当前位置 > 首页 > 应用实例 > 大数据分析如何改善银行业的声誉风险管理

大数据分析如何改善银行业的声誉风险管理

来源:中国数据分析行业网 | 时间:2019-12-31 | 作者:数据委

在银行业中,信托是任何机构最大的可变现资产,然而其风险分析在非系统风险中是最不稳定、最复杂、最滞后的。今天,我们将探讨大数据分析在满足银行业支持机制方面的作用。并且,我们还会为读者分享一些场景案例,以及这种先进技术在最佳实践中的应用。

当前的挑战

作为一个文明国家,商业追求从一开始就存在,但是在当代,商业的连通性已发生了巨大的变化。此外,信息正在以前所未有的数量存储和共享。由于这些发展,任何事件都不会被忽视或凭空消失。银行是全球最大的可访问金融机构之一。

在过去的一段时间里,2008年的大萧条是银行舞弊行为的最好例证,该舞弊行为同时触发了全球经济和声誉的巨大损失。贝尔·斯特恩斯曾一度被认为是美国金融业的佼佼者,但在2008年3月被JP摩根大通(JP Morgan Chase)收购。在次贷危机下,该行业面临着“信任缺失”,这打击了投资者和包括零售客户在内的所有其他利益相关者。

在某些情况下,让员工对公司表示不满或让不满意的客户在社交媒体平台上抨击该品牌,可能会引起广泛关注,其中包括国家媒体和政府机构。从战略上控制此风险将要求进行收购、隔离、结构化和分析,以优化所有业务流程。这听起来很容易,但这是一个巨大的过程,因为所有交易、客户、历史数据、市场发展、社会政治变化和国际贸易条约的信息量太大,无法用常规技术工具进行评估。

大数据分析(BDA)在声誉风险方面的风险管理过程的范围和应用

申诉补救是BDA应用的主要领域之一,因为激动的客户最有可能在社交媒体和他们的个人对话中升级问题。银行需要密切关注组织的内部机制,以评估客户服务质量。有关每个查询和对策的数据应与详细的交易条目一起存储在公司ERP中。由于进行了快速调查,拥有它们将确保快速的响应率和问题的解决。

例如,可以通过汇总从多个来源(如出勤报告,人员流动,内部通信,通过官方渠道交换的重要数据以及在场所外或其他地方接收到的易受攻击的数据)获取的数据进行汇总,来检测导致数据泄露的任何内部安全失误。工作时间。运行分析不仅可以防止此类缺陷,而且可以改善合规性管理并降低成本。

作为一家银行,有必要监视品牌的在线安全性和品牌知名度,并持续分析不愉快的评论,反馈和论坛讨论。甚至Google现在都在审查不加提及的(不关注)链接政策,并将其视为分析参数(来源)。及时发现此类问题并处理情况,有系统地破坏了整个社区基于单个事件的蔑视。 

BDA还将通过监视从薪资软件解决方案,各种投资工具,债务,交易历史,借贷记录,人口统计,还款频率和法律所获得的数据,来监控交易并发现员工的可疑活动,这将极大地吸引人们的注意力。违反活动记录。BDA涵盖了所有这些领域,并建立了以事实和数字为后盾的集体共识。操作风险会损害银行的声誉,因为大多数程序都不会定期进行审查。

大数据分析的主要优点之一是建模和灵敏度分析,因为偏转规模太小,无法通过正态分析进行追踪。BDA方法开发的结果也将为逐步增强的风险分析参数奠定基础。高质量的计算模拟还可以提前提供有关预防措施的见解。

流程参数的上下文结构,例如特定位置上不友好的员工,粗鲁的管理实践,对特定员工干部的轻视以及频繁的客户投诉,因为这些外部表达与内部实践有联系。BDA工具允许银行公司对内部工作方法进行控制,以遏制与欺诈相关的威胁,并确保行业最佳实践。

未来我们对数据分析的期望

1、BDA可能会通过跟踪多方面审查中的问题,来提供降低投诉的路线图。 

2、无论是内部还是外部,对银行声誉构成威胁的所有因素都将在不涉及相关方任何影响的情况下迅速突出显示。

3、客户服务团队将能够检测到来自客户端的行为影响,无论是有意还是无意的,以解决查询问题。

4、BDA还将通过使用与过去数据的相似性为新产品提供运营和销售团队的路线图。

5、它还将根据强度,紧迫性,频率,可能性和监管规定,对组织的威胁进行索引,作为声誉风险分析的一部分。

信贷政策和内部管理政策可以与外部影响整合在一起,以在其初始阶段包含任何负面影响,例如由于雇主声誉低下而导致员工压力的员工压力问题。

银行部门还可能会及早发现一些隐性因素,这些隐性因素会导致声誉上的不必要损害,例如滥用职权和上级机构在组织中的个人不当行为,从而导致举报。

结束语

“建立声誉需要20年,而破坏声誉需要5分钟。”- 沃伦·巴菲特(  Warren Buffett)

市场声誉是银行界最脆弱但最有效的属性 ,大数据分析将充当指南针,以安全地穿越声誉风险。因此,我们可以预期,由于金融机构在改善声誉风险管理方面的贡献,它们将从根本上接受BDA和AI算法等先进技术的安全。话虽如此,我还发现信息的不断增长及其分散是对该行业已经面临的恐惧恐怖症的严重关注。好吧,大数据分析似乎就像是身穿闪亮盔甲的骑士,在未来的日子里它将获得更高的接受度。