マーケットトレンド の 銀行業界におけるビッグデータ分析 産業
銀行全体のリスク管理と内部統制が成長を目撃する
- 最先端のテクノロジーを活用することで、銀行は信用リスクを軽減し、さまざまなリスク基準に基づいてより適切な判断を下すことができます。銀行は、ビッグデータと分析プラットフォームのおかげで、信用リスクをコントロールし、債務不履行の状況を回避することができる。
- さらに、露骨な指標として、リテール銀行が信用リスク管理にビッグデータ分析を活用していることが挙げられる。支払取引における行動パターンに基づく信用リスク指標を適用することで、口座の貸し倒れや支払遅延に基づく従来の指標よりもはるかに早く信用事象を発見できることが実証されている。
- データと分析ツールを使ったリアルタイムの不正検知は、債務者の綿密な監視と貸し倒れを予見する能力を可能にすることで、信用リスクと流動性リスクの低減に役立つ。
- バンク・オブ・アメリカが実証しているように、ビッグデータはリスクの高い口座を特定するために利用できる。バンク・オブ・アメリカは、950万件の住宅ローンについて、コーポレート・インベストメント・グループが債務不履行の可能性を計算する責任を負っており、これによって貸し倒れによる損失を予測することができた。貸し倒れの計算に必要な時間を96時間から4時間に短縮することで、同行は効率を高めることができた。
この市場を形成する主要なトレンドを理解する
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