Skip to main content

კორპორაციული ხაზინების ტრანსფორმაცია

ტექნოლოგია უზრუნველყოფს ნაღდი ფულის, რისკისა და ციფრული ვალუტების

ხაზინის მენეჯმენტი ცენტრალურ როლს ასრულებს ყველა ზომის ბიზნესის ფინანსურ ჯან კომპანია შეიძლება იყოს მომგებიანი და ჰქონდეს ძლიერი გაყიდვების მილსადენი, მაგრამ მაინც მუხლზე დაიყვანოს ფულადი სახსრების ცუდი მენეჯმენტის გამო, რაც იწვევს პერსონალისა და კორპორატიული საგანძურები მართავენ ფინანსურ რისკს, მხარს უჭერენ დაფინანსებას და ხელს უწყობენ ბიზნეს

tbd

82%

აშშ-ს ბანკის კვლევამ დაადგინა, რომ ფულადი სახსრების ნაკადების ცუდი მენეჯმენტი ბიზ

ბიზნესის ფულადი პოზიციისა და პროგნოზის, ასევე სტრესტესტირებისა და სცენარების დაგეგმვის პოზიციების ძლიერი გაგება გადამწყვეტია ფინანსური მიზნების მისაღწევად, ეფექტური ოპერაცი

tbd

92%

ხაზინური გუნდები ეძებენ თავიანთი ფულადი პოზიციების ხილვას ყოველდღ

დიდი ცვლილებები ჰორიზონტზე

ფულადი კორპორატიული მენეჯმენტი არაეფექტურია, რადგან ის ეყრდნობა სილოზირებულ მონაცემებს, მექანიკურ პროცესებს და მონაცემთა მრავალი წყარო მრავალეროვნული კომპანიები დამატებითი გამოწვევების წინაშე დგას, რომლებიც დაკავშირებულია ხაზინური გუნდების განაწ

თუმცა, დღეს არსებობს მნიშვნელოვანი პოტენციალი ტექნოლოგიების განვითარებისთვის - განსაკუთრებით API-ებში, მონაცემთა მენეჯმენტში, ხელოვნურ ინტელექტში (AI) და კვანტურ გამოთვლებაში - ამ საკითხების გადასაჭრელად და ძირითადი სახაზინო საქმიანობ

მონაცემთა ხელმისაწვდომობა

აღწერა

კორპორატიული ფულადი სახსრების მენეჯმენტი მოითხოვს ხაზინური გუნდებს წვდომა და შეაგროვონ მონაცემები მრავალი წყაროდან, მათ შორის ბანკებიდან, საწარმოს

ეს მოითხოვს კორპორატიულ სახაზურებს გამოიყენონ „მბრუნავი სკამების ანალიტიკა“ - ხელსაწყოებს შორის გადახტანას მათი ფულადი პოზიციის სურათის ინფორმაცია შეიძლება მოძველებული იყოს მისი მოხსენებამდე.

ტექნოლოგია

ცხრილები, რომლებიც გადმოწერილია საბანკო პლატფორმებიდან და ხელით

ეფექტიანობა

კომპანიის ფულადი პოზიციის კონსოლიდირებული სურათის შექმნა არის მექანიკური, დროინტენსიური პროცესი.

სიზუსტე

მონაცემთა აგრეგაციის უმეტესობა სრულდება ცხრილებში, რომლებიც მოითხოვს ხელით ატვირთვას, დადასტურებას და ანგარიშგებას - ზრდის ადამიანის შეცდომის ალბათობას.

tbd

74%

სახაზინო გუნდები იყენებენ ცხრილებს ფულადი ანგარიშგებისთვის 1

აღწერა

ყველა ანგარიშზე რეალურ დროში კავშირის საშუალებით, კომპანიები ინარჩუნებენ უახლეს „ჭეშმარიტის ერთიან წყაროს“ ფულთან დაკავშირებული ყველა მონაცემისთვის.

დაფის დაფა შეიძლება დაკავშირებული იყოს მონაცემთა აგრეგაციის ფენასთან, რაც საშუალებას აძლევს კორპორატიულ სახაზეებს ნახონ თავიანთი მონაცემები ნებისმიერი ფორმატით, რაც მათ სურთ, ცხრილების საშუალებით

ტექნოლოგია

მონაცემთა ტბები და მონაცემთა ბადები, რომლებიც ქმნიან ძლიერ კორპორატიულ

ეფექტიანობა

მინიმალური ძალისხმევაა საჭირო, რადგან მონაცემები ორგანიზებულია და ავტომატურად აგროვებს - და აწვდის ინფორმაციას ანალიტიკისა და ვიზუალიზაციის ხელსაწყოების საშუალებით.

სიზუსტე

მონაცემები ავტომატურად გროვდება და დადასტურდება ყველა ანგარიშზე - ამიტომ სიზუსტე უმჯობესდება მინიმალური

tbd

63%

ხაზინის გუნდებს სურთ უფრო ხშირი განახლებები თავიანთი ფულადი პოზიცი

პროგნოზი

აღწერა

კომპანიების უმეტესობა იყენებს არაეფექტურ ტექნიკას პროგნო მოდელები იქმნება ხელით და ოპტიმიზირებულია დროში დაბლოკილი საფუძველზე - ყოველთვიურად, კვარტალურად ან

ტექნოლოგია

ცხრილები გამოიყენება პროგნოზის მოდელების ხელით შესაქმნელ

ეფექტიანობა

მნიშვნელოვანი დრო იხარჯება მოდელების ხელით შექმნისა და განახლებისთვის

სიზუსტე

სახელმძღვანელო პროცესები და ისტორიულ ტენდენციებზე დაფუძნებული განახლებები იწვევს არაზუსტი, მოძველებულ პროგნოზებს, რაც არ არის კარგი პროგნოზირებელი ერთჯერადი მოვლენებისთვის (

აღწერა

AI დაფუძნებული ინსტრუმენტები მუდმივად და ავტომატურად განაახლებენ პროგნოზებს უახლესი მონაცემების საფუძველზე, რაც საშუალებას იძლევა

ტექნოლოგია

ხელოვნური ინტელექტი გამოიყენება რეალურ დროში პროგნოზის მოდელებისა და სც

ეფექტიანობა

მინიმალური ძალისხმევა საჭიროა ინტელექტის ძირითადი ლოგიკის დროდადრო მცირე ცვლილებების გარდა, რაც სახაზურებს საშუალებას აძლევს ყურადღება გაამახვილონ

სიზუსტე

პროგნოზები ავტომატურად განახლდება, ამიტომ ისინი უზრუნველყოფენ ყველაზე ზუსტი პროექციას დროის ნებისმიერ მომენტში - საშუალებას აძლევს საგანძურებლებს უკეთ მომზადონ ერთჯერ

tbd

6%

სახაზინო გუნდების მხოლოდ 6% იყენებს AI/ML ინსტრუმენტებს დღეს1

ვალუტის რისკი

აღწერა

სავალუტო რისკი არის ექსპოზიცია, რომლის წინაშე დგას კომპანია, რომელიც მოქმედებს სხვადასხვა ქვეყანაში, განსაკუთრებით არაპროგნოზირებადი მოგებებით ან ზარალებით ერთი ვალუტის ღირებულების ცვლილ დღეს არსებობს ავტომატიზირებული ინსტრუმენტები, რომლებიც დაგეხმარებათ გაცვლითი კურსების, დროისა და კომპანიის ფინანსური მიზ შეზღუდვები გამოთვლითი სიმძლავრე და საფუძველი ისტორიულ ტენდენციებში ზღ

ტექნოლოგია

წესებზე დაფუძნებული კლასიკური გამოთვლა, რომელიც ზღუდავს სავალუტ

ეფექტიანობა

გააჩნია. დღეს, ინსტრუმენტები, რომლებიც ხელს უწყობენ ადგილობრივ ვალუტებში გაწმენდასა და გაერთიანებას, მერყეობს ხელით ოპერაციებიდან მარტივ წესებზე დაფუძნებულ სისტემებამდე და AI-ზე მომუშავე ინსტრუმენტებამდე, რომლებიც აანალიზებენ ბაზრებს რეალურ დროში.

სიზუსტე

არ არის ოპტიმალური, რადგან კლასიკურ გამოთვლას არ შეუძლია დროთა განმავლობაში მრავალი ვალუტის კონვერ

ტექნოლოგიური მიღწევები საშუალებას მისცემს სავალუტო რისკების უფრო ეფექტურ მართვას ავტომატური პროცესის საშუალებით, რომელიც მინიმუმამდე ამცირებს სავალუტო საკომისიოებს და რისკს. ეს ხდება სავალუტო კურსებზე კორპორატიული კონტროლის გაზრდით სხვადასხვა ტექნოლოგიების დახმარებით ეს ამცირებს ხელით ძალისხმევას და უზრუნველყოფს კომპანიის კონკრეტული სახაზინო მიზნებისა და პოლიტიკის შესრულებას.

ტექნოლოგია

კვანტური გამოთვლა, რომელიც უზრუნველყოფს ექსპონენციალურად უფრო ძლიერ

ეფექტიანობა

საჭირო იქნება მინიმალური ძალისხმევა; AI და კვანტური გამოთვლების კომბინაცია მაქსიმალურ ეფექტურობას მოუ

სიზუსტე

უფრო დიდი ავტომატიზაცია და კვანტური შესაძლებლობები უზრუნველყოფს

tbd

90%

აზიაში, ევროპასა და აშშ-ში კორპორაციებს, სავარაუდოდ, მომდევნო 5 წლის განმავლობაში ექნებათ ციფრული აქტივების გამოყოფა 1

ციფრული აქტივები

დასაზუსტებელია

აღწერა

ციფრული აქტივების დანერგვა ამჟამად მეტწილად შემოიფარგლება მიღ შეფასებულია, რომ აზიაში, ევროპასა და აშშ-ში კორპორაციების 52% ამჟამად ინვესტიციას ახდენს გარკვეული ფორმის ციფრულ აქტივებში, ხოლო 90% სავარაუდოდ, ციფრული აქტივების განაწილება მომდევნო 5 წლის განმავლობაში

ტექნოლოგია

ციფრული საფულეები, რომლებიც გამოიყენება ციფრული აქტივების მისაღებად და

დასაზუსტებელია

აღწერა

რადგან ციფრული აქტივები ოფიციალურ დონეზე ხდება, 100-ზე მეტი მთავრობა იკვლევს ცენტრალური ბანკის ციფრულ ვალუტას, ხაზინის დეპარტამენტში არსებული პრაქტიკა, როგორიცაა (ფულადი სახსრების მართვა, ფულადი პროგნოზირება, ინვესტიციები, სავალუტო რისკი და სხვა).

ტექნოლოგია

AI, კვანტური გამოთვლა, ბლოკჩეინი, მონაცემთა ვიზუალიზაციის ინსტრუმენტები და სხვა ციფრული და ფი

პერსპექტივა

კორპორატიული ხაზინური ოპერაციები მზად არის გარდაქმნილი ხელოვნური ინტელექტის, კვანტური გამოთვლით ამასთან, მნიშვნელოვანი სამუშაოა საჭირო, რომ კომპანიებმა მიიღონ ტექნიკური გადაწყვეტილებები და განახორციელო მათ შეუძლიათ დაიწყონ თავიანთი მონაცემთა ინფრასტრუქტურის შექმნით, რათა უზრუნველყონ წვდომა და კომუნალური მომსახურება მათი ბანკების, ERP-ების, ინვოისების მართვის ინვოისების ინსტრუმენტების, დებიტორული ანგარიშების ინსტრუმენტებისა და სხვა ადგილების მონაცემები, სადაც ისინი ახორციელებენ ფინანსურ მენეჯმენტს, უნდა იყოს დესილოზირებული და აგრეგირებული, რათა ხაზ ხაზინარის სტრატეგიული როლი სულ უფრო მეტად ხდება ბიზნესსა და საგანყოფილო პარტნიორობაში. აქედან გამომდინარე, ამ ახალი ტექნოლოგიების დანერგვამ საჭიროებს „პირადი“, თანამშრომლობითი შეხვედრა, რაც ძლიერ გავლენას ახდენ

წაიკითხეთ მეტი მასტერკარდის საქმიანობის შესახებ ამ სივ

ღირებულებისა და ფულის იდეების შეცვლის შესახებ და მათი გავლენის შესახებ ბიზნესზე, ინდივიდებზე და ზოგადად საზოგადოებაზე მეტი ინფორმაციის მისაღებად, გთხოვთ, გაეცნოთ Mastercard-ის აზროვნების ლიდერობის გამოცემის Signals 2023 წლის მე-3 კვარტლის ნომერს, რომელიც შეისწავლის

დამზადებულია Mastercard Foundry— ის მიერ

mastercard-ის ლოგო