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Financial Analytics


고객 분석, 공급사슬망 평가 등 기업의 다양한 분야에서 활용되고 있는 Analytics 기법은 재무분야에서도 적용이 가능합니다.

Financial Analytics는 데이터를 기반으로 재무 관리 전반의 성과를 평가하고 최적화 하기 위한 분석기법으로서 이미 많은 기업들이 자금의 누수를 감지하고, 위험요소를 사전 탐지하기 위해 Analytics를 활용하고 있습니다.


Financial Analytics 중요성

  • 재무 데이터는 기업이 보유한 것 중에 가장 빠르게 정형화된 형태로 축적/전파 될 수 있는 특징을 가지고 있습니다.

  • 또한 기업 확대와 함께 운영의 복잡성이 증가함에 따라 기업 건전성 모니터링 및
    효과적 관리 도구로 재무데이터의 중요성이 커지고 있습니다.

Analytics 적용가능 영역

· 재무 리포트 자동화
· 부도 예측
· 재무 상황 예측 모델링
· 운전 자본 관리
· 재무 성과 관리

주요 서비스 내용

· 부도 예측 및 사전대응
· 재무적 성과 관리
· 운전자금 최적화
· 마케팅/세일즈/서비스 혁신
· 비용 절감
 
사례 연구 미국 대형 은행은 수익성 제고를 위해 부실로 이어질 가능성이 있는 대출 건을 미리 탐지하여 별도의 금리체계를 가져가거나 실행을 억제하기 위한 기준 마련이 필요하였음.
접근방법 딜로이트는 16만건의 장기 대출 데이터를 분석하여 부실로 이어지는 대출건이 공통적으로 가지는 12개의 변수를 파악하였고, 이 변수들을 바탕으로 은행 소재 지역, 은행직원, 고객특성 등에 따라 부실 대출이 발생하지 않도록 모형 기반의 정책과 프로세스를 설계함.
적용효과 · 예측모델을 통해 부실 대출을 유발하는 변수를 이해하게 됨
· 대출 수익성에 영향을 미치는 핵심요소를 발견함
· 대출의 전반적인 수익성이 개선됨

 

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