近年、金融機関は信用ポートフォリオを管理するためのデータと新しいテクノロジーの採用を増やしています。 実際、マッキンゼーの
最近の調査 の金融機関が、信用ポートフォリオ管理のための新しいデータと技術の使用に大きな進歩があると述べています。
しかし、それはまた、金融サービス部門のデータとテクノロジーにまつわる課題にもスポットライトを当てています。
この記事では、McKinsey の研究を要約し、与信管理に関するデータの課題のトップ 3 を調べ、それらを克服するための興味深いアイデアをいくつか見ていきます。
マッキンゼーの 2022 年の金融機関調査: 簡単な要約
マッキンゼーは、世界中の 44 の金融機関を対象に、クレジット ポートフォリオ管理のためのデータと分析の最新動向について調査しました。
目的
信用リスク情報に対する従来のデータ ソースと代替データ ソースの使用を理解し、金融機関がポートフォリオ セグメント全体で分析アプローチをどのように使用しているかを判断し、次世代のデータと分析を組み込むための道筋を知らせること。
コア調査結果
金融機関は、信用ポートフォリオ管理に新しいデータを使用することで大きな進歩を遂げました。
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視聴者の38%が の回答者が、新しいタイプのデータの使用を増やし、クレジット ポートフォリオ管理に高度な分析手法を導入したと述べています。
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視聴者の38%が これらの傾向は今後 XNUMX 年間続くと予想されます。
ただし、与信管理に新しいデータを使用する際には、次のような新たな課題が生じています。
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データ品質、によって引用されたように 視聴者の38%が 回答者の。
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リソース、によって引用されたように 視聴者の38%が 回答者の。
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データコスト、によって引用されたように 視聴者の38%が 回答者の。
要約すると、進歩が見られる一方で、信用ポートフォリオ管理の改善を望む金融機関には障壁が残っています。
これを念頭に置いて、使用されているデータへの洞察から始めて、詳細に進みましょう。
現在、金融機関はどのような種類のデータを与信管理に使用していますか?
与信管理に新しい分析を導入しようとしている企業は、次のようなソースからデータを取得しています。
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内部与信行動データとクロスプロダクト データ
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信用調査機関からのデータ
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経済予測
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そして、外部プロバイダーからの新しいデータ。
これには代替データも含まれます。 たとえば、企業ポートフォリオでは、回答者の半数以上が現在、ニュース メディア、ソーシャル メディア、またはサードパーティのアカウント データを使用、試験運用、または検討しています。
これに関する私たちの見解は、通常はシステムと製品/顧客データベースの別々の部分にある既存のすべての内部および局のデータを利用することがXNUMXつの問題であるということです. もう XNUMX つは、顧客データベースを取得し、それをデータ プロバイダーと照合することです。 これには費用と時間がかかる可能性があり、必ずしも付加価値が得られるとは限りません。
上位 3 つの新たなデータとテクノロジーの課題
先に触れたように、マッキンゼーの調査のすべての参加者は、今後 XNUMX ~ XNUMX 年間に信用リスクが直面する最大の課題について尋ねられました。
上位 XNUMX つの新たな課題は次のとおりです。
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#1: データ品質: 60% が、革新的な新しいデータ ソースを使用する際の最大の制約として、データの品質を挙げました
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#2: リソース: 42% が XNUMX 番目の新たな課題としてリソースを挙げました。
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#3: データ コスト: 30% が XNUMX 番目に大きな課題としてデータのコストを挙げました。
それぞれの課題を詳しく見てみましょう…
#1: データ品質
金融機関は膨大な量のデータを活用して重要な消費者の意思決定を行うことを考えると、常にデータの正確性と完全性を必要としています。
顧客データが不完全であるか、スコアリング方法が不正確である場合、結果は消費者の公平性に深刻な影響を与える可能性があります。 さらに、金融サービスは時間に敏感であり、XNUMX つのエラーがダウンストリーム プロセスを急速に増加させます。
データ品質を向上させるには、上位 XNUMX 局などのデータ プロバイダーが保持するデータの透明性を高める必要があります。
#2: リソース
マッキンゼーがリソースを最大の課題として挙げていることに加えて、データと分析のコンサルタント会社による調査で、金融セクターの上級管理職の XNUMX 分の XNUMX 以上がリソースを強調しました。
シノズレ.
この調査では、39% が上級管理職がデータの価値を十分に理解していないと感じていることもわかりました。 このスキルギャップの主な理由の XNUMX つは、技術変化のペースによるものです。
同様に、データ サイエンティスト、データ アナリスト、データ エンジニアの需要も高いです。
大まかに言えば、ギャップを埋めるには XNUMX つのオプションがあります。既存のスタッフの再スキル化とスキルアップを行い、より優れたデータ スキルを提供します。 または外部の才能を雇う。
#3:データコスト
PWC によると、世界中の大手銀行は、
年間 88 万ドルのデータ – 情報 彼らは情報に基づいた決定を下し、規制を遵守する義務があります。 しかし、ビューローデータの価格設定に関しては、明確な透明性の欠如があります。 以前の記事で詳しく説明したこと。
銀行や他の貸し手との協力から、金融機関はデータの購入にかかるコストを大幅に削減できることがわかっています。
銀行と貸し手は、強力な結果を目にしています。
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契約の途中で交渉することで、データ コストを平均 25% ~ 40% 節約できます。
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複数のビューロー ソースからのデータを使用すると、価格設定のレバレッジや多様なデータ ソースに役立ち、他のビューローの信用履歴のギャップをカバーすることさえできます。
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ある銀行では、コストを年間 3 万ポンド削減して 50% の節約を実現し、顧客のライフサイクルで追加データを追加料金なしで使用できる柔軟性を継続しています。
要約すると、データの価格設定と品質の透明性を高めることで、貸し手がデータのコストを削減し、より高品質のデータを取得できる大きなチャンスがあります。
適切なフレームワークでこれらの課題に対処する
McKinsey の調査によると、クレジット ポートフォリオ マネージャーは革新的なデータ ソースを使用し始めていますが、大きな障壁が残っています。 適切なデータ品質を見つけることから、リソースとデータのコストまで。
McKinsey はさらに、データ ソースの評価と透明性の向上は、金融機関が進化するデータとベンダーの状況を理解するのに役立つと述べています。 そして、私たちは確かに同意します。
私たちの見解では、これらの課題は新しいものではありません。 これは、私たちが金融機関を支援する仕事を通じて、何度も目にするものです。
良いニュースは次のとおりです。金融機関は、主要なデータの問題に対処するために XNUMX つのステップを実行できます。
#1: データ要件を理解する: これには、データ ソース、データ品質、およびデータ精度が含まれます。 外部の専門家と協力することで、既存のデータ ソースと支払っているものをマッピングできます。
#2: データの品質と価格のギャップを評価する: 同じサプライヤーとフットプリントを持つ他の価格と価格を比較してください。
#3: 会社のデータ ベンチマークを評価します。 すべての潜在的な節約を探し、目標価格を見つけます。
#4: 使用する必要があるデータとビューローのウォーターフォールを構築します。 詳細はこちら.
#5: 交渉する: または、ベンチマーキング プロセスの反復ごとに、データの契約、ポリシー、手順をサポートと交渉の手段で更新します。
データのベンチマークでデータの課題に対処する
まとめとして、データ ベンチマーク アプローチの利点は明らかであり、機関が最も高品質のデータを適切な価格で調達するための努力を強化する動機となるはずです。
データビューローの価格設定、品質、正確性に関する完全な洞察は、現在のプロバイダーにとどまるか、別のプロバイダーに移動するか、複数のビューローアプローチを採用するかを選択するかどうかにかかわらず、サプライヤーの交渉に役立つパーソナライズされた比較を提供できます。
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