Останніми роками фінансові установи все більше використовують дані та нові технології для управління кредитними портфелями. Насправді McKinsey's
недавнє опитування фінансових установ говорить про значний прогрес у використанні нових даних і методів для управління кредитним портфелем.
Але він також висвітлює проблеми, які залишаються навколо даних і технологій у секторі фінансових послуг.
У цій статті ми підсумовуємо дослідження McKinsey, розглядаємо 3 найпоширеніші проблеми з даними для управління кредитами та розглядаємо кілька цікавих ідей щодо їх подолання.
Дослідження фінансових установ McKinsey 2022: Швидкий підсумок
McKinsey провела опитування 44 фінансових установ у всьому світі щодо останніх розробок у сфері даних та аналітики для управління кредитним портфелем.
Мета
Зрозуміти використання традиційних і альтернативних джерел даних для отримання інформації про кредитний ризик, визначити, як фінансові установи використовують аналітичні підходи до сегментів портфеля, а також проінформувати шлях до включення даних і аналітики наступного покоління.
Основні висновки
Фінансові установи досягли значного прогресу у використанні нових даних для управління кредитним портфелем:
-
60% респондентів сказали, що вони розширили використання нових типів даних і розгорнули передові методи аналітики в управлінні кредитним портфелем.
-
75% очікується, що ці тенденції збережуться протягом наступних двох років.
Однак виникають нові проблеми, які стають на шляху використання нових даних для управління кредитами, а саме:
-
Якість даних, як цитує 63% респондентів.
-
ресурси, як цитує 42% респондентів.
-
Витрати на дані, як цитує 30% респондентів.
Підводячи підсумок, можна сказати, що, незважаючи на прогрес, залишаються бар’єри для фінансових установ, які хочуть покращити управління кредитним портфелем.
Пам’ятаючи про це, давайте розберемося в деталях – починаючи з уявлення про дані, що використовуються.
Які типи даних сьогодні використовують фінансові установи для управління кредитами?
Коли компанії прагнуть застосувати нову аналітику в системі управління кредитами, вони отримують дані з таких джерел, як:
-
Дані внутрішньої кредитної поведінки та дані про різні продукти
-
Дані кредитних бюро
-
Економічні прогнози
-
І нові дані від зовнішніх провайдерів.
Це також включає альтернативні дані; наприклад, у корпоративному портфоліо більше половини респондентів наразі використовують, пілотують або розглядають засоби масової інформації, соціальні мережі або дані сторонніх облікових записів.
Наша точка зору полягає в тому, що використання всіх існуючих внутрішніх даних і даних бюро, які зазвичай знаходяться в окремих частинах систем і баз даних продуктів/клієнтів, є однією з проблем. Інший — взяти базу даних клієнтів і зіставити її з постачальниками даних. Це може бути дорогим і трудомістким і не обов’язково додасть цінності.
3 найпоширеніші проблеми з даними та технологіями
Як ми вже згадували раніше, кожного учасника дослідження McKinsey запитували про найбільші проблеми, з якими зіткнеться кредитний ризик у наступні два-три роки.
Трьома найпоширенішими проблемами є:
-
#1: Якість даних: 60% назвали якість даних головною перешкодою для використання нових інноваційних джерел даних
-
#2: Ресурси: 42% назвали ресурси другою проблемою.
-
#3: Вартість даних: 30% назвали вартість даних третьою найбільшою проблемою.
Розглянемо кожен виклик докладніше…
#1: Якість даних
Враховуючи, що фінансові установи використовують величезні обсяги даних для прийняття важливих рішень споживачів, вони вимагають точності та цілісності даних у будь-який час.
Якщо дані про клієнта неповні або методологія оцінки неточна, результати можуть серйозно вплинути на справедливість споживачів. Більше того, фінансові послуги чутливі до часу, оскільки одна помилка швидко примножує подальші процеси.
Покращення якості даних вимагає підвищення прозорості даних, які зберігаються постачальниками даних, наприклад трьома провідними бюро.
#2: Ресурси
Окрім того, що McKinsey назвала ресурси головною проблемою, це також було підкреслено більш ніж чвертю керівників вищої ланки у фінансовому секторі в дослідженні, проведеному консалтинговою компанією з даних та аналітики.
Синозур.
Дослідження також показало, що 39% вважають, що керівники вищої ланки не повністю розуміють цінність даних. Однією з ключових причин такого розриву в навичках є швидкість технологічних змін.
Крім того, великим попитом користуються спеціалісти з обробки даних, аналітики та інженери даних.
Загалом кажучи, є два варіанти заповнення прогалини: перекваліфікація та підвищення кваліфікації наявного персоналу, щоб надати їм кращі навички обробки даних; або наймання зовнішніх талантів.
#3: Вартість даних
За даними PWC, великі банки в усьому світі витрачають стільки, скільки
88 мільйонів доларів на рік на дані – інформацію вони зобов'язані приймати обґрунтовані рішення та дотримуватися нормативних актів. Проте існує явний брак прозорості, коли йдеться про ціноутворення даних бюро. Те, про що ми довго обговорювали в попередніх статтях.
З нашої роботи з банками та іншими кредиторами ми знаємо, що фінансові установи можуть значно зменшити витрати, пов’язані з придбанням даних.
Банки та кредитори бачать сильні результати:
-
Укладання контракту на проміжний термін дозволяє заощадити в середньому 25-40% витрат на дані, навіть якщо вони залишаються з тим самим постачальником.
-
Використання даних із багатьох джерел бюро може допомогти з ціноутворенням і різними джерелами даних – і навіть закрити прогалини в кредитній історії, які можуть бути в інших бюро.
-
Один банк навіть скоротив витрати на 3 мільйони фунтів стерлінгів на рік, заощадивши 50%, з постійною гнучкістю використання додаткових даних у життєвому циклі клієнта без додаткової плати.
Підводячи підсумок, кредитори мають значну можливість зменшити витрати на дані та отримати дані вищої якості завдяки підвищенню прозорості ціноутворення та якості даних.
Вирішення цих проблем за допомогою правильної структури
Опитування McKinsey показує, що хоча менеджери кредитного портфеля починають використовувати інноваційні джерела даних, основні перешкоди залишаються. Від пошуку належної якості даних до ресурсів і вартості даних.
Далі McKinsey каже, що оцінка джерел даних, а також підвищення прозорості допоможуть фінансовим установам зрозуміти зміну даних і середовища постачальників. І ми, звичайно, згодні.
На наш погляд, у цих викликах немає нічого нового. Це те, що ми знову і знову бачимо через нашу роботу з підтримки фінансових установ.
Хороша новина: фінансові установи можуть зробити п’ять кроків для вирішення ключових проблем із даними:
№1: Зрозумійте вимоги до даних: Це включає джерела даних, якість і точність даних. Працюючи із зовнішніми спеціалістами, ви можете визначити наявні джерела даних і суму, яку ви платите.
№2: Оцініть якість даних і розбіжності в ціні: Порівняйте свої ціни з цінами інших постачальників і з таким самим постачальником.
№3: Оцініть контрольні дані компанії: Знайдіть усі можливі заощадження та знайдіть цільову ціну.
№4: Створіть водоспад даних і бюро, які ви повинні використовувати: Детальніше про це тут.
#5: Обговоріть: Або оновлюйте контракти на дані, політики та процедури за допомогою підтримки разом із важелями переговорів протягом кожної ітерації процесу порівняльного аналізу.
Вирішуйте проблеми з даними за допомогою порівняльного аналізу даних
Підсумовуючи, переваги підходу до порівняльного аналізу даних очевидні та повинні спонукати установи активізувати свої зусилля для отримання найякісніших даних за правильною ціною.
Повне уявлення про ціни, якість і точність бюро даних може забезпечити персоналізоване порівняння для переговорів з постачальниками – незалежно від того, чи вирішите ви залишитися зі своїм поточним постачальником, перейти до іншого чи прийняти підхід із кількома бюро.
Якщо вам цікаво, як працює порівняльний аналіз даних, залиште коментар нижче.
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- Платоблокчейн. Web3 Metaverse Intelligence. Розширені знання. Доступ тут.
- джерело: https://www.finextra.com/blogposting/23935/3-emerging-data-challenges-in-credit-management-according-to-mckinsey?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
- :є
- $UP
- 1
- 2022
- a
- МЕНЮ
- За
- рахунки
- точність
- через
- доповнення
- Додатковий
- адреса
- прийняти
- Прийняття
- просунутий
- впливати
- проти
- ВСІ
- альтернатива
- суми
- аналітики
- Аналітичний
- аналітика
- та
- Інший
- підхід
- підходи
- ЕСТЬ
- навколо
- стаття
- статті
- AS
- At
- середній
- Банк
- Банки
- бар'єри
- BE
- буття
- нижче
- еталонний тест
- бенчмаркінг
- Переваги
- Краще
- найбільший
- будувати
- офіс
- by
- Виклики
- CAN
- звичайно
- виклик
- проблеми
- зміна
- заряд
- Вибирати
- цитується
- ясно
- коментар
- Компанії
- Компанії
- порівняння
- беручи до уваги
- консультування
- споживач
- продовжувати
- контракт
- контрактів
- Core
- Корпоративний
- Коштувати
- витрати
- обкладинка
- кредит
- критичний
- Поточний
- В даний час
- клієнт
- дані про клієнтів
- дані
- Database
- базами даних
- рішення
- Попит
- розгортання
- розгорнути
- деталі
- Визначати
- події
- DID
- відкрити
- обговорювалися
- чіткий
- Різне
- кожен
- Раніше
- зусилля
- з'являються
- Інженери
- величезний
- помилка
- оцінювати
- оцінка
- Навіть
- Кожен
- еволюціонує
- приклад
- керівництво
- існуючий
- очікувати
- зовнішній
- додатково
- облицювання
- справедливість
- фінансовий
- фінансова установа
- Фінансові установи
- Фінансовий сектор
- фінансові послуги
- виявлення
- Фінекстра
- позначений прапором
- Гнучкість
- Слід
- для
- Вперед
- знайдений
- від
- повністю
- Отримувати
- розрив
- отримати
- отримання
- Глобально
- йде
- добре
- значно
- зелений
- Половина
- Мати
- Герой
- допомога
- Високий
- високоякісний
- Виділено
- Наймання
- історія
- Як
- HTML
- HTTPS
- ідеї
- удосконалювати
- in
- неточні
- includes
- включати
- збільшений
- вказує
- повідомити
- інформація
- повідомив
- інноваційний
- розуміння
- Установа
- установи
- цілісність
- зацікавлений
- цікавий
- внутрішній
- залучений
- питання
- IT
- ітерація
- JPG
- ключ
- Знати
- відсутність
- ландшафт
- великий
- найбільших
- останній
- останні розробки
- Залишати
- кредитори
- довжина
- Важіль
- Життєвий цикл
- як
- подивитися
- шукати
- made
- основний
- зробити
- Робить
- управляти
- управління
- Менеджери
- карта
- узгодження
- McKinsey
- Медіа
- методології
- мільйона
- mind
- більше
- Більше того
- найбільш
- рухатися
- множинний
- а саме
- обов'язково
- переговори
- Нові
- Нові технології
- новини
- наступний
- наступне покоління
- отримання
- of
- on
- ONE
- постійний
- Можливість
- Опції
- Інше
- інші
- Подолати
- алюр
- частини
- шлях
- платіж
- Персоналізовані
- plato
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- штекер
- Політика
- портфель
- управління портфелем
- портфельні менеджери
- портфелі
- потенціал
- попередній
- попередніх статей
- price
- ціни без прихованих комісій
- Проблема
- Процедури
- процес
- процеси
- прогрес
- забезпечувати
- Постачальник
- провайдери
- покупка
- PWC
- якість
- Квартал
- Швидко
- швидко
- Причини
- Короткий огляд
- останній
- зменшити
- Знижений
- правила
- залишатися
- вимагати
- Вимога
- дослідження
- ресурси
- результати
- Risk
- Зазначений
- то ж
- економія
- Економія
- говорить
- Вчені
- рахунок
- другий
- сектор
- бачачи
- сегменти
- старший
- окремий
- Послуги
- Повинен
- значний
- один
- навички
- розрив у навичках
- соціальна
- соціальні медіа
- деякі
- що в сім'ї щось
- Source
- Джерела
- розмова
- Фахівці
- витрачати
- Прожектор
- Персонал
- Починаючи
- залишатися
- заходи
- сильний
- Вивчення
- такі
- РЕЗЮМЕ
- підтримка
- Підтримуючий
- Огляд
- опитаних
- Systems
- Приймати
- взяття
- талант
- Мета
- методи
- технологічний
- Технології
- Технологія
- Що
- Команда
- світ
- їх
- Їх
- Ці
- третій
- третя сторона
- три
- через
- по всьому
- час
- трудомісткий
- чутливий до часу
- times
- до
- сьогодні
- топ
- торкнувся
- традиційний
- прозорість
- Тенденції
- Типи
- розуміти
- використання
- зазвичай
- значення
- продавець
- вид
- шлях..
- ДОБРЕ
- Що
- Чи
- який
- в той час як
- волі
- з
- в
- Виграв
- Work
- робочий
- працює
- світ
- обернути
- рік
- років
- Ти
- вашу
- зефірнет