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SoFi Bank optimiert Liquiditätsprognose

Einfache, schnelle und genaue Liquiditätsprognose.

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Was würden Sie tun, wenn Sie in Ihrer Arbeitswoche fünf oder mehr Stunden freimachen könnten? Wenn Sie alle wiederkehrenden, stumpfsinnigen Tätigkeiten, die Ihre Energie rauben, automatisieren könnten? Genau das ist Mark Andrews, Treasury Manager bei der SoFi Bank, gelungen: Er konnte die Liquiditätsprognose für SoFi optimieren, die Genauigkeit verbesseren und von Copy-Paste-Tätigkeiten zu Zeitersparnis gelangen.

Besonders für Banken ist es immer gut zu wissen, wie viel Geld gerade vorhanden ist und wie viel vorhanden sein wird. SoFi erstellte eine 10-Tage-Prognose für die Kreditvergabe, um genau das zu erreichen. So hat SoFi SoFi Analytics Automation genutzt, um die Prognose zu optimieren:

  • Kombination von Daten aus mehreren Tabellen in einem für Liquiditätsprognosen verwendeten Dataset
  • Normierung von Daten aus verschiedenen Datenquellen und Erstellung von Bereichen für Kategorien, wie z. B. seit wie vielen Tagen etwas überfällig ist, sodass Daten mit einheitlichen Gleichungen verarbeitet werden können
  • Identifizierung der Kredite, die zu SoFi gehören (im Vergleich zu denjenigen, die von SoFi veräußert wurden), um sicherzustellen, dass die Berechnungen auf Daten beruhen, die sich in ihrer Bilanz und nicht nur in ihrem Data Warehouse befinden

Für Andrews hat die Automatisierung dieser kleinen Aufgaben einen großen Unterschied gemacht: „Diese [manuellen Prozesse] sind sehr mühsam, wenn man sie täglich erledigen muss. Und warum lassen wir einen Treasury Manager Zahlen von A nach B schieben?“ Durch Automatisierung konnte Andrews einiges an Zeit zurückgewinnen – er spart fast eine Stunde pro Tag, da er Tabellen nicht mehr manuell Tabellen durchsehen, auf Fehler prüfen, Dateien herunterladen und schließlich die Prognosen erstellten muss. Ganz abgesehen davon, ist Automatisierung für SoFi auch aus regulatorischer Sicht hilfreich. Durch die Anlage eines Systems verfügt SoFi über einen Prozess, der leicht auditierbar ist.

Eine Stunde pro Tag mag vielleicht nicht nach sehr viel klingen. SoFi ist sich jedoch darüber bewusst, dass die Iteration von Analytics Automation über Abteilungen und Organisationen hinweg zu exponentiellen Zeit- und Kosteneinsparungen führen wird. Führen Sie sich die jährlichen Einsparungen vor Augen: eine Stunde pro Tag, fünf Stunden pro Woche, 20 Stunden pro Monat, 240 Stunden pro Jahr. Und das nur für eine Person.

Dank der Zeiteinsparungen durch automatisierte Analysen hat Andrews jetzt mehr Zeit für strategische Analysen, die Suche nach Makrotrends und Erkenntnissen, dafür, Daten für Mitarbeitende auf Führungsebene transparent zu machen und andere Teams bei der Bereitstellung von Analysen zu unterstützen. Das letztendliche Ziel von SoFi ist die Schaffung einer automatisierten/semi-automatisierten Umgebung, in der Workflows geplant und automatisiert werden können und die Ausführung von Workflows sowie die Berichterstellung keinen Benutzereingriff mehr erfordern.
Wenn auch Sie die Analysetätigkeiten in Ihrem Unternehmen automatisieren möchten, finden Sie hier drei wichtige Tipps von SoFi:

  1. Schaffen Sie einen Rahmen, um funktionale Teams zu unterstützen, halten Sie aber nicht zu streng daran fest, denn bekanntlich ist in Unternehmen alles immer Veränderungen unterworfen.
  2. Gehen Sie auf Einzelne zu, um ihr Interesse an neuen Technologien und Analysen zu ermitteln, und finden Sie Expertinnen und Experten, die Analyseprozesse in ihren Gruppen verbreiten können.
  3. Entwickeln Sie eine dedizierte Analyse-Confluence-Seite oder ein Wikispace, um Informationen zu veröffentlichen und mit neuen Personen zu teilen.

Sind Sie bereit, Ihre Liquiditätsprognose zu automatisieren?

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Brian Strachman
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