Background 177299091b

Datenmanagement zur Risikosteuerung

Was versteht man darunter und warum ist sie so wichtig?

 

Herausforderungen für erfolgreiches Datenmanagement zur Risikosteuerung

  • Ineffizientes Datenmanagement. Wenn man bei Bedarf nicht auf die richtigen Daten zugreifen kann, führt dies zu erheblichen Verzögerungen.
  • Kein unternehmensweites Rahmenwerk für die Risikomodellierung. Ohne dieses Rahmenwerk sind Banken nicht in der Lage, komplexe, aussagekräftige Risikomaße zu generieren und sich einen Gesamtüberblick über das unternehmensweite Risiko zu verschaffen.
  • Konstante Nacharbeitung. Analysten können die Modellparameter nicht einfach ändern. Dies führt zu doppelter Arbeit und wirkt sich negativ auf die Effizienz der Bank aus.
  • Unzureichende Risiko-Tools. Ohne solide Risikolösungen können Banken Portfoliokonzentrationen nicht erkennen oder Portfolios nicht oft genug neu einstufen, um das Risiko effektiv zu managen.
  • Schwerfällige Berichterstellung. Manuelle Berichterstellungen anhand von Kalkulationstabellen überlasten Analysten und IT.
Fraud & Risk Insights

Risk & Fraud Insights

Risiken besser verstehen. Chancen schneller nutzen: Experten informieren über neueste Entwicklungen im Risikomanagement und in der Betrugserkennung.

Drei wichtige Schritte für optimales Risikomanagement

Datenmanagement kostet Banken viel Zeit, denn das Know-how zur Steuerung des Kerngeschäftes haben die Fachabteilungen. Die IT-Abteilung verfügt über die technischen Kenntnisse, um die Geschäftslogik umzusetzen. Eine erfolgreiche Datenverwaltung und -nutzung steht und fällt damit, ob alle dieselbe Sprache sprechen.

  1. Viele Informationen werden oft über die Geschäftseinheiten verstreut. Verschaffen Sie sich zunächst einen vollständigen Überblick über risikorelevante Daten im Unternehmen.

  • Implementierung einer integrierten Lösung für Datenmanagement, Datenqualität und Data Governance – dies ist der Schlüssel zur Verringerung von fehlerhaften Daten.

  • Etablieren Sie ein unternehmensweites Modellmanagement, das den gesamten Modellierungszyklus sowie Echtzeit-Scoring, Überwachung von Grenzwerten und solide Stresstestfunktionen umfasst.

 

Dokumente zum Download

 
 

Backgrounds_84A1005

SAS Lösungen zu Datenmanagement zur Risikosteuerung

Das sollten Sie kennen!

Big Data Insights

Big Data

Riesige Datenmengen sinnvoll nutzen: für mehr Effizienz und geringere Risiken. Erfahren Sie alles über Herausforderungen, Technologien und Vorgehensweisen.


Analytics Insights

Analytics

Analytics macht erfolgreich: Verlässliche Erkenntnisse. Neue Potenziale. Schnelleres Agieren. Lernen Sie Methoden, Best Practices und Vordenker kennen.


Marketing Insights

Marketing

Marketing braucht ständig neue Strategien: Bleiben Sie auf dem Laufenden über moderne Kundenbeziehungen, neue Medien und innovative Kommunikation.


Back to Top