நிதி பகுப்பாய்வு என்பது ஒரு நிறுவனத்தின் நிதி ஆரோக்கியம் மற்றும் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு நிதி அறிக்கைகள் மற்றும் பிற தொடர்புடைய தரவுகளை ஆய்வு செய்யும் செயல்முறையாகும். நவீன நிதி பகுப்பாய்வு நிதித் தகவலை பகுப்பாய்வு செய்ய, மதிப்பீடு செய்ய மற்றும் விளக்குவதற்கு மேம்பட்ட தொழில்நுட்பம் மற்றும் கருவிகளைப் பயன்படுத்துகிறது. நவீன நிதி பகுப்பாய்வில் பயன்படுத்தப்படும் சில பிரபலமான கருவிகள் மற்றும் நுட்பங்கள் பின்வருமாறு:

பெரிய தரவு பகுப்பாய்வு: தரவு பகுப்பாய்வு மிகப்பெரிய மூலத் தரவை அர்த்தமுள்ள செயல் தகவலாக மாற்றுகிறது. பெரிய தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் போக்குகள், வடிவங்கள் மற்றும் தொடர்புகளை அடையாளம் காணவும் புள்ளிவிவர, கணித நுட்பங்கள் மற்றும் கணினி மென்பொருள்களைப் பயன்படுத்துவதை இது உள்ளடக்குகிறது. இது முடிவெடுக்கும் செயல்முறையை எளிதாகவும் துல்லியமாகவும் ஆக்குகிறது. சந்தைப் போக்குகள் மற்றும் முதலீட்டாளர் நடத்தை பற்றிய நுண்ணறிவைப் பெற, சமூக ஊடகங்கள் மற்றும் செய்தி உணர்வுகளை பகுப்பாய்வு செய்யும் உணர்வுப் பகுப்பாய்வையும் தரவு பகுப்பாய்வு மேற்கொள்கிறது.

நிதி மாடலிங்: வருவாய், வருமானம், செலவுகள் மற்றும் பணப்புழக்கங்கள் போன்ற நிதி விளைவுகளை முன்னறிவிக்கும் மாதிரிகளை உருவாக்க இந்த முறை அளவு மற்றும் கணித நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகிறது. நிதி மாடலிங் என்பது ஒரு நிறுவனத்தின் எதிர்கால நிதி செயல்திறனைக் கணிக்க கணக்கியல், நிதி மற்றும் வணிக அளவீடுகளை ஒருங்கிணைக்கிறது. இந்த முன்னறிவிப்பு வரலாற்று செயல்திறன் மற்றும் எதிர்கால காலம் பற்றிய அனுமானங்களை அடிப்படையாகக் கொண்டது.

கிளவுட் அடிப்படையிலான நிதி பகுப்பாய்வு: கிளவுட் அடிப்படையிலான பகுப்பாய்வு மற்றும் கம்ப்யூட்டிங் கருவிகளைப் பயன்படுத்துதல் மற்றும் நிதித் தரவின் பகுப்பாய்வு, பங்குதாரர்களுடன் ஒத்துழைத்தல் மற்றும் தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்க புதிய நுண்ணறிவுகளைப் பிரித்தெடுத்தல் ஆகியவை இதில் அடங்கும். கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங் பெரிய அளவிலான நிதித் தரவைச் சேமிப்பதற்கும், செயலாக்குவதற்கும், பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் அளவிடக்கூடிய உள்கட்டமைப்பை வழங்குகிறது.

செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மற்றும் இயந்திர கற்றல் (ML): தற்கால மற்றும் எதிர்கால பகுப்பாய்வு நுட்பங்களில் செயற்கை நுண்ணறிவு முக்கிய பங்கு வகிக்கும். இந்த தொழில்நுட்பங்கள் நிதி பகுப்பாய்வு, தரவு பகுப்பாய்வு, வடிவங்களை அடையாளம் காண மற்றும் கணிப்புகள் மற்றும் முன்கணிப்பு ஆகியவற்றை தானியங்குபடுத்தவும் விரைவுபடுத்தவும் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இயந்திர கற்றல், AI இன் துணைக்குழு, தரவுகளில் உள்ள வடிவங்களின் அடிப்படையில் கணிப்புகளை அடையாளம் கண்டுகொள்வதற்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். AI மாதிரிகள் பெரிய அளவிலான வரலாற்று மற்றும் நிகழ் நேர நிதித் தரவை பகுப்பாய்வு செய்து துல்லியமான நிதி கணிப்புகளை உருவாக்க முடியும். இந்த நுட்பங்கள், மனிதர்களுக்கு மிகவும் கடினமான நிதி தரவுகளில் நுட்பமான போக்குகள் மற்றும் வடிவங்களை அடையாளம் காண்கின்றன.

இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP): இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP) என்பது கணினி அறிவியல் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) ஆகியவற்றின் துணைத் துறையாகும், இது கணினிகள் மனித மொழியைப் புரிந்து கொள்ளவும் தொடர்பு கொள்ளவும் இயந்திரக் கற்றலைப் பயன்படுத்துகிறது. NLP அல்காரிதம்கள் செய்திக் கட்டுரைகள், நிதி அறிக்கைகள் மற்றும் சமூக ஊடக இடுகைகளைப் பகுப்பாய்வு செய்து, தொடர்புடைய தகவல் மற்றும் உணர்வுகளைப் பிரித்தெடுக்க முடியும், இது தகவலறிந்த முதலீட்டு முடிவெடுப்பதற்குப் பயன்படுத்தப்படலாம். NLP ஆனது சாட்போட்கள், குரல் இயக்கப்படும் ஜிபிஎஸ் அமைப்புகள், அலெக்சா போன்ற டிஜிட்டல் உதவியாளர்களுக்கும் பயன்படுத்தப்படுகிறது.

இடர் மேலாண்மை பகுப்பாய்வு: வருவாய்க்கான ஆபத்து, மூலதனம், கடன் ஆபத்து, பணப்புழக்கம் ஆபத்து சந்தை ஆபத்து மற்றும் செயல்பாட்டு அபாயம் போன்ற நிதி அபாயங்களை அடையாளம் காணவும், மதிப்பிடவும் மற்றும் குறைக்கவும் புள்ளிவிவர மாதிரியாக்கம் மற்றும் தரவு பகுப்பாய்வுகளைப் பயன்படுத்தும் பல்வேறு நுட்பங்களின் தொகுப்பாகும்.

உணர்திறன் பகுப்பாய்வு: இது வருவாய், செலவுகள் மற்றும் பணப்புழக்கங்கள் போன்ற நிதி விளைவுகளை உள்ளீடுகள், அனுமானங்கள் அல்லது மாறிகளில் ஏற்படும் மாற்றங்கள் எவ்வாறு பாதிக்கின்றன என்பதை பகுப்பாய்வு செய்வதைக் குறிக்கிறது. உள்ளீட்டு மாறிகளில் ஏற்படும் மாற்றங்களின் விளைவாக வெளியீட்டில் ஏற்படும் மாற்றங்களை இது ஆய்வு செய்கிறது. இது முடிவெடுப்பதற்கும் நிதி விளைவுகளின் கணிப்புக்கும் உதவுகிறது.

மான்டே கார்லோ உருவகப்படுத்துதல்கள்: மான்டே கார்லோ உருவகப்படுத்துதல்கள் நிச்சயமற்ற நிகழ்வின் சாத்தியமான விளைவுகளை மதிப்பிடுவதற்கு மீண்டும் மீண்டும் சீரற்ற மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. நிச்சயமற்ற தன்மையை மாடலிங் செய்வதற்கும் பல்வேறு நிதி விளைவுகளின் நிகழ்தகவை மதிப்பிடுவதற்கும் இது ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். நிஜ உலக சூழ்நிலை போன்ற நிச்சயமற்ற தன்மையைப் பிரதிபலிக்கும் சீரற்ற உள்ளீடுகளைப் பயன்படுத்துவதே இந்த நுட்பத்தின் முக்கியக் கொள்கையாகும். நிச்சயமற்ற தன்மைகளைப் புரிந்து கொள்ள மீண்டும் மீண்டும் வாய்ப்பு விளையாட்டை விளையாடுவது போன்றது.

உண்மையான விருப்பங்கள் பகுப்பாய்வு: இது முதலீட்டு மதிப்பீட்டு முறை. நிச்சயமற்ற சூழல்களில் நிதி முடிவுகளில் நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் நிச்சயமற்ற தன்மையின் மதிப்பை மதிப்பிடுவதற்கு விருப்ப விலை மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துவதை இது உள்ளடக்குகிறது. உள்ளீடு செலவுகள், தேவை, தொழில்நுட்பத்தில் ஏற்படும் மாற்றங்கள் போன்ற பல்வேறு கணிக்க முடியாத மாறிகள் இந்த முறையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. ஒரு உண்மையான விருப்பம் ஒரு மூலதன முதலீட்டுத் திட்டத்தை அமைப்பது போன்ற வணிக முடிவை மேற்கொள்வதற்கான சரியானது ஆனால் கடமை அல்ல.

சுற்றுச்சூழல், சமூகம் மற்றும் ஆளுகை (ESG) பகுப்பாய்வு: இந்த முறையானது காலநிலை மாற்றம், சமூக அமைப்பு, அரசாங்கத்தின் மாற்றம் மற்றும் பெருநிறுவன ஆளுகை போன்ற ESG காரணிகளின் நிதி தாக்கத்தை மதிப்பிடுகிறது. சுற்றுச்சூழல், சமூகம் மற்றும் நிர்வாகக் காரணிகளைக் குறிப்பதன் மூலம் ஒரு நிறுவனத்தின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்குப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு கட்டமைப்பாகும். ஒரு நிறுவனம் பல்வேறு சூழ்நிலைகளில் அபாயங்கள் மற்றும் வாய்ப்புகளை எவ்வாறு நிர்வகிக்கிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்ள முதலீட்டாளர்கள் மற்றும் பிற பங்குதாரர்களுக்கு இது உதவுகிறது.

இந்த நவீன முறைகள் மற்றும் கருவிகள் நிதி ஆய்வாளர்கள் மேலும் தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்கவும், வாய்ப்புகளை அடையாளம் காணவும் மற்றும் அபாயங்களைக் குறைக்கவும் உதவுகிறது. இந்த முறைகள் நவீன தொழில்நுட்பத்தைப் பயன்படுத்தி நிதித் தரவைப் பற்றிய முழுமையான புரிதல் மற்றும் விளக்கத்தைப் பயன்படுத்துகின்றன.