Станок являться инвестицией
Предприятия являются основными структурными элементами экономики государства. Эффективность и мощь государственной экономики зависит от вида и объёма выпускаемой продукции, а также производственных затрат. В условиях рыночной экономики развитие предприятий основывается на конкуренции между компаниями внутри своего государства и иностранными компаниями. Конкуренция способствует снижению производственных затрат, поиску новых методов, технологий и продуктов. А это невозможно осуществить без инвестиций. Инвестиционная деятельность помогает предприятиям развиваться, без неё их существование станет проблематичным.
Суть инвестиционной деятельности предприятия
Термины «инвестиционная деятельность» и «инвестирование» являются синонимами. Инвестирование занимает основное место в экономических процессах и предопределяет общее развитие экономики любого предприятия. Инвестиции помогают увеличить объём производства, способствуют росту доходов, развитию отрасли или компании, которая добилась успехов в конкурентной борьбе и максимально удовлетворяет спрос на определённые товары или услуги.
Полученные доходы накапливаются и увеличиваются, производство расширяется, предприятие процветает. Происходит непрерывное повторение этого процесса. Так инвестирование само обуславливает рост и расширение воспроизводства за счёт доходов, полученных эффективным распределением. Причём чем больше степень эффективности инвестиций, тем больше растут доходы и значительней размер накоплений, которые опять можно вкладывать в производство.
Инвестиционная деятельность является важнейшим элементом общей стратегии развития предприятия. Её суть заключается не только в сохранении, но и в развитии и усовершенствовании производственно-технического и экономического потенциала, которое достигается расширением воспроизводства основных фондов, реконструкцией и техническим перевооружением, внедрением более современной техники, автоматизацией производственного цикла.
Цель инвестиционной деятельности предприятия – внедрение рационального и эффективного метода хозяйствования, а также финансирование объектов для получения значимой финансовой отдачи (дополнительного дохода). Ведущими экспертами выделяются несколько задач инвестирования:
- определить участки хозяйствования, которые необходимо развивать и внедрять специальные инвестиционные проекты;
- установить источники инвестирования и способы их покрытия;
- разработать инвестиционный проект и внедрить его в хозяйственную деятельность предприятия;
- оценить результаты внедрённого проекта и определить риски развития негативных событий.
Объекты инвестиционной деятельности предприятий могут быть:
- вновь созданными и модернизируемыми основными фондами и оборотными средствами;
- ценными бумагами;
- целевыми денежными вкладами;
- научно-технической продукцией;
- другими объектами собственности;
- имущественными правами;
- правами на интеллектуальную собственность.
Одни инвестиции увеличивают собственный капитал (приобретение акций для получения дивидендов, банковские вклады для получения процентов), другие – расширяют производственную базу приобретением земли и оборудования, капитальным строительством.
На выбор направленности вложений оказывают влияние множество обстоятельств:
- Инвестиционный климат в государстве.
- Кредитная политика.
- Производственно-техническая база промышленных организаций.
- Степень развития инфраструктуры рынка.
- Уровень развития системы привлечения капиталовложений, налогообложения, законодательной базы в области инвестирования.
Типы и виды инвестиционной деятельности
Направленность инвестиционной деятельности предприятий бывает двух основных типов:
- Внутренней, включающей в себя расширение производственной мощности, внедрение современной техники и реконструкцию производства, увеличение количества производимой продукции, выпуск новой продукции.
- Внешней, предполагающей покупку ценных бумаг и компаний.
Основная задача инвестиционной деятельности предприятия состоит в увеличении капитала. Путей приумножения капитала множество. Существует три формы инвестирования в капитал:
| Форма инвестиций | Описание |
| Материальная | Эта форма инвестирования подразумевает вложения в основной капитал компании и её оборотные средства. Увеличить капитал можно на существующей технической производственной базе, то есть увеличить масштаб производственной деятельности. Чаще всего такие компании производят продукцию, пользующуюся повышенным и неудовлетворённым спросом. Подобным инвестициям характерна известная заранее эффективность и небольшая степень риска. Увеличение капитала на усовершенствованной технической производственной базе является совместной инновационной и инвестиционной деятельностью предприятия. Такая деятельность предполагает высокую степень эффективности вложений и достаточно большие риски |
| Финансовая | Инвестирование в денежной форме направляется на покупку ценных бумаг на фондовых рынках с целью получения дополнительной прибыли. Собственные акции компании реализуются, чтобы получить необходимые инвестиции в основной и оборотный капитал. Этот вид инвестиционной деятельности характеризуется нерегулярным характером и возникает периодически в качестве дополнительного источника инвестиций (когда необходимо финансировать серьёзные изменения в производстве) |
| Нематериальная | Эта форма включает товарные знаки на производимые товары, патенты и изобретения, международные торговые марки. При получении торговой марки на мировых рынках значительно увеличивается рыночная стоимость капитала компании. Однако, чтобы получить торговую марку продукция проходит международную сертификацию в соответствии с мировыми стандартами качества. Это рассматривается как инвестиция в капитал компании, которая создаёт эту продукцию. Нематериальные инвестиции заключены в оплате процесса получения торговой марки. Также рассматриваются как инвестиции предприятия в нематериальной форме: приобретение ноу-хау, патента или франшизы на товар |
Направленность инвестиционной деятельности предприятия
Существует несколько направлений инвестирования предприятия:
- расширение производственной мощности. Увеличивает потенциал компании, способствует росту объёма производимой продукции, выпуску новых видов продукции, и в итоге, росту доходов. Расширение действующего предприятия является инвестированием, предполагающим строительство новых подразделений основного производства, дополнительных участков и цехов. Чаще всего расширение производства осуществляется в соответствии с новой технической основой. Это значит, что кроме экстенсивного увеличения мощности действующего предприятия повышается и степень технической оснащённости производства;
- техническое перевооружение. Это направление означает, что на отдельном предприятии или его подразделении заменяется действующий парк оборудования на более современный с высокими технико-экономическими характеристиками. При этом замена производится без расширения производственных площадей;
- реконструкция. Так называются мероприятия по замене морально устаревшего и физически изношенного оборудования, а также по совершенствованию и перестройке зданий. Обычно реконструкция предприятия проводится по причине диверсификации производства и освоения новых видов продукции. Это способствует значительной экономии капитальных вложений, использованию имеющейся квалифицированной рабочей силы для выпуска новой продукции без привлечения дополнительных кадров. Мероприятия по реконструкции помогают расти техническому уровню производства и быстро осваивать производственные мощности. Техническое перевооружение и реконструкция считаются более эффективными по сравнению с новым строительством и имеют более прогрессивную структуру капитальных вложений. Происходит обновление активной части основных фондов без больших затрат на строительство нового сооружения;
- рост выпуска продукции. Увеличение производства продукции способствует получению больших доходов и завоеванию значительной доли рынка, что даёт возможность влиять на него. Выпуск новых видов продукции помогает диверсифицировать производство. Это позволяет снизить риски, которые вызывают колебания спроса на отдельные виды товаров.
Субъекты инвестиционной деятельности
Так как предприятия обычно не имеют достаточно ресурсов, чтобы поддерживать производство на уровне быстроразвивающегося рынка, они всегда должны решать двойную задачу: во-первых, представить будущим инвесторам необходимость модернизации или введения новых основных фондов, а во-вторых, доказать привлекательность и эффективность инвестиционного проекта.
Субъектом инвестирования предприятия может быть:
- Инвестор.
- Заказчик.
- Подрядчик.
- Пользователь объекта капитального вложения.
Немного подробнее о субъектах инвестиционной деятельности предприятия:
| Субъект | Комментарий |
| Заказчик | Является уполномоченным инвестора, физическим или юридическим лицом, осуществляющим реализацию инвестиции. Заказчик может быть инвестором. Он не вмешивается в предпринимательскую или другую деятельность прочих субъектов инвестирования, если это не указано в договоре |
| Подрядчик | Физическое или юридическое лицо, выполняющее работы в соответствии с договором подряда или государственным контрактом, заключённым на основании ГК РФ. У подрядчика должна быть лицензия, разрешающая вид деятельности, подлежащий лицензированию согласно законодательству |
| Пользователь объекта капитального вложения | Может быть:
|
| Инвестор | Им определяется источник финансирования предприятия, то есть средства, используемые в качестве инвестиционных ресурсов. Правильный подбор источников финансирования оказывает влияние на многое: от жизнеспособности инвестиционной деятельности до распределения конечных доходов от неё, дающего финансовую стабильность предприятию, которое осуществляет инвестиции. Действующий в обществе механизм хозяйствования влияет на состав и структуру источников финансирования инвестиций |
Инвестор осуществляет вложения, используя собственные или привлечённые средства. Инвестором может являться:
- физическое лицо;
- юридическое лицо;
- созданное на основании договора о совместной деятельности и не имеющее статуса юрлица объединение юридических лиц;
- государственный орган;
- орган местного самоуправления;
- иностранный субъект предпринимательской деятельности (иностранный инвестор).
Инвестиционная политика предприятия
Инвестиционную и финансовую деятельность предприятия определяет политика, базирующаяся на ряде действий:
- Определить временные рамки инвестирования, которые бывают:
- Короткими – не больше года;
- Средними – 1 – 5 лет;
- Длинными – более 5 лет.
- Выбрать направление деятельности, учитывая специфику принадлежности предприятия к определённой отрасли.
- Выбрать территориальную принадлежность и масштабность мероприятия. Например, местный, региональный, федеральный или мировой уровень хозяйствования.
- Установить источники финансирования (собственные или заёмные), определить их соотношение и выявить скрытые резервы источников средств.
- Создать подразделения или рабочие группы, разрабатывающие и внедряющие мероприятия по инвестированию.
- Разрабатывать и внедрять различные инвестиционные проекты.
- Определить результативность проведённых мероприятий, установить проблемные участки или слабые места осуществляемой операции.
Основные принципы и стратегия инвестиционной деятельности
Предприятия осуществляют инвестирование в соответствии с несколькими принципами. Инвестиционная деятельность должна быть:
- приемлемой, осуществляемой при условиях и обстоятельствах, возникающих в ближайшей перспективе;
- гибкой, коррелирующей с действующей хозяйствующей структурой и потенциалом производственной деятельности предприятия;
- комплексной, основанной на взаимосвязанном использовании в различных подразделениях;
- результативной. Инвестиционные проекты должны давать положительный результат. Иначе их внедрение экономически нецелесообразно;
- эффективной. Любые внедряемые проекты должны сопровождаться минимальными издержками для предприятия.
Стратегия инвестиционной деятельности предприятия является системой долгосрочных целей и выбором самого результативного и эффективного метода их достижения. Является особым инструментом управления инвестированием, иными словами концепцией развития компании в долгосрочной перспективе. Стратегия помогает определить ряд моментов:
- Основополагающее направление развития предприятия.
- Метод и форму инвестирования.
- Характер источников финансирования.
- Разработку поэтапного внедрения мероприятий.
- Результативность внедрённых мероприятий.
Экономическая среда диктует необходимость разрабатывать индивидуальную экономическую стратегию компании. Состояние экономики страны постоянно изменяется, поэтому стратегия инвестиционной деятельности должна соответствовать меняющимся условиям. Грамотная стратегия инвестирования способствует достижению ряда положительных результатов:
- создаётся эффективный механизм реализации инвестиционных проектов;
- оцениваются действительные инвестиционные возможности компании;
- наращивается инвестиционный потенциал организации;
- прогнозируются изменения в экономике;
- используются возникающие факторы для усовершенствования методов хозяйствования;
- устанавливается комплексный механизм управления предприятием, включая оперативное, текущее и стратегическое планирование;
- определяются конкурентные преимущества организации.
В соответствии с разработанной инвестиционной стратегией компании определяется инвестиционный проект, который в будущем будет внедрён в хозяйственную деятельность. Кроме этого, в ней содержится перечень критериев и показателей, устанавливающих степень эффективности проведённых мероприятий.
Некоторые отраслевые эксперты утверждают, что машинное обучение (ML) полностью изменит тенденцию к пассивным инвестиционным фондам. Но хотя ML предлагает новые инструменты, которые могут помочь активным инвесторам превзойти индексы, неясно, обеспечит ли она устойчивую бизнес-модель для активных управляющих активами.
Давайте начнем с позитива
ML - это форма искусственного интеллекта, позволяющая мощным алгоритмам анализировать большие наборы данных для прогнозирования поставленных целей.Вместо точного следования инструкциям, написанным людьми, эти алгоритмы самонастраиваются в процессе проб и ошибок, чтобы вырабатывать все более точные предписания по мере поступления новых данных.
ML особенно пригоден для инвестирования в ценные бумаги, потому что его идеи могут быть использованы быстро и эффективно. Напротив, когда ML генерирует новые идеи в других секторах, фирмы должны преодолеть существенные ограничения, прежде чем применять эти идеи в действии. Например, когда Google разрабатывает автомобиль с автоматическим управлением на базе ML, он должен получить одобрение множества заинтересованных сторон, прежде чем этот автомобиль сможет отправиться в путь.Этими заинтересованными сторонами являются федеральные регулирующие органы, автостраховщики и местные органы власти, в которых будут работать эти автомобили. Управляющие портфелями не нуждаются в нормативном одобрении, чтобы воплотить идеи ML в инвестиционные решения.
В контексте управления инвестициями ML дополняет количественную работу, уже проделанную аналитиками безопасности, тремя способами:
ML может идентифицировать потенциально превосходящие акции путем нахождения новых шаблонов в существующих наборах данных .
Например, ML может проанализировать содержание и стиль всех ответов руководителей компаний на квартальные отчеты о доходах компаний S & P 500 за последние 20 лет.Анализируя историю этих обращений относительно хороших или плохих результатов акций, ML может генерировать идеи, применимые к заявлениям нынешних генеральных директоров. Эти данные варьируются от оценки достоверности прогнозов от конкретных руководителей компаний до корреляции в эффективности компаний в одном и том же секторе или в аналогичных регионах.
Некоторые из этих новых методов дают значительные улучшения по сравнению с традиционными. Например, при оценке вероятности дефолтов по облигациям аналитики обычно применяют сложные статистические модели, разработанные профессорами Эдвардом Альтманом и Джеймсом Олсоном в 1960-х и 1980-х годах соответственно (в частности, оценки Z и O).Исследователи обнаружили, что методы ОД примерно на 10% более точны, чем предыдущие модели при прогнозировании дефолтов по облигациям.
ML может сделать новые формы анализа данных .
В прошлом многие форматы информации, такие как изображения и звуки, могли понять только люди; такие форматы по своей природе трудно использовать в качестве компьютерных ресурсов для управляющих инвестициями. Обученные алгоритмы ML теперь могут идентифицировать элементы в изображениях быстрее и лучше, чем люди.Например, изучая миллионы спутниковых фотографий практически в реальном времени, алгоритмы ML могут прогнозировать урожай сельскохозяйственных культур в Китае, пока они еще находятся в поле, или количество автомобилей на стоянках торговых центров США в праздничные выходные.
Появился процветающий рынок для новых форм этих альтернативных наборов данных. Аналитики могут использовать местоположения GPS с мобильных телефонов, чтобы понять пешеходный трафик в определенных розничных магазинах, или данные о точках продаж, чтобы предсказать доходы того же магазина по сравнению с предыдущими периодами.Компьютерные программы могут собирать квитанции о продажах, отправленные клиентам, как побочный продукт различных приложений, используемых потребителями в качестве дополнений к своей системе электронной почты. Когда аналитики опрашивают эти наборы данных в масштабе, они могут обнаружить полезные тенденции в прогнозировании эффективности компании.
ML может уменьшить негативное влияние человеческого предубеждения на инвестиционные решения .
В последние годы поведенческие экономисты и когнитивные психологи пролили свет на широкий спектр иррациональных решений, принимаемых большинством людей.Инвесторы проявляют многие из этих предубеждений, таких как неприятие убытков (предпочтение избегать убытков по сравнению с генерированием эквивалентных прибылей) или предвзятость подтверждения (тенденция интерпретировать новые доказательства, чтобы подтвердить ранее существовавшие убеждения).
ML можно использовать для опроса исторических торговых отчетов управляющих портфелями и групп аналитиков для поиска паттернов, демонстрирующих эти предубеждения. Затем люди могут перепроверить инвестиционные решения, вписываясь в эти бесполезные модели.Чтобы быть наиболее эффективными, люди должны использовать ML для проверки смещения на всех уровнях инвестиционного процесса, включая выбор безопасности, формирование портфеля и торговые операции.
Тем не менее, несмотря на эти существенные улучшения в инвестиционных решениях, ML имеет свои очень существенные ограничения, которые серьезно подрывают его очевидное обещание.
Начнем с того, что алгоритмы ML сами могут демонстрировать существенные искажения, полученные из источников данных, используемых в процессе обучения, или из-за недостатков алгоритмов.Хотя ОД сократит предрассудки при инвестировании, фирмам потребуется, чтобы ученые, занимающиеся данными, выбирали правильные источники альтернативных данных, манипулировали данными и интегрировали их с имеющимися внутри фирмы знаниями, чтобы предотвратить появление новых предубеждений. Это непрерывный процесс. это требует компетенций, которых нет у многих традиционных управляющих активами.
Во-вторых, хотя ОД может быть очень эффективным средством изучения огромных объемов прошлых данных из одной конкретной области и поиска новых закономерностей относительно конкретной цели, она плохо адаптируется к редким ситуациям, таким как политические перевороты или стихийные бедствия.ML также не может предсказать будущие события, если они не будут тесно связаны с прошлыми тенденциями, такими как финансовый кризис 2008 года. В этих случаях специалисты по инвестициям должны выносить суждения о том, куда движутся будущие тенденции, частично основываясь на их интуиции и общих знаниях.
Наконец, многие из шаблонов, которые ML идентифицирует в больших наборах данных, часто представляют собой только корреляции, которые не проливают свет на их основные движущие силы, что означает, что инвестиционным компаниям все еще нужно будет нанять квалифицированных специалистов, чтобы решить, являются ли эти корреляции сигналом или шумом.По словам эксперта по ML крупного инвестиционного менеджера в США, его команда проводит дни, оценивая, соответствует ли какой-либо шаблон, обнаруженный ML, всем четырем тестам: разумному, прогнозирующему, последовательному и аддитивному.
Даже когда ML находит шаблоны, которые соответствуют всем четырем тестам, они не всегда легко конвертируются в прибыльные инвестиционные решения, которые все же требуют профессионального суждения. Например, проанализировав множество социальных сетей, ML, возможно, смог предсказать - вопреки большинству опросов - что Дональд Трамп будет избран президентом в 2016 году.Однако принятие инвестиционного решения на основе этого прогноза представляет собой сложный вопрос. Поведут ли выборы Трампа на фондовый рынок вверх, вниз или в сторону?
Суть в том, что, хотя ML может значительно улучшить качество анализа данных, он не может заменить человеческое суждение. Чтобы эффективно использовать эти новые инструменты, компаниям по управлению активами понадобятся компьютеры и люди, которые будут играть взаимодополняющие роли. В результате фирмы должны будут вложить значительные инвестиции как в технологии, так и в людей, хотя некоторые из этих затрат будут компенсированы сокращением числа традиционных аналитиков.
К сожалению, большинство других управляющих активами далеко не продвинулись по пути реализации ML. Согласно исследованию, проведенному Институтом CFA в 2019 году, лишь немногие специалисты по инвестициям в настоящее время используют компьютерные программы, обычно связанные с ОД. Вместо этого большинство менеджеров портфелей по-прежнему полагались на электронные таблицы Excel и инструменты для работы с данными на рабочем столе. Более того, только 10% портфельных менеджеров, ответивших на опрос CFA, использовали методы ML в течение предыдущих 12 месяцев.
Вероятно, как и ожидалось, именно крупнейшие управляющие активами, такие как BlackRock и Fidelity, прокладывают путь к развитию отношений с поставщиками информации, поставщиками технологий и академическими экспертами.Но они вряд ли откроют большой разрыв по сравнению с конкурентами, поскольку масштаб не обязательно является преимуществом в активных инвестициях. Например, торговля большими объемами может нести значительные затраты, и фирмы могут быть ограничены в сумме общего риска, который они могут нести в конкретной акции.
Управляющие активами среднего размера также должны иметь возможность извлекать выгоду, потому что они могут привлекать и удерживать высококвалифицированных специалистов по данным, которые могут увидеть больше возможностей для продвижения вперед, чем в очень крупных фирмах.Кроме того, компании среднего размера смогут предоставлять доступ к альтернативным данным через сторонних поставщиков, высококачественные алгоритмы из библиотек с открытым исходным кодом и сложные инструменты от технологических компаний (например, Amazon и Google), которые уже предлагают облачные на основе услуг для многих отраслей.
Проигравшими, скорее всего, будут небольшие фирмы (активы под управлением которых составляют менее 1 миллиарда долларов). У них, вероятно, будут проблемы с привлечением достаточного количества талантов и поглощением затрат на разработку технологии, учитывая сильное понижательное давление на вознаграждение активных менеджеров.Плата за управление активным управляющим акциями в 2018 году примерно на 20% ниже, чем в 2008 году, отчасти потому, что пассивные фонды стали такими дешевыми. На управляющих активами также лежит давление со стороны регулирующих органов, чтобы они платили свои собственные деньги за исследование ценных бумаг извне, вместо того, чтобы платить «мягкими долларами», выделяя брокерские комиссии хорошим исследовательским фирмам. Следовательно, инвестиции, требуемые ML, обычно бывают трудными для отрасли управления активами, и это будет особенно сложно для небольших фирм.
Более того, неясно, приведут ли значительные инвестиции в ML к долгосрочной устойчивой бизнес-модели для активных управляющих активами. Если ML генерирует уникальную альфу для инвестиционной фирмы, фирма не может долго сидеть на лаврах, потому что другие фирмы, вероятно, будут моделировать свои инвестиционные методы. И если другие управляющие активами получают аналогичные выводы из аналогичных методов ОД, они будут покупать или продавать те же ценные бумаги в одно и то же время, что может привести к потере любых выгод, которые может принести понимание.Это уже случалось в ряде случаев. Например, в течение трех дней в 2007 году несколько крупных хедж-фондов, используя количественные модели, основанные на одних и тех же факторах, одновременно ликвидировали свои позиции и в результате понесли большие убытки.
Подводя итог, можно сказать, что ML изначально может рассматриваться как спаситель активного инвестирования. Это, безусловно, может позволить ранним пользователям найти новые источники альфы и превзойти индексы. Тем не менее, если идеи ML будут скопированы другими менеджерами по мере развития их возможностей, может оказаться еще труднее найти акции и облигации, торгуемые на бирже, которые превосходят их контрольные показатели.С течением времени, будут ли активные инвестиции, дополненные ML, повышать эффективность ценообразования на ценные бумаги и тем самым усиливать текущий переход к пассивным инвестициям? Если это так, то затраты на внедрение ОД будут нести активные менеджеры, но большая часть выгоды пойдет на индексные фонды в качестве фрирайдеров.
,Насколько выгоден банкомат?
Addoro / ShutterstockОт новых продуктов до стратегий по увеличению продаж, владельцы бизнеса всегда должны искать способы заработать больше денег. Владельцы некоторых предприятий обращаются к банкоматам (банкоматам), чтобы увеличить пассивный доход.
Предприятия, занимающиеся производством кирпича и бетона, такие как рестораны, автозаправочные станции или маникюрные салоны, могут воспользоваться банкоматом.Это может привлечь больше клиентов и заработать деньги для вашего бизнеса. Но насколько выгоден банкомат?
Примечание редактора: Ищете дополнительную информацию об банкоматах? Заполните анкету ниже, и наши партнеры-поставщики свяжутся с вами.
Как заработать на банкомате
Когда люди пользуются банкоматом, они обычно платят небольшую плату от 2 до 3 долларов. Эта плата - то, как компании делают большую часть своих денег через банкомат.
«Когда предприятие разрешает разместить банкомат в своем месте, у них есть возможность заработать комиссию», - говорит Пол Кэрриер, адвокат Favret Carriere Cronvich.«Самый простой способ осмысления получения комиссионных - это когда человек пользуется банкоматом, за использование банкомата взимается дополнительная плата».
Однако владельцы бизнеса, как правило, не получают всю плату. Если вы арендуете банкомат, часть денег получает компания, которая обслуживает аппарат (наполняет его наличными, ремонтирует и т. Д.).
«Существует несколько вариантов разделения, но бизнес зарабатывает деньги на транзакциях с доплатой», - добавил Кэрриер.
Хотя предприятия могут зарабатывать деньги с помощью сборов, некоторые владельцы бизнеса ищут другие способы использования банкоматов для заработка.Одним из наиболее распространенных методов является размещение рекламы на банкомате.
«Компании размещают экраны поверх банкоматов и продают рекламу для показа на этих машинах», - сказал Кэрриер. «Это может увеличить доход для операторов банкоматов и местоположений».
Преимущества банкомата
Если вы планируете установить банкомат в вашем офисе, вы можете рассчитывать на несколько преимуществ. В основном, если вы работаете только с наличными, наличие банкомата на месте позволяет вашим клиентам снимать наличные, чтобы они могли платить вам за товары или услуги.Кроме того, вы получаете дополнительную комиссию.
Другие преимущества включают в себя:
- Увеличенный доход: Доход может увеличиться из-за комиссии, которую вы зарабатываете на каждой транзакции, а также от новых клиентов, которые входят в ваше учреждение, чтобы использовать банкомат.
- Сниженные сборы за обработку кредитных карт: Предприятия с банкоматами, расположенными внутри их магазина, получают больше наличных платежей по сравнению с предприятиями, которые этого не делают.Поместив банкомат в свой магазин, вы можете снизить комиссию за обработку кредитной карты.
- Удобство: Предоставление вашим клиентам возможности легкого получения наличных в вашем бизнесе означает, что вы предоставляете им удобство.
- Гибкие планы: компаний, занимающихся банкоматами, часто помогают в маркетинге и позволяют вам покупать или сдавать в аренду свой аппарат, в зависимости от того, что лучше всего подходит для вашего бизнеса. Существуют краткосрочные контракты и варианты отмены в любое время, и некоторые компании помогают вам в маркетинге банкомата.
Типы банкоматов
Если вы планируете добавить банкомат в свой бизнес, важно понять, какие типы банкоматов доступны и как каждый из них может помочь вашему бизнесу. Существует несколько компаний, которые могут предоставить квалифицированную консультацию о том, какой банкомат наиболее подходит для вашего бизнеса.
Вот три банкомата, которые мы нашли, которые имеют смысл для малого бизнеса:
- Hyosung Monimax 5000: Это ваш типичный автономный банкомат, который обеспечивает легкий доступ к наличным деньгам во многих розничных магазинах.Он включает в себя знак, чтобы помочь вашим клиентам найти его, и он занимает небольшое место.
- Genmega G2500: Эта модель является очень простым банкоматом. У него не так много функций, как у некоторых машин, но он небольшой и автономный, что делает его идеальным для небольших компаний.
- Genmega GT3000: Это пример банкомата «сквозь стену». Это означает, что это не отдельное подразделение, а то, что встроено в стену вашего бизнеса.Это может быть хорошим вариантом для компаний, желающих обеспечить доступ к банкоматам на открытом воздухе безопасным и эффективным способом.
Расходы, связанные с банкоматами
Банкомат не может работать или иметь собственный - вы можете арендовать или купить его. Хотя купить банкомат дороже, вы получаете более высокую комиссию за каждую транзакцию.
Покупка банкомата
Банкоматыстоят от 1000 до 10000 долларов США, в зависимости от того, покупаете ли вы подержанный или новый аппарат.Хотя покупка подержанных машин обходится дешевле, они обычно медленнее и выглядят старше, и поэтому многие люди могут ими не пользоваться.
При покупке банкомата необходимо учитывать различные типы, например, столешницу или отдельно стоящую модель. Тип также влияет на цену. Если вы заинтересованы в покупке банкомата и хотите получить больше информации, прочитайте это руководство по покупке банкомата на business.com, нашем родственном веб-сайте.
Другое соображение при покупке банкомата заключается в том, что вы несете ответственность за его обслуживание, в том числе за хранение его наличными и за обеспечение его правильной работы.«Кто-то может купить банкомат сразу ... и поместить [его] в свое место», - сказал Брэд Дэниел, исполнительный директор американского банкомата. «Они могут загружать деньги из своего бизнеса в банкомат, исключая третье лицо, что снижает расходы».
Дэниел сказал, что самообслуживание или покупка собственного банкомата очень выгодно, и от 15 до 30 транзакций в месяц приносят высокую прибыль. «[Это] отличный вторичный источник дохода, который может составлять от 20 000 до 30 000 долларов в год», - сказал он.
Банкомат с полным спектром услуг, программы
Если вы не хотите покупать банкомат или беспокоиться о его обслуживании, вы можете участвовать в программе полного обслуживания, в которой он обслуживается продавцом, но это стоит денег.
«Банкомат находится в розничной сети, а затем загружаются наличные», - сказал Даниэль. «Самая большая стоимость, связанная с этим, - это арендная плата розничному продавцу. Арендная плата обычно составляет процент от платы за обслуживание. Это« ставка »или« комиссия »розничного продавца».
Как открыть банкоматный бизнес
Многие владельцы малого бизнеса могут захотеть добавить банкомат в один или все свои местоположения; Если вы хотите начать бизнес, который покупает и продает банкоматы для малого бизнеса, вам следует учитывать некоторые соображения.
Во-первых, как и прежде, чем рассматривать любые деловые усилия, проведите свое исследование рынка, в том числе о том, насколько велик рынок, кто являются основными игроками и как вы будете финансировать свой бизнес.
В дополнение к вышеперечисленным соображениям ниже приведен список общих шагов, которые необходимо выполнить при начале деловой поездки в банкомат:
- Рассмотрим стоимость запуска. Сюда входят офисные помещения, покупки банкоматов, юридические или коммерческие сборы и сборы с персонала.
- Составьте список торговых точек, которые хорошо подходят для банкоматов. Это включает в себя такие места, как заправки, бары и мини-маркеты. Эти места являются вашими целевыми клиентами.
- Продажа или аренда банкоматов заинтересованным владельцам бизнеса. Когда вы разговариваете с розничными продавцами и владельцами малого бизнеса, договаривайтесь о наилучшей возможной сделке и помните о своих расходах, особенно если вы предоставляете полный спектр услуг.
- Установите банкомат. После установки машины загрузите наличные в машины и начните собирать плату. Если вы используете модель с полным спектром услуг, вам необходимо регулярно обслуживать банкомат, чтобы обеспечить его полную работоспособность.
- Развивайте свой бизнес. Расширьте свой бизнес, находя новые офисы и предоставляя им банкоматы. По мере роста вашей клиентуры растет и ваша рабочая сила, а также ваш инвентарь банкоматов.
Saige Driver участвовал в составлении отчетов и написании этой статьи.Некоторые источники интервью были проведены для предыдущей версии этой статьи.
,7 применений машинного обучения в финансах и FinTech
Значение машинного обучения в финансах становится все более очевидным с каждым днем. По мере того как банки и другие финансовые учреждения стремятся повысить безопасность, оптимизировать процессы и улучшить финансовый анализ, ML становится технологией выбора.
Машинное обучение - не просто еще одно модное слово
В отличие от многих раскрученных технологий и переоцененных модных слов, машинное обучение не исчезает - возможно, никогда.Способность компьютерных программ учиться самостоятельно и совершенствоваться с течением времени создает новые возможности для различных отраслей промышленности.
Fintech принимает машинное обучение
Хотя это правда, что естественно консервативная финансовая индустрия не была на переднем крае принятия ML, машинное обучение в финтехе - теперь обычная фраза. Он предлагает новый уровень сервиса для финансового прогнозирования, обслуживания клиентов и защиты данных.
В этой статье мы рассмотрим 15 способов, которыми технология ML трансформирует финансовый сектор.По общему мнению, этот список будет расти в геометрической прогрессии в течение следующих нескольких лет.
приложений для машинного обучения в области финансов
- Предотвращение мошенничества
- Управление рисками
- Инвестиционные прогнозы
- Обслуживание клиентов
- Цифровые помощники
- Маркетинг
- Безопасность сети
- Кредит андеррайтинг
- Алгоритмический трейдинг
- Автоматизация процессов
- Толкование документов
- Создание контента
- Торговые расчеты
- Предотвращение отмывания денег
- Индивидуальные решения для машинного обучения
1.Предотвращение мошенничества
Поставщики финансовых услуг не несут большей ответственности, чем защита своих клиентов от мошеннических действий. Но за каждый 1 доллар, потерянный в результате мошенничества, финансовые учреждения платят 2,92 доллара в качестве компенсации и сопутствующих расходов.
Программное обеспечение для обнаружения мошенничества с машинным обучением
Чтобы выиграть войну против финансового мошенничества, финансовые компании должны отказаться от устаревших подходов. Для выявления и предотвращения мошеннических транзакций требуются сложные решения, которые могут анализировать большие объемы данных.Машинное обучение предлагает такое решение.
Обнаруживая шаблоны и используя предиктивную аналитику, алгоритмы машинного обучения могут блокировать мошеннические транзакции со степенью точности, невозможной даже при использовании автономного ИИ.
2. Управление рисками
В2017 и 2018 годах финансовые учреждения внедрили решения ML для управления финансовыми рисками.
Машинное обучение улучшает управление рисками
Традиционные программные приложения прогнозируют кредитоспособность на основе статической информации из кредитных заявок и финансовых отчетов.Технология машинного обучения может пойти дальше, а также определить текущие тенденции рынка и даже соответствующие новости, которые могут повлиять на платежеспособность клиента.
Конечно, управление рисками также распространяется на предотвращение финансовых преступлений и прогнозирования финансового кризиса. Машинное обучение в финансовых службах обеспечивает решение этих и многих других проблем риска.
3. Инвестиционные прогнозы
В последние годы хедж-фонды все чаще отходят от традиционных методов анализа.Вместо этого они приняли алгоритмы машинного обучения для прогнозирования тенденций фондов.
Машинное обучение дает расширенные знания рынка
Используя машинное обучение, управляющие фондами могут выявить рыночные изменения раньше, чем это возможно с традиционными инвестиционными моделями.
Крупные институты всерьез воспринимают потенциал технологии машинного обучения для нарушения инвестиционно-банковской деятельности. JPMorgan, Bank of America и Morgan Stanley разрабатывают автоматические инвестиционные консультанты, основанные на технологии машинного обучения.Мудрые финтех-компании также последуют их примеру.
4. Обслуживание клиентов
Плохое обслуживание клиентов остается одной из главных жалоб среди финансовых потребителей. Говорят ли они с человеком или используют виртуального помощника, клиенты хотят получить точную информацию и быстрое решение своих проблем.
Машинное обучение улучшает работу с клиентом Chatbot
Несмотря на то, что чат-роботы ИИ существуют уже некоторое время, клиенты не выглядят впечатленными. Для многих они просто не понимают проблему.
Машинное обучение дает новое вращение виртуальным помощникам, позволяя им учиться, а не просто следуя предписанному набору инструкций.
Чат-роботы на базе ML 9000 адаптируют свой подход в зависимости от поведения каждого клиента. Результатом является чат-бот, который действует и чувствует себя более человечным для улучшения качества обслуживания клиентов.5. Цифровые помощники
Ни одна компания не работает без разумного управления. И для того, чтобы управление было «надежным», оно должно функционировать эффективно и результативно.Технология машинного обучения может помочь руководителям и менеджерам выполнять свою работу с большей легкостью, чем когда-либо прежде.
Машинное обучение делает цифровых помощников почти людьми
Мы говорим о виртуальных помощниках, и конкуренция за разработку выигрышной платформы очень жесткая. У Google, Apple, Facebook и Microsoft есть своя версия виртуального секретаря. Google Allo, популярная Siri от Apple и Microsoft Cortana в настоящее время представляют собой современное поколение цифровых помощников.
ML дает цифровому помощнику возможность «изучать» потребности и поведение менеджера и соответственно приспосабливаться. В этом отношении ваш новый помощник будет казаться менее цифровым, чем больше вы его используете.
6. Маркетинг
Marketing - это еще одно приложение машинного обучения для финансов, которое приносит пользу корпоративным финансам и области выпечки.
Машинное обучение приносит прогнозную аналитику в маркетинг
Способность делать прогнозы на основе прошлого поведения имеет основополагающее значение для любой успешной маркетинговой деятельности.Анализируя веб-активность, использование мобильных приложений и реакцию на предыдущие рекламные кампании, программное обеспечение машинного обучения может предсказать эффективность маркетинговой стратегии.
Маркетинговые платформы на базе ML предоставляют передовые, прогнозирующие маркетинговые возможности для маркетинговой индустрии.
Поскольку финансовые институты выбирают решения для машинного обучения, инструменты ML будут в центре внимания их маркетинговых стратегий.
7. Сетевая безопасность
Безопасность данных стоит на первом месте, когда финансовые учреждения спрашивают о своих проблемах.И, учитывая количество нарушений в последние годы, у них есть основания для беспокойства.
Машинное обучение уникально подходит для защиты финансовых данных
Задача выявления современных сложных кибератак не может быть отнесена к вчерашнему программному обеспечению безопасности. Чтобы противостоять угрозам безопасности, с которыми сейчас сталкиваются финансовые учреждения, требуются передовые технологии.
Решения по безопасности машинного обучения уникально способны защитить финансовые данные в мире. Мощный интеллектуальный анализ паттернов в сочетании с возможностями больших данных дает технологии безопасности ML преимущество над традиционными инструментами, не относящимися к ИИ.
8. Андеррайтинг займов
Растущее число страховых компаний обратились к машинному обучению, чтобы помочь идентифицировать риски и помочь установить премии. Поскольку машинное обучение делает прогнозы, основанные на исторических закономерностях и современных тенденциях, для страховых компаний это идеальный инструмент для повышения прибыльности.
Машинное обучение снижает риски андеррайтинга
Те же преимущества распространяются и на банковский сектор. Финансовые учреждения, предлагающие страховые продукты своим клиентам, получают те же выгоды от ОД, что и страховые компании.
Независимо от того, предлагает ли учреждение защиту кредитов, медицинское обслуживание, ипотеку или страхование жизни, машинное обучение может помочь в управлении рисками.
9. Алгоритмический трейдинг
Алгоритмическая торговля автоматизирует торговый процесс, совершая сделки в соответствии с предопределенными критериями, установленными трейдером или управляющим фондом. В своей простейшей форме сделка «algo» может автоматически покупать (или продавать) количество акций, когда цена за достигает определенного уровня.
Машинное обучение превращает алгоритмическую торговлю в интеллектуальную торговлю
Технология машинного обучения предлагает новый и разнообразный набор инструментов, позволяющих сделать алгоритмический трейдинг более автоматическим.ML делает торговлю алгоритмом разумной.
АлгоритмыML предназначены для анализа исторического поведения рынка, определения оптимальной рыночной стратегии, прогнозирования торговли и многого другого. Без ML даже AI не может этого предложить.
10. Автоматизация процессов
. Когда финансовые учреждения переходят от электронных таблиц к облачному хранилищу данных, появляется огромная возможность.
Машинное обучение автоматизирует бэк-офис и клиентские процессы
Несмотря на то, что блокчейны могут автоматизировать многие процессы с помощью умных контрактов, у них есть ограничения.Финтех компании, которые хотят максимизировать свою операционную эффективность, добавят слой машинного обучения в свои процессы обработки данных.
ML может сделать больше, чем просто автоматизировать бэк-офис и клиентские процессы. Он может интерпретировать документы, анализировать данные и предлагать или выполнять интеллектуальные ответы. Предсказательная сила ML идет дальше и выявляет проблемы, которые потребуют внимания человека, прежде чем они возникнут.
ML даже создает некоторую глазурь, выполняя ревизии процессов организации в режиме реального времени, обеспечивая соответствие нормативным требованиям… ну, в общем, кусок пирога.
11. Толкование документов
Юристы редко чувствуют угрозу. Поскольку адвокаты создают контракты, процессы и многие нормативные акты, регулирующие бизнес, почему они должны?
Помимо традиций, машинное обучение доказывает, что даже юристы не находятся за пределами досягаемости ИИ.
Машинное обучение теперь обрабатывает документы в J.P. Morgan Chase
J.P. Morgan Chase bank инвестировал 9,6 миллиарда долларов в машинное обучение, которое уже принесло огромные выгоды.Первым плодом их инвестиций является Contract Intelligence, или COiN, который использует машинное обучение для интерпретации документов.
COiN рассмотрел 12 000 коммерческих кредитных соглашений и предоставил анализ в считанные секунды. То, что делает это замечательным, является той же самой задачей, требует 360 000 часов адвоката, чтобы закончить. Это делает Дж. П. Моргана Чейза настолько счастливым с машинным обучением, что они едва ли могут считать.
12. Создание контента
Адвокаты не одиноки в чувстве морального износа, ползающего по их пути.Писатели, художники и другие создатели контента также находятся в перекрестии ML. Создание контента на основе ML - еще один из многих талантов ИИ, который вскоре разрушит финансовый сектор.
Машинное обучение пишет контент для финансового сектора
Достижения в области обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения сделали реальностью полезный машинный контент.
Большая часть письменных сообщений финансовых учреждений повторяется. Тем не менее, нет необходимости в писателе, получившем Пулитцеровскую премию, для создания контента.Финансовые сводки, профили компаний и даже отчеты о запасах могут быть легко написаны с помощью программного обеспечения ML. И скоро многое из этого будет.
13. Торговые расчеты
Торговый расчет - это процесс обмена оплаты и приобретенной ценной бумаги после торговли акциями. Несмотря на то, что электронные транзакции завершаются практически мгновенно, торговля не всегда происходит так, как должна. Ряд вопросов может привести к тому, что сделка не будет завершена.
Машинное обучение решает торговые ошибки
Современные торговые платформы и нормативные требования позволили сократить торговые сбои до небольшого процента.Тем не менее, при торговле большими объемами неудачные сделки могут по-прежнему влиять на эффективность системы. Особенно обременительным является необходимость разрешения большинства неудачных расчетов вручную.
Использование решений для машинного обучения позволяет не только определить причину неудачной сделки, но и найти решение - обычно за доли секунды. Более того, выявляя исключения из обычных моделей торговли, ML может предсказать, какие сделки могут быть неудачными.
14. Предотвращение отмывания денег
Ежегодно отмываются 2-5% мирового ВВП.К сожалению, банки не выиграли битву.
Машинное обучение блокирует отмывание денег
Машинное обучение предлагает давно необходимое решение старой проблемы. ML способен идентифицировать модели, которые являются уникальными для отмывания денег. Программное обеспечение ML обеспечивает большую частоту обнаружения, меньше ложных срабатываний и упрощает соблюдение нормативных требований.
Амстердамский Commerzbank планирует использовать ML для автоматизации 80% процессов проверки соответствия к 2020 году.Процесс начнется с сосредоточения технологии AI на обнаружении отмывания денег.
15. Индивидуальные решения для машинного обучения
Поскольку финансовые учреждения становятся более восприимчивыми к решениям машинного обучения, вопрос о том, где приобрести технологию ML, становится все более острой проблемой.
Решения для машинного обучения, разработанные сторонними поставщиками
Никого не должно удивлять, что такие технологические мамонты, как Google, Microsoft, Amazon и IBM, опережают ML.Все они предлагают свои собственные платформы машинного обучения, с решениями "подключи и работай" для многих финансовых услуг.
Тем не менее, несмотря на всю мощь технологии ML, не существует универсального решения для финансового машинного обучения, которое отвечало бы всем потребностям. Многие приложения финансового инжиниринга требуют реализации индивидуального решения ML.
Компании Fintech, которым требуется индивидуальный продукт, найдут нишу на рынке высококвалифицированных поставщиков, чтобы создать решения для них.
Примеры использования машинного обучения в банковской сфере
Принятие ML приводит к расширению списка вариантов использования машинного обучения в финансовой сфере.Bank of America и Weatherfont представляют всего пару финансовых компаний, использующих ML для увеличения своей прибыли.
- Bank of America выпустил своего виртуального помощника Эрику. Chatbot обеспечит руководство и помощь в совершении транзакций для клиентов 24/7, используя интеллектуальную аналитику.
- Weatherfront , автоматизированная инвестиционная служба, использует ML для обслуживания своей клиентской базы, в первую очередь тысячелетней. С помощью приложения Weatherfront клиенты могут связываться с финансовыми счетами, составлять финансовый план и получать финансовые консультации.
Как воспламенить может помочь
Как поставщик финансовых услуг, поиск новых, инновационных способов обслуживания ваших клиентов и клиентов является ключом к вашему долголетию.
Вот где приходит Ignite.
Располагая шестью командами по исследованиям и разработкам по всей Европе, Ignite обладает ресурсами и опытом для разработки решений по машинному обучению, которые необходимы вашему финтех-технологии для успеха в секторе финансовых услуг.
Почему бы не связаться с нами сегодня для бесплатной консультации?
Послушать аудио версию этой статьи:
[no_toc]
,
