数据分析在金融风险管理中的价值

摩根士丹利资本国际公司全球股票指数显示，在金融危机伊始的三个星期内，全球股票市场市值蒸发了46亿多美元。在金融危机和经济欺诈频繁发生的背景下，企业、上市公司以及金融服务行业受到前所未有的沉重打击，每个人都在问“下一个将轮到谁？我们能相信谁？如何避免这种现象的再次发生？”  

从经济危机开始以来，商业分析技术越来越受到企业的重视。商业分析技术可以依据历史数据来预测未来的企业行为。比如在银行领域，能够预测到一些业务的趋势，尤其是在欺诈领域，无论是团伙的欺诈还是个人的欺诈都可以进行有效预测。在电信领域，也能够帮助电信运营商来进行客户的分析，以降低客户的流失率。商业分析能够帮助各类企业去分析出并找到他们正确的用户，同时优化其业务。

面对信用恐慌，企业需要用更好的方法为市场流动性的下降做好准备，这就要求企业具备对整个组织需求进行评估的能力并对企业的持续发展进行优化。今天，我们特别邀请到SAS公司主管亚太地区的全球副总裁David Hughes先生，与我们分享商业分析在今天的金融背景下将如何帮助企业预测未来，为决策提供依据，并有效的规避风险。SAS公司是全球领先的商业分析软件和服务供应商，为全球3000多家金融机构提供解决方案，其中包括财富全球500强银行中97%的银行。

决策基于分析  机会生于风险

据《经济学家》信息部和 SAS刚刚公布的一项报告显示，59%的企业高层管理人员表示，由于信用风险的存在，他们不得不加强对风险管理工作的审查力度。由此造成的直接影响是，他们需要实施更加有效的企业风险管理（ERM）战略，其中包括用于信用评级、压力测试和经济资本评估的工具。

David Hughes认为：要想全面了解整个企业的风险情况并在风险了解的基础上采取变革措施，需要企业拥有全面的数据管理、预测性分析和自助报告工具，所有这些都要在一个透明的环境内加以实施，从而让企业能够更加轻松地对实时风险识别、衡量、缓解和监督流程进行管理。

欧洲最大的一家银行通过SAS建立起风险数据架构，为有关市场和信用风险、对帐和法定报告的日常报告和特殊报告提供支持。SAS另外一家客户通过SAS解决方案详细了解风险状况，从而使管理层能够及时采取正确的行动措施。

在经济下滑的时候，企业更需要做出更加精确的决策，来帮助他们在这个环境下生存并发展。现在通过从各种各样的数据中提取的信息是能够帮助到企业的。但数据的现状也面临着数量过大的问题。

全球积累出来的数据越来越多，有报告表明，2007年全球产生的数据，第一次超过了全球数据存储的能力。人们面临数据处理的难题：如何找到有效数据？从哪里开始入手？到2015年，预计全球会有1200EB的数据存在（EB是10亿GB的级别）。只有把这些庞大的数据变成企业决策的中心依据才能产生价值，否则无异于存储垃圾。David Hughes说，如何在大量的信息中不断搜寻、发现真正有用的信息，形成对企业决策有利的依据，这才是企业真正关心的。商业分析软件正是我们要寻找的答案，这将有助于用户预测市场，而不是对于历史信息的回顾。

从了解盈利开始  到价值投资

传统的会计制度能够很好地反映财务的整体健康状况，但却不能帮助管理人员了解企业的行动措施在细微层次上对利润的影响情况。据《商业周刊》 和 SAS公司2008年联合开展的一项调查显示，不到一半的企业高层管理人员表示他们不知道哪些因素推动企业利润的上升。随便挑选几本有关成本和利润方面的权威著作，你会发现全球许多企业的利润存在非常大的起伏。

坏帐不是利润流失的唯一来源。我们采取的每一项行动措施对利润都有影响，很少有“固定”的情况，即，哪些固定的行动措施会对利润产生影响。企业存在远远超过“标准成本”的产品、客户和渠道组合，而且有些金额是相当大的。

其主要原因是什么？类似IT和总部行政职能部门这样的公摊成本分配问题。这类成本的分摊方法往往是“从上到下”而不是“从下到上”。由此导致的结果是，企业无法真实了解产品、客户和渠道的盈利情况。

商业分析的解决方案能够确定在哪些方面节约成本并对成本节约潜力进行评估。某著名金融机构通过SAS解决方案发现，他们以往认为是最好的业务领域实际根本没有为公司创造任何利润。

David Hughes介绍说，实际上商业分析是帮助用户优化业务的结果，使用户可以使用更少的资源做更多的事情，或者得到更多的价值。我们知道用户更注重的是投资回报率。所以，利用数据的结果不仅仅是节约成本，更是重视价值。

如果用户能够使用商业分析的系统去找到他们自己新的用户，或者减少他们的成本，或者提高他们的市场份额，从而取得更好的盈利，这种投资就是有价值的投资。

走出网络困境  预测欺诈行为

从网络钓鱼、复制和伪造银行卡到索赔欺诈和洗钱，日益狡猾的欺诈技术不断造成巨额损失并损害企业的客户关系。与此同时，负面在线评论通过网站、博客、Twitter和其他渠道的快速传播导致了企业的业务和品牌形象损失加剧。

迅速兴起的社会媒体为大众提供了一个表达个人意见的平台，并由此产生了有关客户好恶的海量数据。金融交易也产生了大量数据，其中不免潜藏的欺诈活动。在这个“关系”的时代，用来筛选数据以探查隐蔽欺诈模式的商业分析软件能够用来通过揭示客户互动方面的深层信息，同时帮助企业提升品牌形象。

SAS社会网络分析（SAS® Social Network Analysis） 将链接分析应用于欺诈侦测和预防、市场营销、客户细分等方面。在SAS反欺诈框架（SAS® Social Network Analysis） 的范围内使用该解决方案，保险公司和政府机构可发现可疑个人和交易并防止更多欺诈的发生。电信企业和银行营销人员可测量和预测各种客户市场细分对客户争取、保留和销售促进的影响。

在反欺诈方面，SAS社会网络分析（SAS® Social Network Analysis） 可帮助调查人员超越交易和客户视野以分析网络中的所有相关活动和关系：共享地址、电话号码、职业信息、账户所有权和其他交易数据。该软件的可视功能加快了对全部客户细节、所有相关方以及网络的访问，从而有助于进行更快的案例评估和获得更好的档案。对网络的图形化分析使得确定关键意见领袖、相关利益团体和揭示先前未知的关系变得更加容易。

客户智能成为企业的赢之道

对经济衰退的恐慌导致客户和企业感觉到资金紧张，风险上升。他们在开支方面更加节俭而且谨慎。然而我们仍然有可能提起客户对我们的关注。对营销人员来说，这意味着他们更需要提高洞察力：了解客户对自己的利润贡献情况，客户购买潜力，客户需求和态度，尤其是当营销人员在适应新的经济形势时，更是如此。

通过加强对客户的了解，重点转向互动、 渠道、媒体接触点和消息为公司带来最高的回报。分析方法能够帮助企业对渠道效率和客户体验进行优化和改善，从而建立起能够为企业带来盈利的客户关系。

分析方法通过精确发挥，能够在两方面对企业产生影响：提高投资回报率，通过加强营销管理提升价值。这些很可能就是企业一直在寻找的机会！

当前互联世界所产生的数据量十分惊人， 2008年，来自网站、电子邮件、射频识别（RFID）芯片、YouTube视频、处理器和其他来源的数据飙升至487 EB——相当于近5，000亿GB.SAS公司主管亚太地区的全球副总裁David Hughes在接受采访时表示，由于数据量增长速度还可能加快，所以企业需要采取智能化的策略来发掘数据当中蕴藏的价值。这些数据是一个有关客户如何相互交流和影响以及关于运营、财务、法规遵从、产品质量等方面的信息宝库。能够智能化地运用这些数据的企业将会在竞争中脱颖而出和发展壮大，反之则会面临失败的命运。

（责编：小好）

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