如果您可以監(jiān)控每個(gè)客戶互動(dòng)、跟蹤世界任何地方發(fā)生的每筆金融交易、獲取每個(gè)新產(chǎn)品的更新并仔細(xì)檢查供應(yīng)鏈的每個(gè)移動(dòng)部分，會(huì)怎樣？

想象一下，如果您可以立即處理所有這些信息并利用這些見解來構(gòu)建新產(chǎn)品、改善客戶體驗(yàn)以及識(shí)別和阻止欺詐，會(huì)發(fā)生什么情況。

過著想象中的生活是一回事，將想象變成現(xiàn)實(shí)又是另一回事。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析師可幫助您將想象變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。

財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析師可以幫助您預(yù)見未來，并允許您預(yù)測(cè)即將發(fā)生的問題、發(fā)現(xiàn)可能的欺詐行為、防止客戶流失以及預(yù)測(cè)和防止財(cái)務(wù)失敗。

金融企業(yè)的神經(jīng)由流入血管的數(shù)據(jù)和見解組成。您的數(shù)據(jù)是您的主要資產(chǎn)，您已經(jīng)擁有它。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析師可幫助您捕獲、分析和使用它來轉(zhuǎn)變您的業(yè)務(wù)。

什么是財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析師？

金融數(shù)據(jù)分析師是幫助金融機(jī)構(gòu)管理和利用數(shù)據(jù)做出高精度業(yè)務(wù)決策的專業(yè)人士。這些專業(yè)人員擅長對(duì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，以獲得洞察力并協(xié)助金融機(jī)構(gòu)實(shí)施指示性行動(dòng)并提高績效。

財(cái)務(wù)分析師在預(yù)測(cè)未來和密切關(guān)注銷售和利潤方面起著至關(guān)重要的作用。生產(chǎn)力、商業(yè)方法等等。此外，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析師在使用自定義儀表板和直觀數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)見解方面也發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

利用財(cái)務(wù)中的數(shù)據(jù)分析來徹底改變您的業(yè)務(wù)

數(shù)據(jù)分析幾乎惠及所有行業(yè)。對(duì)于金融業(yè)來說尤其如此，因?yàn)樗ǔＳ写罅康脑紨?shù)據(jù)需要分析。金融數(shù)據(jù)分析正在幫助全球金融機(jī)構(gòu)加強(qiáng)客戶關(guān)系，提供個(gè)性化產(chǎn)品，避免詐騙和欺詐，并獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

以下是財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析師幫助您轉(zhuǎn)變業(yè)務(wù)、制定數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的一些方式：

• 如果使用得當(dāng)，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析可以幫助決策者做出基于證據(jù)的決策，而不是遵循他們的直覺或依賴直覺。

• 財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析通過將結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的見解來促進(jìn)更好的決策制定。

發(fā)現(xiàn)新機(jī)會(huì)：

• 隱藏的洞察力有助于尋找未來市場(chǎng)和更好的投資領(lǐng)域。

• 財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)有權(quán)收集清楚了解主要 KPI 所需的所有必要信息，例如產(chǎn)生的收入、工資、凈收入、利潤、銷售額等。

• 通過實(shí)施戰(zhàn)略定價(jià)模型和沉迷于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的營銷計(jì)劃來實(shí)現(xiàn)增長。

建立更智能的組織：

• 預(yù)測(cè)變化并預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)、市場(chǎng)和監(jiān)管問題對(duì)現(xiàn)有業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的影響。

• 利用高級(jí)分析、新的 BI 工具和數(shù)據(jù)分析技術(shù)來處理和分析大量數(shù)據(jù)。

• 為未來制定戰(zhàn)略并為最壞的情況做好準(zhǔn)備，以確保對(duì)生產(chǎn)力和增長的影響最小。

管理風(fēng)險(xiǎn)和合規(guī)性：

• 利用數(shù)據(jù)分析師確保數(shù)據(jù)源的完整性、準(zhǔn)確性和易用性。

• 通過適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)安全策略管理數(shù)據(jù)合規(guī)性風(fēng)險(xiǎn)。

如果您是一名首席財(cái)務(wù)官，想要轉(zhuǎn)變業(yè)務(wù)并建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的財(cái)務(wù)組織，請(qǐng)立即聘請(qǐng)數(shù)據(jù)分析師！

金融數(shù)據(jù)分析師應(yīng)對(duì)的金融業(yè)挑戰(zhàn)

金融行業(yè)面臨多項(xiàng)挑戰(zhàn)，阻礙他們實(shí)施穩(wěn)健的數(shù)據(jù)分析策略。以下是財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析師應(yīng)對(duì)的一些常見挑戰(zhàn)，

• 數(shù)據(jù)孤島：
  大多數(shù)金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同的來源。通常，他們的數(shù)據(jù)存在于各種系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、應(yīng)用程序、跨境服務(wù)器等中。所有這些不同的數(shù)據(jù)源使他們無法交叉引用數(shù)據(jù)或構(gòu)建多維儀表板。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析師通過統(tǒng)一所有數(shù)據(jù)源并創(chuàng)建中央存儲(chǔ)庫來實(shí)時(shí)存儲(chǔ)和分析數(shù)據(jù)來應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)。

• 半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：
  金融機(jī)構(gòu)經(jīng)常從許多外部來源接收數(shù)據(jù)；通常，來自這些來源的數(shù)據(jù)需要結(jié)構(gòu)化。通常，像 JSON 這樣的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)有利于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流。然而，金融數(shù)據(jù)分析師使金融機(jī)構(gòu)能夠?qū)⑻娲鷶?shù)據(jù)快速吸收到中央數(shù)據(jù)平臺(tái)中，以便進(jìn)行適當(dāng)和及時(shí)的分析。

• 數(shù)據(jù)治理不充分：
  在未實(shí)施適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)治理策略的情況下授予數(shù)據(jù)訪問權(quán)限是有風(fēng)險(xiǎn)的、不合規(guī)的，并且可能導(dǎo)致不準(zhǔn)確的見解。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析師實(shí)施充分且可靠的數(shù)據(jù)治理框架以有效管理數(shù)據(jù)。它可以幫助金融公司保持合規(guī)性、保持?jǐn)?shù)據(jù)質(zhì)量、最大限度地降低風(fēng)險(xiǎn)并保持?jǐn)?shù)據(jù)安全性。

• 增強(qiáng)分析：
  由于準(zhǔn)確的洞察力和糟糕的分析，財(cái)務(wù)主管只能做出基于證據(jù)的決策。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析師通過使用自主提取、轉(zhuǎn)換和加載、ETL、數(shù)據(jù)傳輸、獨(dú)立數(shù)據(jù)模型和全面的數(shù)據(jù)安全來消除人力和財(cái)務(wù)或交易流程錯(cuò)誤，從而促進(jìn)有效的決策制定。增強(qiáng)分析可幫助財(cái)務(wù)主管進(jìn)行決策的各個(gè)方面，檢測(cè)多個(gè)影響參數(shù)，并使用預(yù)測(cè)分析在欺詐發(fā)生之前識(shí)別和阻止欺詐。

• 個(gè)性化：
  金融數(shù)據(jù)分析師通過讓消費(fèi)者了解客戶的需求并確定其優(yōu)先級(jí)來彌合消費(fèi)者與金融機(jī)構(gòu)之間的鴻溝。個(gè)性化使銀行能夠細(xì)分客戶并提供改進(jìn)的金融解決方案以滿足他們的精確需求。借助財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析，CFO 能夠?qū)I(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)模式轉(zhuǎn)變?yōu)榭蛻趄?qū)動(dòng)模式。分析使定制產(chǎn)品、個(gè)性化服務(wù)以及實(shí)現(xiàn)客戶關(guān)系和客戶體驗(yàn)的里程碑成為可能。

• 智能洞察：
  金融行業(yè)的數(shù)據(jù)分析已經(jīng)徹底改變了股票市場(chǎng)的運(yùn)作方式。具備機(jī)器學(xué)習(xí)工程師所需技能的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析師可以幫助您構(gòu)建模型來分析歷史數(shù)據(jù)并找到改善投資決策的因素。ML 模型使用預(yù)測(cè)性和規(guī)范性分析模型生成智能洞察力來定義實(shí)施 AI 的規(guī)則。眾所周知，智能洞察力可以使利潤翻倍、減少客戶流失并提高整體客戶價(jià)值。

財(cái)務(wù)用例中的數(shù)據(jù)分析

銀行業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)是第一個(gè)利用數(shù)據(jù)分析從支柱走向強(qiáng)大的行業(yè)。然而，金融業(yè)在不斷發(fā)展，并且率先敞開心扉擁抱變革。

如果您是 CFO 并且想了解如何使用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析來轉(zhuǎn)變您的業(yè)務(wù)，您需要先了解用例，

消費(fèi)者分析

根據(jù)我們與5LetterWords的討論——對(duì)于任何金融機(jī)構(gòu)來說，如果他們想做出正確的決定，就非常有必要了解消費(fèi)者的行為。了解客戶的最佳選擇是——數(shù)據(jù)。金融數(shù)據(jù)分析師使用客戶細(xì)分，根據(jù)年齡、地點(diǎn)、與銀行、保險(xiǎn)公司、信用卡、養(yǎng)老金、基金等的關(guān)系對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行細(xì)分。

客戶細(xì)分有助于以高效的方式描述客戶。這些配置文件為個(gè)性化產(chǎn)品、有針對(duì)性的營銷、定制方法和增強(qiáng)客戶體驗(yàn)提供了寶貴的見解。

尤其是消費(fèi)者分析，可以幫助銀行了解客戶的生命周期價(jià)值?；谒鼈冞^去、現(xiàn)在和未來的相互作用，金融機(jī)構(gòu)可以利用它們實(shí)現(xiàn)互惠互利。

金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與管理

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和管理可識(shí)別潛在威脅并保護(hù)組織免受威脅。存在不同的金融風(fēng)險(xiǎn)，金融數(shù)據(jù)分析師負(fù)責(zé)應(yīng)對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)。例如，信用風(fēng)險(xiǎn)（預(yù)測(cè)客戶是否會(huì)拖欠貸款或信用卡付款）和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)（預(yù)測(cè)市場(chǎng)行業(yè)的趨勢(shì)并分析他們是否會(huì)留下或短期生存）。除此之外，還有其他金融風(fēng)險(xiǎn)，如法律風(fēng)險(xiǎn)、通貨膨脹風(fēng)險(xiǎn)等。

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和管理模型可識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)、監(jiān)控風(fēng)險(xiǎn)并優(yōu)先考慮需要立即關(guān)注的風(fēng)險(xiǎn)。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析師利用 ML 模型通過自動(dòng)化模型和最大限度地減少人為錯(cuò)誤來識(shí)別、監(jiān)控風(fēng)險(xiǎn)并確定風(fēng)險(xiǎn)的優(yōu)先級(jí)。為了創(chuàng)建自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)管理模型，他們考慮了大量外部數(shù)據(jù)，包括市場(chǎng)數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)以及歷史威脅檢測(cè)和模式識(shí)別數(shù)據(jù)。

欺詐識(shí)別

隨著自動(dòng)化程度的提高，大量的網(wǎng)絡(luò)欺詐正在發(fā)生。保護(hù)金融機(jī)構(gòu)及其客戶的安全是欺詐檢測(cè)背后的主要?jiǎng)訖C(jī)。一些典型的金融欺詐是信用卡欺詐、保險(xiǎn)索賠欺詐、有組織犯罪、黑客攻擊等。

財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析師利用人工智能、實(shí)時(shí)分析和高級(jí)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來檢測(cè)暗示可能存在欺詐的異常和異常模式。一種專門設(shè)計(jì)的算法會(huì)在發(fā)現(xiàn)此類可疑行為時(shí)向金融當(dāng)局發(fā)出警報(bào)，并自動(dòng)阻止此類活動(dòng)以避免欺詐。

更進(jìn)一步，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析師創(chuàng)建 ML 算法并訓(xùn)練它們以在粒度級(jí)別識(shí)別惡意活動(dòng)。銀行可能會(huì)在黑客攻擊、網(wǎng)絡(luò)攻擊、數(shù)據(jù)盜竊或有組織犯罪期間保持警惕。

個(gè)性化服務(wù)

當(dāng)實(shí)體銀行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)向網(wǎng)上銀行業(yè)務(wù)時(shí)，消費(fèi)者與金融機(jī)構(gòu)的關(guān)系變得更具交易性，失去了個(gè)人風(fēng)格。金融數(shù)據(jù)分析正在幫助銀行保持個(gè)人風(fēng)格，并在數(shù)字銀行時(shí)代保持相關(guān)性。

個(gè)性化服務(wù)專注于客戶關(guān)懷和啟發(fā)客戶體驗(yàn)。個(gè)人數(shù)據(jù)用于創(chuàng)建定制服務(wù)，分為三個(gè)部分。

• 規(guī)范的個(gè)性化——它使用過去的數(shù)據(jù)和偏好來了解客戶的需求?；谝?guī)則的 ML 算法響應(yīng)客戶查詢并親自照顧他們的需求。

• 實(shí)時(shí)個(gè)性化——它使用過去和現(xiàn)在的消費(fèi)者數(shù)據(jù)在交易發(fā)生時(shí)個(gè)性化客戶體驗(yàn)。它實(shí)時(shí)發(fā)生并與客戶查詢或需求同步。

• ML Personalization——它使用過去、現(xiàn)在和未來的數(shù)據(jù)來呈現(xiàn)解決方案，以根據(jù)消費(fèi)者的需求定制解決方案。個(gè)人理財(cái)顧問是 ML 個(gè)性化的一個(gè)很好的例子，它可以就消費(fèi)者的消費(fèi)習(xí)慣和投資組合向他們提供建議。

產(chǎn)品開發(fā)和推薦

金融科技提供商是金融數(shù)據(jù)分析的積極用戶。盡管許多金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)推出了他們的數(shù)字錢包，但許多金融機(jī)構(gòu)仍專注于其他領(lǐng)域，例如人工智能驅(qū)動(dòng)的交易應(yīng)用程序、借貸軟件、移動(dòng)支付系統(tǒng)、保險(xiǎn)產(chǎn)品等等。

財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析師根據(jù)客戶需求和可信度提供令人興奮的產(chǎn)品開發(fā)創(chuàng)新和定制服務(wù)。從定制貸款優(yōu)惠、共同基金和信用卡優(yōu)惠到保險(xiǎn)產(chǎn)品、消費(fèi)者分析和個(gè)性化，進(jìn)一步幫助開發(fā)或定制與交叉銷售相關(guān)且有效的產(chǎn)品。

財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析師使用 ML 算法和 AI 實(shí)時(shí)分析客戶需求，并向他們推薦或提供適合他們需求的定制產(chǎn)品。

結(jié)論

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