V zadnjih letih so finančne institucije vse pogosteje uporabljale podatke in nove tehnologije za upravljanje kreditnih portfeljev. Pravzaprav McKinsey's
Nedavna raziskava finančnih institucij pravi, da je prišlo do pomembnega napredka pri uporabi novih podatkov in tehnik za upravljanje kreditnega portfelja.
Vendar pa osvetljuje tudi izzive, ki ostajajo v zvezi s podatki in tehnologijo v sektorju finančnih storitev.
V tem članku povzemamo McKinseyjevo študijo, preučujemo 3 največje podatkovne izzive za upravljanje kreditov in si ogledujemo nekaj zanimivih idej za njihovo premagovanje.
McKinseyjeva študija finančnih institucij za leto 2022: Hiter povzetek
McKinsey je anketiral 44 finančnih institucij po vsem svetu o najnovejšem razvoju podatkov in analitike za upravljanje kreditnega portfelja.
Cilj
Za razumevanje uporabe tradicionalnih in alternativnih podatkovnih virov za informacije o kreditnem tveganju, za določitev, kako finančne institucije uporabljajo analitične pristope v segmentih portfelja, in za informiranje o poti naprej za vključitev podatkov in analitike naslednje generacije.
Ključne ugotovitve
Finančne institucije so dosegle velik napredek pri uporabi novih podatkov za upravljanje kreditnega portfelja:
-
60% vprašanih je povedalo, da so povečali uporabo novih vrst podatkov in uporabili napredne analitične tehnike pri upravljanju kreditnega portfelja.
-
75% pričakujejo, da se bodo ti trendi nadaljevali v naslednjih dveh letih.
Vendar pa se pojavljajo izzivi, ki ovirajo uporabo novih podatkov za upravljanje kreditov, in sicer:
-
Kakovost podatkov, kot navaja 63% vprašanih.
-
viri, kot navaja 42% vprašanih.
-
Stroški prenosa podatkov, kot navaja 30% vprašanih.
Če povzamemo, čeprav je dosežen napredek, ostajajo ovire za finančne institucije, ki želijo izboljšati upravljanje kreditnega portfelja.
S tem v mislih se poglobimo v podrobnosti – začenši z vpogledom v uporabljene podatke.
Katere vrste podatkov danes uporabljajo finančne institucije za upravljanje kreditov?
Ko podjetja želijo uvesti novo analitiko pri upravljanju kreditov, pridobivajo podatke iz virov, kot so:
-
Podatki o notranjem kreditnem obnašanju in podatki o več izdelkih
-
Podatki iz kreditnih birojev
-
Gospodarske napovedi
-
In novi podatki zunanjih ponudnikov.
To vključuje tudi alternativne podatke; na primer, v portfelju podjetij več kot polovica anketirancev trenutno uporablja, pilotira ali razmišlja o medijih, družbenih medijih ali podatkih računov tretjih oseb.
Naš pogled na to je, da je uporaba vseh obstoječih notranjih in birojskih podatkov, ki so običajno v ločenih delih sistemov in baz podatkov o izdelkih/strankah, ena težava. Drugi je vzeti bazo podatkov o strankah in jo primerjati s ponudniki podatkov. To je lahko drago in dolgotrajno ter ne bo nujno dodalo vrednosti.
Trije največji nastajajoči podatkovni in tehnološki izzivi
Kot smo že omenili, je bil vsak udeleženec McKinseyjeve študije vprašan o največjih izzivih, s katerimi se sooča kreditno tveganje v naslednjih dveh do treh letih.
Trije glavni nastajajoči izzivi so:
-
#1: Kakovost podatkov: 60 % jih je navedlo kakovost podatkov kot glavno omejitev za uporabo inovativnih novih podatkovnih virov
-
#2: Viri: 42 % jih je vire navedlo kot drugi nastajajoči izziv.
-
#3: Cena podatkov: 30 % jih je kot tretji največji izziv navedlo stroške podatkov.
Oglejmo si vsak izziv podrobneje…
#1: Kakovost podatkov
Glede na to, da finančne institucije izkoriščajo ogromne količine podatkov za sprejemanje kritičnih potrošniških odločitev, zahtevajo točnost in celovitost podatkov v vsakem trenutku.
Če so podatki o strankah nepopolni ali so metodologije točkovanja netočne, lahko rezultati resno vplivajo na poštenost potrošnikov. Poleg tega so finančne storitve časovno občutljive, saj ena napaka hitro pomnoži nadaljnje procese.
Izboljšanje kakovosti podatkov zahteva večjo preglednost podatkov, ki jih hranijo ponudniki podatkov, kot so trije najboljši uradi.
#2: Viri
Poleg virov, ki jih je McKinsey označil kot največji izziv, jih je izpostavila tudi več kot četrtina vodilnih delavcev v finančnem sektorju v študiji svetovalnega podjetja za podatke in analitiko
Cynozure.
Raziskava je tudi pokazala, da 39 % meni, da višji vodstveni delavci ne razumejo v celoti vrednosti podatkov. Eden ključnih razlogov za to vrzel v spretnostih je hitrost tehnoloških sprememb.
Podobno je veliko povpraševanje po podatkovnih znanstvenikih, podatkovnih analitikih in podatkovnih inženirjih.
Na splošno obstajata dve možnosti za zapolnitev vrzeli: prekvalificiranje in izpopolnjevanje obstoječega osebja, da bi mu zagotovili boljše podatkovne spretnosti; ali najem zunanjih talentov.
#3: Podatkovni stroški
Po podatkih PWC velike banke po svetu porabijo toliko kot
88 milijonov dolarjev na leto za podatke – informacije dolžni so sprejemati premišljene odločitve in upoštevati predpise. Vendar pa obstaja izrazito pomanjkanje preglednosti, ko gre za določanje cen birojskih podatkov. Nekaj, o čemer smo obširno razpravljali v prejšnjih člankih.
Iz našega sodelovanja z bankami in drugimi posojilodajalci vemo, da lahko finančne institucije močno zmanjšajo stroške nakupa podatkov.
Banke in posojilodajalci opažajo dobre rezultate:
-
Vmesna pogajanja o pogodbi prihranijo v povprečju 25–40 % stroškov podatkov – tudi če ostanejo pri istem dobavitelju.
-
Uporaba podatkov iz več virov birojev lahko pomaga pri cenovnem vzvodu in različnih virih podatkov – in celo pokrije vrzeli v kreditni zgodovini, ki jih morda imajo drugi biroji.
-
Ena banka je celo znižala stroške za 3 milijone GBP na leto in s tem prihranila 50 %, s stalno prilagodljivostjo za uporabo dodatnih podatkov v življenjskem ciklu stranke brez dodatnih stroškov.
Če povzamemo, obstaja pomembna priložnost za posojilodajalce, da zmanjšajo stroške podatkov in pridobijo podatke višje kakovosti s povečano preglednostjo pri določanju cen in kakovosti podatkov.
Obravnavanje teh izzivov s pravim okvirom
McKinseyjeva raziskava kaže, da kljub temu, da upravitelji kreditnega portfelja začenjajo uporabljati inovativne vire podatkov, ostajajo glavne ovire. Od iskanja ustrezne kakovosti podatkov do virov in stroškov podatkov.
McKinsey še pravi, da bosta vrednotenje podatkovnih virov in večja preglednost pomagala finančnim institucijam razumeti spreminjajoče se podatke in pokrajino prodajalcev. In vsekakor se strinjamo.
Po našem mnenju ti izzivi niso nič novega. To je nekaj, kar vedno znova vidimo pri našem delu v podporo finančnim institucijam.
Dobra novica je: finančne institucije lahko sprejmejo pet korakov za reševanje ključnih težav s podatki:
#1: Razumevanje podatkovnih zahtev: To vključuje vire podatkov, kakovost in točnost podatkov. Če sodelujete z zunanjimi strokovnjaki, lahko načrtujete obstoječe vire podatkov in tisto, kar plačujete.
#2: Ocenite kakovost podatkov in vrzeli v cenah: Primerjajte svoje cene z drugimi z enakim dobaviteljem in enakim odtisom.
#3: Ocenite merilo uspešnosti podatkov podjetja: Poiščite vse možne prihranke in odkrijte ciljne cene.
#4: Zgradite slap podatkov in birojev, ki jih morate uporabiti: Več o tem tukaj.
#5: Pogajanje: Ali pa osvežite podatkovne pogodbe, politike in postopke s podporo skupaj s pogajalskimi vzvodi skozi vsako ponovitev postopka primerjalne analize.
Rešite svoje podatkovne izzive s primerjalno analizo podatkov
Če zaključimo, so prednosti pristopa primerjalne analize podatkov jasne in bi morale motivirati institucije, da okrepijo svoja prizadevanja za pridobivanje najkakovostnejših podatkov po pravi ceni.
Popoln vpogled v cene, kakovost in natančnost podatkovnega biroja lahko zagotovi osebno primerjavo za informiranje pri pogajanjih z dobavitelji – ne glede na to, ali se odločite ostati pri svojem trenutnem ponudniku, se preseliti k drugemu ali sprejeti pristop z več biroji.
Če vas zanima, kako deluje primerjalna analiza podatkov, pustite komentar spodaj.
- Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
- vir: https://www.finextra.com/blogposting/23935/3-emerging-data-challenges-in-credit-management-according-to-mckinsey?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
- : je
- $GOR
- 1
- 2022
- a
- O meni
- Po
- Račun
- natančnost
- čez
- Poleg tega
- Dodatne
- Naslov
- sprejme
- Sprejetje
- napredno
- vplivajo
- proti
- vsi
- alternativa
- zneski
- Analitiki
- Analitično
- analitika
- in
- Še ena
- pristop
- pristopi
- SE
- okoli
- članek
- članki
- AS
- At
- povprečno
- Banka
- Banke
- ovire
- BE
- počutje
- spodaj
- merilo
- primerjalna analiza
- Prednosti
- Boljše
- največji
- izgradnjo
- Predsedstvo
- by
- poziva
- CAN
- Zagotovo
- izziv
- izzivi
- spremenite
- naboj
- Izberite
- praksa
- jasno
- komentar
- Podjetja
- Podjetja
- Primerjava
- upoštevamo
- svetovanje
- Potrošnik
- naprej
- Naročilo
- pogodbe
- Core
- Corporate
- strošek
- stroški
- pokrov
- kredit
- kritično
- Trenutna
- Trenutno
- stranka
- podatki o strankah
- datum
- Baze podatkov
- baze podatkov
- odločitve
- Povpraševanje
- razporedi
- razporejeni
- Podrobnosti
- Ugotovite,
- razvoju
- DID
- odkriti
- razpravljali
- izrazit
- razne
- vsak
- prej
- prizadevanja
- smirkovim
- Inženirji
- ogromno
- Napaka
- oceniti
- Ocena
- Tudi
- Tudi vsak
- razvija
- Primer
- vodstvo
- obstoječih
- pričakovati
- zunanja
- dodatna
- s katerimi se sooča
- pravičnost
- finančna
- finančna institucija
- Finančne ustanove
- Finančni sektor
- finančne storitve
- iskanje
- Finextra
- označeno
- prilagodljivost
- Odtis
- za
- Naprej
- je pokazala,
- iz
- v celoti
- Gain
- vrzel
- dobili
- pridobivanje
- Globalno
- goes
- dobro
- zelo
- Zelen
- Pol
- Imajo
- Hero
- pomoč
- visoka
- visoka kvaliteta
- Poudarjeno
- Najem
- zgodovina
- Kako
- HTML
- HTTPS
- Ideje
- izboljšanje
- in
- netočne
- vključuje
- vključi
- povečal
- označuje
- obvesti
- Podatki
- obvestila
- inovativne
- vpogled
- ustanova
- Institucije
- celovitost
- zainteresirani
- Zanimivo
- notranji
- vključeni
- Vprašanja
- IT
- ponovitev
- jpg
- Ključne
- Vedite
- Pomanjkanje
- Pokrajina
- velika
- Največji
- Zadnji
- najnovejši razvoj dogodkov
- pustite
- posojilodajalci
- dolžina
- Vzvod
- življenski krog
- kot
- Poglej
- si
- je
- velika
- Znamka
- Izdelava
- upravljanje
- upravljanje
- Vodje
- map
- ujemanje
- McKinsey
- mediji
- metodologije
- milijonov
- moti
- več
- Poleg tega
- Najbolj
- premikanje
- več
- in sicer
- nujno
- Pogajanja
- Novo
- Nove tehnologije
- novice
- Naslednja
- Naslednja generacija
- pridobitev
- of
- on
- ONE
- v teku
- Priložnost
- možnosti
- Ostalo
- drugi
- Premagajte
- Pace
- deli
- pot
- plačilna
- Prilagojeno
- platon
- Platonova podatkovna inteligenca
- PlatoData
- Vtič
- politike
- Portfelj
- upravljanje portfelja
- portfeljski menedžerji
- portfelji
- potencial
- prejšnja
- prejšnji članki
- Cena
- cenitev
- problem
- Postopki
- Postopek
- Procesi
- Napredek
- zagotavljajo
- Ponudnik
- ponudniki
- nakup
- PWC
- kakovost
- četrtletje
- Hitri
- hitro
- Razlogi
- Rekapitulacija
- nedavno
- zmanjša
- Zmanjšana
- predpisi
- ostajajo
- zahteva
- Zahteve
- Raziskave
- viri
- Rezultati
- Tveganje
- Je dejal
- Enako
- shranjevanje
- Prihranki
- pravi
- Znanstveniki
- točkovanje
- drugi
- sektor
- videnje
- segmentih
- višji
- ločena
- Storitve
- shouldnt
- pomemben
- sam
- spretnosti
- vrzel v spretnostih
- socialna
- družbeni mediji
- nekaj
- Nekaj
- vir
- Viri
- gledano
- strokovnjaki
- preživeti
- Spotlight
- Osebje
- Začetek
- bivanje
- Koraki
- močna
- študija
- taka
- POVZETEK
- podpora
- Podpora
- Anketa
- anketiranih
- sistemi
- Bodite
- ob
- talent
- ciljna
- tehnike
- tehnološki
- Tehnologije
- Tehnologija
- da
- O
- svet
- njihove
- Njih
- te
- tretja
- tretjih oseb
- 3
- skozi
- vsej
- čas
- zamudno
- časovno občutljiv
- krat
- do
- danes
- vrh
- dotaknil
- tradicionalna
- Preglednost
- Trends
- Vrste
- razumeli
- uporaba
- navadno
- vrednost
- Prodajalec
- Poglej
- način..
- Dobro
- Kaj
- ali
- ki
- medtem
- bo
- z
- v
- Zmagali
- delo
- deluje
- deluje
- svet
- zaviti
- leto
- let
- Vi
- Vaša rutina za
- zefirnet