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自社で育てる与信管理システムの導入:
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| 会社の目標 | 収益の拡大 | 不良債権額の縮小 | コスト削減 |
| 与信・審査 部門の目標 |
リスクの最小化だけでなく、営業・マーケティングデータも利用した全社的な収益の最大化を目指す与信管理の実施 |
・精緻なリスクスコアを算出し、的確な与信アクションを実施
・市場の変化に即して与信基準を柔軟に変更
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使用データの整備やレポーティングのシステム化・自動化による作業時間の短縮・人件費の削減
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| 与信・審査 部門の 現状と課題 |
・モデル構築に他部門のデータを利用できない
・設定している与信基準が収益拡大に結びついているか検証できない
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・与信モデルの開発を外部に委託しているため、社内にモデル作成のノウハウが蓄積されず、柔軟に与信基準を変更することができない
・運用時のモデル精度をモニタリングする仕組みがない
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・モデル構築やモデル評価のためのデータ収集に時間がかかる
・レポート作成が属人化し、同じようなレポートを作成するにも時間がかかる
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| 解決策 |
・社内のさまざまなデータを必要なときに利用できる、リスクデータマートを作成する
・収益との関連性を把握し、シミュレーションなどを実施した上で各与信基準を設定する
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・さまざまな手法を用いた分析に、業務ノウハウを加味して自社内でモデル構築を実施する
・運用モデルの精度をモニタリングするトラッキングレポートを自動生成する
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データの収集から分析、レポート作成までの、与信管理環境そのものを統合・システム化し、業務を効率良く進める環境を整える |
このようにさまざまな課題を解決するには、与信管理環境は以下の条件を満たしている必要があります。
つまり、自社でナレッジを蓄積して必要に応じて変更ができる、そのような与信管理システムの導入が企業目標と直結することになります。
| 必要な処理 | SASで実現できること |
| (1)各種データ抽出・加工 | 与信管理業務に必要となるデータの抽出・加工を柔軟に行い、自動化する。 |
| (2)与信分析データマートの運用 | 管理負荷を抑えながら業務効率アップを実現する独自のデータベースを利用することにより、高いパフォーマンスを発揮する。複雑なDB設計が不要な、情報系システムに特化した設計が可能。 |
| (3)分析・モデル構築・修正 | 信用リスクモデル、プライシングモデルの構築・評価・修正を実施。必要に応じたデータを利用し、非定型の多彩な分析や、新規戦略のシミュレーションを実施することが可能。 |
| (4)レポート・モニタリング・戦略評価 | 市場の変化によるモデルの陳腐化、有効変数の変化を自動的にレポーティングし、モデルの信頼性を確保する。また、口座数・枠利用率・利用額・収益額・移管額・Good/Bad比などによる戦略の評価を実施する。 |
| (5)戦略立案 | レポートを基にした、より効果的な戦略の立案、戦略の根拠の獲得、新戦略の実効性の確認を実施する。さらに、カットオフ設定、限度枠、注意(減枠)・停止、利用促進(増枠)、現状維持など、根拠に基づく戦略策定を可能にする。 |
SEMINAR INFORMATION
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