Risico workflow-problemen? Bekijk hoe gebruik van de juiste dataset kan helpen
Risico management is nooit eenvoudig geweest. De laatste jaren is de uitdaging echter exponentieel gegroeid. Het goede nieuws? Risicomanagementprofessionals krijgen steeds meer zichtbaarheid en invloed. Volgens een McKinsey-enquête namens de Federation of European Risk Management Associations (FERMA), zegt meer dan 50% van de risicomanagers dat "de wereldwijde pandemie risico's en veerkracht aanzienlijk belangrijker heeft gemaakt voor organisaties." Hoe kunnen organisaties die veerkracht ondersteunen? Respondenten zeggen dat een betere data-aggregatie, rapportages en het kunnen maken van voorspellingen van van cruciaal belang zal zijn voor hun succes
3 soorten big data die risicobeheer mogelijk maken
Het gebruik van interne data voor risico management is een wijdverbreide praktijk, denk aan het analyseren van transactiegegevens om signalen van fraude, witwassen of terrorismefinanciering te identificeren. Maar het aanvullen van die interne data met gegevens uit externe bronnen is van cruciaal belang als het gaat om complete risico management.
1. Sancties, watchlists & PEP's—In tijden van geopolitieke onrust kan het aantal sancties en politiek prominente personen in een koortsachtig tempo groeien. De reactie op de invasie van Oekraïne heeft bijvoorbeeld geleid tot duizenden sancties en benoemingen van politiek prominente personen.
2. Adverse media feeds—De kracht van de media, die 24/7 actief is, kan niet worden ontkend. We hebben allemaal de aandelenkoersen zien kelderen of omhoogschieten op basis van een virale tweet. Bedrijfsreputaties zijn ook niet immuun.
Negatieve (adverse) mediafeeds kunnen nieuwsvermeldingen integreren in due diligence- en risicobewakingsworkflows, waardoor organisaties hier sneller op kunnen reageren.
3. ESG-gegevens: gegevens met betrekking tot milieu-, sociale en governance (ESG)-kwesties zijn essentieel, zowel in termen van reputatie- als regelgevingsrisico. De aandacht voor ESG betekent dat organisaties meer moeten doen dan praten over hun verplichtingen; ze moeten het bewijzen. Door ESG-gegevens in de risicobeheerworkflow te integreren, kunnen organisaties potentiële ESG-problemen opsporen en deze snel aanpakken om reputatieschade te voorkomen.
Waarnaar je moet zoeken in een Data as a Service (DaaS)-leverancier
Niet alle gegevensbronnen zijn hetzelfde. De enorme hoeveelheid gegevens kan overweldigend zijn om doorheen te bladeren. Bovendien kan het moeilijk zijn om big data te gebruiken vanwege de verschillende formaten. Het kiezen van de juiste DaaS-leverancier is cruciaal voor succes. Waar moet je op letten in je keuze?
- Verscheidenheid aan bronnen en gegevenstypen: zoek een DaaS-leverancier die een breed scala aan bronnen en gegevenstypen biedt. LexisNexis verzamelt bijvoorbeeld gegevens uit bronnen over de hele wereld. Gegevenstypen omvatten print-, webnieuws; bedrijfs- en financiële informatie en nog veel meer.
- Diepgaande archieven—Naast actuele gegevens biedt toegang tot een historisch archief met nieuws-, bedrijfs- en juridische gegevens veel voordelen. LexisNexis verzamelt al meer dan 40 jaar gegevens. Hierdoor kunnen organisaties profiteren van historische gegevens voor het identificeren van positieve of negatieve trends en het maken van voorspellende analyses om proactieve besluitvorming te ondersteunen.
- Verrijkingen—Het probleem met big data is de BIG. Met zo'n grote hoeveelheid informatie om mee om te gaan, kan het een uitdaging zijn om je te beperken tot wat echt belangrijk is. LexisNexis erkent dit en voegt indextermen en andere metadata toe aan alle gegevens die we verzamelen. Zo kun je sneller waardevolle inzichten naar boven halen.
Klaar om te beginnen? Neem contact met ons op voor meer informatie over de LexisNexis datasets.
