Risikomanagement in der Finanzdiestleistung

Unterstützung der BI-Abteilung des Kunden im Bereich Risikomanagement bei Finanzdienstleistungen (Tableau)

Risikomanagement in der Finanzdienstleistung bezieht sich auf die verschiedenen Maßnahmen und Strategien, die Unternehmen im Finanzsektor ergreifen, um Risiken zu identifizieren, zu bewerten, zu kontrollieren und zu minimieren. Da die Finanzdienstleistungsbranche mit vielen verschiedenen Arten von Risiken konfrontiert ist, ist ein effektives Risikomanagement unerlässlich, um die finanzielle Stabilität und den Erfolg des Unternehmens sicherzustellen.

Zu den Hauptarten von Risiken, mit denen Finanzdienstleistungsunternehmen konfrontiert sind, gehören:

Kreditrisiko: Dies bezieht sich auf das Risiko, dass ein Kreditnehmer nicht in der Lage ist, seine Kreditverpflichtungen zu erfüllen, was zu Verlusten für das Unternehmen führen kann.

Marktrisiko: Dies bezieht sich auf das Risiko, das sich aus Veränderungen der Marktbedingungen ergibt, wie z.B. Veränderungen der Zinssätze, Wechselkurse oder Aktienkurse.

Liquiditätsrisiko: Dies bezieht sich auf das Risiko, dass ein Unternehmen nicht über genügend Liquidität verfügt, um seine Verpflichtungen zu erfüllen.

Operationelles Risiko: Dies bezieht sich auf das Risiko, das sich aus internen Faktoren ergibt, wie z.B. Fehlern in der Datenverarbeitung, Betrug oder menschlichen Fehlern.

Um diesen Risiken entgegenzuwirken, implementieren Finanzdienstleistungsunternehmen verschiedene Risikomanagementstrategien, wie z.B. Risikobewertung, Risikosteuerung, Risikovermeidung und Risikotransfer.

Ein effektives Risikomanagement in der Finanzdienstleistung ist nicht nur wichtig, um finanzielle Verluste zu minimieren, sondern auch um das Vertrauen der Kunden und Investoren in das Unternehmen zu gewinnen und zu erhalten.

Typische Geschäftsanforderungen: Erstellung von Berichten über Kundenverträge, Anzeige einer Reihe von Metriken, Untersuchung von Underwriting-Statistiken

Ziel: Aufbau einer modernen, skalierbaren, transparenten, flexiblen und erweiterbaren Datenanalyseplattform auf der Basis von AWS zur Unterstützung aktueller und potenzieller zukünftiger Anwendungsfälle

Bereitgestellte Lösung: Aufbau einer automatisierten End-to-End-Datenpipeline mit Aufnahme-, Umwandlungs- und Visualisierungsebene für einen bestimmten Anwendungsfall.