신용조합(Credit Unions)의 판도를 바꾸는 방법

 

보다 스마트한 데이터 통찰력과 고급 분석을 통해 신용조합(Credit Union)의 성장을 촉진하세요

강력한 분석을 통해 정보에 입각한 전략적 의사 결정 내리기

 

      

 

고급 데이터 분석 I 자동화 및 AI

 

고급 데이터 분석, 자동화 및 AI의 통합은 신용 조합 산업에 혁명을 일으켰습니다.

오늘날의 경쟁적인 금융 환경에서 신용 조합은 데이터를 새롭고 혁신적인 방식으로 사용하여 조합원과 소통하고, 운영을 간소화하고, 리스크를 줄이고 있습니다.

 

적절한 도구를 사용하면 서비스를 개선하고, 효율성을 개선하고, 성장을 촉진하는 동시에 가장 중요한 것, 즉 조합원의 재정적 안녕에 집중할 수 있습니다.

 

"버지니아 신용조합의 Arbutus(알부투스) 기술을 통해 작성된 스크립트를 사용하여 특정 지점 및 대출 활동과 관련된 월별 데이터 분석을 자동화할 수 있었습니다. 

또한 개별 감사 프로젝트에 대한 분석을 수행하고 샘플을 선택하는 데에도 사용합니다.

 

소규모 감사팀이 있는 경우 이상치와 이상 징후(outliers & anomalies)에 집중할 수 있으므로 감사에 효율성을 제공합니다."

 

— Kenya Maddox, Virginia Credit Union

 

 

Arbutus(알부투스) 기술이 신용조합의 판도를 어떻게 변화시키고 있는가

커뮤니티에 대한 초점은 항상 이러한 금융 기관의 핵심이었지만, 금융 환경이 진화함에 따라 데이터는 경쟁력을 유지하고 조합원의 기대에 부응하는 데 중요한 도구가 되었습니다. 과거에는 기본 시스템을 사용하여 대출을 추적하고 규정 준수를 보장했습니다. 오늘날 고급 분석은 더 심층적인 통찰력을 제공하여 조직이 서비스 및 리스크 관리에 보다 적극적인 접근 방식을 취할 수 있도록 합니다.

 

 

Credit Union Analytics Insights - PDF 다운로드

 

 

신용조합의 몇 가지 알려진 장애물

• 단절된 시스템: 시스템 간의 최소한의 통합. 플랫폼 간의 통합 부족으로 인해 의미 있는 통찰력을 얻는 것이 더 어려웠습니다.
• 제한된 데이터 품질(Data Quality): 신뢰할 수 있는 데이터를 보장하는 것은 종종 어려운 일이었습니다.
• 리스크 완화 및 조합원 서비스에 대한 사전 예방적 접근(ProactiveApproach) 보다는 사후 대응적 접근. 즉, 문제를 예측하기 보다는 발생 후 리스크에 접근하는 방식입니다.
• 기본도구: 고급분석(advanced analytics)이 없었다면 신용조합은 데이터를 최대한 활용할 수 없었을 것입니다.

 

 

 

조합원 서비스 및 경험 향상

고급 분석(Advanced analytics)은 신용조합(credit unions)이 과거 및 실시간(real-time) 데이터를 분석하여 부정(fraud), 대출 불이행 및 비효율성과 같은 리스크를 관리할 수 있도록 도와줍니다. 미래 추세 분석(trend analysis)은 잠재적인 문제를 조기에 식별하여 사전 예방적 리스크 관리를 가능하게 합니다.

 

조합원 서비스 및 경험 향상

분석을 통해 신용조합은 조합원 행동과 재무 건전성에 기반한 맞춤형 솔루션을 제공함으로써 서비스를 개인화(personalize service )하고 조합원 참여도와 만족도를 향상시킬 수 있습니다.

 

운영 효율성 및 전략적 결정 개선

분석은 운영, 리소스 할당 및 전략적 의사 결정을 최적화합니다. 실시간 대시보드와 시나리오 모델링을 통해 리더십은 더 스마트하고 데이터 중심적인 선택을 위한 명확한 성과 개요를 제공합니다. 

 

 

장기적 안정성에 영향을 미치는 6가지 Key 리스크 영역 이해하기

 

금융기관은 장기적인 안정성에 영향을 미칠 수 있는 전략적 리스크에 직면해있습니다. 내부감사, 리스크 및 컴플라이언스, 기업 보안(Corporate Security), 신용, 운영(Operation), IT와 같은 분야의 고위 경영진은 이러한 리스크를 정기적으로 관리하고 통제를 테스트해야 합니다. 분석을 통한 사전 리스크 관리를 통해 적시에 개입하여 혼란(disruption)을 최소화하고 조합원에게 탁월한 서비스를 제공하는데 집중할 수 있도록 합니다.

 

분석(Analytics)을 통한 사전 예방적 리스크 관리는 적시에 개입하여 운영 중단을 최소화하고 조직이 핵심 임무인 '조합원에게 탁월한 서비스 제공'에 집중할 수 있도록 합니다.

 

 

신용조합의 리스크 영역

 

[조합원 경험 및 세분화(Segment) 리스크]

만족스러운 조합원 경험을 제공하지 못하거나 재정적 필요를 충족하는 맞춤형 상품을 제공하지 못하고, 조합원을 유지 및 유치하지 못하면 조합원 손실로 이어지고 성장과 안정성에 영향을 미칠 수 있습니다. 조합원 세분화(segmentation) 및 통계 자료(demographics)에 대한 인식 부족은 재정적 손실과 기관의 평판 손상을 초래할 수 있습니다. 

효과적인 KYC 접점을 통한 긍정적인 조합원 경험은 만족도, 충성도 및 유지를 강화하는 반면, 부정적인 경험은 이탈과 평판 손상을 초래합니다.

[신용, 거래 상대방 및 이자율 리스크]

대출자 또는 거래 상대방이 의무를 이행하지 못할 리스크는 대출, 투자 및 기타 계약으로 인한 재정적 손실로 이어질 수 있습니다. 이자율 변동은 기관의 수익과 재무 건전성에도 영향을 미칩니다. 따라서 효과적인 신용 리스크와 이자율 관리가 재무적 안정성을 유지하는 데 중요합니다.

 

 

잠재적 분석 및 테스트

• 대출 불이행: 연체 및 대출 불이행에 대한 테스트 및 모니터링
• 이자율: 이자율의 효과적인 사용 및 적용 검증
• 대출 신청: 대출 신청 확인, 오버라이드 및 승인 테스트
• 수익 누출: 적절하고 올바른 청구 및 (과징금) 수수료 면제 확인, 그렇지 않으면 수익 누출로 이어질 수 있음
• 면제: 표준 신용 요건에 대한 면제를 부여한 차입 식별

 

[규제 및 컴플라이언스 리스크]

 

 

잠재적 분석 및 테스트

• 자금 세탁, PCMLTFA 및 FINTRAC: 캐나다 금융거래 및 보고서 분석 센터(FINTRAC)를 포함한 범죄 수익(자금 세탁) 및 테러 자금 조달법(PCMLTFA)과 관련된 광범위하고 일련의 규정에 대한 테스트
• 대규모 현금 거래(LCTR): 대규모 현금 거래(LCTR) 및 온라인 자금 이체(EFTR)의 식별, 모니터링 및 적시 보고
• 해외자산통제국(OFAC): 규제 대상 제재 목록에 있는 개인 및 조직의 테스트(예: UN 목록, 해외자산통제국(OFAC))
• KYC 데이터 품질(Data Quality): 데이터 품질 문제 식별 및 수정을 포함한 '고객 신원 확인'(KYC) 요구 사항의 테스트 및 모니터링
• FCAC 공시: 적절한 차입 비용 및 FCAC 공시 보장, 수수료 및 요금의 적절한 적용

 

 

[운영 리스크]

 

 

잠재적 분석 및 테스트

• 지점 및 계좌 운영의 다양한 단계에서 프로세스 및 절차가 적절하게 준수되고 있는지 모니터링하고 준수
• 적절한 KYC 요구 사항 및 표준 보장
• 조합원 데이터와 관련된 은행 시스템의 데이터 품질 문제/오류 식별 및 수정
• 거래 처리의 다양한 단계에서 업무 분장 테스트
• 백오피스(Back-office) 프로세스 테스트 및 모니터링

[자본, 시장 및 유동성 리스크]

거스르는 재무적 결정이나 시장 상황은 자본 손실로 이어질 수 있으며, 시장 가격의 변동은 추가적인 손실을 초래할 수 있습니다. 기관은 자산을 현금으로 신속히 전환하거나 자금을 조달할 수 없는 경우 단기 채무를 이행하는 데 어려움을 겪을 수도 있습니다. 

효과적인 자본 및 유동성 관리를 통해 기관은 안정성을 저해하지 않으면서 재정적 스트레스를 견뎌내고 현금 수요를 충족할 수 있습니다.

잠재적 분석 및 테스트

• 자본 및 유동성 요구에 미치는 영향을 평가하기 위해 다양한 가능한 시나리오를 시뮬레이션할 수 있는 잠재적 테스트 절차 발굴
• 규제 요건을 충족하는지 확인하기 위한 자본 적정성 분석
• 과거 데이터와 현재 시장 상황을 분석하여 채무 불이행 가능성을 예측하고 잠재적 손실을 파악
• 미래 현금 유입 및 유출 분석을 통해 잠재적 유동성 부족을 파악하기
• 자금 이체 가격 책정 모델 및 기타 가격 책정 모델에서 데이터 품질 문제의 원인 식별

 

[기술 및 사이버 보안 리스크]