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大數據時代的投資分析
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  金融機構是個帶風險的行業,需建構健全的風險管理體系來支撐他們的防禦,因此,領先金融機構健全的風險管理是以全企業貫徹為基準,需覆蓋不同的風險領域,這包括了以資料為基礎的風險管理,例如:Basel 相關的市場風險、信用風險與作業風險,以流程為基礎的風險管理,如反金融詐欺(anti-fraud)、反洗錢(anti-money laundering) ,與法規遵循(compliance)等。

  風險管理需持續的執行並及時的反應,稍有疏忽便容易鑄成大錯,而今日的金融機構均有大量的風險資料可供及時分析,但這需要構建完整的風險資料倉儲,並快速的收集最新資料,以便能運用資料來管控諸如市場與信用等營運上的風險。除了及時分析外,將風險分析結果嵌入業務決策流程裡,例如拓展放款業務時,將客戶信用風險、產品風險與作業風險等分析結果帶入銷售流程中,讓決策人員能第一時間掌握關鍵訊息,增進業務成功率,同時降低不良風險的決策成本。

成功案例:OTP Bank Serbia採用IBM SPSS Modeler建立預測模型

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