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Financial Services: 5 Best Practices per la Risk Analytics

Financial Services: 5 Best Practices per la Risk Analytics

Nel mondo dei servizi finanziari, la gestione del rischio rappresenta un pilastro fondamentale per il successo. Con l’evolversi dei mercati e la dinamicità degli scenari economici, le istituzioni devono adottare robuste strategie di analisi del rischio per affrontare e anticipare le incertezze e prendere decisioni ponderate. Ecco le cinque migliori pratiche per un’efficace analisi del rischio nel settore finanziario:

1. Data Quality e Data Integration

Una valutazione accurata del rischio inizia con dati di alta qualità. Le istituzioni finanziarie dovrebbero investire in sistemi di gestione dei dati che garantiscono accuratezza, coerenza e completezza. dei dati. Inoltre, l’integrazione dei dati da diverse fonti, come ricerche di mercato, informazioni sui clienti e operazioni interne, consente di avere una visione completa del rischio. L’integrazione dei dati favorisce una migliore modellazione predittiva e aiuta a identificare correlazioni che altrimenti rimarrebbero nascoste.

2. Advanced Analytics e Machine Learning

I metodi tradizionali di analisi del rischio spesso risultano superficiali nel complesso panorama finanziario odierno. Gli strumenti per la gestione dei big data, invece, offrono la potenza computazionale necessaria per l’analisi avanzata e l’apprendimento automatico. Gli algoritmi di machine learning, infatti, possono processare enormi quantità di dati e individuare dei pattern che potrebbero sfuggire a un’analisi tradizionale. Inoltre, questi modelli riescono ad adattarsi rapidamente ai cambiamenti delle condizioni del mercato e all’evolversi dei fattori di rischio.

3. Stress Testing

Con uno stress test si sottopone il portafoglio di un’istituzione finanziaria a scenari estremi avversi, improbabili ma comunque plausibili, per valutare la sua resilienza. L’implementazione di stress test come parte dell’analisi del rischio aiuta a identificare le vulnerabilità e a quantificare le potenziali perdite che potrebbero registrarsi durante condizioni avverse. Questi test sono condotti anche dalle autorità di vigilanza e consentono una mitigazione proattiva del rischio, garantendo che le istituzioni siano preparate ad affrontare eventuali shock di mercato.

4. Scenario Analysis

L’analisi degli scenari completa il test di stress esplorando diversi scenari futuri plausibili e il loro impatto sul profilo di rischio di un’istituzione finanziaria. Consente ai decisori di valutare gli esiti potenziali di varie mosse strategiche, aiutandoli a prendere decisioni informate che si allineano con la tolleranza al rischio dell’istituzione e suoi obiettivi a lungo termine. In questa fase, strumenti di big data sono utili a generare ed analizzare scenari complessi. Tool di data visualization come Tableau, invece, permettono di rappresentare i risultati di una scenario analysis in maniera semplice ed efficace, aiutando nella valutazione di potenziali risultati.

5. Governance del Rischio e Conformità Normativa

Un’analisi del rischio robusta deve essere supportata da una solida struttura di governance. Questo comporta la definizione di ruoli e responsabilità, fissare dei limiti di rischio e istituire chiare strutture di reporting. Anche la conformità alle normative risulta cruciale. Le istituzioni finanziarie devono rimanere al passo con le normative in evoluzione e garantire che i loro processi di analisi del rischio siano conformi a queste norme.

 

Un potente strumento di advanced analytics e Machine learning che può avere un ruolo da protagonista in queste 5 best practices è rappresentato da Alteryx. Questo software offre un’interfaccia user-friendly per data cleaning e data wrangling, oltre a una serie di strumenti di analisi predittiva e di machine learning utili a valutare e ad automatizzare l’intero processo di analisi del rischio.

In conclusione, l’analisi del rischio è fondamentale per le istituzioni finanziarie che si trovano ad affrontare scenari economici complessi in continua evoluzione. Concentrandosi sulla qualità dei dati, abbracciando l’analisi avanzata grazie al potenziale degli strumenti di big data, svolgendo stress test, sfruttando la scenario analysis e mantenendo una solida governance e conformità normativa, le istituzioni possono migliorare le loro pratiche di gestione del rischio.

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