Son yıllarda finansal kurumlar, kredi portföylerini yönetmek için veri ve yeni teknolojileri benimseme oranlarını artırdı. Aslında, McKinsey'in

son anket Finans kuruluşlarının yüzdesi, kredi portföyü yönetimi için yeni veri ve tekniklerin kullanılmasında önemli ilerleme kaydedildiğini söylüyor. 

Ancak aynı zamanda, finansal hizmetler sektöründeki veri ve teknoloji çevresinde kalan zorluklara da ışık tutuyor. 

Bu makalede, McKinsey'in çalışmasını özetliyor, kredi yönetimi için en önemli 3 veri sorununu inceliyor ve bunların üstesinden gelmek için bazı ilginç fikirlere bakıyoruz. 

McKinsey'nin 2022 Finansal Kurum Çalışması: Hızlı bir özet

McKinsey, kredi portföyü yönetimine yönelik veri ve analitiklerdeki en son gelişmeler hakkında dünya çapında 44 finans kurumuyla anket yaptı. 

Amaç

Kredi riski bilgileri için geleneksel ve alternatif veri kaynaklarının kullanımını anlamak, finansal kurumların portföy segmentlerinde analitik yaklaşımları nasıl kullandığını belirlemek ve yeni nesil verileri ve analitiği birleştirmek için ileriye dönük yol hakkında bilgi vermek.

Temel bulgular 

Finansal kuruluşlar, kredi portföyü yönetimi için yeni verileri kullanma konusunda önemli ilerleme kaydetmiştir:

• %60 Yanıt verenlerin oranı, kredi portföyü yönetiminde yeni veri türleri kullanımlarını artırdıklarını ve gelişmiş analitik teknikleri uyguladıklarını söyledi. 

• %75 Bu eğilimlerin önümüzdeki iki yıl boyunca devam etmesini bekliyoruz.

Bununla birlikte, kredi yönetimi için yeni verilerin kullanılmasının önüne çıkan, ortaya çıkan zorluklar vardır, yani:

• Veri kalitesitarafından alıntılandığı gibi %63 Katılımcıların oranı.

• Kaynaklartarafından alıntılandığı gibi %42 Katılımcıların oranı.

• Veri maliyetleritarafından alıntılandığı gibi %30 Katılımcıların oranı. 

Özetle, ilerleme kaydedilirken, kredi portföy yönetimini geliştirmek isteyen finansal kuruluşların önünde engeller devam etmektedir. 

Bunu göz önünde bulundurarak, kullanılan verilere ilişkin bilgilerle başlayarak ayrıntılara girelim. 

Bugün finansal kuruluşlar kredi yönetimi için ne tür veriler kullanıyor?

Şirketler, kredi yönetimi içinde yeni analizler uygulamaya çalıştıkça aşağıdaki gibi kaynaklardan veri alıyor: 

• Dahili kredi davranışı verileri ve çapraz ürün verileri 

• Kredi bürolarından alınan veriler

• Ekonomik tahminler

• Ve harici sağlayıcılardan yeni veriler. 

Buna alternatif veriler de dahildir; örneğin, kurumsal portföyde, yanıt verenlerin yarısından fazlası şu anda haber medyası, sosyal medya veya üçüncü taraf hesap verilerini kullanıyor, pilot uygulama yapıyor veya değerlendiriyor.

Bu konudaki görüşümüz, genellikle sistemlerin ve ürün/müşteri veritabanlarının ayrı bölümlerinde bulunan mevcut tüm dahili ve büro verilerini kullanmanın bir sorun olduğu yönündedir. Bir diğeri, bir müşteri veri tabanını alıp veri sağlayıcılarla eşleştirmek. Bu maliyetli ve zaman alıcı olabilir ve mutlaka değer katmaz.

Ortaya çıkan ilk 3 veri ve teknoloji sorunu 

Daha önce de değindiğimiz gibi, McKinsey'nin araştırmasındaki her katılımcıya önümüzdeki iki ila üç yıl içinde kredi riskinin karşı karşıya kalacağı en büyük zorluklar soruldu. 

Ortaya çıkan ilk üç zorluk şunlardır:

• #1: Veri kalitesi: %60'ı, yenilikçi yeni veri kaynaklarını kullanmanın önündeki en büyük kısıtlama olarak veri kalitesini gösterdi

• #2: Kaynaklar: %42'si kaynakları ortaya çıkan ikinci zorluk olarak gösterdi.

• #3: Veri maliyeti: %30 veri maliyetini üçüncü en büyük zorluk olarak gösterdi.

Her bir zorluğa daha ayrıntılı olarak bakalım… 

#1: Veri kalitesi

Finansal kurumların kritik tüketici kararları vermek için muazzam miktarda veriden yararlandığı düşünülürse, her zaman veri doğruluğuna ve bütünlüğüne ihtiyaç duyarlar. 

Müşteri verileri eksikse veya puanlama metodolojileri yanlışsa, çıktılar tüketici adaletini ciddi şekilde etkileyebilir. Ayrıca finansal hizmetler, tek bir hatanın aşağı akış süreçlerini hızla çoğalttığı durumlarda zamana duyarlıdır. 

Veri kalitesinin iyileştirilmesi, en büyük üç büro gibi veri sağlayıcılar tarafından tutulan verilerde daha fazla şeffaflık gerektirir. 

#2: Kaynaklar

McKinsey tarafından en büyük zorluk olarak işaretlenen kaynaklara ek olarak, veri ve analitik danışmanlığı tarafından yapılan bir çalışmada finans sektöründeki üst düzey yöneticilerin dörtte birinden fazlası tarafından da vurgulandı.

Sinozür. 

Araştırma ayrıca, %39'unun üst düzey yöneticilerin verilerin değerini tam olarak anlamadığını düşündüğünü buldu. Bu beceri boşluğunun temel nedenlerinden biri, teknolojik değişimin hızından kaynaklanmaktadır. 

Aynı şekilde, veri bilimcileri, veri analistleri ve veri mühendisleri de yüksek talep görmektedir. 

Genel olarak konuşursak, boşluğu kapatmaya çalışırken iki seçenek vardır: mevcut personele daha iyi veri becerileri sağlamak için yeniden beceri kazandırmak ve becerilerini yükseltmek; veya dışarıdan yetenek işe almak. 

#3: Veri maliyetleri

PWC'ye göre, dünyadaki büyük bankalar şu kadar harcama yapıyor:
Veriler için yılda 88 milyon dolar – bilgi bilinçli kararlar vermek ve düzenlemelere uymakla yükümlüdürler. Yine de, büro veri fiyatlandırması söz konusu olduğunda belirgin bir şeffaflık eksikliği var. Önceki yazılarda uzun uzadıya tartıştığımız bir şey.  

Bankalar ve diğer borç verenlerle yaptığımız çalışmalardan, finansal kurumların veri satın alma maliyetlerini büyük ölçüde azaltabileceğini biliyoruz. 

Bankalar ve borç verenler güçlü sonuçlar görüyor:

• Orta vadeli sözleşme müzakereleri, aynı tedarikçide kalsalar bile veri maliyetlerinde ortalama %25 - %40 tasarruf sağlar. 

• Birden çok büro kaynağından alınan verilerin kullanılması, fiyatlandırma avantajına ve çeşitli veri kaynaklarına yardımcı olabilir ve hatta diğer büroların sahip olabileceği kredi geçmişindeki boşlukları kapatabilir.

• Hatta bir banka, müşteri yaşam döngüsünde ek verileri ek ücret ödemeden kullanma esnekliğini sürdürerek %3 tasarruf sağlayarak maliyetleri yılda 50 milyon sterlin azalttı.

Özetle, borç verenler için veri fiyatlamasında ve kalitesinde artan şeffaflık yoluyla veri maliyetlerini düşürme ve daha yüksek kaliteli veri elde etme konusunda önemli bir fırsat var. 

Bu zorlukları doğru çerçeve ile ele almak

McKinsey'nin anketi, kredi portföyü yöneticilerinin yenilikçi veri kaynaklarını kullanmaya başlasa da, büyük engellerin devam ettiğini gösteriyor. Doğru veri kalitesini bulmaktan kaynaklara ve veri maliyetlerine kadar. 

McKinsey, veri kaynaklarının değerlendirilmesinin yanı sıra artan şeffaflığın, finans kurumlarının gelişen verileri ve tedarikçi ortamını anlamalarına yardımcı olacağını söylemeye devam ediyor. Ve kesinlikle katılıyoruz. 

Bize göre, bu zorluklar yeni değil. Bu, finans kurumlarını destekleyen çalışmalarımızda defalarca gördüğümüz bir şey. 

İyi haber şu: Finansal kurumlar, temel veri sorunlarını ele almak için beş adım atabilir:

#1: Veri gereksinimlerini anlayın: Buna veri kaynakları, veri kalitesi ve veri doğruluğu dahildir. Harici uzmanlarla çalışarak mevcut veri kaynaklarının ve ödediğiniz tutarın haritasını çıkarabilirsiniz.

#2: Veri kalitesini ve fiyatlandırma boşluklarını değerlendirin: Fiyatlandırmanızı, aynı tedarikçi ve ayak izi ile diğerleriyle karşılaştırın. 

#3: Şirketin veri kıyaslamasını değerlendirin: Tüm potansiyel tasarrufları arayın ve hedef fiyatlandırmayı keşfedin. 

#4: Kullanmanız gereken veri ve bürox şelalesini oluşturun:  Burada daha fazlası. 

#5: Pazarlık yapın: Veya kıyaslama sürecinin her yinelemesinde veri sözleşmelerini, ilkelerini ve prosedürlerini destekle ve müzakere kaldıraçlarıyla yenileyin.  

Veri kıyaslama ile veri zorluklarınızın üstesinden gelin

Sonuç olarak, bir veri kıyaslama yaklaşımının faydaları açıktır ve kurumları en yüksek kaliteli verileri doğru fiyata tedarik etme çabalarını yoğunlaştırmaya motive etmelidir. 

İster mevcut sağlayıcınızla kalmayı, ister başka bir sağlayıcıya geçmeyi veya çoklu büro yaklaşımını benimsemeyi seçin, veri bürosu fiyatlandırması, kalitesi ve doğruluğuna ilişkin tam içgörü, tedarikçi müzakerelerini bilgilendirmek için kişiselleştirilmiş bir karşılaştırma sağlayabilir.

Veri karşılaştırmanın nasıl çalıştığıyla ilgileniyorsanız, aşağıya bir yorum bırakın. 

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.finextra.com/blogposting/23935/3-emerging-data-challenges-in-credit-management-according-to-mckinsey?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs