기사

백 오피스에서 경쟁 우위로 - 은행의 리스크 전환

은행의 리스크 관리는 COVID에 의해 가속화되어 급속한 변화를 겪고 있지만 그 원인과 잠재적 영향은 더 복잡해지고 있습니다. 자세히 알아보세요.

Simon Axon
Simon Axon
2021년 10월 18일 3 최소 읽기
은행에서 리스크를 전환하는 방법
은행의 리스크 관리는 COVID에 의해 가속화되어 급속한 변화를 겪고 있지만 그 원인과 잠재적 영향은 더 복잡해지고 있습니다. 글로벌 팬데믹은 리스크 관리 프로세스가 어떻게 변화해야 하는지 극단적인 예를 제시했습니다. 과거 데이터를 기반으로 결정을 내리는 것은 지속 가능하지 않을 뿐만 아니라 새로운 위험이 점점 더 비금융, 행동 관련 및 은행 외부에서 나타나고 있습니다. 이러한 새로운 상황에 맞게 리스크 관리의 역할이 조정되어야 합니다. 실시간 세분화된 데이터를 사용하여 '한 세그먼트'에서 위험을 정의하면 백 오피스에서 위험을 이용하여 매출과 수익에 영향을 미치는 비즈니스의 전략적 파트너가 될 수 있습니다​.

이미 위험 관리자들 사이에서는 고객 행동과 기대의 변화로부터 압박을 받고 있습니다. 점점 더 실시간으로 변하는 금융 서비스의 특성으로 인해 은행과 규제 기관은 위험을 계산하는 방법과 시기를 다시 평가해야 합니다. 한 달에 한 번, 집계된 과거 데이터를 기반으로 하는 평가는 생성되기도 전에 쓸모없게 됩니다. 대신 은행은 현재 거래 데이터에 의존하여 고객의 현재 상태에 대한 가장 정확한 그림을 제공하여 최상의 위험 관련 결정을 뒷받침해야 합니다.

새로운 데이터, 새로운 기회

트랜잭션 데이터는 위험 관리자가 요구하는 '새로운 유형'의 데이터 중 하나일 뿐입니다. 위험의 다양성이 증가함에 따라 여러 소스의 광범위한 데이터가 요구되며, 그 중 상당수는 은행 외부에 있습니다. 예를 들어, COVID 시대에 규제 기관은 은행의 대출을 이용하는 호텔의 객실 수, 주차장 공간 및 점유율을 요청하기 시작했습니다. 이 정보는 현재 위험 분석 시스템에는 존재하지 않았습니다. 기후 위험은 효과적인 위험 계산을 지원하기 위해 여러 외부 소스의 광범위하고 세분화된 데이터를 통합하는 새로운 사례입니다.

그러나 위험 관리자에게 가장 큰 과제는 마케팅을 통해 개척된 '한 세그먼트' 접근 방식을 채택하는 것입니다. 실시간으로 위험을 계산하여 특정 고객이 현재 수행 중인 작업에 따라 개인화된 등급을 매기는 것은 위험 부서의 능력을 넘어서는 것처럼 보일 수 있습니다. 오래된 수동 프로세스와 데이터 사일로를 사용하는 것입니다. 그러나 마케팅 팀이 활용하기 시작한 통합 데이터에 대한 액세스와 더불어 최신 자동화, 애널리틱스 및 AI 관행의 도움으로, 위험 관리팀은 리스크에서 판도를 바꾸는 이점을 창출하기 위해 이미 투자한 시스템에서 이점을 누릴 수 있습니다.

고위험 고수익

물론, 많은 위험이 따릅니다. 마케팅 프로그램을 잘못 타게팅하는 실수는 중대한 영향을 미칠 수 있지만, 잘못되거나 불투명한 위험 관리 결정과 관련된 법적, 재정적 및 규정 준수 위험에 비하면 아무 것도 아닙니다. 이러한 이유로 자연스럽게 애널리틱스 및 AI를 사용하는 것은 위험 관리 측면에서 아주 신중하게 접근해야 합니다. 그러나 Vantage와 같은 환경에서는 보다 정교한 애널리틱스를 구축하기 위한 첫 번째 단계로 위험 관리에 대한 일상적인 기술과 접근 방식을 자동화합니다. 엔터프라이즈 기능 저장소 및 AnalyticOps 접근 방식은 규제 기관과 은행 경영진에게 결정이 내려지는 방법, 시기 및 이유에 대한 충분한 증거를 제공하는 데 필요한 감사 가능성, 거버넌스 및 투명성을 제공합니다.

위험 관리 팀은 과거에는 규제 기관의 요구 사항을 충족하는 데 주로 초점을 맞춘 백 오피스 기능을 수했다면, 지금은 은행 전체에 가치를 더할 수 있습니다. 위험 관리는 은행의 DNA 역할을 하며 잠식하는 핀테크 및 빅 테크 플레이어를 견제하는 데 필요한 진정한 경쟁 우위를 이끌 수 있습니다. 지속 가능하고 공정한 비즈니스 모델의 핵심 요소로 위험을 수용하는 것은 은행의 모든 측면에 영향을 미칠 수 있습니다. 가격 경쟁력이 뛰어나고, 실시간으로 제공되지만 정확하고 감사 가능한 위험 결정을 기반으로 하는 서비스를 통해 기업은 비용을 절감하면서 매출을 개선할 수 있습니다.

은행 전체에 널리 퍼져 있는 고유하고 신뢰할 수 있는 실시간 데이터를 활용하는 위험 인식 문화를 조성하면, 고객 서비스 개선, 비용 절감, 혁신 개선 및 출시 기간 단축을 위한 토대를 제공합니다.

위험 관리를 전문가 팀이 규제 기관에 보고하는 전담 업무라고 생각하는 것을 멈출 때입니다. 은행 전체에서 사용할 수 있는 통합 데이터 기반으로 대규모로 배포되어 5천만 명 이상의 고객에 대해 실시간 의사 결정을 지원할 수 있는 전문 애널리틱스를 통해, 위험 결정은 새로운 가치를 창출하는 모든 은행 부서의 일상적인 운영의 일부가 되어야 합니다.
Tags

약 Simon Axon

Simon Axon leads the Financial Services Industry Consulting practice in EMEA. His role is to help our customers drive more commercial value from their data by understanding the impact of integrated data and advanced analytics. Prior to his current role, Simon led the Data Science, Business Analysis, and Industry Consultancy practices in the UK and Ireland, applying his diverse experience across multiple industries to understand customers' needs and identify opportunities to leverage data and analytics to achieve high-impact business outcomes. Before joining Teradata in 2015, Simon worked for Sainsbury's and CACI Limited.

모든 게시물 보기Simon Axon

알고 있어

테라데이트의 블로그를 구독하여 주간 통찰력을 얻을 수 있습니다



I consent that Teradata Corporation, as provider of this website, may occasionally send me Teradata Marketing Communications emails with information regarding products, data analytics, and event and webinar invitations. I understand that I may unsubscribe at any time by following the unsubscribe link at the bottom of any email I receive.

Your privacy is important. Your personal information will be collected, stored, and processed in accordance with the Teradata Global Privacy Policy.