[ad_1]
Trong thế giới kỹ thuật số ngày nay, dữ liệu là một công cụ mạnh mẽ giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định thông minh hơn. Trong lĩnh vực tài chính, việc ra quyết định thường đi kèm với mức độ rủi ro cao hơn, nhưng với những hiểu biết sâu sắc được cung cấp bởi dữ liệu lớn, những rủi ro đó có thể được giảm thiểu, dẫn đến tăng doanh thu và nâng cao hiệu quả.
Ngoài ra, dữ liệu cũng có thể được sử dụng để cải thiện các sáng kiến bền vững. Việc theo dõi một số dữ liệu nhất định có thể cải thiện đáng kể tính bền vững của công ty. Điều này ngày càng cần thiết để giữ chân những khách hàng có ý thức sinh thái và tuân thủ các chính sách đang thay đổi của chính phủ về môi trường.
Cho dù mục tiêu là sử dụng dữ liệu để cải thiện hiệu suất và năng suất hoặc để có ý thức sinh thái hơn, kết quả cuối cùng là những quyết định thông minh hơn giúp doanh nghiệp đạt được thành công lâu dài, bền vững.
Sử dụng dữ liệu lớn để nâng cao khả năng ra quyết định tài chính
Dữ liệu lớn cung cấp những khả năng gần như vô tận khi nói đến những gì có thể được theo dõi và sử dụng để hiểu biết sâu sắc. Đối với các doanh nghiệp tài chính hoặc bất kỳ doanh nghiệp nào muốn cải thiện việc ra quyết định tài chínhsau đây là một số cách sử dụng dữ liệu hàng đầu để có hiệu suất tốt hơn và giảm rủi ro.
1. Phê duyệt khoản vay và đánh giá rủi ro tín dụng
Đối với các tổ chức tài chính hoạt động với tư cách là người cho vay, phân tích dữ liệu có thể được sử dụng để giảm rủi ro khi đánh giá mức độ tín nhiệm. Để phê duyệt khoản vay, phần mềm phân tích có thể được sử dụng để sắp xếp dữ liệu ứng dụng và dễ dàng tìm thấy thông tin hơn cho biết người nộp đơn có phải là ứng viên sáng giá cho loại khoản vay đó hay không. Những công cụ tương tự này có thể được sử dụng để đánh giá rủi ro tín dụng vì chúng có thể nhìn xa hơn dữ liệu điểm tín dụng truyền thống và đào sâu vào những thứ như hồ sơ công khai, lịch sử thanh toán và tiềm năng thu nhập để xác định mức độ tin cậy của người nộp đơn.
2. Xác định xu hướng
Sử dụng dữ liệu để xác định xu hướng thị trường có thể giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định đầu tư chiến lược hơn. Dữ liệu lớn cho phép phân tích thông tin lịch sử lâu dài. Điều này có thể tiết lộ các xu hướng mà các phương pháp phân tích truyền thống không thể nhìn thấy được, chẳng hạn như sử dụng bảng cân đối kế toán, biểu đồ và chỉ báo khối lượng. Bằng cách đạt được những hiểu biết sâu sắc hơn về thị trường, nó cho phép đưa ra các quyết định đầu tư tốt hơn, từ đó có thể cải thiện việc lập kế hoạch và tăng trưởng.
3. Nâng cao trải nghiệm của khách hàng
Việc cá nhân hóa dịch vụ khách hàng là rất quan trọng khi thị trường ngày càng cạnh tranh hơn. Với phân tích dữ liệu lớn, bạn có thể sắp xếp lượng thông tin khách hàng lớn hơn trong khoảng thời gian ngắn hơn, điều này cho phép mức độ cá nhân hóa cao hơn. Bằng cách truy cập vào lượng dữ liệu lớn như vậy, doanh nghiệp cũng có thể chọn thông tin dựa trên hồ sơ khách hàng duy nhất và sử dụng nó để tạo hồ sơ rủi ro tùy chỉnh và kế hoạch cá nhân hóa.
4. Dự báo tài chính
Các công cụ phân tích dữ liệu cũng cho phép nhìn vào tương lai, cho phép dự báo tài chính. Những công cụ này có thể phân tích những thứ như tâm lý của công chúng, xu hướng và hoạt động của ngành cũng như các chỉ số kinh tế để dự đoán các mô hình trong tương lai. Điều này cho phép đưa ra quyết định chủ động, giúp doanh nghiệp đón đầu các xu hướng trước khi chúng xảy ra, mang lại lợi thế cạnh tranh.
5. Nâng cao tính bền vững của doanh nghiệp
Dữ liệu lớn giúp có thể giám sát tính bền vững tổng thể của công ty, bằng cách thu thập và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn. Điều này bao gồm dữ liệu đến từ phần mềm kế toán dựa trên đám mây, báo cáo ESG do AI điều khiển, phần mềm quản lý và đo lường tác động (IMM), hệ thống lưu trữ tài liệu kỹ thuật số, cảm biến IoT và thậm chí cả các công cụ viễn thông. Bằng cách thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, các công ty có thể có được bức tranh tổng thể tốt hơn về tác động môi trường của mình, cho phép họ phát triển các chiến lược tốt hơn để cải thiện các sáng kiến bền vững.
suy nghĩ cuối cùng
Chìa khóa để sử dụng dữ liệu hiệu quả là tổ chức. Khi dữ liệu được lấy từ nhiều nguồn và hệ thống khác nhau, doanh nghiệp rất dễ mất dấu và gặp khó khăn trong việc thu hẹp khoảng cách giữa chính thông tin và biến nó thành hành động hoặc các quyết định thông minh hơn. Đây là đâu tự động hóa và điều phối khối lượng công việc (WLA&O) phát huy tác dụng.
Cách tiếp cận của WLA&O là di chuyển và sắp xếp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào cơ sở dữ liệu tập trung để nó có tổ chức hơn và dễ truy cập hơn. WLA&O cũng hướng tới việc tự động hóa các quy trình dữ liệu, giúp luồng công việc dữ liệu diễn ra suôn sẻ, điều này có thể ngăn ngừa sự chậm trễ và lỗi. Một hệ thống dữ liệu tự động và được tổ chức tốt là cần thiết khi xử lý dữ liệu lớn để đảm bảo thông tin có thể được truy cập và giải thích nhằm giúp đưa ra các quyết định kinh doanh về phía trước.
Giới thiệu về tác giả
Ainsley Lawrence là một nhà văn tự do quan tâm đến kinh doanh, cân bằng cuộc sống và cuộc sống tốt đẹp hơn nhờ công nghệ. Cô ấy là một sinh viên của cuộc sống, thích đọc sách và nghiên cứu khi không viết.
Đăng ký miễn phí InsideBIGDATA bản tin.
Tham gia với chúng tôi trên Twitter: https://twitter.com/InsideBigData1
Tham gia với chúng tôi trên LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/insidebigdata/
Tham gia cùng chúng tôi trên Fb: https://www.facebook.com/insideBIGDATANOW
[ad_2]
Source link