Risk Analytics는 기업의 리스크 요소를 평가, 관리함으로써, 향후 발생가능한 리스크 증가를 방지하기 위한 방법론입니다.
전통적인 방법론에 의존하던 리스크 관리 영역에서 Risk Analytics를 도입함으로써, 경영진의 통찰력과 의사결정 정확성이 증대될 수 있습니다.
리스크 관리 중요성 증대
- 기업의 글로벌화, 사업확장, 경쟁심화 등의 환경변화는 의사결정자가 고려해야 할 요소, 자원, 관계자 등을 폭발적으로 증가시키고 있음.
- 국가별 규제당국은 기업 위험성을 관리하기 위해 다양하고 투명한 정보 공개를 요구하고 있음.
- 결과적으로 의사결정자들은 기업 데이터를 통해 리스크 요소를 식별하고 관리할 필요성이 증대됨.
Risk Analytics의 역할
- 리스크 애널리틱스 기술은 기업내외부에 존재하는 위험 요소를 측정하고 계량화할 수 있으며, 최근에는 예측의 영역까지 발전해있음.
- 의사결정자는 리스크 애널리틱스를 통해 지속적으로 위험요소를 모니터링하고 측정할 수 있음.
- 궁극적으로 기업 내부 모든 핵심 경영진은 리스크 관점에서 하나의 View를 제공받아 전략적 의사결정에 활용할 수 있음.
주요 서비스 내용
· 전사적 리스크 관리
· 사기 적발 |
· 리스크 기반 성과 평가 |
· 보험 인수 및 보험금 청구 관리 |
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| 사례 연구 |
미국 금융위기 후 나날이 파산하는 은행들이 숫자가 늘어나는 가운데 국책 금융구제기관은 효과적으로 지원자금을 집행하기 위해 은행의 파산 위험을 예측하는 시스템을 구축하고자 하였음. |
| 접근방법 |
파산 위험 예측 모델 구축을 위해 7,800개 은행의 분기별 데이터와 2,700개의 내/외부 변수가 투입되었으며, 딜로이트의 세그멘테이션 및 예측기법을 통해 향후 3년간 은행별 파산가능성을 평가하고, 구제자금의 최적 배분 방법을 제시함. |
| 적용효과 |
예측결과는 상당한 정확성을 보였으며, 결과적으로 모형에 의존하지 않고 집행했을 때의 시나리오와 비교하여 10~20%의 투입 자금 절감 효과를 나타냄.
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