چگونه می توان از تجزیه و تحلیل ریسک در بانکداری استفاده کرد

با تغییر و تحول بازارها با یک بیماری همه گیر جهانی ، تهدیدات جنگ و ناآرامی های سیاسی ، تعداد بیشتری از بانک ها به طور فزاینده ای نگران خطر هستند. اما ارزیابی ریسک دیگر یک بازی حدس زدن نیست ، بلکه یکی از آنها توسط هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. این نوع تجزیه و تحلیل به بانک ها اجازه می دهد تا با روشی هوشمندانه تر و داده محور با ریسک خود مقابله کنند. در اینجا چگونه است

تجزیه و تحلیل ریسک و سیاست

اول ، تجزیه و تحلیل ریسک بانکها را قادر می سازد تا سیاست را در چندین زمینه تعیین کنند. در بانکداری ، سه حوزه اصلی ریسک وجود دارد: اعتبار ، بازار و ریسک عملیاتی. در هر یک از این مناطق ، بانک ها یک سیاست سیال را تعیین می کنند.

به عنوان مثال ، در گروه ریسک بازار ، تجزیه و تحلیل ریسک به آنها می گوید که چه سرمایه گذاری هایی را برای خرید یا فروش در هر زمان معینی بر اساس عوامل بازار و چه دارایی هایی برای پیش بینی بهبودی از طریق بازارهای پایین نگه دارند.

تنظیم سیاست فقط یک منطقه است که تجزیه و تحلیل ریسک در آن آغاز می شود.

ریسک اعتباری

هنگامی که فرد متقاضی وام یا هر نوع اعتبار است ، فرایندی به نام Underwriting این روند می تواند با یک غربالگری خودکار بر اساس نمرات اعتباری ، سابقه پرداخت و نسبت بدهی به درآمد آغاز شود. با این حال ، عوامل دیگر به ریسک اعتباری ، از جمله مکان های جغرافیایی ، شغل وام گیرنده و موارد دیگر تبدیل می شوند.

از نظر تاریخی ، تجزیه و تحلیل ریسک اعتباری گاهی اوقات مورد تعصب انسانی قرار گرفته است. تجزیه و تحلیل ریسک خودکار پتانسیل کاهش آن مسئله و ایجاد سیستمی از تجزیه و تحلیل را دارد که نه تنها سریعتر بلکه عادلانه تر است.

ریسک اعتباری همچنین در مورد دارایی های بانک و نحوه بهره برداری از آنها نیز هست ، و تجزیه و تحلیل ریسک می تواند به بانک ها کمک کند تا تصمیمات بهتری در مورد اعتبار خود برای پرداخت ، چه چیزی حفظ کنند و چه زمانی برای افزایش ذخایر نقدی به جای وام گرفتن ، تصمیمات بهتری بگیرند.

تجزیه و تحلیل ریسک اعتباری باعث می شود بانک ها با ثبات ، حلال ، باهوش تر و کارآمدتر شوند. اما بانک ها نیز فراتر از کنترل خود با خطرات دیگری روبرو هستند: بازار.

خطر بازار

در طی چند سال گذشته ، بازار مکانی بی ثبات بوده است که سهام به روش های غافلگیرکننده و بالا و پایین حرکت می کند. سهام "دوران همه گیر" افزایش یافت و سپس سقوط کرد. شرکتهای پایدار از لحاظ تاریخی و بسیاری از سرمایه گذاری های خوب بازار ارزش خود را کاهش داده اند.

نوسانات بازار همیشه یک ریسک است و می تواند توسط همه چیز از نرخ بهره تعیین شده توسط فدرال رزرو گرفته تا رسوایی ، تقاضای انرژی ، بلایای طبیعی و موارد دیگر تحت تأثیر قرار گیرد. نیلز بور گفت: "پیش بینی چیزها ، به ویژه هنگامی که به آینده می رسد دشوار است."وقتی صحبت از املاک و مستغلات ، اوراق قرضه و معاملات آتی و همچنین مبادلات اصلی سهام می شود ، صادق است.

تجزیه و تحلیل ریسک می تواند به بانک ها کمک کند تا تأثیر بالقوه نیروهای بازار و خارجی را درک کنند و تصمیمات بهتری در مورد چگونگی و زمان سرمایه گذاری ، محافظت از ارزش آینده بازار خود بگیرند.

ریسک عملیاتی

ریسک عملیاتی به این صورت تعریف شده است: "خطر از دست دادن ناشی از فرآیندهای داخلی ناکافی یا شکست خورده ، افراد و سیستم ها یا از وقایع خارجی."به عبارت دیگر ، خطراتی مانند از دست دادن کارمندان و سرقت ، بلایای طبیعی ، سرقت و سایر عوامل و وقایع.

این بدان معناست که بانک ها باید به هر جنبه ای از ریسک جسمی نگاه کنند ، با شروع روند استخدام و نگهداری ، امنیت عملیاتی ، آموزش آمادگی حادثه و موارد دیگر.

در حالی که هر عملیاتی با برخی از ریسک ها همراه است ، بانک ها می توانند به ویژه در برابر مواردی مانند حملات سایبری ، سرقت و کلاهبرداری آسیب پذیر باشند. نرم افزار تجزیه و تحلیل ریسک می تواند با مدل سازی سناریوهای خاص و امکان توسعه راه حل های پیشگیرانه قبل از بروز مشکل کمک کند.

با در نظر گرفتن هر عامل ، بانک ها می توانند خود را برای بدترین حالت آماده کنند ، خطرات امنیتی را ارزیابی کنند و برنامه های پاسخ را در دست بگیرند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

با وجود بسیاری از زمینه های ریسک ، بانک ها باید تجزیه و تحلیل ریسک را انجام دهند. و در حالی که پیش بینی آینده سخت است ، می توان روندها را پیش بینی کرد ، احتمالات را ایجاد کرد و بر روی آن اطلاعات عمل کرد. این چیزی است که تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده همه چیز است. اما فراتر از این است. چهار زمینه وجود دارد که تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده می تواند به بانک ها کمک کند.

• امتیاز دهی اعتبار. همانطور که در بالا ذکر شد ، امتیاز دهی اعتبار به خودی خود به دور از کامل است و تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده می تواند تجزیه و تحلیل بهتری از ریسک اعتبار واقعی فردا را به جای امروز یا از نظر تاریخی امکان پذیر کند.
• تشخیص کلاهبرداری: یک منطقه بزرگ هزینه در مورد خطر بانکی ، کلاهبرداری است. تشخیص زودرس می تواند خطر کلاهبرداری را کاهش دهد یا از آن جلوگیری کند ، و نشان می دهد که سیستم ها و حتی افراد ممکن است آسیب پذیر باشند.
• مجموعه ها: به جای یک سیاست جمع آوری پتو ، تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده می تواند به بانک ها کمک کند تا مشتریان واقعاً ریسک پذیر از کسانی که ریسک طولانی مدت و طولانی مدت دارند ، تقسیم کنند.
• فروش متقابل: از طرف مثبت ، تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده می تواند به کارمندان بگوید که احتمالاً خطوط جدیدی از اعتبار را باز می کنند یا از سایر خدمات بانکی استفاده می کنند. این باعث افزایش تعامل با مشتری و نرخ تبدیل فروش می شود.

تجزیه و تحلیل ریسک برای هر مشاغل موجود در آنجا ضروری است. تجزیه و تحلیل ریسک هوشمند با شریک زندگی مانند Ventiv به معنای تصمیمات بهتر ، یک تجارت کارآمدتر و سود بیشتر است. اگر به دنبال یک راه حل تجزیه و تحلیل ریسک هستید ، امروز با Ventiv تماس بگیرید.