Dalam beberapa tahun terakhir, lembaga keuangan telah meningkatkan adopsi data dan teknologi baru untuk mengelola portofolio kredit. Faktanya, McKinsey's
survei terbaru lembaga keuangan mengatakan ada kemajuan yang signifikan dalam menggunakan data dan teknik baru untuk manajemen portofolio kredit.
Tapi itu juga menyoroti tantangan yang masih ada seputar data dan teknologi di sektor jasa keuangan.
Dalam artikel ini, kami merangkum studi McKinsey, memeriksa 3 tantangan data teratas untuk manajemen kredit, dan melihat beberapa ide menarik untuk mengatasinya.
Studi Lembaga Keuangan McKinsey 2022: Sebuah rekap cepat
McKinsey mensurvei 44 lembaga keuangan secara global tentang perkembangan terbaru dalam data dan analitik untuk manajemen portofolio kredit.
Objektif
Untuk memahami penggunaan sumber data tradisional dan alternatif untuk informasi risiko kredit, untuk menentukan bagaimana lembaga keuangan menggunakan pendekatan analitik di seluruh segmen portofolio, dan untuk menginformasikan langkah ke depan untuk menggabungkan data dan analitik generasi berikutnya.
Temuan inti
Lembaga keuangan telah membuat kemajuan signifikan dalam menggunakan data baru untuk manajemen portofolio kredit:
-
60% responden mengatakan bahwa mereka telah meningkatkan penggunaan jenis data baru dan menerapkan teknik analitik lanjutan dalam manajemen portofolio kredit.
-
75% berharap tren ini akan berlanjut selama dua tahun ke depan.
Namun, ada tantangan yang muncul dalam penggunaan data baru untuk manajemen kredit, yaitu:
-
Kualitas data, seperti dikutip oleh 63% responden.
-
Sumber, seperti dikutip oleh 42% responden.
-
Biaya data, seperti dikutip oleh 30% responden.
Singkatnya, sementara kemajuan sedang dibuat, hambatan tetap ada untuk lembaga keuangan yang ingin meningkatkan manajemen portofolio kredit.
Dengan mengingat hal ini, mari masuk ke detailnya – dimulai dengan wawasan tentang data yang digunakan.
Jenis data apa yang digunakan lembaga keuangan untuk manajemen kredit saat ini?
Saat mereka ingin menerapkan analitik baru dalam manajemen kredit, perusahaan memperoleh data dari sumber seperti:
-
Data perilaku kredit internal dan data lintas produk
-
Data dari biro kredit
-
Prakiraan ekonomi
-
Dan data baru dari penyedia eksternal.
Ini termasuk data alternatif juga; misalnya, dalam portofolio perusahaan, lebih dari separuh responden saat ini menggunakan, menguji coba, atau mempertimbangkan media berita, media sosial, atau data akun pihak ketiga.
Pandangan kami tentang hal ini adalah bahwa memanfaatkan semua data internal dan biro yang ada, yang biasanya berada di bagian terpisah dari sistem dan basis data produk/pelanggan adalah satu masalah. Cara lainnya adalah mengambil database pelanggan dan mencocokkannya dengan penyedia data. Ini bisa mahal dan memakan waktu dan tidak akan menambah nilai.
3 tantangan data dan teknologi teratas yang muncul
Seperti yang telah kita singgung sebelumnya, setiap peserta dalam studi McKinsey ditanya tentang tantangan terbesar yang dihadapi risiko kredit dalam dua hingga tiga tahun ke depan.
Tiga tantangan teratas yang muncul adalah:
-
#1: Kualitas data: 60% menyebutkan kualitas data sebagai kendala utama untuk menggunakan sumber data baru yang inovatif
-
#2: Sumber daya: 42% menyebutkan sumber daya sebagai tantangan kedua yang muncul.
-
#3: Biaya data: 30% mengutip biaya data sebagai tantangan terbesar ketiga.
Mari kita lihat setiap tantangan lebih detail…
#1: Kualitas data
Mempertimbangkan bahwa lembaga keuangan memanfaatkan sejumlah besar data untuk membuat keputusan konsumen yang penting, mereka membutuhkan keakuratan dan integritas data setiap saat.
Jika data pelanggan tidak lengkap atau metodologi penilaian tidak akurat, hasilnya dapat sangat mempengaruhi keadilan konsumen. Selain itu, layanan keuangan sensitif terhadap waktu di mana satu kesalahan dengan cepat melipatgandakan proses hilir.
Meningkatkan kualitas data memerlukan peningkatan transparansi dalam data yang dipegang oleh penyedia data, seperti tiga biro teratas.
#2: Sumber daya
Selain sumber daya yang ditandai sebagai tantangan utama oleh McKinsey, itu juga disorot oleh lebih dari seperempat eksekutif senior di sektor keuangan dalam sebuah studi oleh konsultan data dan analitik.
Sinozure.
Penelitian tersebut juga menemukan bahwa 39% eksekutif senior merasa tidak sepenuhnya memahami nilai data. Salah satu alasan utama kesenjangan keterampilan ini adalah karena laju perubahan teknologi.
Demikian pula, ilmuwan data, analis data, dan insinyur data semuanya sangat diminati.
Secara umum, ada dua opsi untuk menutup kesenjangan: melatih ulang dan meningkatkan staf yang ada untuk membekali mereka dengan keterampilan data yang lebih baik; atau mempekerjakan bakat eksternal.
#3: Biaya data
Menurut PWC, bank-bank besar di seluruh dunia membelanjakan sebanyak
$88 juta setahun untuk data – informasi mereka berkewajiban untuk membuat keputusan berdasarkan informasi dan mematuhi peraturan. Namun ada kekurangan transparansi yang jelas dalam hal penetapan harga data biro. Sesuatu yang telah kita bahas panjang lebar di artikel sebelumnya.
Dari pekerjaan kami dengan bank dan pemberi pinjaman lainnya, kami tahu lembaga keuangan dapat sangat mengurangi biaya yang terlibat dalam pembelian data.
Bank dan pemberi pinjaman melihat hasil yang kuat:
-
Negosiasi kontrak jangka menengah menghemat rata-rata 25%-40% biaya data – bahkan ketika mereka tetap dengan pemasok yang sama.
-
Menggunakan data dari berbagai sumber biro dapat membantu meningkatkan harga, dan sumber data yang beragam – dan bahkan menutup celah dalam riwayat kredit yang mungkin dimiliki oleh biro lain.
-
Satu bank bahkan mengurangi biaya sebesar £3 juta per tahun, menghasilkan penghematan 50%, dengan fleksibilitas berkelanjutan untuk menggunakan data tambahan dalam siklus hidup pelanggan tanpa biaya tambahan.
Singkatnya, ada peluang yang signifikan bagi pemberi pinjaman untuk mengurangi biaya data mereka dan mendapatkan data berkualitas lebih tinggi melalui peningkatan transparansi dalam penetapan harga dan kualitas data.
Mengatasi tantangan ini dengan kerangka kerja yang tepat
Survei McKinsey menunjukkan bahwa meskipun manajer portofolio kredit mulai menggunakan sumber data inovatif, hambatan utama tetap ada. Dari menemukan kualitas data yang tepat hingga sumber daya dan biaya data.
McKinsey selanjutnya mengatakan bahwa evaluasi sumber data, serta peningkatan transparansi, akan membantu lembaga keuangan memahami data yang berkembang dan lanskap vendor. Dan kita tentu setuju.
Dalam pandangan kami, tantangan ini bukanlah hal baru. Ini adalah sesuatu yang kami lihat berkali-kali melalui pekerjaan kami yang mendukung lembaga keuangan.
Kabar baiknya adalah: Lembaga keuangan dapat mengambil lima langkah untuk mengatasi masalah data utama:
#1: Pahami persyaratan data: Ini termasuk sumber data, kualitas data, dan akurasi data. Dengan bekerja sama dengan pakar eksternal, Anda dapat memetakan sumber data yang ada dan apa yang Anda bayar.
#2: Menilai kualitas data dan kesenjangan harga: Bandingkan harga Anda dengan orang lain dengan pemasok dan footprint yang sama.
#3: Evaluasi tolok ukur data perusahaan: Cari semua penghematan potensial dan temukan penetapan harga target.
#4: Bangun air terjun data dan biro yang harus Anda gunakan: Lebih lanjut tentang ini di sini.
#5: Bernegosiasi: Atau perbarui kontrak data, kebijakan, dan prosedur dengan dukungan beserta pengungkit negosiasi di setiap iterasi proses pembandingan.
Atasi tantangan data Anda dengan pembandingan data
Sebagai penutup, manfaat dari pendekatan pembandingan data sudah jelas dan harus memotivasi lembaga untuk mengintensifkan upaya mereka untuk mendapatkan data berkualitas paling tinggi dengan harga yang tepat.
Wawasan penuh tentang harga, kualitas, dan akurasi biro data dapat memberikan perbandingan yang dipersonalisasi untuk menginformasikan negosiasi pemasok – apakah Anda memilih untuk tetap menggunakan penyedia Anda saat ini, pindah ke penyedia lain, atau mengadopsi pendekatan multi-biro.
Jika Anda tertarik dengan cara kerja pembandingan data, tinggalkan komentar di bawah.
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- Sumber: https://www.finextra.com/blogposting/23935/3-emerging-data-challenges-in-credit-management-according-to-mckinsey?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
- :adalah
- $NAIK
- 1
- 2022
- a
- Tentang Kami
- Menurut
- Akun
- ketepatan
- di seluruh
- tambahan
- Tambahan
- alamat
- mengambil
- Adopsi
- maju
- mempengaruhi
- terhadap
- Semua
- alternatif
- jumlah
- Analis
- Analytical
- analisis
- dan
- Lain
- pendekatan
- pendekatan
- ADALAH
- sekitar
- artikel
- artikel
- AS
- At
- rata-rata
- Bank
- Bank
- hambatan
- BE
- makhluk
- di bawah
- patokan
- benchmarking
- Manfaat
- Lebih baik
- Terbesar
- membangun
- Biro
- by
- Panggilan
- CAN
- Pasti
- menantang
- tantangan
- perubahan
- biaya
- Pilih
- dikutip
- jelas
- komentar
- Perusahaan
- Perusahaan
- perbandingan
- mengingat
- konsultasi
- konsumen
- terus
- kontrak
- kontrak
- Core
- Timeline
- Biaya
- Biaya
- menutupi
- kredit
- kritis
- terbaru
- Sekarang
- pelanggan
- data pelanggan
- data
- Basis Data
- database
- keputusan
- Permintaan
- menyebarkan
- dikerahkan
- rincian
- Menentukan
- Perkembangan
- MELAKUKAN
- menemukan
- dibahas
- berbeda
- beberapa
- setiap
- Terdahulu
- upaya
- muncul
- Insinyur
- besar sekali
- kesalahan
- mengevaluasi
- evaluasi
- Bahkan
- Setiap
- berkembang
- contoh
- eksekutif
- ada
- mengharapkan
- luar
- tambahan
- menghadapi
- keadilan
- keuangan
- lembaga keuangan
- Lembaga keuangan
- Sektor keuangan
- jasa keuangan
- temuan
- tambahan
- ditandai
- keluwesan
- Tapak
- Untuk
- Depan
- ditemukan
- dari
- sepenuhnya
- Mendapatkan
- celah
- mendapatkan
- mendapatkan
- Secara global
- Pergi
- baik
- sangat
- Hijau
- Setengah
- Memiliki
- Dimiliki
- membantu
- High
- berkualitas tinggi
- Disorot
- Mempekerjakan
- sejarah
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- HTML
- HTTPS
- ide-ide
- memperbaiki
- in
- tidak akurat
- termasuk
- menggabungkan
- Pada meningkat
- menunjukkan
- memberitahu
- informasi
- informasi
- inovatif
- wawasan
- Lembaga
- lembaga
- integritas
- tertarik
- menarik
- intern
- terlibat
- masalah
- IT
- perulangan
- jpg
- kunci
- Tahu
- Kekurangan
- pemandangan
- besar
- terbesar
- Terbaru
- perkembangan terbaru
- Meninggalkan
- pemberi pinjaman
- Panjang
- Leverage
- siklus hidup
- 'like'
- melihat
- mencari
- terbuat
- utama
- membuat
- Membuat
- mengelola
- pengelolaan
- Manajer
- peta
- sesuai
- McKinsey
- Media
- metodologi
- juta
- keberatan
- lebih
- Selain itu
- paling
- pindah
- beberapa
- yaitu
- perlu
- negosiasi
- New
- Teknologi baru
- berita
- berikutnya
- generasi selanjutnya
- mendapatkan
- of
- on
- ONE
- terus-menerus
- Kesempatan
- Opsi
- Lainnya
- Lainnya
- Mengatasi
- Perdamaian
- bagian
- path
- pembayaran
- Dipersonalisasi
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- steker
- Kebijakan
- portofolio
- manajemen portofolio
- manajer portofolio
- portofolio
- potensi
- sebelumnya
- artikel sebelumnya
- harga pompa cor beton mini
- di harga
- Masalah
- Prosedur
- proses
- proses
- Kemajuan
- memberikan
- pemberi
- penyedia
- pembelian
- PWC
- kualitas
- Perempat
- Cepat
- segera
- alasan
- rekap
- baru
- menurunkan
- mengurangi
- peraturan
- tinggal
- membutuhkan
- Persyaratan
- penelitian
- Sumber
- Hasil
- Risiko
- Tersebut
- sama
- penghematan
- Tabungan
- mengatakan
- ilmuwan
- mencetak gol
- Kedua
- sektor
- melihat
- segmen
- senior
- terpisah
- Layanan
- harus
- penting
- tunggal
- keterampilan
- kesenjangan keterampilan
- Sosial
- media sosial
- beberapa
- sesuatu
- sumber
- sumber
- berbicara
- spesialis
- menghabiskan
- lampu sorot
- Staf
- Mulai
- tinggal
- Tangga
- kuat
- Belajar
- seperti itu
- RINGKASAN
- mendukung
- pendukung
- Survei
- disurvei
- sistem
- Mengambil
- pengambilan
- Bakat
- target
- teknik
- teknologi
- Teknologi
- Teknologi
- bahwa
- Grafik
- Dunia
- mereka
- Mereka
- Ini
- Ketiga
- pihak ketiga
- tiga
- Melalui
- di seluruh
- waktu
- membuang-buang waktu
- peka waktu
- kali
- untuk
- hari ini
- puncak
- tersentuh
- tradisional
- Transparansi
- Tren
- jenis
- memahami
- menggunakan
- biasanya
- nilai
- penjaja
- View
- Cara..
- BAIK
- Apa
- apakah
- yang
- sementara
- akan
- dengan
- dalam
- Won
- Kerja
- kerja
- bekerja
- dunia
- membungkus
- tahun
- tahun
- Kamu
- Anda
- zephyrnet.dll