Financial Analytics: Wie Daten Mehrwert liefern

Eine wachsende Zahl von Unternehmen implementiert Finanzanalysen in ihre Unternehmen mit einem langfristigen Ziel wie Predictive Sales Analytics, Risikomanagementanalyse, Cashflow-Analysen; aber wie jede sich entwickelnde Technologie bringt Analytik einen fairen Anteil an Herausforderungen mit sich.

 

Mit dem Aufkommen der Globalisierung haben Unternehmen weltweit ihren zähen Expansionsweg begonnen, indem sie Die Möglichkeiten für Wachstum in Bezug auf den Handel, die Gewinnung neuer Verbraucher und die Steigerung der Einnahmen genutzt haben. Doch inmitten all dieser Aktivitäten steht das Finanzwesen im Mittelpunkt, das den Umfang und die Stabilität ihrer Reichweite bestimmt und diktiert. Das Finanzwesen in der heutigen Welt ist viel komplexer, datengesteuert erundnimmt aufgrund seiner Bedeutung. Financial Analytics ermöglicht es Unternehmen, technologische Tools zur Verarbeitung dieser Daten einzusetzen, indem sie die vergangene und gegenwärtige Leistung verstehen, um Investitionen zu prognostizieren und fundierte Entscheidungen für Risikomanagementanalysen, predictive Sales Analytics, Cashflow-Analysen und andere zu treffen.

 

Eine wachsende Zahl von Unternehmen implementiert Finanzanalysen in ihre Unternehmen mit einem langfristigen Ziel wie Predictive Sales Analytics, Risikomanagementanalyse, Cashflow-Analysen; aber wie jede sich entwickelnde Technologie bringt Analytik einen fairen Anteil an Herausforderungen mit sich. Unternehmen, die zu den ersten gehörten, die Analysen implementierten, haben Schwierigkeiten wie mangelndes ordnungsgemäßes Management und Kommunikation zwischen Dendivisionen festgestellt; Bereitstellen von Tools in einer schlecht geeigneten Organisationsstruktur; und die richtigen Spezialisten für den Job zu finden. Finanzunternehmen neigen dazu, geheimnisvoll zu sein, wenn es darum geht, Informationen zu teilen, oft Daten in Silos zu speichern und Plattformen zu vermeiden, die für Hacker sensibel sind. Finanzanalysen erfordern jedoch, dass alle Daten auf einer einzigen Plattform, z. B. der Cloud, gespeichert werden, um die Rohinformationen in strukturierte Daten umzuwandeln, um die Erkenntnisse für fundierte Entscheidungsfindung auf der Grundlage von Risikomanagementanalysen, predictive Sales Analytics, Cashflow-Analysen und anderen zu unterstützen und zu analysieren.

Die weltweit führenden Finanzstädte beobachten und ermutigen Unternehmen, KI- und Datenanalysen in Finanzinstituten zu implementieren, um vorausschauende Verkaufsanalysen, Risikomanagementanalysen, Cashflow-Analysen und andere durchzuführen. Im Jahr 2015 startete Singapur ein fünfjähriges Programm für Technologie und Innovation des Finanzsektors (FSTI), ein 225-Millionen-Dollar-Projekt, um ein Ökosystem für FinTech-Innovationen zu fördern. Die Regierung finanziert das Programm teilweise, was es den Unternehmen weiter ermöglichen wird, Datenanalysen und künstliche Intelligenz zu nutzen, um Erkenntnisse für predictive Sales Analytics, Risikomanagementanalysen, Cashflow-Analysen und andere zu gewinnen. Darüber hinaus müssen die Finanzinstitute im Rahmen des Programms ihre Mitarbeiter ausbilden und die erforderlichen Schulungsmodule für Datenanalyserollen bereitstellen.

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Der Finanzsektor steht vor einer technologischen Überarbeitung. Der Aufholprozess führt zu einer Verschärfung der Auswirkungen auf Finanzinstitute in Form von zunehmenden Online-Diebstählen und -Betrug, Schwierigkeiten bei der Einhaltung strengerer Vorschriften und der Erfüllung von Forderungen nach mehr Transparenz. Die Fortschritte in den Fragen der KI und des maschinellen Lernens ermöglichen es Finanzanalysen jedoch, einige dieser Schlüsselprobleme anzugehen. Financial Analytics hilft CFOs und Führungskräften aus der Branche, die verborgenen Daten einfacher anzuzeigen und zu analysieren und Geschäftsziele und -strategien zu entwickeln. Nicht nur diese, Finanzanalyse verbessert auch ihre Entscheidungsfindung.

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