디지털 세계에서 금융 리스크를 해결하는 방법
금융 기관이 잠재적인 손실을 입을 수 있는 경로는 여러 가지가 있으며 이러한 리스크는 기술이 발전함에 따라 더욱 복잡해지고 있습니다. 은행은 리스크에 대한 노출을 최소화하고 자산을 보호할 수 있는 리스크 관리 기능을 갖추도록 해야 합니다. 금융 리스크 관리에는 잠재적 손실을 관리하기 위한 플랜의 체계적인 개발이 포함됩니다. 글로벌 금융 생태계는 빠르게 변화하고 있으며 은행은 자신과 고객, 시장에서 자신의 위치를 보호하기 위해 리스크 관리 기능을 재창조해야 합니다.
금융 리스크의 주요 유형은 무엇입니까?
거래상대방 신용 리스크
거래상대방 신용 리스크는 거래상대방이 계약상 상대방을 존중하지 않는 상황을 말합니다. 상대방은 대출금을 갚지 않는 차용인이거나 신용 카드를 불이행한 사람일 수 있습니다. 신용 리스크는 계약상 의무가 충족되지 않는 경우에도 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 은행이 시장 리스크에 대해 스스로 보험을 들었고 보험 공급업체가 계약을 준수하지 않는 경우 이것이 거래상대방 신용 리스크입니다. 간단히 말해서 거래상대방 신용 리스크는 은행이 계약을 체결할 때마다 발생할 수 있습니다.
운영 리스크
인간이나 시스템으로 인한 오류나 손상으로 인해 운영상의 리스크가 발생할 수 있습니다. 일부 리스크는 출납원이 실수로 잘못된 거래 금액을 입력하는 것과 같이 의도하지 않은 것일 수 있습니다. 또한 시스템의 결함이나 방해 행위로 인해 발생할 수도 있습니다. 금융 사기는 운영 리스크가 발생할 수 있는 또 다른 방법입니다. 금융 사기는 사이버 보안의 손상으로 인해 자주 발생합니다.
시장 리스크
은행은 자본시장에 투자할 때 시장 리스크에 취약합니다. 주식 시장의 변동성은 글로벌 금융 및 정치 이벤트, 상품 가격 변동, 금리 변동 등 다양한 이유로 인해 발생할 수 있습니다. 은행은 주식 시장에 투자함으로써 과도한 리스크에 노출됩니다.
유동성 리스크
유동성 리스크는 은행이 계약상 의무를 이행하도록 자산을 유동화할 수 없을 때 발생합니다. 예를 들어 은행이 예금을 인출하려는 고객에게 돈을 제공할 수 없는 경우 유동성 리스크가 존재합니다. 이 유동성 리스크는 눈덩이 효과가 있습니다. 한 고객에게 송금이 거부되면 다른 고객에게 경고가 표시되고 더 많은 고객이 출금을 서두릅니다. 유동성 리스크는 은행이 주식 시장에 대한 투자를 유동화할 수 없는 경우에도 발생할 수 있습니다. 은행은 시장을 보호하기 위한 규정이 있기 때문에 보유하고 있는 모든 주식을 단순히 매도할 수 없습니다.
비재무적 금융 리스크
다양한 재무적인 리스크 외에도 여러 가지 비재무적인 금융 리스크가 있습니다. 기술 리스크도 그 중 하나입니다. 여기에는 사이버 보안 리스크, 데이터 보호 규정 미준수 리스크 및 레거시 시스템의 리스크가 포함됩니다. 은행은 재정적 리스크를 처리하기 위한 철저한 계획을 세우지만 기술적 리스크를 인식하지 못할 수 있습니다. 은행은 기술 리스크를 완화하려고 할 때 몇 가지 문제에 직면할 수 있습니다.
기술 리스크 완화의 주요 과제는 무엇입니까?
데이터 거버넌스
은행은 고객 정보, 금융 거래, 판매 및 마케팅 데이터, 문자 메시지, 이메일, 소셜 미디어 상호 작용 형태의 비정형 정보 등 여러 소스에서 방대한 양의 데이터가 유입되는 상황에 압도될 수 있습니다. 기업 데이터가 증가함에 따라 데이터 품질과 보안을 보장하는 것이 도전 과제입니다.
데이터 거버넌스 계획의 부재로 인해 여러 금융 리스크가 발생할 수 있습니다. 금융 조직은 종종 연결되지 않은 사일로에 데이터를 보관하고 팀은 부분 데이터를 기반으로 의사 결정을 내립니다.
실시간 분석
실시간으로 데이터를 분석하면 리스크 관리에 큰 도움이 될 수 있지만 몇 가지 문제가 있습니다. 그 중 하나는 실시간 데이터의 정확성입니다. 의사 결정에 데이터를 사용하기 전에 데이터를 정리, 확인 및 승인해야 합니다.
실시간 분석의 또 다른 도전 과제는 효율성입니다. 금융 기관이 고품질의 실시간 데이터를 제공하더라도 이 데이터를 기반으로 빠른 의사결정을 내리지 못할 수 있습니다.
은행은 종종 실제 데이터의 품질을 높이고 이 데이터를 기반으로 빠른 의사 결정을 내리는 데 어려움을 겪습니다.
API Management
오픈 뱅킹 (금융 기관에서 타사 API가 금융 서비스에 액세스할 수 있도록 허용하는 경우)에는 새로운 일련의 도전 과제가 있습니다. 첫 번째 문제는 은행 업무 기능을 API에 노출하는 것과 관련된 보안 리스크입니다. 이러한 API에 대한 사이버 공격은 은행 업무 시스템에 심각한 리스크를 초래할 수 있습니다. 또 다른 문제는 손상된 API로 인한 재정적 책임입니다. 현재 시스템에서는 API에 대한 사이버 공격이 발생하면 금융 기관이 고객의 손실에 대한 책임을 져야 합니다. 이러한 문제를 극복하려면 혁신적인 API 관리 플랫폼이 필요합니다.
데이터 가상화
많은 금융 기관에서 데이터는 사일로에 저장됩니다. 중앙 집중식 데이터 저장소가 없을 때 데이터 기반 결정을 내리는 것은 어렵거나 불가능합니다. 데이터 가상화는 모든 엔터프라이즈 데이터를 결합하고 데이터 액세스를 위한 논리적 인터페이스를 제공하여 이 문제를 해결합니다.
데이터 가상화는 부분적으로 거대한 양의 정형 데이터 및 비정형 데이터를 처리하는 금융 조직에게 어려운 도전 과제가 될 수 있습니다. 새로운 데이터 규정에 따라 데이터 수집 및 저장은 법률 및 법규를 준수해야 합니다.
데이터 사이언스 및 통합
데이터 사이언스에 기반한 모델은 은행이 더 나은 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 그것은 은행이 시장에 더 빨리 대응하고 경쟁을 이기는 데 도움이 됩니다.
그러나 데이터 사이언스 모델과 관련된 몇 가지 문제가 있습니다. 종종 금융 기관의 모델을 위한 중앙 집중식 저장소가 없고 어떤 모델이 리스크 관리 기능에 사용되었는지 추적하기 어렵습니다. 데이터 사이언스 모델의 효율성을 추적하는 것 또한 팀이 다른 프로그래밍 언어와 기술로 이러한 모델을 개발하여 모델을 모호하게 만들 수 있기 때문에 어려운 일입니다.
리스크 관리의 주요 동향은 무엇입니까?
은행의 리스크 관리 기능은 지난 10년 동안 상당히 변화했습니다. 계속해서 어떻게 변화할지 예측하기는 어렵지만 미래에 리스크 관리를 정의할 몇 가지 주요 추세가 있습니다.
빠르게 변화하는 규제
은행 업무 규제는 해가 갈수록 엄격해지고 있습니다. 각 국가에는 경제 환경에 따라 변경되는 고유한 규정이 있습니다. 금융 기관의 활동 및 고객과의 관계는 엄격한 조사 대상입니다. 끊임없이 변화하는 규제의 특성으로 인해 금융 기관은 보다 유연한 리스크 관리 기능을 찾고 있습니다.
핀테크의 부상과 고객 기대
은행 업무 부문에 첨단 기술이 도입됨에 따라 고객은 더 빠르고 더 나은 서비스를 기대합니다. 은행 업무 부문에는 변화하는 고객의 요구와 요구를 수용하기 위한 치열한 경쟁이 있습니다. 온라인 뱅킹 및 애플리케이션은 은행에 새로운 리스크 요소를 초래합니다.
진화하는 기술 및 분석
미래의 리스크 관리 기능은 빅 데이터, 머신 러닝, 인공 지능 및 향상된 분석과 같은 기술의 발전을 활용해야 합니다. 이러한 기술을 통해 리스크 관리 부서는 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 기업이 데이터를 관리하는 대신 데이터를 분석하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 하는 데이터 인프라를 만드는 데 도움이 됩니다.
새로운 리스크의 출현
은행은 새로운 유형의 기술적 리스크에 직면해 있습니다. 한 가지 예는 비즈니스 모델에 대한 조직의 종속성에서 발전하는 모델 리스크입니다. 은행이 온라인으로 전환하고 타사 API를 통해 서비스를 제공함에 따라 사이버 리스크가 증가합니다. 해킹 및 은행 사기가 증가하고 있으며 이러한 새로운 유형의 리스크를 고려하도록 리스크 관리 기능을 설계해야 합니다.
보안 추세는 미래의 금융 리스크 관리 기능이 고성능이어야 함을 시사합니다. 다양한 리스크을 처리할 수 있어야 하며 끊임없이 변화하는 규정도 준수해야 합니다. 리스크 기능은 또한 급변하는 세계 경제에 적응해야 합니다. 다음 속성을 가진 완전히 디지털화된 리스크 기능만이 금융 조직이 미래의 도전에 대비할 수 있도록 합니다.
- 리스크 평가 및 의사 결정 자동화
- 고급 분석 모델 활용
- 효율적인 데이터 거버넌스 모델과의 통합
- 지능형 데이터 사이언스 모델에 대한 의존도
데이터 거버넌스 개선: 중요한 기회
데이터 거버넌스는 조직이 데이터를 보호하고 관리하여 큰 이점을 얻을 수 있도록 도와줍니다. 조직 전체에서 고품질의 신뢰할 수 있는 데이터를 사용할 수 있으므로 더 빠르고 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 보다 효율적인 데이터 거버넌스를 보장하려면 조직 전체의 변화가 필요합니다. 여기에는 역할과 책임의 정의 및 조직 전체에서 보다 효과적인 의사 소통 보장이 포함됩니다. 직원을 교육하고 기업 데이터를 처리하기 위한 정확한 프로세스를 정의하면 금융 리스크를 완화하는 데 도움이 됩니다.
금융 기관은 다양한 방식으로 데이터 거버넌스 정책에서 가치를 도출할 수 있습니다. 언뜻 보기에 데이터 거버넌스는 규정 준수를 보장하기 위한 도구처럼 보일 수 있습니다. 금융 규정은 자주 변경되며 이를 준수하지 않을 경우 더 높은 처벌을 받고 있습니다. 규제 관점에서 데이터 거버넌스는 규정 준수를 보장하는 중요한 패러다임입니다.
흥미롭게도 은행은 단순한 규정 준수 이상으로 데이터 거버넌스에서 비즈니스 가치를 끌어내기 위해 노력하고 있습니다. 개선된 데이터 거버넌스 계획은 조직의 고위 경영진이 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 데이터를 더 잘 인식하도록 돕습니다. 또한 데이터의 적절한 소유권을 보장합니다. 적절한 데이터 거버넌스 계획은 금융 기관이 데이터를 수익화하는 데에도 도움이 됩니다.
금융 리스크를 해결하기 위한 디지털 리스크 관리 기능 구축
은행에서 리스크 관리 기능에는 손실과 부채를 최소화하기 위한 계획이 포함됩니다. 현재 금융 시장에서 리스크 관리 기능은 다음과 같은 다양한 요인에 의해 어려움을 겪고 있습니다.
- 끊임없이 변화하는 통화 정책: 국가는 종종 통화 정책을 업데이트하고 수정하며 금융 리스크 관리 기능은 이러한 변동성 정책에 적응해야 합니다.
- 규제 요구의 변동성: 은행의 운영을 규율하는 법률이 매우 빠르게 변화하고 있습니다.
- 세계화에서 후퇴: 국가는 이제 세계화에서 더 국유화된 우선 순위로 축소하고 있습니다. 이로 인해 각 국가는 보다 전문화된 규제 요구 사항을 작성합니다.
- 경제적 불확실성: 다양한 크고 작은 경기 침체가 세계 경제를 강타했습니다. 변동성이 큰 주식 시장은 세계 경제의 불확실성을 가중시킵니다. 이처럼 변동성이 큰 환경에서 정적 리스크 관리 기능을 유지하는 것은 큰 도전입니다.
- 핀테크 도입: 핀테크 기업은 금융과 기술을 결합하여 변화하는 고객의 요구에 부응합니다. 금융에 기술을 도입하면서 거래량의 증가, 타사 API, 사이버 공격 등 은행에 새로운 도전 과제가 생겼습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 은행은 디지털 혁신이 필요합니다.
리스크 관리 기능의 디지털 혁신을 위한 과제는 무엇입니까?
완전한 디지털 리스크 관리 기능을 위해서는 기업의 다양한 구성 요소가 함께 작동해야 합니다. 여기에는 인력, 프로세스 및 시스템이 포함됩니다. 이러한 모든 구성 요소가 없으면 디지털 리스크 관리 기능이 효과적이지 않습니다. 기업에는 디지털화를 지원할 수 있는 프로세스와 인력이 있는 경우가 많지만 적절한 시스템이 없거나 기존 시스템을 업그레이드해야 할 수 있습니다. 낮은 데이터 품질과 불충분한 데이터 인프라는 종종 디지털화 노력을 방해합니다. 데이터 투명성의 부족은 또 다른 문제입니다.
비효율적인 데이터 거버넌스와 결합된 이러한 문제는 디지털 혁신 금융 리스크 관리 기능을 늦추고 위법 행위를 유발할 수 있습니다. 또한 규제 변화로 인해 금융 조직은 데이터 인프라를 재설계해야 합니다.
데이터 사이언스의 기술 발전은 금융 조직이 이러한 문제를 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다. 한 가지 주요 발전은 데이터 품질을 개선하는 것입니다. 금융 기관은 고급 기술을 사용하여 이사회와 같은 의사 결정자가 항상 정확한 데이터에 액세스할 수 있도록 할 수 있습니다. 이것은 더 나은 의사 결정으로 이어질 것이며 은행 사기 가능성을 줄일 것입니다.
리스크 관리 기능을 강화하는 기술은 무엇입니까?
디지털화된 리스크 관리 기능은 금융 기관이 기업을 보다 효율적으로 모니터링하는 데 도움이 됩니다. 또한 조직이 변화하는 규정을 준수하고 은행 사기를 방지할 수 있습니다. 디지털 리스크 관리 기능은 리스크 결정의 품질과 효율성을 크게 향상시킵니다. 데이터 거버넌스, 마스터 데이터 관리, 데이터 사이언스 및 분석을 통해 조직은 리스크 관리 기능에 대한 통찰력을 생성할 수 있습니다. 이러한 기술은 조직의 데이터 인프라를 지원합니다.
- 금융 기관의 데이터에는 다음의 세 가지 주요 종류가 있습니다.
조직은 디지털화된 리스크 관리 기능과 함께 다음 기술을 사용하여 데이터의 비즈니스 가치를 높일 수 있습니다.
데이터 거버넌스
효율적인 데이터 거버넌스 계획을 통해 데이터 소유권 및 품질을 모니터링하고 관리할 수 있습니다. 데이터 거버넌스 인프라는 스트림, 모델, 보고서, 대시보드를 비롯한 정책, 비즈니스 정의 및 기타 메타데이터를 위한 리포지토리 역할도 합니다. 데이터 거버넌스는 의사 결정자가 올바른 데이터와 참조를 갖도록 보장합니다.
데이터 사이언스
데이터 사이언스 팀은 엔터프라이즈 데이터 작업을 위한 모델 또는 알고리즘을 개발합니다. 이러한 모델에는 분석 모델, 벤치 마크, 머신 러닝 및 인공 지능 모델이 포함됩니다. 데이터 사이언티스트는 조직이 데이터에서 배울 수 있는 인프라를 만듭니다.
마스터 데이터 관리
마스터 데이터 관리를 사용하면 조직 전체에서 일관된 데이터에 액세스할 수 있습니다. 데이터의 정확성, 적시성 및 완전성을 보장하고 데이터에 대한 컨텍스트도 제공합니다. 마스터 데이터 관리는 골든 레코드, 확인된 차원 및 계층을 포함하여 전체 조직에 대한 단일 공유 참조 지점을 생성합니다.
데이터 분석
데이터 분석은 엔터프라이즈 데이터(참조, 메타 또는 트랜잭션)에서 작동하여 데이터에서 통찰력을 생성합니다. 분석 기능에서는 데이터 사이언스 팀에서 만든 모델을 사용하여 실시간 보고서와 미래 지향적인 모델을 생성합니다.