I 3 modi in cui l'analisi aziendale trasforma il settore finanziario

L'emergere di Analytics ha lasciato il posto a un rinnovamento industriale dinamico in cui i rischi e le frequenze delle perdite possono essere effettivamente determinati ed eventualmente corretti. Poiché l'analisi funziona con i dati raccolti e trasformati in intelligence, l'analisi può avere un'influenza su diverse discipline e settori poiché converte tutti i tipi di dati in informazioni dettagliate e utilizzabili.

In effetti, l'analisi aziendale è così affidabile perché non discrimina tra generi o campi, ma può utilizzare qualsiasi dato per formare informazioni utili. Nel settore bancario e finanziario, ad esempio, le indagini di mercato analitiche o la ricerca sulle entrate possono collegare il modello di business di un'impresa con il suo obiettivo commerciale e determinare se la sua attuale configurazione operativa è sostenibile. Poiché l'analisi può prevedere le perdite, in alternativa può utilizzare la stessa metodologia per la costruzione della strategia per ottenere il successo commerciale.

Con interfacce altamente modernizzate di strumenti analitici, la BI può ora convertire dati e intelligence ricercati, grezzi o non strutturati per migliorare la valutazione del rischio, inaugurare una migliore soddisfazione dei clienti o per generare entrate, tutti fattori che hanno un impatto diretto sulla struttura finanziaria di un'azienda

L'analisi della redditività del cliente o l'analisi del flusso di cassa si avvale effettivamente dell'aiuto di uno strumento aziendale predittivo per determinare ciò che guida più affari e ottimizza il flusso di cassa; rende la crescita del business molto più efficiente e sostanzialmente elimina i margini. Con i big data, è facile utilizzare le conoscenze di trading algoritmico per passare a una migliore risposta dei clienti.

Impara i programmi MBA dalle migliori università del mondo. Guadagna master, Executive PGP o programmi di certificazione avanzati per accelerare la tua carriera.

Questa è una tattica di deep learning che combina diversi campi di ricerca e dati in uno, inclusi dati geografici, recensioni di prodotti ecc. Nel settore bancario, l'analisi può ora essere convogliata in diverse aree che fondamentalmente necessitano di una sorta di supervisione a volo d'uccello, una visione del quadro più ampio per prevedere la frode o per studiare il comportamento dei clienti o i modelli di spesa al dettaglio. Quindi, in che modo l'analisi influisce esattamente sul mondo della finanza? Scopriamolo:

Ulteriori informazioni: I 4 ruoli principali nell'analisi dei dati da tenere d'occhio

3 modi in cui l'analisi aziendale aiuta l'industria finanziaria

1. Nel taglio dei costi

In finanza, la redditività è tutto, ma la redditività di un'impresa è direttamente coinvolta nella gestione dei costi. L'analisi dei dati gioca ovviamente un ruolo importante nella riduzione dei costi e anche questo in diverse aree ad ampio raggio non è esattamente un processo centralizzato poiché interessa tutti i livelli. Nel turnover dei dipendenti, ad esempio, le aziende possono finire per perdere molti soldi se il loro nuovo reclutato si rivela non adatto all'impresa.

Molte aziende spendono molti soldi per addestrare o governare una certa recluta, il che è un investimento enorme. Pertanto, molte aziende utilizzano l'aiuto dell'analisi prima di reclutare nuovi candidati, al fine di esaminare le loro esperienze passate e anche il loro track record precedente. Questo può essere di grande aiuto per determinare se il candidato si adatterebbe alla cultura del lavoro dell'azienda. Al giorno d'oggi, i Big Data possono persino raccontare ai cacciatori di teste aziendali i professionisti che sono insoddisfatti del loro attuale ruolo professionale e sono alla ricerca di migliori opportunità. Scopri di più sui ruoli e sugli stipendi dei big data nel settore finanziario.

Ciò ha reso la parte delle risorse umane davvero più agevole per le grandi aziende che sono spesso pronte a pagare un sacco di soldi per il candidato giusto. L'analisi può anche indirizzare un'azienda verso la gestione della spesa eccessiva riconoscendo le aree che sono più difficili da gestire commercialmente. Analytics aiuta anche le aziende a gestire i costi indiretti. L'analisi dei big data può offrire alcune linee di base davvero approfondite che sono indicatori diretti delle spese inutili di un'azienda.

2. Identificazione delle tendenze del mercato e del flusso di cassa

Lo scenario di mercato in continua evoluzione e l'emergere di nuovi modelli di business hanno un impatto diretto su tutte le unità finanziarie. Sebbene il cambiamento sia abbastanza inevitabile, soprattutto nell'era digitale, la necessità del momento è una strategia basata sui dati per identificare le principali tendenze del mercato e prevederle anche prima che diventino rilevanti, in modo che le aziende possano rimanere al passo con le cose.

L'emergere dell'IA ha colpito quasi tutti i canali e l'analisi predittiva ha permesso di navigare in un mercato altamente fluttuante, di prevedere opportunità con largo anticipo. Questo aiuta le aziende a capitalizzare tendenze che altre aziende potrebbero non aver previsto e, quindi, possono ottenere un vantaggio nella concorrenza. Allo stesso modo, l'analisi predittiva è molto utile anche per determinare problemi o battute d'arresto finanziarie, soprattutto prima che le perdite si facciano sentire.

L'analisi non è la stessa cosa della business intelligence, insieme ai dati ti fornisce anche informazioni dettagliate e ti aiuta a decidere il tuo prossimo passo. Il mercato comprende anche la redditività del prodotto; le aziende devono capire o riconoscere esattamente dove possono guadagnare o recuperare le perdite.

L'analisi può valutare le prestazioni dei prodotti e rettificare quelli che funzionano commercialmente. La redditività del prodotto aiuta le aziende a realizzare l'obiettivo di realizzare profitti attraverso la loro gamma di prodotti, quindi essenzialmente porta a un migliore processo decisionale. Lo stesso marchio di analisi può aiutare le aziende a tenere d'occhio le loro normali basi operative che incidono sulla loro struttura finanziaria.

BA aiuta a tenere traccia della quantità di denaro che si muove in quest'area, per aiutarti a capire quanto spendi quotidianamente solo per sostenere la tua azienda. Si tratta di tenere sotto controllo il flusso di cassa con l'aiuto di indicatori in tempo reale per mostrarti i modelli di spesa eccessiva.

Leggi: Business Analytics – Strumenti e applicazioni

3. Analisi del rischio

L'analisi del rischio è una delle aree più complicate della finanza, poiché contribuisce effettivamente al più ampio processo decisionale per le aziende; con l'analisi predittiva, è più facile ampliare le opzioni su asset o strategie di mercato che sembrano promettenti. Nella gestione del rischio, l'analisi misura essenzialmente la possibilità della frequenza delle perdite. Inoltre, ci sono una serie di rischi che un'azienda deve affrontare e non condividono la stessa fonte.

Con l'analisi è molto facile categorizzarli poiché l'analisi funziona con l'intelligenza basata sui dati, quindi che si tratti di assistenza clienti o transazioni di entrate o anche di problemi amministrativi, l'analisi può sondare e arrivare alla radice del problema. Per favore, quando si tratta di transazioni internazionali o accordi commerciali, le aziende sono più vulnerabili alle perdite e una strategia di gestione del rischio è fondamentale.

Le transazioni finanziarie a livello globale necessitano dell'aiuto dell'analisi dei big data e della tecnologia blockchain per effettuare pagamenti in tempo reale senza problemi e anche prevenire frodi o errori tecnici. Scopri di più su come l'analisi aziendale è fondamentale per il settore bancario moderno.

Conclusione

L'analisi ha lasciato il posto a una struttura progressiva di previsioni aziendali in grado di fornire alle aziende la previsione e anche guidarle durante il processo decisionale ad alto rischio. Ma una delle aree più efficaci in cui si fa sentire l'influenza dell'analisi è ovviamente il processo di definizione della strategia, soprattutto nell'era digitale; l'accesso a strumenti analitici e risposte predittive in tempo reale sono stati di grande aiuto quando le aziende cercano di tracciare uno scenario d'insieme e devono prepararsi a tutti i tipi di rischi.

Analytics personalizza anche l'approccio di un'azienda poiché ora può monitorare i modelli di consumo e connettersi con i consumatori in modo più immediato e pertinente, dopo aver studiato ciò che stanno cercando o il tipo di obiettivi finanziari che hanno.

Business Analytics è diventata parte integrante del mondo degli affari. Poiché i dati continuano ad accumularsi di minuto in minuto, sempre più organizzazioni si affidano a strumenti BA e BI per aumentare la redditività e ottimizzare le operazioni aziendali. E sempre più studenti e professionisti si stanno affrettando a seguire il corso MBA di analisi aziendale per rispolverare le proprie conoscenze ed esperienze.

E con la concorrenza spietata che esiste oggi, le aziende che non integrano l'analisi aziendale nel proprio framework non solo stanno perdendo opportunità di crescita, ma potrebbero anche non riuscire a tenere il passo con il mercato nel tempo.