Banking

Analytics
Gloria Cabero 0
7 grandes razones para no perderse SAS® Global Forum

Si reconoces que el análisis de datos es fundamental para el éxito de tu organización, entre el 28 de abril y el 1 de mayo tienes que estar en Dallas, Texas, la sede del evento más importante del ámbito de la analítica avanzada. ¿Qué motivos justificarían el viaje? Podríamos señalar

Fraud & Security Intelligence | Risk Management | SAS Events
SAS코리아, ‘SAS 뱅킹 이노베이션 포럼’ 성료

SAS코리아, ‘SAS 뱅킹 이노베이션 포럼’ 성료  인공지능(AI)과 머신러닝 기반 솔루션 활용한 성공적인 금융 디지털 혁신 방안 공유 ATB 파이낸셜·NH농협은행, SAS 바이야로 업무 생산성 향상 및 최적의 고객 서비스 제공 2019년 3월 7일 – 세계적인 분석 선두 기업 SAS(쌔스)코리아(www.sas.com/korea)가 6일(수) 서울 여의도 콘래드호텔에서 국내 주요 금융권 관계자가 참석한 가운데 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)

Analytics | Fraud & Security Intelligence
Yuri Rueda 0
Prevención de lavado de dinero, cómo proteger la reputación y rentabilidad de las entidades financieras

En las semanas recientes, el gobierno mexicano se ha enfocado en combatir el robo de combustible que aqueja a varios estados del país, el delito que se ha producido para Pemex por $3,000 millones de dólares (mdd), según la calificadora de inversiones Moody's Investor Services. Si bien se ha cuestionado

Data Visualization | Learn SAS | Programming Tips
Sanjay Matange 0
A Graphical Journey

The ODS Graphics software, first released with SAS 9.2, supported creating graphs directly from statistical procedures.  Prior to this, very few statistical procedures created graphs on their own, and in most cases creating graphs was a post process or creating the graphs from the saved data using SAS/GRAPH procedures. With

Risk Management
Thorsten Hein 0
Wie sieht’s eigentlich aus in Sachen IFRS-9-Implementierung?

Dass IFRS 9 spürbare Herausforderungen im Hinblick auf die Implementierung bringen würde, war von Anfang an klar. Neben den technischen Hürden haben sich Banken schon in einem sehr frühen Stadium den strengen Prüfungen durch Regulatoren, Investoren und Rating-Agenturen, Aufsichtsräten sowie externen und internen Prüfern stellen müssen. Doch verantwortungsbewusste und weitsichtige

Data Visualization | Learn SAS | Programming Tips
Sanjay Matange 0
The SGPIE Procedure - Part 2

The SAS 9.4M6 software includes a new SGPIE procedure (preproduction) as introduced in the recent article - The SGPIE Procedure.  In that article, I described the basic features of the two statements supported in the procedure, the PIE and the DONUT, with some examples. It is my humble opinion that

Analytics
Luis Barrientos 0
Cómo se prepara el sector financiero mexicano para implementar IFRS 9: una lectura con mayor lupa

La devastación que provocó la crisis financiera de hace una década, que alcanzó a las principales economías del mundo y contagió al resto, dio origen a modificaciones y actualizaciones en las Normas Internacionales de Información Financiera (NIIF). En particular, me centraré en la NIIF 9 (o IFRS 9, International Financial

Analytics | Risk Management
SAS Korea 0
은행 자본 계획부터 금융 규제 대비까지, ‘스트레스 테스트’ 완전정복!

은행은 금융위기와 같은 경제적 충격이 외부에서 발생했을 때 채무 불이행에 따른 손실 규모를 파악하고 보유하고 있는 위험자산에 대한 포트폴리오 변화를 빠르게 확인할 수 있어야 하는데요. 특히 글로벌 금융위기 이후 은행권을 대상으로 글로벌 경제 위기에 견딜 수 있는 재무 건전성 역량을 문서화하는 규제요구가 높아지면서 대형 투자은행들이 경제 상황이 극도로 나빠졌을 때

Analytics | Data Management
Michael Herrmann 0
Data Preparation: Qualität per Self-service bei Banken

Finanzdienstleister haben aktuell massive Herausforderungen beim Management ihrer Daten: Der Kostendruck zwingt einerseits zu einem hocheffizienten Betrieb („run“). Zugleich wandeln sich andererseits die Prozesse im Business, Stichwort Digitalisierung („change“). Die drückenden Regeln der Aufsicht scheinen sich nicht vereinen zu lassen mit dem Anspruch der Kunden, flexibel, fix und doch datensparsam

Analytics | Risk Management
Jeanne (Hyunjin) Byun 0
새 금융규제로 떠오른 ‘FRTB’, 효율적인 시장 리스크 관리 전략과 구축 방안은?

FRTB(Fundamental review of the trading book)는 은행의 시장 리스크 관리 방식을 바꿀 것입니다. 바젤은행감독위원회(BCBS)가 FRTB를 발표하고 이 기준에 따라 전세계적으로 시장 리스크를 측정해 공시하도록 한 것인데요. 대다수 은행은 2020년 12월 데드라인과 바뀌고 있는 요구 사항을 보며 ‘기다려야 한다’는 결론을 내리고 있지만, 그저 기다리기만 하는 것은 위험한 전략이 될 수 있습니다. 금융

Advanced Analytics | Analytics | Artificial Intelligence | Fraud & Security Intelligence
Ivan Fernando Herrera 0
Es el momento de combatir la corrupción con analítica

Las técnicas creadas a partir del Big Data han revelado múltiples aplicaciones que han servido para poner sobre la mesa los fraudes y las filtraciones masivas de información sobre temas relacionados con, por ejemplo, paraísos fiscales y evasión de impuestos. A Latinoamérica, según reportes divulgados por Global Financial Integrity, la

Analytics
Luis Barrientos 0
Aplicar lo aprendido y establecer un ecosistema a medida, claves para cumplir con IFRS 17

El tiempo sigue corriendo y las empresas aseguradoras de diferentes latitudes se están preparando para cumplir con un nuevo estándar contable que entrará en vigor en enero de 2021: IFRS 17. International Financial Reporting Standard (IFRS) 17 establece los principios para el reconocimiento, medición, presentación y revelación de los contratos

Artificial Intelligence | Machine Learning | Programming Tips | Risk Management
Sian Roberts 0
Deep learning for numerical analysis explained

Deep learning (DL) is a subset of neural networks, which have been around since the 1960’s. Computing resources and the need for a lot of data during training were the crippling factor for neural networks. But with the growing availability of computing resources such as multi-core machines, graphics processing units

Analytics | Risk Management
SAS Korea 0
효과적인 엔터프라이즈 모델 리스크 관리(MRM)를 위한 5가지 원칙

모델 리스크 관리(MRM; Model Risk Management)는 새로운 주제가 아닙니다. 금융 기관은 이미 수십 년 전부터 의사결정 과정에서 모델을 활용해왔는데요. 최근 들어 MRM 관련 규제가 한층 더 형식화되고 엄격해지면서 관심이 커지고 있습니다. 유럽은행감독청(EBA; European Banking Authority)의 TRIM(Targeted Review of Internal Models)과 같은 규제는 은행에 모델 관리 컴플라이언스를 위한 더 큰 노력을

Analytics
Karen Prillwitz 0
Was die Digitalisierung häufig ausbremst

Digitalisierung: Konflikte, Kompetenzgerangel & Gräben zwischen etablierter und neuer Welt „Wir haben einen Data Lake, wer braucht heutzutage noch ein DWH? Das ist doch total antiquiert, ein Auslaufmodell.“ Solche und ähnliche Sätze höre ich in meiner Beratungstätigkeit bei Kunden häufig. Dynamische Analytics- und Digitalisierungsteams stehen vor den aus ihrer Sicht

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