财务数据分析师如何帮助 CFO 实现业务转型？

如果您可以监控每个客户互动、跟踪世界任何地方发生的每笔金融交易、获取每个新产品的更新并仔细检查供应链的每个移动部分，会怎样？

想象一下，如果您可以立即处理所有这些信息并利用这些见解来构建新产品、改善客户体验以及识别和阻止欺诈，会发生什么情况。

过着想象中的生活是一回事，将想象变成现实又是另一回事。财务数据分析师可帮助您将想象变为现实。

财务数据分析师可以帮助您预见未来，并允许您预测即将发生的问题、发现可能的欺诈行为、防止客户流失以及预测和防止财务失败。

金融企业的神经由流入血管的数据和见解组成。您的数据是您的主要资产，您已经拥有它。财务数据分析师可帮助您捕获、分析和使用它来转变您的业务。

什么是财务数据分析师？

金融数据分析师是帮助金融机构管理和利用数据做出高精度业务决策的专业人士。这些专业人员擅长对经济数据进行深入分析，以获得洞察力并协助金融机构实施指示性行动并提高绩效。

财务分析师在预测未来和密切关注销售和利润方面起着至关重要的作用。生产力、商业方法等等。此外，财务数据分析师在使用自定义仪表板和直观数据可视化呈现见解方面也发挥着关键作用。

利用财务中的数据分析来彻底改变您的业务

数据分析几乎惠及所有行业。对于金融业来说尤其如此，因为它通常有大量的原始数据需要分析。金融数据分析正在帮助全球金融机构加强客户关系，提供个性化产品，避免诈骗和欺诈，并获得竞争优势。

以下是财务数据分析师帮助您转变业务、制定数据驱动决策的一些方式：

• 如果使用得当，财务数据分析可以帮助决策者做出基于证据的决策，而不是遵循他们的直觉或依赖直觉。

• 财务数据分析通过将结构化和非结构化数据转化为可操作的见解来促进更好的决策制定。

发现新机会：

• 隐藏的洞察力有助于寻找未来市场和更好的投资领域。

• 财务团队有权收集清楚了解主要 KPI 所需的所有必要信息，例如产生的收入、工资、净收入、利润、销售额等。

• 通过实施战略定价模型和沉迷于数据驱动的营销计划来实现增长。

建立更智能的组织：

• 预测变化并预测经济、市场和监管问题对现有业务战略的影响。

• 利用高级分析、新的 BI 工具和数据分析技术来处理和分析大量数据。

• 为未来制定战略并为最坏的情况做好准备，以确保对生产力和增长的影响最小。

管理风险和合规性：

• 利用数据分析师确保数据源的完整性、准确性和易用性。

• 通过适当的数据治理和数据安全策略管理数据合规性风险。

如果您是一名首席财务官，想要转变业务并建立数据驱动的财务组织，请立即聘请数据分析师！

金融数据分析师应对的金融业挑战

金融行业面临多项挑战，阻碍他们实施稳健的数据分析策略。以下是财务数据分析师应对的一些常见挑战，

• 数据孤岛：
  大多数金融机构的数据存储在不同的来源。通常，他们的数据存在于各种系统、数据库、应用程序、跨境服务器等中。所有这些不同的数据源使他们无法交叉引用数据或构建多维仪表板。财务数据分析师通过统一所有数据源并创建中央存储库来实时存储和分析数据来应对挑战。

• 半结构化数据：
  金融机构经常从许多外部来源接收数据；通常，来自这些来源的数据需要结构化。通常，像 JSON 这样的半结构化数据有利于实时数据流。然而，金融数据分析师使金融机构能够将替代数据快速吸收到中央数据平台中，以便进行适当和及时的分析。

• 数据治理不充分：
  在未实施适当的数据治理策略的情况下授予数据访问权限是有风险的、不合规的，并且可能导致不准确的见解。财务数据分析师实施充分且可靠的数据治理框架以有效管理数据。它可以帮助金融公司保持合规性、保持数据质量、最大限度地降低风险并保持数据安全性。

• 增强分析：
  由于准确的洞察力和糟糕的分析，财务主管只能做出基于证据的决策。财务数据分析师通过使用自主提取、转换和加载、ETL、数据传输、独立数据模型和全面的数据安全来消除人力和财务或交易流程错误，从而促进有效的决策制定。增强分析可帮助财务主管进行决策的各个方面，检测多个影响参数，并使用预测分析在欺诈发生之前识别和阻止欺诈。

• 个性化：
  金融数据分析师通过让消费者了解客户的需求并确定其优先级来弥合消费者与金融机构之间的鸿沟。个性化使银行能够细分客户并提供改进的金融解决方案以满足他们的精确需求。借助财务数据分析，CFO 能够将业务驱动模式转变为客户驱动模式。分析使定制产品、个性化服务以及实现客户关系和客户体验的里程碑成为可能。

• 智能洞察：
  金融行业的数据分析已经彻底改变了股票市场的运作方式。具备机器学习工程师所需技能的财务数据分析师可以帮助您构建模型来分析历史数据并找到改善投资决策的因素。ML 模型使用预测性和规范性分析模型生成智能洞察力来定义实施 AI 的规则。众所周知，智能洞察力可以使利润翻倍、减少客户流失并提高整体客户价值。

财务用例中的数据分析

银行业和保险业是第一个利用数据分析从支柱走向强大的行业。然而，金融业在不断发展，并且率先敞开心扉拥抱变革。

如果您是 CFO 并且想了解如何使用财务数据分析来转变您的业务，您需要先了解用例，

消费者分析

根据我们与5LetterWords的讨论——对于任何金融机构来说，如果他们想做出正确的决定，就非常有必要了解消费者的行为。了解客户的最佳选择是——数据。金融数据分析师使用客户细分，根据年龄、地点、与银行、保险公司、信用卡、养老金、基金等的关系对消费者进行细分。

客户细分有助于以高效的方式描述客户。这些配置文件为个性化产品、有针对性的营销、定制方法和增强客户体验提供了宝贵的见解。

尤其是消费者分析，可以帮助银行了解客户的生命周期价值。基于它们过去、现在和未来的相互作用，金融机构可以利用它们实现互惠互利。

金融风险评估与管理

财务风险评估和管理可识别潜在威胁并保护组织免受威胁。存在不同的金融风险，金融数据分析师负责应对这些风险。例如，信用风险（预测客户是否会拖欠贷款或信用卡付款）和市场风险（预测市场行业的趋势并分析他们是否会留下或短期生存）。除此之外，还有其他金融风险，如法律风险、通货膨胀风险等。

财务风险评估和管理模型可识别风险、监控风险并优先考虑需要立即关注的风险。财务数据分析师利用 ML 模型通过自动化模型和最大限度地减少人为错误来识别、监控风险并确定风险的优先级。为了创建自动化风险管理模型，他们考虑了大量外部数据，包括市场数据、社交媒体数据以及历史威胁检测和模式识别数据。

欺诈识别

随着自动化程度的提高，大量的网络欺诈正在发生。保护金融机构及其客户的安全是欺诈检测背后的主要动机。一些典型的金融欺诈是信用卡欺诈、保险索赔欺诈、有组织犯罪、黑客攻击等。

财务数据分析师利用人工智能、实时分析和高级数据挖掘技术来检测暗示可能存在欺诈的异常和异常模式。一种专门设计的算法会在发现此类可疑行为时向金融当局发出警报，并自动阻止此类活动以避免欺诈。

更进一步，财务数据分析师创建 ML 算法并训练它们以在粒度级别识别恶意活动。银行可能会在黑客攻击、网络攻击、数据盗窃或有组织犯罪期间保持警惕。

个性化服务

当实体银行业务转向网上银行业务时，消费者与金融机构的关系变得更具交易性，失去了个人风格。金融数据分析正在帮助银行保持个人风格，并在数字银行时代保持相关性。

个性化服务专注于客户关怀和启发客户体验。个人数据用于创建定制服务，分为三个部分。

• 规范的个性化——它使用过去的数据和偏好来了解客户的需求。基于规则的 ML 算法响应客户查询并亲自照顾他们的需求。

• 实时个性化——它使用过去和现在的消费者数据在交易发生时个性化客户体验。它实时发生并与客户查询或需求同步。

• ML Personalization——它使用过去、现在和未来的数据来呈现解决方案，以根据消费者的需求定制解决方案。个人理财顾问是 ML 个性化的一个很好的例子，它可以就消费者的消费习惯和投资组合向他们提供建议。

产品开发和推荐

金融科技提供商是金融数据分析的积极用户。尽管许多金融机构已经推出了他们的数字钱包，但许多金融机构仍专注于其他领域，例如人工智能驱动的交易应用程序、借贷软件、移动支付系统、保险产品等等。

财务数据分析师根据客户需求和可信度提供令人兴奋的产品开发创新和定制服务。从定制贷款优惠、共同基金和信用卡优惠到保险产品、消费者分析和个性化，进一步帮助开发或定制与交叉销售相关且有效的产品。

财务数据分析师使用 ML 算法和 AI 实时分析客户需求，并向他们推荐或提供适合他们需求的定制产品。

结论

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