samedi, 20 juillet 2024

L’IA dans la finance commerciale – accélérer les prêts aux entreprises

Aujourd’hui, la scène des systèmes experts (IA) est radieuse alors que d’innombrables utilisateurs profitent des performances de chatbots innovants tels que ChatGPT d’OpenAI. Et vous n’avez pas besoin de chercher bien loin pour découvrir les gros titres anticipant comment les algorithmes d’IA vont choquer tous les types de secteurs, du mannequinat à la santé. Au milieu de toute cette excitation pour l’avenir, il est important de ne pas ignorer les exemples de la façon dont la combinaison des mégadonnées et de l’IA profite déjà aux entreprises aujourd’hui. Et l’un des cas d’utilisation les plus forts, avec une expérience de plusieurs années dans l’aide aux entreprises, est l’application de l’IA dans la finance commerciale.

En 2019, la Banque d’Angleterre a interrogé des centaines de sociétés financières, composées de les banques, les courtiers en crédit, les établissements de monnaie électronique, les sociétés d’infrastructure du marché monétaire, les superviseurs d’investissement, les compagnies d’assurance, les fournisseurs de prêts non bancaires et les principales sociétés de négoce. La banque de réserve du Royaume-Uni souhaitait comprendre comment l’intelligence artificielle (ML) était publiée, les domaines d’activité qui en bénéficiaient et à quel point les applications étaient développées. Les deux tiers des participants ont déclaré qu’ils utilisaient actuellement activement des conceptions de ML. Et la variété des versions devrait plus que doubler d’ici la fin de 2022.

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L’utilisation du ML et de l’IA dans le financement commercial aide les entreprises dans un certain nombre de méthodes et à comprendre les avantages qu’il offre pour passer par la procédure de prêt aux entreprises. Les entreprises ont besoin de lever des fonds pour diverses raisons : utiliser l’argent comme fonds de roulement pour les opérations quotidiennes, augmenter les stocks, embaucher plus de personnes ou même acquérir une toute nouvelle entreprise. Et, historiquement, les entreprises s’adressaient à divers établissements de crédit ou utilisaient un courtier. Mais un goulot d’étranglement courant était le temps pris par les établissements de crédit pour déterminer si la demande d’une entreprise pour un prêt d’entreprise devait être autorisée.

Ayant en fait attendu des semaines pour une décision, les entreprises ont dû faire face à un double revers si leurs demandes ont été rejetées. Non seulement leur souci de financement initial ne serait toujours pas résolu, mais ils avaient désormais encore moins de temps pour mettre en place un financement, ce qui est une situation stressante pour un entrepreneur. Pour le financement reposant sur l’actif (ABL) – où les organisations empruntent contre des installations et des équipements ou des biens qu’elles possèdent – la garantie doit être évaluée par l’institution prêteuse, ce qui inclut une autre action dans le processus de prêt de l’entreprise. Cependant, comme le suggèrent les résultats de l’enquête de la Banque d’Angleterre, le secteur financier a en fait été occupé à innover, et les fruits de ce travail peuvent maintenant être vus dans l’avancement des éléments financiers non garantis.

Financement alternatif Choix

Aujourd’hui, grâce à l’utilisation de l’IA dans le financement industriel, les entreprises disposent d’alternatives de prêt alternatives, qui leur permettent de recevoir un accord en quelques minutes et même d’avoir accès à leur prêt d’entreprise le même jour ouvrable. « Tout se résume à l’information », a déclaré Chirag Shah, fondateur et PDG de Nucleus Commercial Finance, à TechHQ. « Le ML et l’IA sont actuellement là. »

Nucleus Commercial Financing a commencé comme une institution de prêt ABL et s’est étendue à de nouveaux éléments alors que l’entreprise a démontré à quel point les algorithmes pouvaient être efficaces pour anticiper la capacité des entreprises à rembourser prêts. En 2016, ses produits ABL n’avaient que 5,8 k₤ de factures irrécouvrables sur plus de 400 millions de livres sterling de prêts, ce qui montre simplement à quel point les conceptions peuvent être précises si vous fournissez les bons signaux. Et ses prêts non garantis aux entreprises, qui, bien qu’ils comportent plus de menaces, ont toujours 30 % de défauts de paiement en moins que la moyenne du marché, sur la base d’une analyse comparative effectuée par l’entreprise.

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Shah explique que les applications, qui s’exécutent en arrière-plan lorsque les candidats complètent et envoient un formulaire en ligne simple, pensent à quelque part dans la série de 40 à 50 indicateurs de performance cruciaux (KPI). Et dans environ 90 % des cas, le système peut prendre une décision de prêt en quelques minutes en comparant les signaux aux données historiques en plus des toutes nouvelles informations que l’entreprise continue de fournir à sa plate-forme technologique.

De plus, lorsque la demande d’une entreprise pour un prêt de service est refusée, cela n’implique pas que l’entreprise est définitivement refusée. « Nous approuvons ou réduisons les affaires à la minute près », a déclaré Shah. « Et nos outils ont la capacité de contribuer en retour aux candidats. » Les entreprises qui ont effectivement fourni à Nucleus l’accès à leurs informations peuvent recevoir des photos mensuelles régulières qui révèlent aux propriétaires, sur la base de son analyse KPI, comment se déroule leur service.

Soutenir les entreprises en croissance

L’utilisation de l’IA dans la finance commerciale peut reconnaître des avertissements qui pourraient ne pas encore être apparents pour les équipes de direction et avertir encore plus des problèmes de capital potentiels. Et il existe également d’autres avantages, en particulier pour les jeunes entreprises, qui peuvent avoir plus de mal à accéder aux prêts d’entreprise. Plutôt que de parcourir des années et des années d’historique commercial, ce que les entreprises en démarrage n’auront pas, les fournisseurs de services de financement alternatifs recherchent plutôt d’autres informations pouvant être utilisées comme alternative pour anticiper les performances à long terme.

Des modèles sont continuellement développés pour soutenir la croissance des entreprises, en augmentant le nombre d’entreprises éligibles et en aidant à rendre les prêts aux organisations plus accessibles. Et il est tentant de croire que plus il y aura d’informations, plus l’IA dans la finance industrielle s’améliorera. Il est crucial de revérifier la contribution apportée par les toutes nouvelles informations. « Vous devez établir que les informations supplémentaires ajoutent de la valeur et sont meilleures que celles dont vous disposez actuellement », explique Shah. « En fin de compte, il s’agit d’une meilleure prise de décision. »

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