Анализ кредитного портфеля Азербайджан
Приложение позволяет контролировать и анализировать качество кредитного портфеля, его динамику, проводить анализ проблемной задолженности, а также получить детальную информацию по кредитному портфелю и просроченной задолженности вплоть до договоров и аналитических счетов в Азербайджане
Для эффективного управления кредитным портфелем необходим его анализ по различным количественным и качественным характеристикам как в целом по банку, так и по его структурным подразделениям. Специально для этих целей нашей компанией на базе BI-системы Qlik было разработано преднастроенное решение «Анализ кредитного портфеля», которое позволяет проводить анализ кредитного портфеля во всех имеющихся разрезах, его динамику, а также получить детальную информацию вплоть до конкретной транзакции.
решения
- Dashboard c ключевыми показателями кредитного портфеля и LFL-анализом
- Построение рейтингов ТОП лучших\худших в любом выбранном разрезе данных
- Детальный анализ показателей кредитного портфеля за произвольный период времени
- Анализ задолженности (как текущей, так и просроченной) в разрезе корзин старения за произвольный период времени
- Анализ платежей в разрезе выбранного аналитического измерения. Анализ может быть осуществлен за любой выбранный период времени, с учетом всевозможных фильтров
- Анализ показателей кредитного портфеля в динамике
- Dashboard c ключевыми показателями кредитного портфеля и LFL-анализом
- Построение рейтингов ТОП лучших\худших в любом выбранном разрезе данных
- Детальный анализ показателей кредитного портфеля за произвольный период времени
- Анализ задолженности (как текущей, так и просроченной) в разрезе корзин старения за произвольный период времени
- Анализ платежей в разрезе выбранного аналитического измерения. Анализ может быть осуществлен за любой выбранный период времени, с учетом всевозможных фильтров
- Анализ показателей кредитного портфеля в динамике
Компания RBC Group повышает конкурентоспособность своих клиентов посредством внедрения современных систем бизнес-аналитики, интеграции и управления данными, искусственного интеллекта и расширенной аналитики
4Дебиторская задолженность редко выглядит проблемой сразу, но именно она чаще всего создает кассовые разрывы — в статье разбираем, как на основе данных понять поведение клиентов, предсказать поступления и управлять ликвидностью, а не реагировать постфактум.
18В ритейле каждая новая локация — это инвестиция с высокими ставками. Как уменьшить риски, спрогнозировать выручку и не прогадать с выбором места? В статье разбираем, как искусственный интеллект трансформирует подход к открытию торговых точек.
19Финансовые отчеты показывают результат, но не всегда объясняют причины. В статье разбираем, как увидеть целостную финансовую картину бизнеса — от прибыли до ликвидности, рисков и решений заранее.
4Дебиторская задолженность редко выглядит проблемой сразу, но именно она чаще всего создает кассовые разрывы — в статье разбираем, как на основе данных понять поведение клиентов, предсказать поступления и управлять ликвидностью, а не реагировать постфактум.
18В ритейле каждая новая локация — это инвестиция с высокими ставками. Как уменьшить риски, спрогнозировать выручку и не прогадать с выбором места? В статье разбираем, как искусственный интеллект трансформирует подход к открытию торговых точек.
19Финансовые отчеты показывают результат, но не всегда объясняют причины. В статье разбираем, как увидеть целостную финансовую картину бизнеса — от прибыли до ликвидности, рисков и решений заранее.
4Дебиторская задолженность редко выглядит проблемой сразу, но именно она чаще всего создает кассовые разрывы — в статье разбираем, как на основе данных понять поведение клиентов, предсказать поступления и управлять ликвидностью, а не реагировать постфактум.
18В ритейле каждая новая локация — это инвестиция с высокими ставками. Как уменьшить риски, спрогнозировать выручку и не прогадать с выбором места? В статье разбираем, как искусственный интеллект трансформирует подход к открытию торговых точек.
19Финансовые отчеты показывают результат, но не всегда объясняют причины. В статье разбираем, как увидеть целостную финансовую картину бизнеса — от прибыли до ликвидности, рисков и решений заранее.
4Дебиторская задолженность редко выглядит проблемой сразу, но именно она чаще всего создает кассовые разрывы — в статье разбираем, как на основе данных понять поведение клиентов, предсказать поступления и управлять ликвидностью, а не реагировать постфактум.
18В ритейле каждая новая локация — это инвестиция с высокими ставками. Как уменьшить риски, спрогнозировать выручку и не прогадать с выбором места? В статье разбираем, как искусственный интеллект трансформирует подход к открытию торговых точек.
19Финансовые отчеты показывают результат, но не всегда объясняют причины. В статье разбираем, как увидеть целостную финансовую картину бизнеса — от прибыли до ликвидности, рисков и решений заранее.
18Write Table — новая функция, позволяющая изменять данные, оставлять комментарии и запускать автоматические процессы прямо в дашборде. Без Excel, без IT, без переключений между системами.
46AI в ритейле не проваливается из-за алгоритмов — чаще всего он ломается значительно раньше. В статье разбираем, какой фундамент нужен, чтобы искусственный интеллект перестал быть экспериментом и начал приносить реальную бизнес-ценность.
36Финальная часть серии о визуализации данных — о том, как внедрить её в управление, избежать ошибок и выстроить корпоративный стандарт работы с аналитикой.
18Write Table — новая функция, позволяющая изменять данные, оставлять комментарии и запускать автоматические процессы прямо в дашборде. Без Excel, без IT, без переключений между системами.
46AI в ритейле не проваливается из-за алгоритмов — чаще всего он ломается значительно раньше. В статье разбираем, какой фундамент нужен, чтобы искусственный интеллект перестал быть экспериментом и начал приносить реальную бизнес-ценность.
36Финальная часть серии о визуализации данных — о том, как внедрить её в управление, избежать ошибок и выстроить корпоративный стандарт работы с аналитикой.
4Дебиторская задолженность редко выглядит проблемой сразу, но именно она чаще всего создает кассовые разрывы — в статье разбираем, как на основе данных понять поведение клиентов, предсказать поступления и управлять ликвидностью, а не реагировать постфактум.
18В ритейле каждая новая локация — это инвестиция с высокими ставками. Как уменьшить риски, спрогнозировать выручку и не прогадать с выбором места? В статье разбираем, как искусственный интеллект трансформирует подход к открытию торговых точек.
19Финансовые отчеты показывают результат, но не всегда объясняют причины. В статье разбираем, как увидеть целостную финансовую картину бизнеса — от прибыли до ликвидности, рисков и решений заранее.
4Дебиторская задолженность редко выглядит проблемой сразу, но именно она чаще всего создает кассовые разрывы — в статье разбираем, как на основе данных понять поведение клиентов, предсказать поступления и управлять ликвидностью, а не реагировать постфактум.
18В ритейле каждая новая локация — это инвестиция с высокими ставками. Как уменьшить риски, спрогнозировать выручку и не прогадать с выбором места? В статье разбираем, как искусственный интеллект трансформирует подход к открытию торговых точек.
19Финансовые отчеты показывают результат, но не всегда объясняют причины. В статье разбираем, как увидеть целостную финансовую картину бизнеса — от прибыли до ликвидности, рисков и решений заранее.
Методы анализа кредитного портфеля
Предоставление кредитных ресурсов – одно из направлений деятельности финансовых организаций, являющееся для многих из них основным источником дохода. Оно несет в себе потенциальные возможности развития организации и может стать причиной ее краха. Раздавая средства заемщикам, важно регулярно проводить анализ кредитного портфеля банка. Его правильная структура позволяет избежать дефолта и добиться финансового процветания. Однако путь к желаемому результату лежит через регулярную оценку эффективности управления кредитным риском и поиск слабых мест. Грамотный подход позволит организации оставаться конкурентной и получать достаточный доход, не ставя под удар собственную безопасность.
Почему нужно автоматизировать анализ кредитного портфеля
Анализ структуры кредитного портфеля с инструментами BI способствует ускорению принятия решений о рисках, упрощению сложных математических задач и улучшению качества контроля выполнения нормативных требований.
Оценка состояния кредитного портфеля требует обработки большого количества информации, объемы которой возрастают пропорционально длительности работы финансового учреждения и количеству его клиентов. Проблема усугубляется наличием разрозненных источников данных, информацию из которых необходимо аккумулировать в единой базе и нормализовать. В результате возникает ряд проблем:
- увеличиваются временные затраты на сбор, сверку и анализ показателей;
- возрастают интервалы между предоставлением отчетности, поскольку ее составление требует значительных трудозатрат;
- возникает множество уточняющих запросов от руководителей, которые необходимо оперативно обрабатывать;
- появляются сложности всесторонней оценки кредитного портфеля;
- отсутствует возможность быстрой расстановки приоритетов работы на базе полученной информации.
Действуя в условиях таких ограничений, менеджеры не могут осуществлять оперативное и эффективное управление. Диагностика текущего состояния усложняется недостатком данных в базовых отчетах, а также длительностью их подготовки к использованию по требованию.
Какие методы используются для анализа кредитного портфеля
Анализ кредитного портфеля коммерческого банка требует аккумуляции большого объема информации, которая касается величины денежных средств, количества контрактов, доходности, стоимости залога, размеров просрочки и покрытия. Полученные данные можно анализировать разными способами.
LFL-анализ позволяет оценить показатели в сравнении с предыдущими периодами, изучить, как менялись объем и структура задолженности клиентов с течением времени. Автоматизированный анализ кредитного портфеля поможет быстро оценить динамику изменений по отдельным регионам, типу контрагента, кредита и залога.
Построение рейтингов по отдельным показателям позволяет быстро выделить лидеров и аутсайдеров по количеству выданных кредитов, величине ставок, объему непогашенных обязательств и другим параметрам. Такой подход поможет быстро определить области неэффективности и принять меры по улучшению работы учреждения в отдельных регионах, а также получить информацию о наиболее успешной практике, которую целесообразно внедрить в другие подразделения.
Винтажный анализ кредитного портфеля – это метод изучения кредитов с одинаковым периодом выдачи. Он позволяет финансовому учреждению рассчитать кумулятивный уровень убытков по конкретному пулу, тем самым демонстрируя их влияние на общий результат деятельности организации. Этот метод широко используется при анализе портфелей карточных и ипотечных кредитов. Кроме того, он также является одной из методологий, используемых финансовыми учреждениями для моделирования текущих ожидаемых кредитных убытков.
Структура кредитного портфеля банка позволяет разделить займы по большому количеству критериев в зависимости от целей анализа. Их можно изучать в разрезе категории качества, целевой направленности, типа кредитования, валют, способа погашения, региона, филиалов и даже менеджеров. Статический анализ позволяет выделить области, требующие повышенного внимания, а динамический – продемонстрирует результаты предпринятых действий и эффективность менеджмента.
Оценка кредитного портфеля банка также подразумевает изучение корзин задолженности, что дает возможность предсказать изменение финансового положения организации и оценить уровень безопасности ее деятельности. Оборачиваемость средств поможет определить, как изменились темпы погашения финансовых обязательств заемщиков, что отражается на показателях доходности и ликвидности.
Каковы результаты автоматизации анализа кредитного портфеля
Автоматизированный анализ кредитного портфеля банка остается простым и доступным независимо от количества клиентов, подписанных договоров или объема выданных средств. Он позволяет:
- использовать продвинутые инструменты моделирования и поиска взаимосвязей между данными;
- ускорить процесс обработки информации, что отразится на оперативности принятия решений;
- разрабатывать идеи и предложения для внедрения новых продуктов, стимулирования ускорения оборачиваемости задолженности;
- принять меры по нормализации уровня рисков;
- оценивать эффективность работы отдельных менеджеров, результаты деятельности подразделений.
Специализированное программное обеспечение для анализа банковского кредитного портфеля позволяет получить полный отчет о его состоянии в одном месте, а также повысить доступность информации для ответственных лиц. Благодаря наличию единой точки правды, руководители имеют возможность тратить свое время на принятие решений, а не на поиск несоответствий в отчетах и их устранение. Автоматизированный подход повышает качество менеджмента и превращается в важное конкурентное преимущество банка, является залогом его финансовой стабильности и безубыточной деятельности.
