近年来,金融机构越来越多地采用数据和新技术来管理信贷组合。 事实上,麦肯锡的
最近的一项调查 的金融机构表示,在使用新数据和技术进行信贷组合管理方面取得了重大进展。
但它也凸显了金融服务领域围绕数据和技术仍然存在的挑战。
在本文中,我们回顾了麦肯锡的研究,研究了信用管理的三大数据挑战,并提出了一些有趣的想法来克服这些挑战。
麦肯锡 2022 年金融机构研究: 快速回顾
麦肯锡就信贷投资组合管理数据和分析的最新发展对全球 44 家金融机构进行了调查。
目标
了解传统和替代数据源在信用风险信息中的用途,确定金融机构如何跨投资组合部分使用分析方法,并告知整合下一代数据和分析的前进道路。
核心发现
金融机构在使用新数据进行信贷组合管理方面取得了重大进展:
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60% 的受访者表示,他们增加了对新型数据的使用,并在信贷组合管理中部署了先进的分析技术。
-
75% 预计这些趋势将在未来两年继续下去。
然而,新出现的挑战阻碍了使用新数据进行信用管理,即:
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数据质量,如引用 63% 受访者。
-
资源,如引用 42% 受访者。
-
资料费用,如引用 30% 受访者。
总而言之,虽然正在取得进展,但对于希望改善信贷组合管理的金融机构而言,障碍依然存在。
考虑到这一点,让我们进入细节——从洞察所使用的数据开始。
如今,金融机构使用哪些类型的数据进行信贷管理?
当他们希望在信用管理中部署新的分析时,公司正在从以下来源获取数据:
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内部信用行为数据和交叉产品数据
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来自信用局的数据
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经济预测
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以及来自外部供应商的新数据。
这也包括替代数据; 例如,在企业组合中,超过一半的受访者目前正在使用、试用或考虑新闻媒体、社交媒体或第三方账户数据。
我们对此的看法是,利用所有现有的内部和局数据(通常位于系统和产品/客户数据库的不同部分)是一个问题。 另一个是获取客户数据库并将其与数据提供商进行匹配。 这可能既费钱又费时,而且不一定会增加价值。
三大新兴数据和技术挑战
正如我们之前提到的,麦肯锡研究的每位参与者都被问及未来两到三年信用风险面临的最大挑战。
前三大新兴挑战是:
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#1:数据质量: 60% 的人认为数据质量是使用创新数据源的首要限制因素
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#2:资源: 42% 的人将资源列为第二个新出现的挑战。
-
#3:数据成本: 30% 的受访者将数据成本列为第三大挑战。
让我们更详细地看看每个挑战……
#1:数据质量
考虑到金融机构利用大量数据来做出关键的消费者决策,他们始终需要数据的准确性和完整性。
如果客户数据不完整或评分方法不准确,则输出会严重影响消费者的公平性。 此外,金融服务对时间很敏感,单个错误会迅速增加下游流程。
提高数据质量需要提高数据提供者(例如前三大局)所持有数据的透明度。
#2:资源
除了资源被麦肯锡列为头号挑战外,在数据和分析咨询公司的一项研究中,超过四分之一的金融行业高级管理人员也强调了这一点
氰基蓝.
研究还发现,39% 的人认为高级管理人员没有完全理解数据的价值。 造成这种技能差距的主要原因之一是技术变革的步伐。
同样,数据科学家、数据分析师和数据工程师的需求量也很大。
从广义上讲,在寻求弥补差距时有两种选择:重新培训和提升现有员工的技能,为他们提供更好的数据技能; 或聘请外部人才。
#3:数据成本
据普华永道称,全球大型银行的支出高达
每年 88 万美元用于数据 - 信息 他们有义务做出明智的决定并遵守规定。 然而,在局数据定价方面明显缺乏透明度。 我们在之前的文章中详细讨论过的内容。
从我们与银行和其他贷方的合作中,我们知道金融机构可以大大降低购买数据所涉及的成本。
银行和贷方看到了强劲的结果:
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中期谈判合同平均可节省 25%-40% 的数据成本——即使他们与同一供应商合作也是如此。
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使用来自多个局来源的数据有助于定价杠杆和多样化的数据来源——甚至可以弥补其他局可能存在的信用历史空白。
-
一家银行甚至每年将成本降低 3 万英镑,节省了 50%,并且可以持续灵活地在客户生命周期中免费使用额外数据。
总之,通过提高数据定价和质量的透明度,贷方有很大的机会降低数据成本并获得更高质量的数据。
使用正确的框架应对这些挑战
麦肯锡的调查表明,虽然信贷投资组合经理开始使用创新数据源,但主要障碍依然存在。 从寻找合适的数据质量到资源和数据成本。
麦肯锡继续表示,对数据源的评估以及透明度的提高将有助于金融机构了解不断变化的数据和供应商格局。 我们当然同意。
我们认为,这些挑战并不新鲜。 这是我们在支持金融机构的工作中一次又一次看到的。
好消息是:金融机构可以采取五个步骤来解决关键数据问题:
#1:了解数据要求: 这包括数据来源、数据质量和数据准确性。 通过与外部专家合作,您可以规划现有数据源和您支付的费用。
#2:评估数据质量和定价差距: 将您的价格与具有相同供应商和足迹的其他人进行比较。
#3:评估公司的数据基准: 寻找所有潜在的节省并发现目标定价。
#4:建立你应该使用的数据和局的瀑布: 更多关于这里.
#5:谈判: 或者,在基准测试过程的每次迭代中,通过支持以及谈判杠杆来更新数据合同、政策和程序。
通过数据基准测试解决您的数据挑战
总而言之,数据基准测试方法的好处是显而易见的,应该会激励机构加紧努力以合适的价格获取最优质的数据。
全面了解数据局的定价、质量和准确性可以提供个性化比较,为供应商谈判提供信息——无论您是选择留在当前供应商、转向另一家,还是采用多局方法。
如果您对数据基准测试的工作原理感兴趣,请在下方发表评论。
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