분석 솔루션

Experian의 분석 솔루션은 소비자의 라이프사이클 전반에 걸쳐
의사결정을 최적화하는 지원을 제공합니다.

Experian의 분석 솔루션은 소비자의 라이프사이클 전반에 걸쳐 의사결정을 최적화하는 지원을 제공합니다.

데이터만으로는 비즈니스 문제를 해결할 수 없습니다. 분석은 성공 보장에 도움이 되는 데이터에 필요한 통찰력을 제공할 수 있습니다. Experian의 분석 솔루션은 소비자 라이프사이클의 모든 단계에서 리스크를 최소화하고 수익을 최적화하는 데 도움이 되는 올바른 해결책을 제공합니다. Experian의 분석은 설명에서 예측, 규범에 이르기까지 세분화되어 있기 때문에 비즈니스 요구사항에 따라 최적의 의사결정을 내릴 수 있습니다.

Experian에서는 개인이 자신의 재정상태를 관리하고 기업과 조직이 더 현명한 재무 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. Experian은 Experian의 데이터 리소스와 분석 전문 지식을 통해 전 세계 소비자 경제 성장을 위한 중요한 구성 요소 중 하나를 제공합니다. Experian은 “데이터를 가공/처리 한 후, 기업과 조직내의 부서별/사용자별 요건에 맞추어 제공하는 기술을 제공 합니다”.

고객 라이프사이클 전반에 걸친 분석

고객 라이프사이클 전반에 걸친 Decision Optimisation (의사결정 최적화)

Experian 의 접근 방식

귀사의 요구를 충족시키는 분석 제안

Experian은 신용카드 라이프사이클의 모든 측면 (예: 잠재 고객 유치, 고객 관리, 채권추심 및 고객 유지)에 대한 전문 지식을 제공합니다. Experian의 전문가들은 이러한 여정에서 솔루션을 구축, 모델링 및 최적화하여 매출과 수익성을 높일 수 있도록 지원합니다.

Experian은 강력한 소프트웨어, 독점적으로 사용가능한 풍부한 데이터 및 연관 분석을 결합하여 성공적으로 제공할 수 있습니다.

솔루션:

  • 신용 가치 Credit Worthiness
  • 경제성 Affordability
  • 적절한 손실 예측 Proper loss forecasting
  • 사전 부채 관리 Pro-active debt management
  • 고객 유지 관리 Retention Management
  • 가격 및 제안 전략 Pricing and Offer Strategies
  • 교차 판매 및 업그레이드 전략 Cross-Sell and upgrade strategies
  • 한도 관리 전략 Limit management strategies

데이터 확산의 지속됨과 더 많은 산업이 선진 기술을 활용하여 많은 예측모형을 개발함에 따라 모형과 성능을 설명할 필요가 있습니다. 기존의 로지스틱 회귀모형에서 고급 머신러닝 모형으로 업그레이드하면 예측가능성은 증가하지만 설명가능성은 감소합니다. 머신러닝 산출물을 이해하고 설명하는 것이 규제된 시장에서 영향력이 높은 의사결정을 내리는 금융 기관의 최우선 과제가 되고 있습니다.

Experian의 솔루션은 프로세스와 통합된 접근 방식을 지원하며 ML 설명 테크닉을 통합할 수 있는 기회를 제공합니다. 고객이 모형의 특정 결과 산출 이유를 이해한다는 확신이 있기 때문에 고객이 ML 모형을 자신있게 사용하는 계기가 될 것이라 생각합니다. 조직이 의사결정 과정에서 이 프레임워크를 통한 모형 구축을 채택하면 ROI, 거버넌스 및 속도가 크게 향상되는 것을 볼 수 있습니다.

Experian 프레임워크의 이점:

  • 모형 거버넌스 거버넌스, 추적성 및 감사 가능성을 통해 완전히 준수되는 비즈니스 전략 규칙과 결합된 모형
  • 검증 및 테스트 인터렉티브 진단 및 시뮬레이션을 사용하여 전체적으로 테스트되는 전략 및 캡슐화된 모형
  • 속도 및 효율성 재코딩의 필요가 없으므로 모형의 무결성을 유지하며 각 모형의 테크닉을 실행하도록 특수 제작된 플러그인이 최적화 됨
  • 의사결정 프로세스에 속함 전략에 배치된 모형은 챔피언/챌린지를 사용하여 디자인, 테스트 및 시뮬레이션 가능

이점:

  • 신용 리스크 해결 신청/행동/컬렉션 평점
  • 마케팅 교차 판매 – 상향 판매 캠페인/고객 세분화/소득 추정
  • 거래 우선순위 더 나은 세분화/개인화된 제안/차세대 거래를 위한 거래의 통찰력
  • 리스크 수용범위에 기반한 단순하고 이해하기 쉬운 추천 전략

금융기관은 규제요건 준수를 위한 다른 변수들 중에서도 현금, 잠재적 손실, 충당부채 및 충당부채의 최적화/절약 기회와 같은 일상적 활동을 추정하고 관리해야합니다. 기업은 과거 사례, 현재 상황 및 경제 상황 예측의 최상 정보를 바탕으로 추정치를 개발해야 합니다. 예측 조건을 평가할 때, COVID-19의 영향과 수행 중인 중요한 정부 지원 조치 또한 고려의 대상입니다.

Experian은 전 세계의 많은 조직들이 비즈니스 프로세스에 모형을 구축하고 내장할 수 있도록 지원했습니다. Experian의 분석팀은 기업의 IFRS9 또는 BASEL과 같은 모형의 추적 및 모니터링 지원이 가능합니다.

규정 준수를 위한 기대신용손실 시뮬레이션

IFRS9는 인식해야할 기대신용손실 (ECL) 금액을 결정하기 위한 프레임워크를 설정합니다. 금융 상품의 신용 리스크 (SICR)가 크게 증가할 때 전체기간의 ECL을 인식해야합니다.

유의한 증가 (Significant Increase) 사건은 12개월 ECL 추정치가 아닌 전체기간의 ECL과 동일한 금액으로 손실 충당금 (Loss Allowance) 측정을 트리거합니다. 유효이자율 (EIR)은 금융 자산/부채의 상각후 원가를 계산하고 해당 기간동안의 이자 수익 또는 이자 비용을 손익으로 할당 및 인식하는데 사용됩니다.

Experian은 규정 준수 지원을 위해 전방위의 접근 방식을 취합니다. 예를 들어 정량적 요소 (Quantitative Elements), 정성적 요소 (Qualitative Elements), 백스톱 지표 (Backstop Indicators), 낮은 신용 리스크 (Low Credit Risk) 예외, 거시적 요인들을 고려합니다.

분석을 통해 보다 쉽게 구현할 수 있는 방법을 알아보시기 바랍니다.

더 자세한 내용을 원하시면 아래 양식을 작성하여 제출해주십시오. 저희 팀원을 통해 곧 연락 드리도록 하겠습니다.

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