소개

금융 분야에서는 불확실성이 상존하기 때문에 리스크 관리가 매우 중요합니다. 전문가들은 안정성, 규정 준수 및 성장을 위해 중요한 요소를 식별하고 해결해야 합니다. 이 문서에서는 더 나은 의사 결정을 위한 Power BI의 위험 매트릭스를 사용한 데이터 시각화에 중점을 두고 재무 부문의 위험 관리에 대해 살펴봅니다.

금융 서비스 리스크 관리의 핵심 요소

1.      규정 준수:

규제 요건 준수는 금융 서비스에서 리스크 관리의 초석입니다. 바젤 III, 도드-프랭크, MiFID II와 같은 규제는 안정성을 보장하고 이해관계자를 보호하기 위해 엄격한 지침을 부과합니다. 금융 기관은 진화하는 규정을 파악하고 강력한 규정 준수 조치를 구현해야 합니다.

• KPI: 규정 준수 점수

• 설명: 이 KPI는 기관의 규제 요건 준수 여부를 측정합니다. 점수가 높을수록 규정 준수가 잘 이루어지고 있음을 의미합니다.

2.      신용 위험:

금융 부문에는 신용 위험이 내재되어 있으며, 이를 관리하는 것이 필수적입니다. 대출자의 신용도를 분석하고 신용 노출을 모니터링하며 신중한 대출 관행을 구현하는 것은 신용 리스크를 완화하는 데 필수적입니다.

• KPI: 기본 확률 등급/지수

• 설명: 채무 불이행 확률 등급/지수는 대출자가 대출을 불이행할 가능성을 반영합니다. 등급/지수가 낮을수록 신용 위험이 낮다는 것을 의미합니다.

3.      시장 위험:

금리, 환율, 원자재 가격의 변동은 금융 기관에 도전 과제를 안겨줍니다. 시장 위험 노출을 평가하는 리스크 모델을 구현하는 것은 필수적입니다. 스트레스 테스트 시나리오는 잠재적인 취약성을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• KPI: 시장 변동성 지수

• 설명: 시장 변동성 지수는 금융 시장의 예측 불가능성 수준을 나타냅니다. 지수가 높을수록 시장 위험이 높다는 뜻입니다.

4.      운영 위험:

운영 중단, 사이버 보안 위협 (사이버 보안 위험 관리에 대한 기사를 확인하려면 여기를 클릭하세요.)내부 프로세스 장애는 금융 서비스에 영향을 미칠 수 있습니다. 포괄적인 리스크 프레임워크를 개발하고, 정기적인 감사를 수행하며, 사이버 보안 조치를 추적하는 것이 중요합니다. 이러한 조치는 운영 리스크를 관리하는 데 도움이 됩니다.

• KPI: 운영 복원력 점수

• 설명: 운영 복원력 점수는 운영 중단을 견디고 복구할 수 있는 기관의 능력을 평가합니다. 점수가 높을수록 운영 회복탄력성이 높다는 것을 의미합니다.

5.      유동성 위험:

단기 의무를 이행할 수 있는 충분한 유동성을 확보하는 것은 기본입니다. 기관은 비상 계획을 수립하고, 유동성 포지션을 스트레스 테스트하며, 단기 자산과 장기 자산 간의 균형을 유지해야 합니다.

• KPI: 유동성 커버리지 비율

• 설명: 유동성 커버리지 비율은 유동성 자산으로 단기 채무를 충당할 수 있는 기관의 능력을 측정합니다. 이 비율이 높을수록 유동성 포지션이 건전하다는 뜻입니다.

Power BI용 위험 매트릭스를 사용한 데이터 시각화

Power BI용 위험 매트릭스는 위험 관리자가 위험을 평가하고, 우선 순위를 정하고, 위험을 전달할 수 있는 강력한 시각적 도구입니다. 이 매트릭스를 사용하면 위험의 확률과 영향에 따라 위험을 분류할 수 있습니다. 광범위한 기능을 갖춘 위험 매트릭스를 사용하면 위험 환경을 포괄적이고 다차원적으로 볼 수 있습니다.

도전과 기회

도전 과제:

• 데이터 품질 및 통합: 다양한 원본 데이터의 정확성과 신뢰성을 보장하는 것은 어려울 수 있습니다. 데이터를 Power BI에 통합하려면 데이터 무결성을 유지하기 위해 세심한 주의가 필요합니다.
• 이해관계자 커뮤니케이션: 이해관계자에게 위험 정보를 전달하는 것은 매우 중요합니다. 문제는 복잡한 데이터를 이해하기 쉬운 형식으로 제시하는 것입니다.

기회:

• 예측 분석: Power BI의 예측 분석을 사용하면 발생 가능한 위험을 미리 파악할 수 있습니다. 이를 통해 위험을 미리 관리할 수 있습니다.
• 실시간 모니터링: Power BI를 사용하면 주요 위험 지표를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 새로운 위험에 유연하게 대응할 수 있습니다.

리스크 관리를 통한 과제 해결

• 데이터 거버넌스 구축: 강력한 데이터 거버넌스 관행을 구현하면 데이터 품질과 무결성이 보장됩니다. 이는 위험 평가의 신뢰성을 향상시킵니다.
• 이해 관계자 교육: 정보에 입각한 의사 결정을 위해 위험 데이터를 해석하고 Power BI 도구를 활용하는 방법에 대한 교육을 제공하세요.

결론

역동적인 금융 서비스 산업에서는 효과적인 위험 관리가 핵심입니다. Power BI용 위험 매트릭스와 같은 도구를 활용하면 의사 결정이 개선됩니다. 문제를 해결하고 기회를 포착하는 데 도움이 됩니다. 데이터 품질 문제 해결, 이해 관계자 커뮤니케이션 강화, 고급 분석 활용은 중요한 단계입니다. 이러한 전략을 채택함으로써 금융 기관은 회복탄력성을 구축하고 지속 가능한 성장을 보장할 수 있습니다.