يعتبر تحليل البيانات في التمويل والمصارف أحدث ما طرأ على القطاع المالي من تطوّرات، حيث شهد عدّة تحوّلات كبيرة خلال الفترة الماضية. بدأت باتجاه الأنظمة التَّقليدية التَّي تعتمد على التَّفاعلات المباشرة نحو التّجارة الإلكترونية والخدمات عبر الإنترنت، ثمَّ تحوّل إلى التّقنيات المتقدّمة كالبيانات الضخمة والذّكاء الاصطناعي والتّعلم الآلي.
إذ أصبح التَّحليل الدّقيق للبيانات المالية أمرا ً هامّاً لدى أصحاب المصلحة الرَّاغبين في فهم آفاق الشَّركة، لكونه يساعد في الحصول على رؤى وإعداد تقارير فعّالة واتّخاذ قرارات سليمة. بعد أن كان التَّمويل التّقليدي يعتمد على الطرق التَّقليدية التي لا تجدي الكثير من النَّفع، إذ كانوا يعتمدون على الحدس والخبرة لاتّخاذ القرارات. كما كان تقييم المخاطر وتقسيم العملاء واكتشاف الاحتيال يتمّ دون اعتماد آليات مناسبة فأدّى إلى نتائج غير دقيقة وعمليات أقلّ كفاءة. نتحدّث في هذه المقالة عن مفهوم تحليل البيانات الماليّة وأهميّته وكيفيّة استخدامه لتبسيط المهام في القطاع المالي.
مفهوم تحليل البيانات في التمويل والمصارف
تحليل البيانات في التمويل والمصارف هو عملية فحص البيانات الماليّة للشركة أو المصرف أو بيانات السوق أو أي بيانات أخرى ذات صلة كالميزانية العامّة والفواتير، وسجلات المعاملات وبيانات تفاعل العملاء. بهدف تقييم الأداء المالي وتحديد الاتجاهات واتخاذ قرارات مستنيرة، إذ يمكن استخدامه لعدّة أغراض بما يتضمّن:
- تحليل الاستثمار: يستخدمه المستثمرون لتحديد الأسهم المقيمة بأقلّ من قيمتها أو المبالغة في قيمتها، لتقييم مخاطر الاستثمار، واتخاذ قرارات استثمارية مستنيرة.
- تحليل الائتمان: يستخدمه الدّائنون لتقييم الجدارة الائتمانية للمقترض وتحديد حالة تقديم الائتمان هل تمت أم لا؟.
- تحليل الأعمال: تستخدمه الشركات لتتبّع أدائها المالي وتحديد مجالات التّحسين واتّخاذ قرارات عمل أفضل.
أهميّة تحليل البيانات المالية
يساعد تحليل البيانات المالية الشركات والمستثمرين وأصحاب المصلحة للحصول على رؤى قيّمة حول عملياتها وتحديد فرص التّحسين إذ تستخدمها بعدّة طرق تتجلّى فيما يلي:
- إعداد الميزانية: تستخدمه الشركات لإنشاء الميزانيّات وتتبُّع حساباتها، ممّا يساعدها في ضمان إنفاق أموالها بحكمة والبقاء في المسار الصّحيح لتحقيق أهدافهم المالية.
- تحسين عملية صنع القرار: إذ توفّر لهم نظرة ثاقبة عن أدائهم المالي والعوامل المؤثّرة عليه، إذ تساعد في تحديد المجالات التّي تحتاج تحسين وخفض التّكاليف.
- إدارة المخاطر: تستخدمه الشركات لتحديد المخاطر وإدارتها، ممّا يساعدها في حماية الأصول وتجنّب الخسائر المالية.
- قرارات الاستثمار: تستخدمه الشركات لاتّخاذ قرارات الاستثمار، ممّا يساعدها في اختيار الاستثمارات المناسبة لأهدافهم ودرجة تحمُّل المخاطر.
- تقييم الأداء: تستخدمه الشّركات لتقييم أدائها، ممّا يساعدها في تحديد المجالات التّي يقومون فيها بعمل جيّد والأخرى التي تحتاج تحسين.
- تحليل المنافسين: تستخدمه الشركات لتحليل منافسيها ممّا يساعدها في فهم نقاط القوّة والضعف لديهم وتحديد الفرص المتاحة لاكتساب مّيزة تنافسية.
- التّنبؤ: تستخدمه الشركات للتّنبؤ بالأداء المالي المستقبلي، ممّا يساعدها في اتّخاذ قرارات مستنيرة حول التَّسعير والتَّوظيف والتَّوسع.
مراحل تحليل البيانات المالية
مهما كان الهدف من تحليل البيانات في التمويل والمصارف، تتبّع عملية التَّحليل الخطوات التَّالية:
- جمع البيانات: أي جمع البيانات المالية أو بيانات السّوق من تقارير وأخبار أو مؤشرات البيانات الاقتصادية كأسعار الأسهم وعائدات السّندات وأسعار الفائدة. إضافة إلى المعلومات الأخرى ذات صلة كالميزانيّة العامّة والفواتير، وسجّلات المعاملات وبيانات تفاعل العملاء ومنصّات السوشيال ميديا وتقارير المحلّلين المحترفين.
- تنظيف وإعداد البيانات: أي إزالة الأخطاء وتصحيح التّناقضات وتنسيق البيانات وتجهيزها للتحليل.
- اختيار الطرق المناسبة: تعتمد التّقنيات المستخدمة على الغرض من التّحليل ونوع البيانات المتاحة.
- تحليل البيانات: أي حساب النّسب، أو إنشاء المخططات والرّسوم البيانية، أو إجراء اختبارات إحصائية.
- تفسير النتائج: أي استخلاص النّتائج وتقديم التّوصيات.
الآن سنناقش كيف يمكن تطبيق تحليل البيانات في مجال التمويل والمصارف للاستفادة من فوائدها.
تطبيقات تحليل البيانات في مجال التمويل
يوفر تحليل البيانات في التمويل والمصارف رؤى أكثر دقة غنيّة بالمعلومات، كما يسهّل التّقييمات الدّقيقة للمخاطر، والتَّقسيم الفعّال للعملاء، والكشف عن الاحتيال. مما يعزّز اتجاهات السّوق وسلوكيّات العملاء والتهديدات المحتملة، وبالتّالي تمكين المؤسسات المالية من تطوير استراتيجيات أكثر استنارة، وتوقع تحوّلات السوق، وتعزيز تقديم خدماتها. ومن أبرز تطبيقات تحليل البيانات في مجال التّمويل:
تعزيز التصنيف الائتماني
يلعب تحليل البيانات دورًا هاماً في تطوير ملفات الائتمان الشّاملة، ففي الطرق التقليدية تقتصر تقنيات تسجيل الائتمان على النظر في نطاق ضيق من البيانات المالية فقط نتيجة القيود المفروضة. في حين يمكّن تحليل البيانات المؤسسات المالية من التعمق أكثر وأخذ نطاق أوسع من المعلومات عند تحديد الجدارة الائتمانية للفرد، كما يعود بعدة فوائد:
- تحسين الدّقة: فكلّما زادت تفاصيل البيانات تمكّن المقرضين من إجراء تنبؤات أدقّ حول سلوك المقترض.
- تنويع مصادر البيانات: يضيف دمج البيانات غير التقليدية كمدفوعات المرافق وسلوك وسائل السوشيال ميديا طبقات إضافية من التفاصيل.
- العروض المخصّصة: يمكّن فهم القدرات المالية للمقترض المقرضين من تخصيص المنتجات المالية لتناسب احتياجات العميل.
التحليلات التنبؤية لقرارات الاستثمار
يلعب تحليل البيانات التنبؤية دورًا هاماً في توجيه القرارات الاستثمارية الحاسمة عبر تطبيق الخوارزميات المتقدمة والأساليب الإحصائية على البيانات التّاريخية والحاليّة. إذ يمكن للمؤسّسات المالية التّنبؤ باتجاهات السوق، فتمكّن مديري المحافظ من اتّخاذ قرارات الاستثمار الاستراتيجية الثَّاقبة من خلال تفسير تلك الرُّؤى بشكل عملي.
كشف الاحتيال ومنعه
أثبت تطبيق تقنيات تحليل البيانات في التمويل والمصارف كفاءته في اكتشاف الأنشطة الاحتيالية ومنعها، فهي تعزّز عملية التّدقيق في الأنماط والاتجاهات السلوكية بشكل كبير ممّا يساعد في التّعرف على المخالفات. فمن خلال تحليل سلوك العملاء وغيرها من نقاط البيانات يمكن للنظام إنشاء أنماط أو “معايير” لاكتشاف السلوك غير النمطي.
إذ يستخدم التعلم الآلي الخوارزميات والنماذج التنبؤية للبحث عن الحالات الشاذة أو السلوكيات خارج نطاق معين يعتبر “طبيعيًا” أو “قياسيًا”. فمن خلال مراقبة مدخلات البيانات والتَّعلم منها، يمكن لنماذج التعلم الآلي التنبؤ بالسلوك الاحتيالي بدقة مع الوقت. ومن أبرز أنواع التّحليلات المستخدمة:
- التّحليل العنقودي: يقوم بتجميع البيانات التي تمثّل سلوكًا مشابهًا مع بعضها، ليسهل اكتشاف القيم المتطرفة أو الحالات الشاذة التي قد تشير إلى أنشطة احتيالية.
- التعرف على الأنماط: يحدّد التسلسلات أو الاتجاهات المتكرّرة داخل البيانات، فقد تشير الحالات المتكرّرة للأنماط غير العاديّة إلى احتمال حدوث احتيال.
- تحليل السلاسل الزمنية: يساعد مراقبة بيانات المعاملات على مدار فترة زمنيّة في توضيح الاتجاهات والأنماط، وتوفير المعلومات الأساسيّة للكشف عن المخالفات.
تحليل سلوك العملاء
يعدّ فهم سلوك العملاء بما يتضمّن: عادات إنفاقهم وتفضيلاتهم عنصرًا حيويًا في الصناعة الماليّة التّي تعتمد على البيانات بشكل متزايد. إذ تسمح أساليب تحليل البيانات الدقيقة والشاملة بفهم أكثر عمقًا للسلوك والتفضيلات المالية المميّزة لكلّ عميل. كما تؤثّر المعلومات المستمدة من تلك المنهجيات على مجالات المؤسّسات المالية بشكل كبير كإدارة المخاطر وتقسيم العملاء واكتشاف الاحتيال. كما يعود فهم سلوك العملاء بعدّة فوائد على المؤسسات فهو:
- يسمح للمؤسسات المالية بتخصيص خدماتها بشكل استراتيجي.
- يوفر رؤى حيوية لاستراتيجيات إدارة المخاطر.
- تحسين رضا العملاء وولائهم.
- اكتشاف الأنشطة الاحتيالية المحتملة.
التخصيص الأمثل للأصول
عاد تطبيق تحليل البيانات في التمويل والمصارف بفوائد كبيرة في مجال توزيع الأصول فهو يوفر رؤى حيوية لتنويع المحافظ وإدارتها بفعالية من خلال القدرة على معالجة كميات هائلة من البيانات. مما يقلل المخاطر ويزيد العائد بالتالي يضمن الثروة المالية والاستقرار للفرد أو الكيان المعني. إذ يضمن التخصيص الأمثل للأصول إنشاء محفظة متوازنة وقوية، ومجهزة جيدًا للحماية من تقلبات السوق مع تحقيق عوائد كبيرة أيضًا.
تحليل معنويات السوق
يحتاج اتخاذ القرار القوي والدقيق مجموعة كبيرة من المعلومات المنسقة من عدّة مصادر، حيث يساعد استخدام تحليل البيانات في تعزيز تلك العملية. فمن خلال تجميع وتحليل البيانات يمكن تسخير الفهم الشامل لمعنويات السوق، وبالتالي تطوير استراتيجيات مالية ناجحة. من المصادر التي توفر البيانات:
- أخبار وتقارير السوق: تعتبر مصدر غني بالبيانات التحليلية فهي تقدّم رؤى حول الاتجاهات والتحوّلات المحتملة في معنويات السوق.
- منصات السوشيال ميديا: توفر منصات السوشيال ميديا Twitter وLinkedIn أو المنتديات التي تركز على التجارة وفرة من نقاط البيانات التي تستخدم لقياس مشاعر الجمهور تجاه ظروف السوق.
- تقارير المحللين المحترفين: توفر هذه التقارير وجهات نظر وتوقعات متخصصة تؤثر على معنويات السوق.
- المؤشرات المالية: تعمل بعض المؤشرات المالية كأسعار الأسهم وعائدات السّندات وأسعار الفائدة كمصادر بيانات لتوجيه تحليل مشاعر الجمهور.
الكفاءة التشغيلية والأتمتة
يعتبر تحليل البيانات وسيلة فعّالة لتبسيط العمليات وتعزيز الكفاءة، فهو يساعد في تحديد أوجه القصور التّشغيلية التي تستنزف الموارد والوقت كالتكرار بالتّالي تنفيذ تعديلات لتعزيز الإنتاجية. إذ يمكن أن يوفر تحليل البيانات التَّنبؤ بالطلب في الوقت الفعلي، ممّا يساعد البنوك في ضبط مواردها وفق ذلك وتجنُّب الهدر.
كما استفادت معالجة القروض من تحليل البيانات فبعد أن كانت عملية طويلة وشاقة وعرضة للخطأ البشري، أصبح بإمكانها تقييم التاريخ الائتماني للمقترض المحتمل بسرعة، والتنبؤ باحتمالية السداد، واتخاذ القرارات بشكل أسرع من الإنسان وبأخطاء أقل.
المنتجات المالية المخصصة
تستفيد المؤسسات المالية من تحليل البيانات في صياغة منتجات مالية أكثر تخصيصًا تناسب احتياجات عملائها كما تقدّم نهجًا أكثر تركيزًا على العميل بالمقارنة مع عروض المنتجات التقليدية. حيث تجمع المؤسسات المالية البيانات من عدة مصادر كسجلات المعاملات وبيانات تفاعل العملاء، ثم تعالجها وتُحلّلها لتحديد الأنماط والعلاقات المتبادلة واحتياجات العملاء المحتملة.
المراقبة المالية في الوقت الحقيقي
تساعد الخوارزميات المتقدمة في تحديد الأنماط والحالات الشَّاذة داخل البيانات فتوفّر رؤى أعمق حول الأداء المالي بما يتضمّن: مراقبة سلوك الإنفاق غير المعتاد، الارتفاع أو الانخفاض في الإيرادات، أو تقلبات الاستثمار.
كما توفر لأصحاب المصلحة المهتمين كالمستثمرين والجهات التنظيمية والجمهور إمكانية الوصول المباشر إلى البيانات المالية ممّا يعزّز المساءلة والثّقة.
إدارة المخاطر والتخفيف منها
يساعد تحليل البيانات في إدارة المخاطر والتَّخفيف من آثارها بما يتضمّن: نمذجة المخاطر المحتملة، تحسين عملية صنع القرار. إذ يعمل تحليل البيانات على تقديم عدسة أدقّ للمتخصّصين تساعدهم في عرض المشهد المعقّد للمخاطر الماليّة والتَّنقل فيه بسهولة.
الجدير بالذّكر أنَّ التَّحليل اليدوي للبيانات الماليّة قد يعترضه بعض التَّحديات في حال كانت الشركات كبيرة أو في حال وجود كميّات كبيرة من البيانات نناقش في الفقرة التّالية أبرز تلك التَّحديات.
تحديات التحليل اليدوي للبيانات المالية
يعتبر التحليل اليدوي للبيانات المالية عرضة للأخطاء ويستغرق وقتًا طويلاً، كما يصعب تحديد الاتجاهات والأنماط في البيانات نناقش ذلك بالتَّفصيل:
- استهلاك الوقت: يحتاج إدخال البيانات وتحليلها يدويًا الكثير من الوقت، خاصة عند معالجة كمية كبيرة من البيانات.
- عرضة للخطأ: يعتبر إدخال البيانات يدويًا عرضة للأخطاء، بالتّالي يؤدّي إلى نتائج غير دقيقة.
- تحديد الاتجاهات: عند تحليل البيانات بشكل يدوي قد يصعب تحديد الاتجاهات والأنماط فيها.
- رؤى محدودة: يوفّر التّحليل اليدوي للبيانات رؤى محدودة، فمن غير الممكن إجراء حسابات معقّدة أو اختبارات إحصائية.
- عدم قابلية التوسع: إذ لا يمكن تطبيق التحليل اليدوي بسهولة على مجموعات البيانات الكبيرة.
نتيجة لتلك التَّحديات قد لا يكون التَّحليل اليدوي للبيانات المالية مناسباً في كل الحالات، ومن الأفضل استخدام أدوات التّحليل الآلية فهي أكثر كفاءة ودقّة سأحدّثك عنها في الفقرة التّالية.
أبرز أدوات تحليل البيانات المالية
كما أشرنا قد تكون عملية التحليل معقّدة وتستغرق وقتًا طويلاً وتحتاج أدوات مخصّصة فهي توفر حلول مصممة للمؤسسات المالية أبرزها:
منصة Nanonets
هي منصة لاستخراج البيانات تعمل بالذّكاء الاصطناعي، تقوم بأتمتة تحليل البيانات المالية إذ يمكنها استخراج البيانات من مختلف المصادر بما يتضمن: الفواتير والإيصالات والبيانات المالية. كما يمكنها تحديد الاتجاهات والأنماط في البيانات، بالتّالي توفّر للشركات الحصول على رؤى سريعة وسهلة حول أدائها المالي. بالتّالي تساعد في توفير الوقت والمال للشركات وتساعدها في تحسين عملية صنع القرار والكفاءة وإدارة المخاطر. إضافة إلى ذلك، تساعد الشركات في مواجهة بعض التّحديات في عملية تحليل البيانات الماليّة بما يتضمّن:
- ضعف جودة البيانات: تساعد في استخراج البيانات ب بدقّة وموثوقية، ممّا يضمن حصول الشّركات على البيانات التي تحتاجها لاتّخاذ قرارات مستنيرة.
- صعوبات الوصول إلى البيانات: إذ يمكنها استخراج البيانات من عدّة مصادر، ممّا يسهّل على الشركات الوصول إلى البيانات التي تحتاجها.
- انتشار البيانات عبر عدّة أنظمة: يمكنها دمج البيانات من مختلف الأنظمة، ممّا يمنح الشركات رؤية واحدة لبياناتها المالية.
- الخوف من الفشل: تقدم دعم للعملاء لمساعدة الشّركات في التَّغلب على أي تحديّ قد يواجهها.
أداة xMap
توفر أداة xMap حلّاً شاملاً لتحليل البيانات في مجال التمويل والمصارف فهي تستطيع معالجة مجموعات البيانات المعقّدة واكتشاف الرؤى القيمة. كما تقدّم عدة فوائد للمؤسسة المالية:
- معالجة البيانات: توفر معالجة قوية لمجموعات البيانات المالية الكبيرة، مما يمكّن المؤسسات من تحسين عمليات صنع القرار.
- إدارة المخاطر: تزوّد المؤسّسات بوظائف تقييم المخاطر التنبؤية لتحسين اتّخاذ قرارات الاستثمار والتّخطيط المالي. ممّا يساعدها في وضع استراتيجيات قوية تضمن الأمن التّشغيلي على المدى الطويل.
- كشف الاحتيال: تستفيد الأداة من خوارزميات الذّكاء الاصطناعي لتحديد المعاملات الاحتياليّة ومنعها، وبالتّالي حماية الشؤون المالية للمؤسّسة. كما تنبّه المؤسّسات إلى الأنشطة الاحتيالية المحتملة قبل حدوثها، ممّا يحمي أصولها وسمعتها.
- تقسيم العملاء: يستخدم تقنيات التعلم الآلي لتصنيف العملاء، ممّا يساعد في تخصيص الخدمات واستراتيجيات التسويق.
- تحسين الكفاءة التشغيلية: إذ تقوم بأتمتة المهام المتكرّرة وتسهيل إدارة البيانات، ممّا يعزّز الكفاءة التشغيلية بالتّالي يوفّر الوقت والموارد.
- استراتيجيات التسويق المخصصة: فمن خلال قدرتها على تقسيم العملاء إلى شرائح تسمح للمؤسسات تصميم جهودها التّسويقية والوصول إلى العملاء المناسبين بالرسالة المناسبة في الوقت المناسب.
في الختام، الجدير بالذكر أنَّ تحليل البيانات في التمويل والمصارف أكثر من كونه أحدث تطور في مجال التمويل فقد أصبح نقطة القوّة للقطاع. فتبنّي هذه الثَّقافة أصبح ضرورة لأي مؤسسة تريد البقاء في جو المنافسة وذات صلة بالبيئة الرقمية المتطورة.
