Adoptarea tehnologiilor digitale inovatoare în ultimul timp a îmbunătățit controlul și managementul riscurilor. Întreprinderile își transformă digital procesele de management al riscului de credit pentru a gestiona și a naviga în condițiile volatile ale pieței, noile presiuni de reglementare, creșterea așteptărilor clienților și alte riscuri de credit legate de clienți și furnizori. Costuri operaționale mai mici, luarea mai rapidă a deciziilor și o experiență mai bună pentru clienți sunt câteva dintre beneficiile potențiale ale managementului inteligent al riscului de credit.
Este de remarcat faptul că niciuna dintre aceste tehnologii nu funcționează în siloz, ci în combinație pentru a gestiona riscurile de credit. Vom examina câteva tehnologii care transformă managementul riscului de credit în întreprinderi pentru a proteja aceste afaceri de riscuri sistemice și nesistematice.
Aplicarea RPA la managementul riscului de credit are potențialul de a perturba întreprinderile a căror activitate este expusă la provocările riscului de credit. RPA face acum parte din platforma modernă de management al riscului de credit pentru a ajuta întreprinderile să automatizeze multe activități manuale umane, cum ar fi introducerea de date, comunicarea cu clienții și colectarea de date relevante din diverse surse, cum ar fi Office of Foreign Assets Control (OFAC), US Securities. și Exchange Commission (SEC), depuneri de faliment, printre altele.
1. Robotizarea procesului de automatizare (RPA)
Adoptarea RPA în platformele de management al riscului de credit ajută întreprinderile să elimine erorile, să permită o procesare mai rapidă a tranzacțiilor și să automatizeze conformitatea cu reglementările, ceea ce duce la îmbunătățirea experienței clienților și la economii de costuri.
2. Inteligența artificială (AI)
Probabil cea mai critică componentă a unei soluții de gestionare a riscului de credit, AI ajută la automatizarea diferitelor procese, cum ar fi citirea și extragerea datelor din diferite forme de documente, și analiza scorurile de credit extrase din alte surse, conectarea mai multor puncte de date, cum ar fi istoricul economic și comportamentul clienților. pentru a oferi informații echipei de management al creditelor pentru luarea deciziilor.
AI, împreună cu ML, ajută întreprinderile să mărească eficiența și productivitatea resurselor umane, să analizeze și să îmbogățească datele nestructurate, să identifice modele, activități și comportamente riscante și să reducă volumul de muncă implicat în detectarea fraudelor. Cu alte cuvinte, inteligența artificială ajută companiile să adune date și informații despre clienți din surse tradiționale de date și surse externe și să le combine pentru a obține informații precise pentru a facilita luarea unor decizii mai bune privind riscul de credit.
3. Învățare automată (ML)
Utilizarea învățării automate în aplicațiile de risc de credit ajută la luarea deciziilor de credit mai precis și mai consecvent prin efectul de pârghie AI/ML/NLP pentru a monitoriza datele în timp real din surse tradiționale, rețele sociale, știri financiare online, bloguri și multe altele. Inteligența rapidă și precisă dobândită din procesarea limbajului natural (NLP) AI poate duce la furnizarea de semnale timpurii ale evenimentelor potențial dăunătoare.
Algoritmii de învățare automată (ML) pot ajuta la evaluarea și analiza datelor de dimensiuni mari din diverse surse - tradiționale, rețele sociale, baze de date guvernamentale și birouri de credit - pentru procesarea în timp real, bazată pe comportamentul și istoricul clienților, pentru a oferi o informație completă. vizualizarea clienților și a scorurilor lor de credit cele mai precise.
4. Big Data Analytics
Big Data ajută la obținerea de informații pentru a identifica și prognoza riscurile de credit care vă pot dăuna afacerii. Vă permite să stocați și să furnizați informații pentru atenuarea riscurilor prin valorificarea datelor și informațiilor despre comportamentul clienților, interacțiunile cu alte companii și instituții financiare și istoricul rambursărilor.
Big Data Analytics ajută companiile să afle dacă au loc schimbări în situația financiară a clienților după ce au fost incluși. Pe lângă faptul că oferă o cantitate mare de date istorice și în timp real, le analizează și pentru a oferi scoruri de credit îmbunătățite și precise. Combinarea acesteia cu analiza predictivă poate ajuta platforma să minimizeze situațiile incerte și să îmbunătățească luarea deciziilor în cunoștință de cauză.
5. Cloud Computing
ERP și CRM vechi nu sunt suficiente pentru a oferi echipei de risc de credit a întreprinderilor informații relevante în lumea de astăzi, în care tehnologia este utilizată pe scară largă. Mediul cloud vă permite să accesați soluția de gestionare a riscului de credit model SaaS într-un mod Opex ieftin. De asemenea, beneficiază prin actualizarea platformei cu schimbările de tehnologie și schimbările de reglementare și economice care au loc pe piețe.
În plus, cloud-ul vă permite să stocați cantități mari de surse de date din mai multe surse și să le analizați cu diverse instrumente analitice și de luare a deciziilor disponibile în ecosistemul cloud.
Notă de încheiere privind managementul riscului de credit
Este critic ca soluție de management al riscului de credit pe care le implementați în organizația dumneavoastră în cadrul sau împreună cu sistemul ERP sau OTC trebuie să dispună de toate tehnologiile moderne care se pot ocupa de complexitățile implicate în controlul și gestionarea riscurilor de credit. Managementul riscului de credit, dacă nu este gestionat corespunzător, poate crea o presiune mare asupra fluxului de numerar și asupra sănătății afacerii dvs., ducând organizația dumneavoastră la declararea falimentului.
