datos y garantizar su
fiabilidad. En el mundo de las finanzas globales, donde tratamos con múltiples
monedas e idiomas, la interpretación de los datos se vuelve compleja. Tomar por
Por ejemplo, nuestras operaciones en el Reino Unido y Australia.
Cuando actualizamos los datos a medianoche en el Reino Unido, ya es
mediodía en Australia.
Esta diferencia horaria puede dividir los datos de un solo día hábil en dos días,
complicando nuestro proceso de análisis y toma de decisiones. Luego está el hecho de que el gran volumen
La cantidad de datos que manejamos no se traduce automáticamente en una toma de decisiones efectiva.
Análisis de datos financieros: ¿Cómo se utiliza el análisis de datos en finanzas? https://t.co/yjNhfOApHR
- Pankaj Kumar (@P4NKAJKUMAR) Abril 15, 2024
Sin querer sonar a disco rayado, no es sólo
sobre la recopilación de grandes cantidades de datos; se trata de convertir estos datos
en un formato fácilmente interpretable que informe decisiones financieras acertadas.
La información no sólo debe ser precisa y actualizada, sino también presentada de manera
que sea comprensible y procesable; hay un problema real con el
estandarización de los datos si se recopilan de múltiples fuentes.
Sin repetir el mismo punto, la atención se centra no sólo en recopilar datos extensos sino más bien en transformarlos en un formato que facilite decisiones financieras informadas. La precisión y actualidad de los datos son esenciales, pero igualmente crítica es la forma en que se presentan: clara y procesable. El desafío surge cuando los datos de diversos orígenes carecen de estandarización.
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Este proceso de traducir datos sin procesar en información significativa es tan crucial como
la recopilación de datos en sí, y es un desafío que continuamente nos esforzamos por
perfecto. El futuro de la financiación moderna parece saludable.
A medida que los puntos de datos se vuelven cada vez más conectados y automatizados,
Existe una gran oportunidad para que los prestamistas mejoren su toma de decisiones.
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- Fuente: https://www.financemagnates.com//fintech/how-data-analytics-drive-next-generation-business-financing/
