|
Практическое использование программного обеспечения SPSS
Анализ информации о клиентах
Лучше знать клиентов
Эффективное привлечение клиентов
Развитие взаимоотношений с клиентами
Сохранение нужных клиентов
Проведение опросов и обследований
Data mining (добыча знаний)
Государственное управление
Финансы
Телекоммуникации
Высшее образование
|
|
Финансы
Решения SPSS для управления рисками
Финансовые организации в настоящее время подвержены рискам более чем когда-либо. Невыявленные случаи мошенничества и необоснованно предоставленные кредиты подвергают банки и другие финансовые организации риску серьезных финансовых потерь. Случаи мошенничества и нецелевого использования средств во многомиллиардном секторе паевых инвестиционных фондов также говорят о возрастающих рисках в этом секторе. Все больше и больше стран законодательно обязывают финансовые организации иметь системы обнаружения мошенничества и управления рисками, соответствующие положениям Базельского соглашения II. В этих условиях внедрение систем управления рисками становится абсолютно необходимым шагом для банков и других организаций, предоставляющих финансовые услуги. Внедрение систем управления рисками позволит также поддерживать меньший уровень достаточности собственных средств и оптимизировать управление деятельностью.
По данным компании Datamonitor только в Европе финансовые организации под давлением увеличивающихся рисков мошенничества и отмывания денег, а также необходимости выполнения требований Базельского соглашения II потратят в 2006 году 4.8 миллиарда долларов только на аналитику. В последнем отчете Gartner прогнозируется, что затраты финансовых организаций на технологии управления рисками составят в среднем девять процентов от общего бюджета на информационные технологии.
Lloyds TSB — одна из ведущих финансовых групп Великобритании – обратилась к прогностической аналитике SPSS чтобы дополнить свою систему управления рисками средствами обнаружения случаев мошенничества с кредитными картами. Принимая во внимание увеличение объемов мошенничества с кредитными картами в целом в отрасли, Lloyds, как и другие финансовые организации, выпускающие пластиковые карты, пришел к выводу о необходимости усовершенствования системы обнаружения случаев мошенничества с кредитными картами, чтобы защитить клиентов и акционеров от отрицательных последствий такой деятельности. За счет интегрирования в систему прогностической аналитики SPSS Lloyds увеличил долю обнаруживаемых случаев мошенничества с оцененным эффектом экономии в год более 3.5 млн. долларов.
Использование каждого контакта с клиентом для улучшения системы управления рисками
Решения SPSS для управления рисками помогают финансовым организациям повысить эффективность использования капитала за счет постоянного снижения кредитных рисков и сокращения потерь от мошенничества. Каждый сотрудник, принимающий решения, а также аудиторы Вашей организации получают оперативный доступ к прогностической аналитике посредством простых и удобных в использовании Web-приложений. Система прогнозирования рисков, функционирующая в реальном времени, встраивается в существующую информационную систему поддержки принятия решений.
В отличие от многих других решений для управления рисками, основывающихся на статических бизнес-правилах, прогностическая система управления рисками SPSS является более открытой и адаптирующейся системой. Она позволит использовать Ваш уникальный опыт в аналитическом процессе. Решения SPSS для управления рисками предоставляют Вам широкий набор лучших аналитических инструментов, гарантируя получение точных результатов и отслеживание динамически изменяющихся рисков. Возможности использования стандартной методологии, а также шаблонов аналитических решений гарантируют, что процесс построения прогностических моделей будет прозрачным, повторяемым и соответствующим последним законодательным актам.
Применение прогностической системы управления рисками в финансовой организации обеспечивает:
- Обнаружение и предотвращение мошеннической деятельности – кредитные карты, банкоматы и так далее
- Оценивание кредитных рисков с помощью прогностических моделей
- Предотвращение операций, связанных с отмыванием "грязных" денег, за счет выявления подозрительных последовательностей и структур операций
- Приведение деятельности финансовой организации в соответствие положениям Базельского соглашения-II
|
