현재의 복잡한 환경을 해석하는 것은 어려운데, 미래를 어느 정도 확신을 가지고 예상하는 것은 더더욱 어렵습니다. 은행에서는 이러한 문제를 해결하고 위험을 효과적으로 관리하기 위한 추가 질문을 식별하기 위해 좀 더 심층적인 정보가 필요합니다. 바로 이러한 부분에서 은행 재무 분석은 초기 샘플을 더 나은 솔루션을 만드는 데 도움이 되는 관련 정보로 변환하는 데 도움이 될 수 있습니다.
데이터 관리 및 통합은 분석이 은행 부문에 도움이 될 수 있는 주요 비즈니스 동인입니다.
조직은 보고되는 정보의 무결성과 적시성에 대해 계속해서 의문을 제기합니다. 위험 및 재무와 같은 부서 간의 엔터프라이즈 데이터 관리 및 통합을 통해 은행은 규제 문제를 해결하고 효과적인 통제를 생성할 수 있습니다. 고품질 데이터는 모든 조직에서 시스템적 위험 모델링과 같은 비즈니스 솔루션을 추진할 수 있는 분석을 수행하는 데에도 필수 조건입니다.
은행이 기업 수준에서 통합을 달성하려면 다음 몇 가지 사항을 고려해야 합니다.
데이터의 품질을 측정하고, 데이터 품질 부족으로 인해 발생하는 재정적 위험이나 규제 절차상 위험에 대한 노출을 시뮬레이션해 보세요.
기업 정보 아키텍처와 로드맵을 정의하고, 조직이 정한 목표 로드맵에 맞춰 통합된 기능 간, 부문 간 프로젝트로 지출을 재분배합니다.
기업 전체에서 데이터 수집과 관련된 지침을 시행하기 위해 모니터링 구조와 임원 팀을 만듭니다.
총계정원장, 위험 계산기 및 분석 모델에 공급되는 인터페이스를 통합하고 합리화하여 원시 정보 소싱을 간소화합니다.
데이터의 적시성과 일관성은 필수적이며 조