Az elmúlt években a pénzintézetek fokozták az adatok és az új technológiák alkalmazását a hitelportfóliók kezelésére. Valójában a McKinsey's
friss felmérés A pénzügyi intézmények beszámolója szerint jelentős előrelépés történt az új adatok és technikák hitelportfólió-kezelésben való alkalmazása terén.
Ugyanakkor rávilágít a pénzügyi szolgáltatási szektor adat- és technológiai kihívásaira is.
Ebben a cikkben összefoglaljuk McKinsey tanulmányát, megvizsgáljuk a hitelkezeléssel kapcsolatos 3 legfontosabb adatkihívást, és megtekintünk néhány érdekes ötletet ezek leküzdésére.
A McKinsey 2022-es pénzintézeti tanulmánya: Gyors összefoglalás
A McKinsey világszerte 44 pénzintézetet kérdezett meg a hitelportfólió-kezeléssel kapcsolatos adatok és elemzések legújabb fejleményeiről.
A cél
A hagyományos és alternatív adatforrások hitelkockázati információkhoz való felhasználásának megértése, annak meghatározása, hogy a pénzügyi intézmények hogyan alkalmazzák az analitikai megközelítéseket a portfóliószegmenseken keresztül, és tájékozódjon a következő generációs adatok és elemzések beépítéséhez vezető útról.
Az alapvető megállapítások
A pénzintézetek jelentős előrehaladást értek el az új adatok hitelportfólió-kezelésben való felhasználásában:
-
60% a válaszadók azt nyilatkozták, hogy növelték az új típusú adatok felhasználását, és fejlett elemzési technikákat alkalmaztak a hitelportfólió-kezelésben.
-
75% ezek a tendenciák a következő két évben is folytatódni fognak.
Vannak azonban olyan kihívások, amelyek akadályozzák az új adatok hitelkezelési felhasználását, nevezetesen:
-
Adat minőség, mint idézi 63% válaszadók közül.
-
Tudástár, mint idézi 42% válaszadók közül.
-
Adatköltségek, mint idézi 30% válaszadók közül.
Összefoglalva, miközben történik előrelépés, továbbra is akadályok állnak a hitelportfólió-kezelést javítani kívánó pénzintézetek előtt.
Ezt szem előtt tartva menjünk a részletekbe – kezdve a felhasznált adatokba való betekintéssel.
Milyen típusú adatokat használnak ma a pénzintézetek hitelkezelésre?
Miközben új elemzéseket kívánnak bevezetni a hitelkezelésen belül, a vállalatok olyan forrásokból szereznek adatokat, mint:
-
Belső hitelviselkedési adatok és kereszttermékek adatai
-
Adatok a hitelirodáktól
-
Gazdasági előrejelzések
-
És új adatok külső szolgáltatóktól.
Ez magában foglalja az alternatív adatokat is; például a vállalati portfólióban a válaszadók több mint fele jelenleg használja, teszteli vagy fontolgatja a hírmédia, a közösségi média vagy a harmadik fél fiókadatait.
Erről az a véleményünk, hogy problémát jelent az összes meglévő belső és irodai adat hasznosítása, amely rendszerint különálló rendszerrészekben és termék/vevő adatbázisokban található. Egy másik, hogy vesz egy ügyfél-adatbázist, és összeveti az adatszolgáltatókkal. Ez költséges és időigényes lehet, és nem feltétlenül jelent hozzáadott értéket.
A 3 legfontosabb adat- és technológiai kihívás
Amint azt korábban érintettük, a McKinsey tanulmányában minden résztvevőt megkérdeztünk arról, hogy a következő két-három évben milyen legnagyobb kihívásokkal kell szembenéznie a hitelkockázatnak.
A három legnagyobb kihívás a következő:
-
#1: Adatminőség: 60%-uk az adatminőséget jelölte meg az innovatív új adatforrások használatának legfőbb korlátjaként
-
#2: Források: A válaszadók 42%-a az erőforrásokat jelölte meg a második felmerülő kihívásként.
-
#3: Adatköltség: 30%-uk az adatköltséget jelölte meg a harmadik legnagyobb kihívásként.
Nézzük meg részletesebben az egyes kihívásokat…
#1: Adatminőség
Figyelembe véve, hogy a pénzügyi intézmények óriási mennyiségű adatot használnak fel kritikus fogyasztói döntéseik meghozatalához, mindenkor megkövetelik az adatok pontosságát és integritását.
Ha az ügyféladatok hiányosak vagy a pontozási módszerek pontatlanok, a kimenetek súlyosan befolyásolhatják a fogyasztói méltányosságot. Ezenkívül a pénzügyi szolgáltatások időérzékenyek, ahol egyetlen hiba gyorsan megsokszorozza a későbbi folyamatokat.
Az adatok minőségének javítása nagyobb átláthatóságot követel meg az adatszolgáltatók – például a három legfontosabb iroda – által tárolt adatok tekintetében.
#2: Források
Amellett, hogy a McKinsey az erőforrásokat kiemelt kihívásként jelölte meg, azt a pénzügyi szektor felsővezetőinek több mint negyede is kiemelte egy adat- és elemzési tanácsadó cég tanulmányában.
Cynozure.
A kutatás azt is megállapította, hogy 39%-uk úgy érezte, a felsővezetők nem értik teljesen az adatok értékét. Ennek a készséghiánynak az egyik fő oka a technológiai változás üteme.
Hasonlóképpen az adattudósok, adatelemzők és adatmérnökök iránt is nagy a kereslet.
Általánosságban elmondható, hogy két lehetőség kínálkozik a szakadék betömésére: a meglévő személyzet átképzése és továbbképzése, hogy jobb adatkezelési készségeket biztosítsanak számukra; vagy külső tehetségek felvétele.
#3: Adatátviteli költségek
A PWC szerint a nagy bankok világszerte annyit költenek, mint
évi 88 millió dollár adat – információ kötelesek megalapozott döntéseket hozni és az előírásokat betartani. Mégis egyértelműen hiányzik az átláthatóság az irodai adatok árazását illetően. Valamiről, amit a korábbi cikkeinkben hosszasan tárgyaltunk.
A bankokkal és más hitelezőkkel végzett munkánkból tudjuk, hogy a pénzintézetek nagymértékben csökkenthetik az adatok vásárlásával járó költségeket.
A bankok és a hitelezők erős eredményeket látnak:
-
A félidős szerződéskötés átlagosan 25-40%-os adatköltséget takarít meg – még akkor is, ha ugyanazon szolgáltatónál maradnak.
-
A több irodai forrásból származó adatok felhasználása segíthet az árazásban és a különféle adatforrásokban – és még a más irodák hiteltörténeti hiányosságait is fedezheti.
-
Az egyik bank évente 3 millió fonttal csökkentette a költségeit, ami 50%-os megtakarítást jelent, és folyamatosan rugalmasan használhatja fel az ügyfelek életciklusában további adatokat, külön díj nélkül.
Összefoglalva, az adatárazás és -minőség átláthatóságának növelése révén jelentős lehetőség nyílik a hitelezők számára adatköltségeik csökkentésére és jobb minőségű adatok megszerzésére.
Ezeknek a kihívásoknak a megfelelő kerettel való kezelése
A McKinsey felmérése azt jelzi, hogy bár a hitelportfólió-menedzserek innovatív adatforrásokat kezdenek használni, jelentős akadályok továbbra is fennállnak. A megfelelő adatminőség megtalálásától az erőforrásokig és az adatköltségekig.
A McKinsey kijelenti, hogy az adatforrások értékelése, valamint a fokozott átláthatóság segít a pénzintézeteknek megérteni a változó adatok és szállítói környezetet. És természetesen egyetértünk.
Véleményünk szerint ezek a kihívások nem újdonságok. Ezt látjuk újra és újra a pénzintézeteket támogató munkánk során.
A jó hír az, hogy a pénzintézetek öt lépést tehetnek a kulcsfontosságú adatproblémák megoldására:
#1: Ismerje meg az adatkövetelményeket: Ez magában foglalja az adatforrásokat, az adatminőséget és az adatok pontosságát. Külső szakértőkkel együttműködve feltérképezheti a meglévő adatforrásokat és azt, hogy mit fizet.
#2: Mérje fel az adatok minőségét és az árképzési hiányosságokat: Hasonlítsa össze árait más áraival, akiknek ugyanaz a szállítója és lábnyoma van.
#3: Értékelje a vállalati adatok referenciaértékét: Keressen minden lehetséges megtakarítást, és fedezze fel a célárakat.
#4: Építse fel a használandó adatok és irodák vízesését: Erről bővebben itt.
#5: Tárgyalni: Vagy frissítse az adatszerződéseket, szabályzatokat és eljárásokat támogatással, valamint tárgyalási segédeszközökkel a benchmarking folyamat minden iterációja során.
Az adat-összehasonlítás segítségével kezelheti az adatokkal kapcsolatos kihívásokat
Összefoglalva, az adat-benchmarking megközelítés előnyei egyértelműek, és arra kell ösztönözniük az intézményeket, hogy fokozzák erőfeszítéseiket, hogy megfelelő áron szerezzék be a legjobb minőségű adatokat.
Az adatirodai árképzés, a minőség és a pontosság teljes körű betekintése személyre szabott összehasonlítást nyújthat a beszállítói tárgyalások során – függetlenül attól, hogy a jelenlegi szolgáltatónál marad, másikhoz költözik, vagy több irodát alkalmaz.
Ha érdekli az adat-benchmark működése, írjon megjegyzést alább.
- SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
- Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
- Forrás: https://www.finextra.com/blogposting/23935/3-emerging-data-challenges-in-credit-management-according-to-mckinsey?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
- :is
- $ UP
- 1
- 2022
- a
- Rólunk
- Szerint
- Fiók
- pontosság
- át
- mellett
- További
- cím
- elfogadja
- Örökbefogadás
- fejlett
- érint
- ellen
- Minden termék
- alternatív
- Összegek
- Az elemzők
- Analitikai
- analitika
- és a
- Másik
- megközelítés
- megközelít
- VANNAK
- körül
- cikkben
- cikkek
- AS
- At
- átlagos
- Bank
- Banks
- akadályok
- BE
- hogy
- lent
- benchmark
- benchmarking
- Előnyök
- Jobb
- Legnagyobb
- épít
- Hivatal
- by
- kéri
- TUD
- biztosan
- kihívás
- kihívások
- változik
- díj
- A pop-art design, négy időzóna kijelzése egyszerre és méretének arányai azok az érvek, amelyek a NeXtime Time Zones-t kiváló választássá teszik. Válassza a
- idézett
- világos
- megjegyzés
- Companies
- Társaságé
- összehasonlítás
- figyelembe véve
- tanácsadás
- fogyasztó
- folytatódik
- szerződés
- szerződések
- Mag
- Társasági
- Költség
- kiadások
- terjed
- hitel
- kritikai
- Jelenlegi
- Jelenleg
- vevő
- ügyféladatok
- dátum
- adatbázis
- adatbázisok
- határozatok
- Kereslet
- telepíteni
- telepített
- részletek
- Határozzuk meg
- fejlesztések
- DID
- felfedez
- tárgyalt
- különböző
- számos
- minden
- Korábban
- erőfeszítések
- csiszolókő
- Mérnökök
- hatalmas
- hiba
- értékelni
- értékelés
- Még
- Minden
- fejlődik
- példa
- vezetők
- létező
- vár
- külső
- külön-
- néző
- méltányosság
- pénzügyi
- pénzintézet
- Pénzintézetek
- Pénzügyi szektor
- pénzügyi szolgáltatások
- megtalálása
- Finextra
- megjelölve
- Rugalmasság
- Lábnyom
- A
- Előre
- talált
- ból ből
- teljesen
- Nyereség
- rés
- kap
- szerzés
- globálisan
- Goes
- jó
- nagymértékben
- Zöld
- fél
- Legyen
- hős
- segít
- Magas
- jó minőségű
- Kiemelt
- Kölcsönzés
- történelem
- Hogyan
- HTML
- HTTPS
- ötletek
- javul
- in
- pontatlan
- magában foglalja a
- bele
- <p></p>
- jelzi
- tájékoztat
- információ
- tájékoztatták
- újító
- Insight
- Intézmény
- intézmények
- sértetlenség
- érdekelt
- érdekes
- belső
- részt
- kérdések
- IT
- ismétlés
- jpg
- Kulcs
- Ismer
- hiány
- táj
- nagy
- legnagyobb
- legutolsó
- a legújabb fejlemények
- Szabadság
- hitelezők
- Hossz
- Tőkeáttétel
- életciklus
- mint
- néz
- keres
- készült
- fontos
- csinál
- Gyártás
- kezelése
- vezetés
- Menedzserek
- térkép
- egyező
- McKinsey
- Média
- módszerek
- millió
- bánja
- több
- Ráadásul
- a legtöbb
- mozog
- többszörös
- ugyanis
- szükségszerűen
- tárgyalások
- Új
- Új technológiák
- hír
- következő
- következő generációs
- megszerzése
- of
- on
- ONE
- folyamatban lévő
- Alkalom
- Opciók
- Más
- Egyéb
- Overcome
- Béke
- alkatrészek
- ösvény
- fizet
- Személyre
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- dugó
- Politikák
- portfolió
- portfoliókezelés
- portfóliókezelők
- portfóliók
- potenciális
- előző
- korábbi cikkek
- ár
- árazás
- Probléma
- eljárások
- folyamat
- Folyamatok
- Haladás
- ad
- ellátó
- szolgáltatók
- beszerzési
- PWC
- világítás
- Negyed
- Quick
- gyorsan
- miatt
- újrafutóz
- új
- csökkenteni
- Csökkent
- előírások
- marad
- szükség
- követelmények
- kutatás
- Tudástár
- Eredmények
- Kockázat
- Mondott
- azonos
- megtakarítás
- Megtakarítás
- azt mondja,
- tudósok
- pontozás
- Második
- szektor
- látás
- szegmensek
- idősebb
- különálló
- Szolgáltatások
- kellene
- jelentős
- egyetlen
- készségek
- készséghiány
- Közösség
- Közösségi média
- néhány
- valami
- forrás
- Források
- beszélő
- szakemberek
- költ
- reflektorfény
- Személyzet
- Kezdve
- tartózkodás
- Lépései
- erős
- Tanulmány
- ilyen
- ÖSSZEFOGLALÓ
- támogatás
- Támogató
- Felmérés
- megkérdezett
- Systems
- Vesz
- bevétel
- Tehetség
- cél
- technikák
- technikai
- Technologies
- Technológia
- hogy
- A
- a világ
- azok
- Őket
- Ezek
- Harmadik
- harmadik fél
- három
- Keresztül
- egész
- idő
- időigényes
- időérzékeny
- alkalommal
- nak nek
- Ma
- felső
- érintett
- hagyományos
- Átláthatóság
- Trends
- típusok
- megért
- használ
- rendszerint
- érték
- eladó
- Megnézem
- Út..
- JÓL
- Mit
- vajon
- ami
- míg
- lesz
- val vel
- belül
- Nyerte
- Munka
- dolgozó
- művek
- világ
- betakar
- év
- év
- te
- A te
- zephyrnet