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简介
在当今数字时代，准确确定小企业并评估其风险是金融机构和贷款人面临的重大挑战。随着了解客户（KYC）和了解业务（KYB）举措的日益重要性，无法精确找出风险和冒名行骗者可能导致巨额罚款和漏洞。这不仅威胁到贷款人，还给小企业带来重大挑战，尤其是那些从COVID-19大流行的经济困境中崛起的企业。
金融机构通常面临着有限且有时过时的数据困境，使得他们难以验证约30%的申请服务和账户的个人信息。Markaaz首席执行官Hany Fam强调，一种现代数据方法，包括各种公共和私人信息，对于弥合此身份差距至关重要。本博客文章探讨了小企业身份的复杂性，金融机构面临的挑战以及数据管理的进步如何为更安全高效的金融交易铺平道路。
本文结束时，读者将了解小企业身份识别的当前问题，现代数据信号在解决这些问题中的作用以及对金融行业和小企业的广泛影响。
小企业身份的现状
传统信用评分的挑战
传统信用评分作为企业财务状况的相对指标，但通常描绘了不完整的画面。对于刚经历冠状病毒大流行的小企业来说，损益报表可能无法完全捕捉到他们所经历的细微差别或财务动态。因此，仅依靠这些指标的贷款人可能会误判企业的可行性。
此外，现有的信用评分体系往往无法考虑到更广泛的背景。历史表现、市场情况，甚至持续的恢复努力可能被忽视，导致潜在的错误分类。这种不一致可能会造成伤害，使小企业更难获得贷款、保险和有利的供应链伙伴关系等重要服务。
验证流程不充分
相当一部分申请人仍无法通过传统方式进行验证。金融机构在验证过程中面临着一些挑战，约30%的个人和企业无法被准确识别。这种缺乏全面数据加剧了欺诈活动的风险，并可能导致金融机构面临监管罚款。
从实体的传统分支机构向数字界面的转变增加了复杂性。尽管数字技术提供了更广泛的接入途径，但也需要更复杂的身份验证和风险评估方法。
利用现代数据信号的力量
超越传统指标
Hany Fam强调了从传统数据点转向社交网络活动、开放银行集成和基于同意的深度财务数据等现代信号的重要性。通过利用这些先进的数据来源，金融机构可以更全面地了解企业及其业主。
现代数据信号使贷款人能够超越表面层面的评估。他们不仅仅依赖于信用评分，还可以考虑各种因素，如企业销售趋势、合规记录，乃至通过社交媒体评论衡量的声誉。这种多方面的方法有助于更明智的决策和风险管理。
生态系统方法
建立一个强大可靠的数据生态系统涉及收集、综合和提供各种类型的信息。Markaaz平台通过整合200多个公共可用数据点以及非公开信息来体现这一点。这个全面的数据库包括销售趋势、合规性、多样性指标等详细信息。
目标是创建一个全方位的业务概述，有助于准确评估风险和验证。这种全面的视角对于贷款人和企业来说至关重要，确保透明、安全和高效的交易。
对小企业的连锁效应
获得关键服务
不充分的企业识别对小企业来说影响深远。当金融机构难以验证企业时，它会限制获取贷款、现金流和保险等重要服务的机会。这可能阻碍发展，并限制小企业蓬勃发展的机会。
例如，如果供应商无法被验证，他们可能会错过与大型零售商的有利契约。在数字验证流程逐渐成为标准实践的时代，这尤其重要。
建立数字时代的信任
在数字世界中，信任变得至关重要。企业需要掌握自己的数据，并积极管理其数字足迹。通过保持准确和最新的信息，他们可以确保金融机构和潜在合作伙伴正确地理解他们。
像Markaaz这样的平台可以帮助企业和金融机构建立这种信任。通过确保高质量、安全的数据交换，他们使企业能够纠正错误并改善验证状态。这种透明性促进了企业和金融机构之间更紧密的关系，为更顺畅的交易和更好的服务访问铺平了道路。
人工智能和技术的作用
人工智能和数据收集
人工智能（AI）在现代数据收集和分析中起着关键作用。与以往任何时候相比，AI工具能够更高效地解释、分析和可视化大量数据。例如，Julius AI和DataLab等解决方案促进了直观的数据交互和可行动的见解。
这些先进的技术使金融机构能够自动化数据收集、识别模式并更有效地评估风险。AI可以预测财务前景，优化决策过程，甚至确保合规性。
预测分析
预测AI结合了数字智能和数据，生成预测并评估潜在情景。通过利用预测分析，企业可以基于可能结果做出明智的决策，改进战略规划和风险管理。
这种预测和规划的能力对贷款人和小企业来说是无价的。它允许动态而不是静态关系，其中数据不断地为业务运营和财务策略提供信息和改进。
未来前景和行业影响
优化验证和入门程序
随着数据质量的提高和技术的进步，业务验证和入门流程将越来越优化。干净、实时的数据允许更准确的风险评估和更顺畅的入门体验。
这种演变对金融业来说是一场革命。金融机构可以简化合规和监控实践，减轻监管遵从的负担，同时提高服务交付。
实时分析和监控
企业识别和风险评估的未来在于实时分析和监控。有了可靠、即时更新的数据，金融机构可以与客户保持动态关系。这种持续的监控确保企业保持合规和财务健康，减少欺诈和财务失误的可能性。
最终，这种向实时数据分析的转变将培育出一个更具弹性的金融生态系统。小企业将受益于更便捷的金融服务，而贷款人将能够更好地管理风险并支持经济增长。
结论
解决小企业身份差距需要采用多方面的方法，利用现代数据信号、先进技术和综合数据生态系统。通过超越传统信用评分并接纳更广泛的数据点，金融机构可以准确验证并评估小企业的风险。
这种转变不仅使贷款人受益，而且通过为小企业提供更好的服务访问，也给小企业提供了更强的动力。随着人工智能等技术的不断发展，数据收集、风险评估和验证的流程将变得更加高效和可靠。
在数据驱动业务的世界中，通过准确和全面的信息建立信任至关重要。像Markaaz这样的平台处于这场革命的前沿，提供了桥接身份差距和支持数字时代小企业增长所需的工具和资源。
常见问题
小企业身份识别的主要挑战是什么？
主要挑战包括无法捕捉到完整财务状况的过时信用评分系统以及无法使用传统方法准确识别约30％的申请人。
Markaaz如何帮助解决这些挑战？
Markaaz整合了各种数据源，包括公共和私人信息，以提供对企业的全面了解。这有助于准确评估风险和验证。
AI在小企业身份数据管理中扮演何种角色？
人工智能实现了高效的数据收集、模式识别、风险评估和合规监测，使过程更快速、更准确。
小企业如何从改进的数据验证流程中受益？
改进的数据验证确保了贷款和保险等重要服务的获取，促进了小企业的增长和稳定。
在业务验证和风险评估方面，我们可以期待什么未来前景？
未来的发展将涉及实时数据分析、优化的验证流程和持续的监控，从而建立一个更具弹性和动态的金融生态系统。
