Innehållsförteckning
- Introduktion
- Nuvarande tillstånd för identifiering av småföretag
- Utvecklingen av moderna datasignaler
- Effekterna på småföretag
- Artificiell intelligens och teknikens roll
- Framtida perspektiv och branschkonsekvenser
- Slutsats
- Vanliga frågor
Introduktion
I dagens digitala tidsålder är det en betydande utmaning för finansiella institutioner och långivare att noggrant identifiera småföretag och bedöma deras risker. Med den ökande betydelsen av Know Your Customer (KYC) och Know Your Business (KYB)-initiativ kan oförmågan att fastställa risker och bedragare leda till betydande böter och sårbarheter. Detta hotar inte bara långivare utan skapar också betydande hinder för småföretag, särskilt de som kommer ur den ekonomiska turbulensen under COVID-19-pandemin.
Finansiella institutioner kämpar ofta med begränsad och ibland föråldrad data, vilket gör det svårt att verifiera ungefär 30% av de personer som ansöker om tjänster och konton. Hany Fam, VD för Markaaz, betonar att ett modernt synsätt på data, som omfattar en bred uppsättning både offentlig och privat information, är avgörande för att överbrygga denna identitetsgap. Den här bloggposten går in på småföretagsidentifieringens komplexiteter, utmaningarna som finansiella institutioner står inför och hur framsteg inom datahantering banar väg för säkrare och effektivare finansiella transaktioner.
Vid slutet av den här artikeln kommer läsarna att förstå de aktuella problemen med identifiering av småföretag, rollen som moderna datasignaler spelar för att lösa dessa problem och de bredare konsekvenserna för finansbranschen och småföretag.
Nuvarande tillstånd för identifiering av småföretag
Utmaningar med traditionella kreditbetyg
Traditionella kreditbetyg fungerar som en relativ indikator på ett företags ekonomiska hälsa, men de ger ofta en ofullständig bild. För småföretag som nyligen har överlevt coronapandemin kanske inte vinst- och förlustrapporter helt fångar nyanserna eller de ekonomiska dynamik de har upplevt. Som ett resultat kan långivare som enbart förlitar dig på dessa mått missbedöma ett företags livskraft.
Utöver det misslyckas befintliga kreditbedömningssystem ofta med att ta hänsyn till den bredare kontexten. Historisk prestation, marknadsförhållanden och till och med pågående återhämtningsinsatser kan förbises, vilket kan leda till potentiella felklassificeringar. Denna brist på samförstånd kan vara skadlig och göra det svårare för småföretag att få tillgång till viktiga tjänster som lån, försäkringar och gynnsamma partnerskap inom leverantörskedjan.
Otillräckliga verifieringsprocesser
En betydande del av sökande kan inte verifieras med hjälp av traditionella metoder. Finansiella institutioner brottas med utmaningar för verifiering, där cirka 30% av individer och företag inte kan identifieras korrekt. Denna brist på omfattande data förvärrar risken för bedrägerier och kan leda till att finansiella institutioner möter regulatoriska böter.
Övergången från fysiska, tegel- och murbruksgrenar till digitala gränssnitt har lagt till nya lager av komplexitet. Även om digitala teknologier ger bredare tillgång kräver de också mer sofistikerade metoder för identifiering av identitet och bedömning av risker.
Utvecklingen av moderna datasignaler
Bortom traditionella metriker
Hany Fam betonar vikten av att gå från traditionella datapunkter till mer moderna signaler som sociala nätverksaktiviteter, integrationer av öppna banker och samtyckesbaserade djupa finansiella data. Genom att utnyttja dessa avancerade datakällor kan finansiella institutioner få en mer holistisk bild av ett företag och dess ägare.
Modererna datasignaler gör det möjligt för långivare att gå bortom ytlig bedömning. Istället för att bara förlita dig på kreditbetyg kan de undersöka olika faktorer som företagets försäljningstrender, efterlevnadsrekord och till och med rykte som bedöms genom recensioner i sociala medier. Detta mångfacetterade tillvägagångssätt underlättar informerat beslutsfattande och riskhantering.
Ekosystemtänk
Att bygga ett robust och pålitligt dataekosystem innebär att samla in, syntetisera och ge tillgång till olika typer av information. Markaaz plattform exemplifierar detta genom att integrera över 200 offentligt tillgängliga datapunkter tillsammans med icke-offentlig information. Denna omfattande databas omfattar detaljer om försäljningstrender, efterlevnad, mångfaldsmätningar och mer.
Målet är att skapa en 360-gradersöversikt av ett företag, vilket hjälper till med korrekt riskbedömning och verifiering. Denna helhetsbild är viktig både för långivare och företag och säkerställer öppna, säkra och effektiva transaktioner.
Effekterna på småföretag
Tillgång till viktiga tjänster
Konsekvenserna av bristfällig identifiering av företag är djupgående för småföretag. När finansiella institutioner har svårt att verifiera ett företag begränsas tillgången till vitala tjänster som lån, kassavolymer och försäkringar. Det kan hindra tillväxt och begränsa möjligheterna för småföretag att blomstra.
Till exempel kan en leverantör som inte kan verifieras bli utan lukrativa kontrakt med stora återförsäljare. Detta är särskilt viktigt i en era där digitala verifieringsprocesser blir standardpraxis.
Att bygga förtroende i den digitala tidsåldern
I den digitala världen blir förtroende avgörande. Företag behöver ta kontroll över sina data och aktivt hantera sina digitala fotavtryck. Genom att hålla korrekta och uppdaterade uppgifter kan de säkerställa att finansiella institutioner och potentiella partners uppfattar dem korrekt.
Plattformar som Markaaz hjälper företag och finansiella institutioner att bygga detta förtroende. Genom att säkerställa utbyte av högkvalitativa och säkra data ger de företag möjlighet att korrigera felaktigheter och förbättra sin verifieringsstatus. Denna transparens främjar starkare relationer mellan företag och finansiella institutioner och banar väg för smidigare transaktioner och bättre tillgång till tjänster.
Artificiell intelligens och teknikens roll
AI och dataskapande
Artificiell intelligens (AI) spelar en avgörande roll inom modern dataskapande och analys. AI-verktyg kan tolka, analysera och visualisera stora mängder data mer effektivt än någonsin tidigare. Lösningar som Julius AI och DataLab möjliggör intuitiv interaktion med data och ger handlingsbara insikter.
Dessa avancerade teknologier gör att finansiella institutioner kan automatisera dataskapande, identifiera mönster och bedöma risker mer effektivt. AI kan prognostisera finansiella utsikter, optimera beslutsfattandeprocesser och till och med säkerställa att regleringskrav uppfylls.
Prediktiv analys
Prediktiv AI kombinerar digital intelligens och data för att generera prognoser och utvärdera potentiella scenarier. Genom att använda prediktiv analys kan företag fatta informerade beslut baserade på sannolika utfall, vilket förbättrar deras strategiska planering och riskhantering.
Denna förmåga att förutsäga och planera är ovärderlig både för långivare och småföretag. Den möjliggör dynamiska relationer där data kontinuerligt informerar och förbättrar företagsverksamhet och finansiella strategier, istället för statiska relationer.
Framtida perspektiv och branschkonsekvenser
Optimering av verifiering och ombordstigning
Med förbättrad datakvalitet och teknikutveckling kommer processerna för verifiering av företag och ombordstigning att bli alltmer optimerade. Ren, realtidsdata möjliggör mer exakta riskbedömningar och smidigare ombordstigningsupplevelser.
Denna utveckling är revolutionerande för finansbranschen. Finansiella institutioner kan effektivisera sin efterlevnad och övervakningspraxis, minska bördan av regulatorisk efterlevnad och samtidigt förbättra leveransen av tjänster.
Realtidsanalys och övervakning
Framtiden för identifiering av företag och riskbedömning ligger i realtidsanalys och övervakning. Med tillgång till trovärdig, uppdaterad data kan finansiella institutioner bibehålla dynamiska relationer med sina kunder. Denna kontinuerliga övervakning säkerställer att företag förblir efterlevande och finansiellt stabila, vilket minskar risken för bedrägerier och ekonomiska felsteg.
I slutändan kommer denna övergång till analys av data i realtid att främja ett mer motståndskraftigt finansiellt ekosystem. Småföretag kommer att dra nytta av mer tillgängliga finansiella tjänster, och långivare kommer att vara bättre rustade att hantera risker och stödja ekonomisk tillväxt.
Slutsats
Att hantera klyftan för identifiering av småföretag kräver ett mångfacetterat tillvägagångssätt som utnyttjar moderna datasignaler, avancerade teknologier och omfattande dataekosystem. Genom att gå bortom traditionella kreditbetyg och omfamna en bredare uppsättning data kan finansiella institutioner verifiera och bedöma riskerna för småföretag på ett korrekt sätt.
Denna förändring gynnar inte bara långivare utan ger även småföretag bättre tillgång till viktiga tjänster. När teknologier som AI fortsätter att utvecklas kommer processerna för dataskapande, riskbedömning och verifiering att bli mer effektiva och tillförlitliga.
I en värld där data driver varje aspekt av verksamheten är det avgörande att bygga förtroende genom korrekt och omfattande information. Plattformar som Markaaz är i framkant av denna revolution och tillhandahåller verktygen och resurserna som krävs för att överbrygga klyftan för identitet och stödja tillväxten av småföretag i den digitala tidsåldern.
Vanliga frågor
Vad är de främsta utmaningarna för identifiering av småföretag?
De främsta utmaningarna inkluderar föråldrade kreditbedömningssystem som inte fångar upp hela den ekonomiska bilden och oförmågan att verifiera cirka 30% av sökande med traditionella metoder.
Hur hjälper Markaaz till att övervinna dessa utmaningar?
Markaaz integrerar olika datakällor, inklusive offentlig och privat information, för att ge en heltäckande bild av företag. Detta hjälper till med korrekt riskbedömning och verifiering.
Vilken roll spelar AI i datahantering för identifiering av småföretag?
AI underlättar effektivt dataskapande, identifiering av mönster, riskbedömning och övervakning av efterlevnad, vilket gör processen snabbare och mer exakt.
Hur kan småföretag dra nytta av förbättrade processer för datakontroll?
Förbättrad datakontroll säkerställer tillgång till viktiga tjänster som lån och försäkringar, vilket främjar tillväxt och stabilitet för småföretag.
Vilka framtida perspektiv kan vi förvänta oss inom verifiering av företag och riskbedömning?
Framtida framsteg kommer att innebära analys av data i realtid, optimerade verifieringsprocesser och kontinuerlig övervakning, vilket leder till ett mer motståndskraftigt och dynamiskt finansiellt ekosystem.
