Reduzca el nivel de morosidad e impago con el análisis de carteras de créditos
La solución de Informatica para el análisis de carteras de hipotecas automatiza la recopilación y el intercambio en canales de distribución B2B para agilizar procesos de evaluación de carteras de créditos. La solución permite una gestión oportuna y precisa de los datos de hipotecas, lo que, a su vez, optimiza el uso de todas las técnicas de modelo de análisis.
- Reducir el riesgo del análisis de carteras de créditos y gestionar mejor el riesgo general.
- Reducir los costes operativos principales que conlleva la evaluación de carteras.
- Aumentar la eficacia operativa mediante la gestión de amplios canales de negocio y el mayor control de las transacciones de negocio.
- Facilitar el cumplimiento de normativas, así como el gobierno y la transparencia corporativos al proporcionar pistas de auditoría fiables.
Desafíos del análisis de carteras de hipotecas
Con el reciente aumento de la morosidad hipotecaria y los impagos, su empresa busca afinar sus análisis de carteras de crédito. La evaluación de las carteras de créditos conlleva la recopilación de datos de distintos proveedores de servicios, creadores de hipotecas y sistemas de bases de datos. Estos datos se presentan en diferentes formatos, principalmente en hojas de cálculo de Excel, pero también en documentos de Word y en archivos PDF. Y no se sabe si estos datos son completos, actuales o precisos.
Es necesario normalizar estos datos para poder incluirlos en los modelos de análisis. Este proceso manual resulta engorroso y lleva mucho tiempo. La normalización requiere una intervención costosa del departamento de IT, aumenta los índices de error y reduce la eficacia de la licitación. Y obliga a que los expertos se dediquen a la normalización manual de los datos en vez de examinarlos.
Características principales de la solución de análisis de carteras de hipotecas
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Acceder a todos los datos, independientemente de su origen o estructura (sistemas mainframe obsoletos, aplicaciones y bases de datos relacionales, hojas de cálculo de Excel, documentos de Word y archivos PDF)
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Convertir datos estructurados y no estructurados a formatos de datos más ampliamente utilizados y viceversa para admitir transacciones de negocio a negocio o entre varias empresas
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Perfilar los datos para proporcionar una imagen completa y totalmente precisa del contenido, la calidad y la estructura de la información sobre valores que permita resolver problemas de calidad de los datos
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Realizar búsquedas de gran precisión y rendimiento en los datos de identidad para encontrar coincidencias ade forma precisa y rápida, independientemente del idioma, la estructura, el formato, la ubicación, la duplicación, las omisiones o los errores
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Analizar y limpiar todos los datos(incluidos los datos sobre valores) y medir, supervisar y realizar un seguimiento de su calidad, así como informar sobre ella, en varios puntos de toda la empresa
- Integrar grandes volúmenes de datos analíticos y transaccionales en tiempo realreal-time transactional and analytical data, que se encuentren dentro y fuera de la empresa