银行的风险管理正在经历快速转型,新冠肺炎疫情加速了这一转变,但其原因和潜在影响更为深远。全球疫情肆虐生动地说明了风险过程迫切需要改变。基于历史数据做出决策不仅是不可持续的,而且新的风险越来越与财务无关、与行为相关并且在银行以往。风险管理的作用需要适应这些新情况。使用实时、精细的数据来定义“一个细分市场”的风险,可以推动风险从后台职能部门发展成为影响顶线和底线的业务的战略合作伙伴。
客户行为和期望的变化已经在风险经理中产生了变革的压力。金融服务日益实时,迫使银行和监管机构重新评估如何以及何时计算风险。基于历史汇总数据的每月一次评估在生成之前已过期。相反,银行需要依靠当前的交易数据来最准确地了解客户的当前状态,从而支持最佳的风险决策。
但风险管理者面临的最大挑战是采用营销开创的“一部分”方法。实时计算风险,根据特定客户当前的行为提供个性化评级,这似乎超出了风险部门的能力。使用过时的手动流程和数据孤岛。但是,随着营销团队开始利用的集成数据的访问,加上最新的自动化、分析和人工智能实践,风险团队可以从已经进行的投资中受益,通过风险创造改变游戏规则的优势。
客户行为和期望的变化已经在风险经理中产生了变革的压力。金融服务日益实时,迫使银行和监管机构重新评估如何以及何时计算风险。基于历史汇总数据的每月一次评估在生成之前已过期。相反,银行需要依靠当前的交易数据来最准确地了解客户的当前状态,从而支持最佳的风险决策。
新数据、新机遇
交易数据只是风险管理者所需的“新类型”数据之一。风险的日益多样化要求来自多个来源的更广泛的数据,其中许多来源都在银行之外。例如,在COVID时期,监管机构开始要求银行提供他们提供贷款的酒店的房间数量、停车位和入住率。在目前的风险分析系统中根本不存在这些信息。气候风险是整合来自多个外部来源的广泛和粒度数据以支持有效风险计算的另一个新案例。但风险管理者面临的最大挑战是采用营销开创的“一部分”方法。实时计算风险,根据特定客户当前的行为提供个性化评级,这似乎超出了风险部门的能力。使用过时的手动流程和数据孤岛。但是,随着营销团队开始利用的集成数据的访问,加上最新的自动化、分析和人工智能实践,风险团队可以从已经进行的投资中受益,通过风险创造改变游戏规则的优势。
高风险、高回报
当然了,风险是很高的。营销计划目标的错误可能会产生重大影响,但无法与不良或不透明风险决策相关的法律、财务和合规风险相提并论。出于这个原因,分析和人工智能的使用在风险方面已经谨慎对待,这是正确的。然而,在像Vantage这样的环境中,日常技能和风险管理方法可以自动化,作为构建更复杂的分析的第一步。企业功能存储和分析操作方法可以提供所需的可审计性、治理和透明度,为监管机构和银行领导层提供足够的证据,说明如何、何时以及为何做出决策。
突然之间,风险团队从主要专注于满足监管机构的需求的后台职能部门,变得可以在整个银行内增加价值。风险管理是银行的DNA,可能是他们抵御金融科技和大型科技公司侵占所需的真正竞争优势。将风险作为可持续和公平商业模式的核心要素可以影响银行的各个方面。通过更敏锐的定价,实时给出基于更准确的、可审计的风险决策,在提高顶线的同时降低成本。
创建一种遍布整个银行的风险意识文化,并利用独特、可信的实时数据,为改善客户服务、降低成本、改进创新和加快上市时间奠定了基础。
现在是时候停止将风险视为专家团队向监管机构报告所做的事情了。凭借全银行可用的集成数据基础,以及大规模部署的专业分析,并能够支持5000万或更多客户的实时决策,风险决策应成为所有银行部门日常运营的一部分,以推动新价值。
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