La evaluación de riesgos, por ejemplo, la evaluación Value at Risk (VaR), afecta a distintos indicadores clave dependiendo del ámbito de riesgo (riesgo de mercado, riesgo de contraparte, riesgo operativo o riesgo de sistema). De aquí se desprenden los temas de big data habituales: los sistemas que calculan e informan sobre las cifras clave de dicho riesgo deben manejar grandes cantidades de datos (volumen) y utilizar datos comerciales y de mercado actuales que cambian continuamente (velocidad). Para generar dichos informes los datos se han de analizar y agrupar sobre la base de distintos aspectos (variedad).
Ventajas para usted:
Datos, decisiones y comentarios de los clientes, todo en tiempo real.
Modelos predictivos para previsiones, incluida la validación (backtesting y forwardtesting).
Dashboards e informes para el procesamiento de los resultados.
Generación del mayor número de escenarios posible utilizando algoritmos matemáticos (simulación Monte Carlo).
Evaluación de las transacciones o negocios, por ejemplo, con el modelo «Black and Scholes» para precios de transacciones (trades).
Adición de la exposición al riesgo de las distintas transacciones a distintos niveles jerárquicos (cartera, conjunto de operaciones).
Informes sobre los resultados, para distintas partes interesadas, según criterios variables.
Nuestros expertos le ayudan a elegir los escenarios de big data más adecuados.