كيف يمكن للأتمتة أن تبسط وتقليل التحيز في عملية التمويل

بمرور الوقت ، أصبح الطريق إلى التمويل الخارجي عملية موحدة وغير فعالة. سيذهب المؤسسون إلى أصحاب رؤوس الأموال أو “الملائكة” الأثرياء ، ويرسمون رؤيتهم ويطلبون التمويل مقابل الحصول على حصة في الشركة.

سيقوم المستثمرون بإجراء أبحاثهم الخاصة وستتوقف الصفقات دائمًا على الذاتية. يجب على رواد الأعمال إقناع المستثمرين بأن مهمة شركتهم تتطلب الدعم وأنهم ، كأفراد ، قادرون على جعلها حقيقة واقعة. على الرغم من التقنيات والقطاعات المتقدمة التي يمولها المستثمرون ، فإن هذه الأساليب الحالية قديمة وغير مناسبة للغرض. القرار هو نشر الذكاء الاصطناعي الآلي.

قضية الأتمتة في عمليات التمويل

في جميع مجالات التمويل الأخرى ، كانت هناك قفزات هائلة في استخدام البيانات على مدى العقد الماضي ، من منصات الاستثمار إلى التأمين. تعمل هذه الأدوات المالية الآن على تحديث عملية تمويل بدء التشغيل ، وأتمتة العمليات الطويلة مثل حسابات المخصصات النقدية أو التقييم الدقيق للشركة.

هذا يوفر على المستثمرين والشركات ساعات وموارد ثمينة مع مقدمي رأس المال الذين يتخذون قرارات أكثر موضوعية ترتكز على المقاييس والمعايير بدلاً من الرأي الشخصي فقط. تُعلم البيانات بشكل أكثر دقة توقعات الإيرادات ونمو الصناعة وملفات تعريف المخاطر ، مما يسمح للممولين بتسخير رؤى قيمة حول الأرباح المربحة الماضية والحالية والمستقبلية للمنتجات والاستثمارات المحتملة.

في قطاعات مثل SaaS والتجارة الإلكترونية ، حيث يمكن للشركات الجديدة تحقيق إيرادات بسرعة ، يمكن الآن حساب مقاييس النجاح على الفور. في هذه القطاعات ، أصبح التمويل المستند إلى البيانات سائدًا بالفعل ، في حين أن القطاعات ذات الربحية المتأخرة (مثل الألعاب) متخلفة تقليديًا عن الركب.

على الرغم من وفرة البيانات المتاحة ، غالبًا ما يكون من الصعب قياس مدى نجاح الأعمال الإبداعية أو التقنية الاستهلاكية عندما تبدأ. مع ظهور المزيد من البيانات وأرقام الصناعة ، يصبح المستثمرون في وضع أفضل للتنبؤ بالعائدات المستقبلية.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي والأتمتة في عمليات التمويل

يعد الاستخدام المتزايد للأدوات الرقمية والنهج القائم على البيانات في تمويل الشركات أكثر موضوعية ، مما يجعل العوائد أكثر موثوقية. أصبح تحديد القيمة السوقية لشركة ما ، على سبيل المثال ، عملية شد الحبل المرهقة حيث يتنافس المستثمرون والمؤسسون للحصول على الشروط الأكثر ملاءمة لهم ، ويلتقون في النهاية في مكان ما في الوسط. يعمل الحكم الآلي العادل على تسريع هذه العملية ويمنح كلا الطرفين نتيجة مقبولة.

هناك إيجابيات للمستثمرين كذلك. إن استخدام البيانات التي تولد توقعات أكثر دقة في التمويل سيمنح مقدمي رأس المال ثقة أكبر في خياراتهم. تعمل البيانات على قياس ما هو موجود بالفعل ، وترسم صورة قابلة للقياس الكمي.

التحيزات المتأصلة في “الغريزة” و “الحدس” تحرف الأحكام ويمكن أن تفرز استثمارات غير حكيمة. توفر البيانات رؤى ثمينة حول نجاح المنتج السابق والمستقبلي ، وهو أمر محوري بشكل خاص لقطاعات التكنولوجيا حيث يستغرق تحقيق الدخل وقتًا.

دور الذكاء الاصطناعي في التمويل

يتم أيضًا نشر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) بشكل متزايد في وظائف الائتمان والمخاطر داخل المؤسسات المالية للمساعدة في تحديد الجدارة الائتمانية للمقترضين. مع توفر المزيد من البيانات على الإنترنت من خلال واجهات برمجة التطبيقات ، يمكن اكتشاف فرص جديدة للمؤسسات المالية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لاستخلاص رؤى أعمق في تطبيقات الائتمان.

على سبيل المثال ، في اقتصاد التطبيقات ، يمكن توقع الجدارة الائتمانية (والإيرادات) للمطور باستخدام الذكاء الاصطناعي من خلال استهلاك بيانات منتج التطبيق فيما يتعلق بمقاييس الاستحواذ والاحتفاظ وتحقيق الدخل. تعتبر علاقة السبب والنتيجة في البيانات شائعة في التحليلات التنبؤية.

يمكن للمرء أن يجمع بين هذا البعد الجديد للبيانات المالية ، وأداء المنتج الفردي لمطوري التطبيقات ، والبيانات المالية التي تم الحصول عليها من المعاملات المالية لشركة المطور لتحسين دقة الجدارة الائتمانية الشاملة. لذلك ، يمكن للمؤسسات المالية تسهيل التمويل بموضوعية ودقة أعلى.

عيوب التحيز في عمليات التمويل القائمة

تركز معظم الشركات الناشئة في مجال التكنولوجيا في البداية على إنشاء منتجات ذات مستوى عالمي بدلاً من بناء البنية التحتية للأعمال. غالبًا ما يكون المؤسسون خبراء في مجالاتهم وأحيانًا يوظفون أعضاء فريق متشابهين في التفكير مع وضع منتجهم في الاعتبار ، لذلك عندما يحين الوقت لزيادة التمويل والنطاق ، يُتركون غير مجهزين للتنقل في عمليات التمويل المعقدة. ومع ذلك ، هناك استثناءات واضحة للقاعدة ، كما هو الحال في التكنولوجيا المالية ، حيث تسير المنتجات المقترحة والمعرفة المالية جنبًا إلى جنب.

ومع ذلك ، يفتقر العديد من المؤسسين إلى مجموعات الأدوات المالية التي يمكن أن تمكن من تحقيق نتائج أسرع وأكثر عدلاً. نظام رأس المال الاستثماري الحالي بطيء ويعتمد في كثير من الأحيان على التخمين والإيمان الأعمى والغريزة. يمكن أن يؤدي ذلك في نهاية المطاف إلى عدم حصول الشركات التي لديها منتجات مناسبة لسوق المنتجات ومسار للنمو على التمويل الذي يحتاجونه ويستحقونه ، مع وجود عقبات أساسية تركز على الوصول إلى التمويل.

تصبح الشبكات محورية لرواد الأعمال ، ويمكن ترك المؤسسين الجدد “الأخضرين” خارج القاعة. ستكون الشركات الأكبر أو رواد الأعمال المعروفين في وضع أفضل دائمًا للحصول على التمويل بسبب سجلهم الحالي ، حيث يأتي على حساب الشركات التي لديها المنتج المناسب والسوق المستهدف الذي يخسر لأن مؤسسيها “كميات غير معروفة”.

وبالتالي ، يمكن للأدوات الرقمية التي يمكن الوصول إليها والتي تعتمد على الذكاء الاصطناعي أن تمنح أولئك الذين ليس لديهم اتصالات فرصًا للحكم عليهم على أساس شركتهم ، وليس على شخصيتهم ، وربما تبدد بعض الصور النمطية عن “أندية الأولاد” حول مجتمع الاستثمار على طول الطريق.

البيانات جزء لا يتجزأ من التمويل

يعد الوصول إلى المستثمرين أمرًا صعبًا بما يكفي لرواد الأعمال ، لكن عملية التمويل بأكملها شاقة وتستغرق وقتًا لا يتوفر لديهم. قد يستغرق عرض الإعلانات والتفاوض ووضع اللمسات الأخيرة شهورًا ، مع عدم وضوح الشروط لأصحاب الأعمال ، وفي بعض الأحيان يتم التخلص من التحكم الإبداعي والتوجيهي.

لا أحد يبدأ شركة ليتم تخفيفها أو يدين بها ، ولا أن يقضي شهورًا في مناقشة كل سنت أخير. ستمنح البيانات التي تصبح جزءًا لا يتجزأ من التمويل الشركات الناشئة وصولاً أكثر سلاسة إلى النقود حتى يتمكنوا من قضاء وقتهم في فعل ما بدأوا شركتهم في الأصل للقيام به.

على الرغم من أن التمويل أصبح عملية موحدة ، فمن المهم أن نتذكر أن قطاع التكنولوجيا يشمل عددًا لا يحصى من القطاعات ، ولا ينبغي أن تحل البيانات محل الإجراءات الحالية تمامًا. إن عدم الاعتماد على الرأي الشخصي فيما يتعلق بمهام الشركة أو الأعضاء المؤسسين والاعتماد بشكل أساسي على البيانات للاستثمار يعني أن جودة البيانات أمر حتمي.

إذا كانت عملية الجمع أو التفسير معيبًا ، فقد تتشوه أي نتيجة لاحقة. يجب أن تعمل البيانات على جعل عملية التمويل سريعة وموضوعية وخالية من العناء – ولكن ليس إسقاطها بالكامل.

التحليلات تحول القرارات المالية

بالنظر إلى الجانب الإيجابي ، قد يتساءل الكثيرون عن سبب عدم استخدام جميع الشركات والمستثمرين للبيانات في عملية التمويل. الأدوات موجودة ، لكن غالبًا ما يكون أصحاب الأعمال غير مدركين للخيارات المتاحة لهم ، لا سيما عندما تكون شركتهم في مهدها. لتحسين الاستيعاب ، نحتاج إلى رفع تعليمي يمكّن الشركات الناشئة من اتخاذ قرارات تمويل أكثر ذكاءً.

تعمل Analytics على تحويل القرارات المالية في جميع مراحل العمل ، وتساعد البيانات القادة على تحديد كيفية تعظيم تمويلهم لمنح أعمالهم أفضل الفرص لتحقيق الربحية. من خلال مجموعات تطوير البرامج ، يمكن الآن دمج مجموعات الأدوات المالية هذه في منصات سهلة الاستخدام. مع وجود هذه البيانات في متناول يدهم ، يتمتع رواد الأعمال بأفضل فرصة للنجاح على الإطلاق.

أوليا كاليوجنايا هي الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Sanlo.