Naar beter risicomanagement met financial data analytics
Data analytics is voor de wereld van finance niets nieuws onder de zon. Financials zijn gewend grote datasets over onder meer aandelenkoersen te verzamelen, te analyseren en op basis daarvan voorspellingen en risicoanalyses te doen. Wat nieuw is aan de huidige ontwikkelingen in financial data analytics is dat er nu big data beschikbaar komen waar financiële instellingen niet eerder over konden beschikken, maar die wel van betekenis kunnen zijn voor risicomanagement. Customer data van aankopen bijvoorbeeld.
Nauwkeuriger risicoprofiel bij krediet verstrekking
Aan de hand van een analyse van big data over aankoopgedrag van consumenten kan een prognose worden gemaakt van de omzet van een bedrijf. Dat maakt het mogelijk de risico’s van het verstrekken van een krediet aan dat bedrijf nauwkeuriger in te schatten. Financial data analytics biedt de gelegenheid een nauwkeuriger risicoprofiel samen te stellen op basis waarvan risico’s nauwkeuriger kunnen worden ingeschat.
Het spelletje met big data leren
Data analytics staat feitelijk nog in de kinderschoenen maar de financiële sector investeert er flink in. Financiële cijfers en data lezen, dat spelletje kunnen finance organisaties al goed. Nu gaat het om big data op een ander vlak. De komende jaren zullen ze leren hoe het spelletje met big data het beste gespeeld kan worden. De inzet is het verbeteren van financiële analyses door de trends en samenhang tussen verschillende soorten data te lezen met behulp van data analytics en op basis daarvan voorspellingen te doen. Uiteraard zijn de voorspellingen zo goed als de data die je hebt, maar dat is inherent aan het vakgebied.
Kennisontwikkeling in financial data analytics
Voor financiële organisaties die willen investeren in financial data analytics is het zaak om professionals in huis te halen die in staat zijn datasets aan te leggen, te modereren en te analyseren, en te investeren in de kennis en vaardigheden om een goede financiële analyse te kunnen doen door de juiste betekenis te geven aan de relaties tussen data. Daarnaast is het van belang te investeren in kennisontwikkeling in huis. Voldoende mensen in de organisatie moeten over data analytics kunnen communiceren en op basis van data analytics beslissingen kunnen nemen. Data analytics heeft naast het technische verhaal ook een bedrijfskundig verhaal. Uiteindelijk kan data analytics ook leiden tot het bedenken van een nieuw product of een ander verdienmodel.
Tip: investeer verstandig
Investeer niet alleen in datasets en data-analyses, investeer vooral ook in het begrijpen van de relaties tussen de data. Data analytics is geen doel op zich maar een middel om informatie met een voorspellende waarde te genereren waar je als organisatie wat aan hebt.
De grootste uitdaging van data analytics
De grootste uitdaging van data analytics is het extraheren van betekenisvolle verbanden en begrijpen wat je ziet in de data zodat je meer vertrouwen krijgt in de voorspellingen die je doet.
Wil jij je kennis van financial data analytics vergroten?
De Executive Master in Finance is vernieuwd met de module Financial data analytics. Deze module gaat in op hoe financial data analytics in zijn werk gaat, welke data geschikt zijn en de financiële betekenis erachter. Daarnaast krijg je door de opleiding heen de tools aangeboden om met data om te gaan en er zinnige financiële analyses op los te laten. We beginnen eenvoudig met bijvoorbeeld de financiële conclusies die je kunt trekken uit de balans en de winst en verliesrekening van de afgelopen 5 jaar van een bedrijf en bouwen dit uit tot analyses van grote datasets en de duiding daarvan.
Of ontdek ons volledige opleidingsaanbod op het gebied van Accounting, Finance & Control.