자산 관리업체를 위한 대체 투자 데이터 관리 간소화

전례 없는 낮은 금리로 인해 수익률 추구가 장려되면서 대체 투자 환경은 최근 몇 년간 기하급수적으로 성장했습니다. 성장은 대체 자산 클래스의 모든 영역에 걸쳐 반영되었으며, 사모 펀드와 최근에는 사모 부채에서 가장 주목할 만한 확장이 있었습니다.

대체 자산은 더 높은 수익과 포트폴리오 다각화의 가능성을 제공하지만, 시장의 불투명성은 자산 서비스 제공업체의 데이터 관리와 관련된 고유한 위험을 제시합니다. 종종 서로 다른 소스와 형식에 분산되어 있는 대체 투자와 관련된 엄청난 양과 다양성의 데이터는 금방 압도될 수 있습니다. Accelex의 기술을 통해 서비스는 모든 데이터를 추출, 표준화 및 구성할 수 있습니다.

대체 투자의 데이터 홍수

자산 관리업체는 자본금 통지, 분배 통지, 재무제표 및 K-1을 포함하여 광범위한 비정형 데이터를 관리합니다. 데이터는 일반적으로 PDF, 스프레드시트 형식이며 다양한 미디어를 통해 전송될 수 있으므로 분석 프로세스를 시작하기 전에 통합하기가 어렵습니다. 문제는 대체 투자 보고입니다.

수동 데이터 처리는 시간이 많이 걸릴 뿐만 아니라 오류가 발생하기 쉽습니다. 데이터의 부정확성 또는 지연은 비용이 많이 드는 실수, 정보 없는 투자 결정으로 이어질 수 있으며, 이로 인해 고객이 불만족스러워하거나 심지어 규제상 처벌을 받을 수도 있습니다. 또한 수동 데이터 처리에 소요되는 시간과 리소스로 인해 다른 중요한 작업이 방해를 받아 자산 서비스 팀의 전반적인 생산성이 저하될 수 있습니다.

대체 투자 보고 기술을 사용하는 자산 관리업체는 해당 수준의 서비스를 제공하는 데 필요한 리소스를 훨씬 적게 사용하여 보다 정확하고 시기적절한 데이터를 보장할 수 있습니다.

데이터 관리 간소화를 위한 모범 사례

이러한 문제를 극복하기 위해 자산 서비스 제공업체는 데이터 관리 프로세스를 간소화할 수 있는 방법을 찾아야 합니다. 핵심은 표준화, 자동화, 통합에 있습니다.

• 중앙 집중식 데이터 저장소 : 모든 대체 투자 데이터에 대한 중앙 집중식 저장소 구축은 필수적입니다. 이 저장소는 모든 관련 이해관계자가 쉽게 액세스할 수 있어야 하며 다양한 데이터 유형과 형식을 처리할 수 있어야 합니다. 데이터를 한 곳에 통합함으로써 자산 서비스 제공자는 여러 시스템과 문서를 검색할 필요를 없애 귀중한 시간을 절약하고 오류 위험을 줄일 수 있습니다.

• 자동 데이터 추출 : 수동 데이터 추출은 데이터 관리 프로세스의 주요 병목 현상입니다. Accelex는 광학 문자 인식(OCR), 기계 학습 테이블 이해, 맥락을 이해하고 추론하기 위한 대규모 언어 모델과 같은 다양한 기술을 결합하여 구조화되지 않은 문서에서 관련 정보를 자동으로 추출하여 수작업을 크게 줄이고 정확성을 향상시킵니다. .

• 데이터 검증 및 조정 : 데이터 정확성을 보장하는 것이 가장 중요합니다. 조정 도구와 함께 데이터 검증을 통해 서로 다른 데이터 소스 간의 불일치를 자동으로 식별하고 해결할 수 있으므로 오류 위험을 최소화하고 보고서의 정확성과 신뢰성을 보장하며 추출된 데이터가 올바른지 확인할 수 있습니다. .

• 보고 자동화 : 보고서 생성을 자동화하면 자산 서비스 담당자의 수작업 시간을 엄청나게 절약할 수 있습니다. 보고 자동화 도구는 여러 소스에서 데이터를 집계하고, 사전 정의된 템플릿을 적용하고, 필요에 따라 맞춤형 보고서를 생성하여 고객과 이해관계자에게 시기적절하고 정확한 정보 전달을 보장합니다.

• 고급 솔루션 탐색 : 효율성을 더욱 향상하고 더 깊은 통찰력을 얻기 위해 자산 서비스 제공자는 기계 학습 및 인공 지능과 같은 고급 솔루션 탐색을 고려할 수 있습니다. 이러한 기술은 데이터의 패턴, 추세 및 이상 현상을 식별하여 더 많은 정보에 입각한 의사 결정과 더 나은 위험 관리를 지원하는 데 도움이 될 수 있습니다.

대체 투자 데이터 관리의 미래

대체 투자 데이터 관리의 미래는 프로세스를 자동화하고 간소화하는 기술을 사용하여 자산 서비스 제공업체가 데이터 프로세서에서 데이터 중심 의사 결정자로 전환할 수 있도록 하는 데 있습니다. 업계가 계속 발전함에 따라 자산 서비스 업체가 증가하는 투자자 요구를 충족하고 경쟁 우위를 유지하려면 디지털 혁신을 수용하는 것이 필수적입니다.

인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML)과 같은 최신 기술은 대체 투자 데이터 관리를 더욱 혁신할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. AI는 이미 데이터 분류, 이상 탐지, 추세 예측과 같은 복잡한 작업을 자동화하는 데 사용될 수 있습니다. ML 알고리즘은 과거 데이터로부터 학습하여 인간 분석가에게는 쉽게 드러나지 않을 수 있는 패턴과 관계를 식별할 수 있습니다.

이러한 고급 기술과 민간 시장에 대한 깊은 이해를 결합함으로써 자산 관리업체는 고객의 데이터를 더 잘 관리하고 포트폴리오에 대한 더 깊은 이해를 제공할 수 있습니다.

클라우드 기반 데이터 관리 솔루션의 채택이 증가함에 따라 확장성, 유연성, 비용 효율성을 비롯한 여러 가지 이점도 제공됩니다. 클라우드 기반 솔루션을 사용하면 자산 서비스 업체가 자체 IT 인프라에 투자하고 유지 관리할 필요가 없으므로 비즈니스 요구 사항이 증가함에 따라 데이터 관리 기능을 확장할 수 있습니다. 클라우드 기반 플랫폼은 내장된 보안 기능과 재해 복구 기능도 제공하여 민감한 클라이언트 데이터를 보호하는 경우가 많습니다.

대체 투자에서 성공하기 위해 데이터를 활용하세요

대체 투자 세계는 복잡하고 끊임없이 진화하지만 올바른 도구를 사용하면 자산 서비스 제공자는 고객을 대신하여 데이터 홍수를 탐색하고 귀중한 통찰력을 얻을 수 있도록 도울 수 있습니다. 자산 서비스 제공자는 기술이 제공하는 데이터 검증 및 조정에 관한 모범 사례를 채택함으로써 데이터 관리 프로세스를 간소화하고 정확성과 효율성을 향상하며 궁극적으로 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.

대체 투자 보고를 간소화하기 위한 포괄적인 솔루션을 찾고 있다면 시장에서 사용할 수 있는 옵션을 탐색하는 것이 가치 있는 투자가 될 수 있습니다.