5 ข้อกำหนดในการวิเคราะห์ทางการเงิน ทุกข้อมูลการเริ่มต้นที่มืออาชีพจำเป็นต้องรู้

เมื่อพูดถึงความสามารถภายในบริษัทที่สตาร์ทอัพ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่ดีที่สุดมีปัจจัยสำคัญอย่างหนึ่งที่ทำให้พวกเขาแตกต่าง: พวกเขาสนใจและมีความรู้เกี่ยวกับภาพธุรกิจโดยรวมของบริษัทที่พวกเขาทำงานอยู่

ไม่สำคัญว่าคุณกำลังดำเนินการในภาคแอพมือถือ ใช้แบรนด์อีคอมเมิร์ซ DTC หรือธุรกิจประเภทอื่น ๆ หรือไม่ – คุณสามารถมีทักษะเท่าที่คุณต้องการในการสร้างและปรับใช้อัลกอริทึม แต่ถ้าคุณไม่เข้าใจวิธีการนำไปใช้กับ กำไรของบริษัทของคุณ คุณจะไม่ไปไกล

ไม่เพียงแค่นั้น แต่เมื่อข้อมูลขนาดใหญ่กลายเป็นเครื่องมือในทุกส่วนของการดำเนินการเริ่มต้น นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจำนวนมากอาจพบว่าความสามารถและความสนใจของพวกเขาเริ่มสอดคล้องกับขอบเขตของความเชี่ยวชาญเฉพาะกลุ่ม เช่น ความปลอดภัย การบริการลูกค้า การขาย หรือการตลาด หนึ่งในพื้นที่ใหม่ที่น่าตื่นเต้นที่สุดสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลอยู่ในภาคการเงิน เนื่องจากนักวิเคราะห์ทางการเงินเริ่มเห็นผลตอบแทนจากการผสมผสานทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั่วไป เช่น ปัญญาประดิษฐ์เข้ากับงานและงานประจำวัน

แม้ว่าคุณจะไม่ได้ทำงานในภาคการเงิน ข้อมูลทางการเงินก็เป็นส่วนสำคัญของภาพมากขึ้น และงานด้านการเงินก็กลายเป็นส่วนหนึ่งของงาน นี่เป็นกรณีของอุตสาหกรรมใดๆ ที่คุณอยู่ ทีม FP&A มักจะต้องการความช่วยเหลือเกี่ยวกับการวิเคราะห์การรายงานข้อมูลอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

ไม่ว่าเส้นทางอาชีพของคุณจะพาคุณไปที่ใด นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลอย่างน้อยควรจะสามารถเข้าใจเงื่อนไขการวิเคราะห์ทางการเงินขั้นพื้นฐานทั้งห้านี้เพื่อดำเนินการต่อที่จุดสูงสุดของเกมและเปิดโอกาสในสาขาของตนเองหรือในเงื่อนไขใหม่

1. การวิเคราะห์ความเสี่ยง

การจัดการความเสี่ยงเป็นส่วนสำคัญของทีมในการเริ่มต้นที่กำลังเติบโต โดยปกติแล้วจะตกอยู่ที่ห้องซีสวีท แต่เมื่อบริษัทเติบโตอย่างเชี่ยวชาญมากขึ้นในการรวบรวมและจัดเรียงข้อมูล การวิเคราะห์ความเสี่ยงก็ได้รับความนิยม ก่อนหน้านี้ ผู้นำจะใช้สัญชาตญาณเป็นแนวทางในการลงทุน วันนี้จะต้องมีข้อมูลที่อยู่เบื้องหลังการตัดสินใจของพวกเขา

วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ความเสี่ยงคือเพื่อ "วัด หาปริมาณ และแม้กระทั่งคาดการณ์ความเสี่ยง" ตามข้อมูลของ Deloitte จำเป็นต้องมีนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อสร้างแบบจำลองที่จะติดตาม ประเมิน และรายงานความเสี่ยงไปยังฝ่ายที่เกี่ยวข้อง

ไม่ใช่แค่ความรับผิดชอบของฝ่ายการเงินเท่านั้น – การประเมินความเสี่ยงต้องสร้างมุมมองที่เป็นหนึ่งเดียวเกี่ยวกับความเสี่ยงทุกประเภทที่บริษัทเผชิญ และวิธีเข้าถึงจากมุมมองที่ได้รับการสนับสนุนจากข้อมูล

2. มูลค่าที่คาดหวัง

ในสถิติ มูลค่าที่คาดหวังมีความหมายที่ค่อนข้างชัดเจน: มันเป็นเพียงมูลค่าเฉลี่ยที่คาดการณ์ไว้สำหรับการลงทุน ซึ่งคำนวณโดยการคูณผลลัพธ์ที่เป็นไปได้แต่ละรายการด้วยโอกาสที่ผลลัพธ์แต่ละรายการจะเกิดขึ้น จากนั้น ค่าเหล่านี้จะถูกสรุปทั้งหมด

ในโลกการเงิน ค่านิยมเหล่านี้ช่วยให้นักลงทุนเลือกสถานการณ์ที่น่าจะให้ผลลัพธ์ที่ต้องการมากที่สุด ในโลกวิทยาศาสตร์ข้อมูล ค่าที่คาดหวังเป็นหนึ่งในแนวคิดที่สนับสนุนทฤษฎีความน่าจะเป็นและการเรียนรู้ของเครื่อง เมื่อผู้บริหารสงสัยว่าเธอควรเสี่ยงขนาดนั้นหรือไม่ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลมักจะถูกเรียกเข้ามาเพื่อหารือเกี่ยวกับผลลัพธ์ระยะยาวที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุด

นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจำนวนมากจะทราบคำจำกัดความทางคณิตศาสตร์และความสำคัญ แต่ควรคำนึงถึงความเกี่ยวข้องของคำศัพท์ในแง่ธุรกิจด้วย

3. การบัญชีต้นทุน

การบัญชีต้นทุนเป็นกระบวนการที่บริษัทจะระบุว่าใช้จ่ายเงินอย่างไร หาเงินได้เท่าไหร่ และสูญเสียเงินที่ไหน

ตัวอย่างนี้คือการวิเคราะห์กำไรจากปริมาณต้นทุน โดยที่ผู้นำ FP&A จะกำหนดจำนวนการขายที่ต้องใช้เพื่อให้คุ้มทุนในการทำธุรกิจ พูดง่ายๆ คือ วิธีสร้างสมดุลของหนังสือตามสมมุติฐาน

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังถูกเรียกเข้ามาเพื่อช่วยในกระบวนการนี้ เนื่องจากเกี่ยวข้องกับการพิจารณาแบบองค์รวมที่ค่าใช้จ่ายของธุรกิจและรายได้ที่อาจเกิดขึ้นจากหลายแผนก ในการสร้างแบบจำลองการบัญชีต้นทุนที่สมจริง นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจำเป็นต้องเข้าใจรูปแบบธุรกิจของนายจ้างเป็นอย่างดี

4. การบัญชีการเงิน

การบัญชีการเงินเป็นแบบย้อนหลัง ซึ่งเป็นการวิเคราะห์ธุรกรรมที่เกิดขึ้นในช่วงระยะเวลาที่ผ่านมา แม้จะมีความคล้ายคลึงกันของชื่อ แต่การบัญชีการเงินนั้นแตกต่างอย่างมากจากการบัญชีต้นทุน

การบัญชีต้นทุนมุ่งเน้นไปที่ผู้ชมภายใน อย่างไรก็ตาม การบัญชีการเงินเป็นสิ่งที่ต้องเผชิญ ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้ผู้ถือหุ้น ผู้ให้กู้ และหน่วยงานกำกับดูแลมีมุมมองที่ดีขึ้นเกี่ยวกับธุรกิจ งบที่แสดงในการบัญชีการเงินแสดงรายได้ ค่าใช้จ่าย สินทรัพย์ หนี้สิน และส่วนของผู้ถือหุ้น

โดยธรรมชาติแล้ว การบัญชีเป็นทักษะการวิเคราะห์ เนื่องจากภาษาและเทคนิคของวิทยาศาสตร์ข้อมูลพัฒนาขึ้น การใช้ทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อสร้างรายงานและแผนการบัญชีการเงินจึงมีประสิทธิภาพมากขึ้น

5. การจัดสรรสินเชื่อ

การจัดสรรสินเชื่อเป็นหนึ่งในกองกำลังลับที่อยู่เบื้องหลังการเติบโตทางเศรษฐกิจ Mathur และ Marcelin ให้คำจำกัดความไว้ว่าเป็น "กระบวนการที่ธนาคารแบ่งทรัพยากรทางการเงินและแหล่งสินเชื่ออื่นๆ ตามกระบวนการ ผู้กู้ และโครงการต่างๆ" โดยพื้นฐานแล้ว แหล่งที่มาของเครดิตจะตัดสินว่าจะให้สินเชื่อทางการเงินแก่ผู้คนมากน้อยเพียงใด

สิ่งนี้ไปควบคู่กับการวิเคราะห์ความเสี่ยงที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลมักอยู่ในตำแหน่งของโมเดลการสร้างที่จะช่วยตัดสินใจว่าจะจัดสรรเครดิตเป็นจำนวนเท่าใด เช่น คะแนนเครดิต นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลมีความจำเป็นเพื่อช่วยให้บริษัทต่างๆ ได้กำไรสูงสุดในขณะที่ลดความเสี่ยงให้กับตนเอง

การจัดสรรเครดิตเป็นหัวข้อที่ใหญ่มาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าคุณไม่คุ้นเคย หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้ ขอแนะนำให้เริ่มต้นด้วยกรณีศึกษาจริง เอกสารจากปี 2560 นี้ตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างการจัดสรรสินเชื่อ การบริหารความเสี่ยง และประสิทธิภาพพอร์ตสินเชื่อของสถาบันการเงินรายย่อย เป็นการอ่านที่น่าสนใจและนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลสามารถปฏิบัติตามวิธีการเพื่อทำความเข้าใจว่าทักษะของตนเองมีประโยชน์อย่างไร

เงื่อนไขทางการเงินเหล่านี้เป็นเพียงก้าวย่าง

นี่เป็นบทความสั้น ๆ และข้อกำหนดแต่ละข้อมีหนังสือหลายเล่มที่เขียนเกี่ยวกับเรื่องนี้ คิดว่านี่เป็นแนวทางเบื้องต้นมากกว่าแหล่งความรู้ที่ชัดเจน

ไม่ว่าคุณจะวางแผนจะย้ายเข้าสู่ภาคการเงินหรือไม่ก็ตาม นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจำเป็นต้องมีความรู้อย่างถี่ถ้วนเกี่ยวกับข้อกำหนดและแนวคิดทางการเงินเพื่อให้สามารถแข่งขันกับพนักงานได้ ห้าสิ่งนี้ไม่ครอบคลุม แต่เป็นจุดเริ่มต้นที่ดี