Analyse von Hypothekenpools

Analyse von Darlehenspools zur Senkung der Zahl nicht oder verspätet zurückgezahlter Darlehen

Die Informatica Lösung zur Analyse von Hypothekenpools automatisiert die Datenerfassung und den Datenaustausch in B2B-Vertriebskanälen und optimiert so die Verfahren zur Beurteilung von Darlehenspools. Die Lösung unterstützt zeitnahes und präzises Management von Hypothekendaten, was wiederum den Einsatz jeglicher Modellerstellungstechniken für Analysen optimiert.

• Risikoverminderung bei der Analyse von Darlehenspools und besseres Risikomanagement insgesamt
• Senkung der Hauptbetriebskosten, die mit der Bewertung des Portfolios zusammenhängen
• Erhöhung der Betriebseffizienz durch Verwaltung zahlreicher Geschäftskanäle und bessere Kontrolle über Geschäftstransaktionen
• Vereinfachte Einhaltung von Richtlinien, Unternehmens-Governance und Transparenz durch zuverlässige Protokollierung

Herausforderungen bei der Analyse von Hypothekenpools

Aufgrund der zunehmenden Vergabe riskanter Hypotheken, die nicht zurückgezahlt werden können, sind Unternehmen auf präzisere Analysen des Darlehenspools angewiesen. Zur Beurteilung eines Darlehenspools müssen Daten von verschiedenen Serviceprovidern, Hypothekenanbietern und Datenbanksystemen eingeholt werden. Die Daten werden in den verschiedensten Formaten, vor allem als Excel-Tabellen, Word-Dokumente oder PDF-Dateien, zur Verfügung gestellt. Und niemand weiß, ob die Daten vollständig, aktuell oder genau sind.

Damit die Daten in das Analysemodell aufgenommen werden können, müssen sie zunächst normalisiert werden. Dies ist ein mühseliges und zeitraubendes manuelles Verfahren. Eine Normalisierung kann kostspielige IT-Eingriffe mit sich bringen, die die Fehlerrate erhöhen, und die Angebote können an Effektivität einbüßen. Darüber hinaus müssen Fachleute ihre Zeit für die manuelle Normalisierung aufbringen, anstatt die Daten zu untersuchen.

Hauptfunktionen der Lösung zur Analyse von Hypothekenpools

• Zugriff auf alle Daten, unabhängig von ihrer Quelle oder Struktur, aus verborgenen Mainframe-Systemen sowie aus relationalen Datenbanken und Anwendungen und aus Excel-Tabellen, Word-Dokumenten oder PDF-Dateien
• Konvertierung von strukturierten und unstrukturierten Daten in gängige bzw. aus gängigen Datenformaten, um Transaktionen zwischen Unternehmen und über mehrere Unternehmen hinweg zu ermöglichen
• Profiling von Daten für ein vollständiges und genaues Bild von Inhalt, Qualität und Struktur der Wertpapierdaten, damit Datenqualitätsbelange aus dem Weg geräumt werden können
• Präzises und leistungsstarkes Durchsuchen von Identitätsdaten für genaue und schnelle Ergebnisse, unabhängig von Sprache, Struktur, Format, Speicherort, Dubletten, Auslassungen oder Fehlern
• Datenanalyse und -bereinigung—u. a. von Wertpapierdaten: Messung, Überwachung, Nachverfolgung und Reporting der Datenqualität an verschiedenen Punkten innerhalb des Unternehmens
• Integration riesiger Transaktions- und Analysedaten in Echtzeit—sowohl innerhalb als auch außerhalb des Unternehmens