Avaliação automatizada de risco de crédito: como o ETL está liberando melhores investimentos

E se você pudesse automatizar seus fluxos de trabalho de avaliação de risco de crédito e torná-los mais rápidos, fáceis e precisos? E se você pudesse economizar até 91% em codificação e preparação de dados tempo, 80% no tempo de construção do pipeline de dados e 65% nos custos de ferramentas?

Os fluxos de trabalho automatizados de avaliação de risco de crédito permitem que você faça exatamente isso. Vamos explorar como!

Processo de avaliação de risco de crédito ponta a ponta

A avaliação do risco de crédito é um processo demorado em que os bancos recebem diariamente centenas de pedidos de empréstimo a partir de vários canais, tais como formulários online, e-mail, telefone e clientes presenciais. Você deve avaliar a qualidade de crédito de cada solicitante e decidir se aprova ou rejeita a solicitação de empréstimo.

Para avaliar o risco de crédito com precisão, você deve coletar e analisar dados de diversas fontes, como bancos de dados internos, agências de crédito externas e provedores de dados terceirizados.

No entanto, a recolha destes dados pode levar a vários desafios, tais como:

• Os dados estão em diferentes formatos, como CSV, JSON, XML, etc.
• Os dados são armazenados em diferentes locais, como arquivos locais, armazenamento em nuvem, bancos de dados, etc.
• Os dados são atualizados em diferentes frequências, como diariamente, semanalmente, mensalmente, etc.
• A qualidade dos dados é inconsistente, como valores ausentes, erros, duplicatas, etc.
• A transformação e análise de dados exigem habilidades complexas de codificação e script, como SQL, Python e R.
• O pipeline de dados está sujeito a erros e falhas, como problemas de rede, tempo de inatividade do servidor, corrupção de dados, etc.

Como funciona o dobrador de carta de canal Astera Ajuda a simplificar a avaliação de crédito

Extração de dados

 

Os bancos utilizam bases de dados internas (como sistemas de relacionamento com clientes e de gestão de empréstimos) e fornecedores de dados externos (como agências de crédito) como fontes de dados.

Astera ofertas Conectores de dados para configurar conexões seguras com essas fontes de dados e garantir que elas tenham as permissões de acesso aos dados necessárias. Astera possui conectores integrados para várias fontes de dados, como bancos de dados, arquivos, serviços da web, etc.

Você pode aproveitar esses conectores para selecionar as fontes de dados e os campos que desejam extrair, como dados demográficos do cliente, histórico de crédito, detalhes da transação e detalhes do empréstimo.

Astera permite visualizar os dados e aplicar filtros e junções conforme necessário usando operações de arrastar e soltar sem escrever consultas SQL ou scripts Python. Os dados são recuperados e armazenados em um local temporário para processamento posterior. Astera lida com o processo de extração de dados em segundo plano e notifica os usuários quando os dados estão prontos.

Transformação de Dados

 

Astera também oferece Qualidade de dados e Transformação de Dados recursos para inspecionar, limpar e transformar os dados. Você pode aproveitar uma interface gráfica para arrastar e soltar várias operações nos dados sem escrever nenhum código.

Você pode limpar os dados removendo duplicatas, preenchendo valores ausentes, corrigindo erros e padronizando entradas. Por exemplo, Astera'S Verificação de endereço recurso pode ajudá-lo a padronizar todos os endereços para um formato padrão.

Você também pode transformar os dados convertendo tipos de dados, codificando variáveis ​​​​categóricas como gênero ou tipo de empréstimo, normalizando variáveis ​​numéricas como renda e criando novos recursos como a relação dívida / rendimento. Por exemplo, você também pode usar Astera'S Construtor de Expressões para criar cálculos e expressões personalizados nos dados.

Da mesma forma, depois que sua equipe tiver limpo os dados para avaliação de risco de crédito, você poderá validar os dados transformados verificando-os em relação a regras predefinidas e exemplos de resultados.

Aqui estão algumas regras de validação de dados que podem tornar a avaliação do risco de crédito mais confiável:

1. Probabilidade de inadimplência (PD): Este é um parâmetro chave nos modelos de risco de crédito. Ele mede a probabilidade de um mutuário deixar de pagar um empréstimo. A validação deste parâmetro envolve a verificação do poder discriminatório dos modelos de PD.
2. Perda dada a inadimplência (LGD): Mede a perda potencial para o credor ou investidor em caso de incumprimento por parte de um mutuário. O processo de validação deve incluir uma revisão do poder discriminatório dos modelos LGD.
3. Melhor estimativa de perda esperada (ELBE): Esta é uma estimativa da perda esperada numa exposição. O processo de validação deve garantir que o ELBE seja calculado com precisão.
4. Fator de Conversão de Crédito (CCF): Isto é usado no cálculo da exposição futura potencial. O processo de validação deve verificar a precisão do CCF.
5. Qualidade de dados: As instituições de crédito devem ter padrões de qualidade e fiabilidade estabelecidos internamente sobre os dados (informações históricas, atuais e prospetivas) utilizados como dados do modelo.
6. Design de modelo e resultados: A validação deve incluir uma revisão do design do modelo e dos resultados/desempenho do modelo.

Carregamento de dados

 

Depois de ter garantido qualidade de dados, você deve configurar uma conexão segura com o data warehouse do banco usando Astera'S Conectores de dados. Astera possui conectores nativos para vários data warehouses, como Amazon Redshift, Google BigQuery ou Snowflake, e também pode carregar dados em outros destinos, como arquivos, bancos de dados, etc.

AsteraOs destinos de dados do podem ser críticos na configuração dos pipelines de avaliação de risco de crédito. Você deve selecionar o data warehouse e especificar a tabela de destino para armazenar os dados limpos e transformados. Astera permite que eles definam o nome da tabela, o esquema e as chaves com apenas alguns cliques, sem escrever comandos SQL. Astera também oferece opções para anexar, substituir ou atualizar os dados existentes com configurações simples.

Depois de decidir como modelar seus dados, você poderá configurar o carregamento de dados usando Astera'S Fluxos de dados. Astera permite criar e executar fluxos de dados que conectam as fontes e destinos de dados e aplicam as transformações e validações ao longo do caminho. Astera também suporta Alterar captura de dados e Alterar lentamente as dimensões para carregar dados incrementais e históricos.

Você pode validar os dados carregados executando consultas de amostra e verificando os resultados usando Astera'S Visualização de dados. Astera permite visualizar e consultar os dados no data warehouse e compará-los com os dados de origem.

Agregação de Dados

 

Sua equipe pode definir regras de agregação usando Astera'S Agregado transformação para agrupar/agregar os dados por cliente e mês.

Você pode agrupar os dados de acordo com estas regras. Por último, você pode validar os dados agregados verificando-os em relação a regras predefinidas e amostras de resultados usando Astera'S Qualidade de dados e Visualização de dados características.

Astera permite definir e aplicar regras e validações de qualidade de dados nos dados agregados e visualizar e consultar os dados no data warehouse ou em qualquer outra fonte ou destino de dados.

Análise de risco

Os especialistas em avaliação de risco de crédito podem definir indicadores de risco usando Asteratransformações de dados. Por exemplo, eles podem aproveitar Astera'S Construtor de Expressões para criar cálculos e expressões personalizadas nos dados, como a relação dívida / rendimento. Você também pode aproveitar Astera'S Regras de qualidade de dados definir e aplicar regras de negócios e validações nos dados, como alto risco de crédito.

Automação

 

Uma vez implantado, sua equipe pode automatizar os fluxos de avaliação de risco de crédito usando Astera'S Automação e Orquestração características. Astera permite criar e executar fluxos de trabalho que automatizam os processos de extração, transformação, carregamento, agregação e análise de dados e orquestrá-los com outras tarefas, como envio de e-mails, chamada de serviços web, execução de comandos, etc.

Você também pode testar a automação em um ambiente controlado usando Astera'S Modo de teste e Modo de depuração características. Astera permite executar os fluxos de trabalho em um modo de teste que simula o fluxo de dados sem afetar os dados reais e depurar os fluxos de trabalho em um modo de depuração que mostra o fluxo de dados passo a passo e identifica quaisquer erros ou problemas.

Você pode implantar a automação no ambiente de produção usando Astera'S desenvolvimento e Agendamento características. Astera permite implantar os fluxos de trabalho em um servidor implantado no local ou na nuvem e programá-los para execução em intervalos regulares, como todas as noites à meia-noite, ou acioná-los sob demanda ou por um evento, como uma queda de arquivo ou um solicitação da web.

Monitoramento e Atualização

Astera permite monitorar seu data warehouse e alertar sua equipe se o sistema falhar ou produzir resultados inesperados. Você pode configurar esses mecanismos em Asteratela de fluxo de trabalho do, notificando sua equipe sobre erros ou falhas por e-mail ou serviço web.

Você pode verificar regularmente o sistema para garantir que está funcionando conforme o esperado e para identificar quaisquer problemas assim que surgirem, analisando os logs do seu fluxo de trabalho. Astera mantém um registro do histórico de execução do fluxo de trabalho e da linhagem de dados e uma trilha de auditoria das alterações do fluxo de trabalho e das ações do usuário.

Com esses insights, sua equipe pode melhorar continuamente o sistema com base no feedback das equipes de gerenciamento de dados e riscos e em novos dados usando Astera'S Version Control e Gestão de Metadados características.

Astera oferece suporte ao controle de versão dos fluxos de trabalho, fontes e destinos de dados e gerenciamento de metadados dos esquemas e mapeamentos de dados.

O impacto de Astera sobre automação da avaliação de risco de crédito

Economize tempo e custos

Um dos benefícios de usar Astera para automatizar os fluxos de trabalho de avaliação de risco de crédito é que isso pode economizar tempo e custos para os bancos. Ao automatizar os processos de crédito e digitalizar as etapas críticas da cadeia de valor do crédito, Astera pode ajudar os bancos a reduzir o esforço manual e a complexidade envolvidos na integração e processamento de dados.

Da mesma forma, Astera permite que os usuários projetem, executem e gerenciem fluxos de trabalho de integração de dados sem escrever nenhum código, usando uma interface gráfica e operações de arrastar e soltar. Astera também automatiza os processos de extração, transformação, carregamento, agregação e análise de dados e os orquestra com outras tarefas, como envio de e-mails, chamada de serviços web, execução de comandos, etc.

Isso significa que os usuários podem economizar tempo e esforço e se concentrar na lógica e nos resultados de negócios, em vez de nos detalhes técnicos e nas complexidades. Astera também facilita a colaboração e o compartilhamento de fluxos de trabalho com outros usuários e a manutenção e atualização de fluxos de trabalho à medida que os dados e os requisitos de negócios mudam.

 

De acordo com o McKinsey, isso pode gerar economias de custos de até 50% para os bancos. O artigo também afirma que a digitalização pode reduzir as perdas de crédito em 10 a 20 por cento, melhorando a precisão e a velocidade das decisões de crédito.

Da mesma forma, uma pesquisa da S&P Global descobriu que 71% dos bancos indicaram que a digitalização proporciona melhor controle e gestão de riscos para proteger a lucratividade organizacional. Portanto, a automatização e digitalização dos fluxos de trabalho de avaliação do risco de crédito poderia ajudar os bancos a poupar tempo e custos.

Melhore a qualidade e a precisão dos dados

Um dos benefícios de usar Astera para automatizar os fluxos de trabalho de avaliação de risco de crédito é que isso pode melhorar a qualidade e a precisão dos dados para os bancos. Estas duas métricas são cruciais para tomar decisões de crédito sólidas, gerir exposições ao risco, cumprir regulamentos e controlar preços.

utilização AsteraCom os recursos de qualidade de dados do, as empresas financeiras podem eliminar erros e inconsistências e garantir que os dados sejam precisos, consistentes e confiáveis. Astera fornece uma variedade de funções de qualidade e transformação de dados, como limpeza, validação, enriquecimento, conversão, codificação, normalização e criação de transformações personalizadas.

Astera também fornece recursos de integridade de dados em tempo real, como criação de perfil de dados, painel de qualidade de dados e regras de qualidade de dados, que permitem aos usuários inspecionar, monitorar e resolver problemas de qualidade de dados, como valores ausentes, inconsistentes, duplicados ou inválidos. Astera também suporta linhagem de dados e gerenciamento de metadados, permitindo aos usuários rastrear e documentar fontes de dados, destinos, esquemas, mapeamentos e transformações.

Por último, Moody's Analytics descobriram que a integração de elementos de dados de risco melhora o fluxo de trabalho de originação, proporcionando maior precisão nas decisões, melhor avaliação das exposições totais ao risco, melhor conformidade e maior controle sobre preços. Astera permite que os usuários acessem diversas fontes de dados, que normalmente são de difícil acesso.

Dimensione operações e desempenho de dados

AsteraOs recursos de computação distribuídos e baseados em nuvem da Microsoft podem ajudar a dimensionar as operações e o desempenho de dados.

Fontes de dados baseadas em nuvem, como Amazon S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage, etc., permitem que os usuários armazenem e acessem grandes volumes de dados na nuvem e se beneficiem da escalabilidade, disponibilidade e economia dos serviços em nuvem. De acordo com a Accenture, as soluções de integração de dados baseadas na nuvem podem reduzir o custo total de propriedade em 30% a% 40.

Da mesma forma, Astera oferece suporte a data warehouses baseados em nuvem, como Amazon Redshift, Google BigQuery ou Snowflake.

Por último, o processamento paralelo, o balanceamento de carga e a tolerância a falhas ajudam os usuários a processar grandes volumes de dados de forma mais rápida e confiável. Como resultado, podem beneficiar da eficiência, escalabilidade e resiliência dos sistemas distribuídos.

Aumente a segurança e a conformidade dos dados

Outro benefício do uso Astera é maior segurança e conformidade de dados. Usando AsteraCom recursos robustos, os bancos podem criptografar os dados em trânsito e em repouso e aderir aos padrões e regulamentações do setor. Astera fornece recursos de criptografia de dados, como SSL/TLS, AES e PGP, que permitem aos usuários criptografar os dados quando eles são transferidos ou armazenados e protegê-los contra acesso não autorizado ou adulteração.

Um estudo revelou que 40% das equipes revise continuamente os controles de conformidade com automação, o que pode aumentar a segurança e a conformidade dos dados. Portanto, Astera pode ajudar os bancos a melhorar a segurança e a conformidade dos dados usando seus recursos de segurança e conformidade de dados.

Transforme a avaliação de risco de crédito com Astera

Astera Centerprise é um poderoso e fácil de usar Ferramenta ETL que pode ajudar as organizações financeiras a automatizar a avaliação do risco de crédito. Ele permite integrar dados de diversas fontes e sistemas, como bancos de dados, data warehouses, formatos de arquivo, provedores de dados baseados em nuvem, sistemas de arquivos e serviços web.

Astera Centerprise pode ajudar a automatizar e orquestrar fluxos de dados e realizar transformações, validações e mapeamentos complexos de dados, fornecendo à sua equipe insights oportunos sobre a avaliação de risco de crédito. Com Astera, sua equipe tem uma visão holística dos dados de cada solicitante, fornecendo a eles todos os instrumentos necessários para avaliar sua capacidade de crédito de maneira eficaz.

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