информационным технологиям «БанкИТ’2012»
21–22 ноября 2012 года
- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Возможности применения бизнес-аналитики в банковском бизнесе презентация
Содержание
- 1. Возможности применения бизнес-аналитики в банковском бизнесе
- 2. Разработка управленческой системы
- 3. Функции управленческой системы План, бюджет, анализ исполнения Помощь в принятии решений
- 4. Автоматизированная система бюджетирования
- 5. Автоматизированная система бюджетирования Задачи системы :
- 6. Информационно-аналитическая система
- 7. Информационно-аналитическая система Задачи системы :
- 8. Управленческая система
- 9. Методология 1. Реализация действующей методологии банка 2. Совместная разработка методологии 3. Привлечение стороннего консалтинга
- 10. Платформа
- 11. Сервис 1. Разработка системы 2. Обучение 3. Техническая поддержка
- 12. IBM Cognos в Беларуси
- 13. Data Mining
- 14. Data Mining - это процесс
- 15. Статистический анализ данных
- 16. Кредитный скоринг
- 17. Что включает в себя кредитный скоринг? Application-скоринг
- 18. Application-скоринг Бизнес-задача – снижение кредитных рисков и
- 19. Разделение заёмщиков на «плохих» и
- 20. г
- 21. 1. Собрать информацию о клиенте Что нужно
- 22. Собрать информацию от клиентов Бумажные анкеты Электронное
- 23. Аналитическая базовая таблица
- 24. Выявление факторов, влияющих на исход сделки
- 25. Что должно попасть в базовый набор данных?
- 26. Пример скоринговой карты
- 27. Определяем точку отсечения Точка отсечения
- 28. Меняем целевую переменную Application-скоринг – факт дефолта
- 29. Эффект от внедрения системы application-скоринга
- 30. Сегментация
- 31. Что мы знаем о наших клиентах? IBM SPSS
- 32. Что мы знаем о наших клиентах?
- 33. Что мы знаем о наших клиентах? Используемые
- 34. Что мы знаем о наших клиентах? Используемые
- 35. Зачем? Кто наши клиенты? Какие клиенты уходят? На ком мы зарабатываем? Кто наши новые клиенты?
- 36. Сегментация Позволяет из общей совокупности клиентов выделить отдельные группы, объединенные множеством характеристик
- 37. Сегментация Наши клиенты
- 38. Сегментация Наши клиенты Определяем количество сегментов и
- 39. Сегментация И их характеристики Используемые услуги
- 40. Общий вид модели сегментации Демо
- 41. Аналитическая базовая таблица
- 42. Результаты кластерного анализа Демо
- 43. Представление выделенных сегментов (кластеров) и их характеристики
- 44. Сегментация Анализ клиентской базы Оптимизация предложений для
- 45. Перекрестные продажи Перекрестные продажи
- 46. Перекрестные продажи Есть ли среди наших действующих
- 47. Перекрестные продажи Можем ли мы предлагать правильные продукты правильным клиентам
- 48. Перекрестные продажи Анализ клиентов, пользующихся услугой «депозит»
- 49. Перекрестные продажи Профиль клиентов, пользующихся услугой
- 50. Перекрестные продажи Используем полученный профиль клиентов, пользующихся услугой «депозит»
- 51. Перекрестные продажи Находим клиентов, склонных приобрести эту услугу
- 52. Общий вид модели по перекрестным продажам
- 53. Таблица с базовыми данными
- 54. Выбор и оценка предикторов
- 55. Таблица – результат анализа
- 56. Перекрестные продажи Максимальное использование потенциала существующих клиентов
- 57. SPSS не требует программирования и знания о
- 58. Юрий Жолнеркевич, руководитель проекта отдела развития функциональных
Разработка управленческой системы
Слайд 1Возможности применения бизнес-аналитики в банковском бизнесе
ЗАПРОГРАММИРОВАННЫЙ УСПЕХ
www.iba.by
IX Международный форум по банковским
Слайд 5Автоматизированная система бюджетирования
Задачи системы :
Организация бюджетного процесса
Автоматическая консолидация информации,
расчет необходимых показателей
Формирование итоговых отчетных форм
Формирование итоговых отчетных форм
Слайд 7Информационно-аналитическая система
Задачи системы :
Сбор и накопление информации
Автоматическая обработка
Формирование
отчетности
Слайд 9Методология
1. Реализация действующей методологии банка
2. Совместная разработка методологии
3. Привлечение стороннего консалтинга
Слайд 14
Data Mining - это процесс обнаружения в сырых данных ранее неизвестных, нетривиальных,
практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах бизнеса
Слайд 17Что включает в себя кредитный скоринг?
Application-скоринг – оценка кредитоспособности заемщиков для
получение кредита
Behavioral-скоринг – оценка вероятности возврата уже выданных кредитов
Collection-скоринг – оценка возможности полного или частичного возврата кредита заемщиком при нарушении им сроков погашения задолженности
Fraud-скоринг – выявление и предотвращение мошеннических действий со стороны потенциальных и уже существующих клиентов-заемщиков
Behavioral-скоринг – оценка вероятности возврата уже выданных кредитов
Collection-скоринг – оценка возможности полного или частичного возврата кредита заемщиком при нарушении им сроков погашения задолженности
Fraud-скоринг – выявление и предотвращение мошеннических действий со стороны потенциальных и уже существующих клиентов-заемщиков
Слайд 18Application-скоринг
Бизнес-задача – снижение кредитных рисков и потерь банка от выдачи плохих
кредитов. Повышение доходности розничного бизнеса.
Слайд 19
Разделение заёмщиков на «плохих» и «хороших» на стадии принятия решения
о выдаче кредита
Application-скоринг
Слайд 211. Собрать информацию о клиенте
Что нужно сделать
2. Выявить факторы, влияющие на
исход сделки
3. Разработать модель, рассчитывающую вероятность наступления целевого события
4. Определить точку отсечения
Слайд 22Собрать информацию от клиентов
Бумажные анкеты
Электронное заполнение заявок на кредит
Существующая информация
Данные кредитного
бюро
Слайд 28Меняем целевую переменную
Application-скоринг – факт дефолта
Behavioral-скоринг – факт просрочки
Collection-скоринг – факт
невозврата кредита
Fraud-скоринг – факт мошенничества
Fraud-скоринг – факт мошенничества
Слайд 29Эффект от внедрения системы
application-скоринга
Инструмент оценки кредитного риска
Эффективный инструмент управления кредитной политикой
банка
Уменьшение влияния человеческого фактора в процессе обработки кредитных заявок
Уменьшение влияния человеческого фактора в процессе обработки кредитных заявок
Слайд 32Что мы знаем о наших клиентах?
- Отрасль
- Численность персонала
- Регион
- Форма собственности
- …….
Общие данные
Слайд 33Что мы знаем о наших клиентах?
Используемые услуги
- Финансирование оборотного капитала
- Инвестиционное финансирование
- Депозитные операции
- Факторинг
- РКО
- Зарплатный проект
Общие данные
Слайд 34Что мы знаем о наших клиентах?
Используемые услуги
- Поступления на счета
- Доходность
- Объемы кредитования
- Среднедневные остатки
- …….
Общие данные
Финансовые показатели
…….
Слайд 36Сегментация
Позволяет из общей совокупности клиентов выделить отдельные группы, объединенные множеством характеристик
Слайд 38Сегментация
Наши клиенты
Определяем количество сегментов и набор факторов для сегментации.
Или предлагаем
системе сделать это автоматически.
Слайд 39Сегментация
И их характеристики
Используемые услуги
- Поступления на счета
- Доходность
-
Объемы кредитования
- Среднедневные остатки
- …….
Отрасль
Финансовые показатели
Слайд 44Сегментация
Анализ клиентской базы
Оптимизация предложений для каждой из групп
Позволяет выявлять новые сегменты
и их потребности
Слайд 46Перекрестные продажи
Есть ли среди наших действующих клиентов те, кто склонен откликнуться
на наше предложение
Слайд 49Перекрестные продажи
Профиль клиентов, пользующихся услугой «депозит»
Пол
Доход
Возраст
Дети
Семья
Квартира
История
Много другой информации
Автомобиль
Слайд 56Перекрестные продажи
Максимальное использование потенциала существующих клиентов
Формирование лучшего предложения для клиента
Минимизация затрат
Слайд 57SPSS не требует программирования и знания о том, как производить расчеты
Визуализация процесса обработки информации
Визуализация результатов анализа
IBM SPSS
Слайд 58Юрий Жолнеркевич, руководитель проекта отдела развития функциональных направлений и перспективных проектов
Тел.:
Email:
+375
17 217 33 33 (вн. 39 24)
YZhalnerkevich@iba.by
Спасибо за внимание!
Более подробную информацию можно получить:
СП ЗАО «Международный
деловой альянс» (IBA)
ул. М. Богдановича, 155, г. Минск, 220040, Республика Беларусь
Тел.: +375 17 217 33 33
Факс: +375 17 217 32 32
Email: info@iba.by
www.iba.by
ЗАПРОГРАММИРОВАННЫЙ УСПЕХ
