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对Ginnie Mae来说,数据阐明可用于放贷救灾

来源:新闻门户     作者:华夏门户     浏览:次     发布时间:2020-03-09
摘要:2017年的劫难性飓风促使当局全国抵押贷款协会(Ginnie Mae)开拓了一个阐明仪表板,以淘汰损失风险,并预测将来劫难的……

2017年的劫难性飓风促使当局全国抵押贷款协会(Ginnie Mae)开拓了一个阐明仪表板,以淘汰损失风险,并预测将来劫难的财政影响。

 对Ginnie Mae来说,数据阐明可用于放贷救灾

  当劫难产生时,数据可以辅佐组织把握劫难余波的脉动。可是假如没有一个有效的阐明计策僻静台,世界上的任何数据都无法在最要害的时候辅佐组织做出坚苦的抉择。   2017年,飓风哈维、厄玛和玛丽亚在佛罗里达、波多黎各、德克萨斯和美属维尔京群岛造成了庞大的粉碎。由于受影响的小我私家需要在风暴事后重建故里,GinnieMae急于相识其对抵押贷款发放者的影响有多大。Ginnie Mae给出的谜底是一个新的阐明东西:劫难响应和救助仪表板。   Ginnie Mae是美国住房和都市成长部(HUD)部属的一家全资当局公司,其使命是扩大经济合用房。为了辅佐贷款机构在成本市场上得到更好的贷款价值,Ginnie Mae将抵押贷款绑缚成抵押贷款支持证券(MBS),并将其出售给了投资者。这2万亿美元的投资组合反过来又使Ginnie Mae贷款机构可以或许向首次购房者、低收入借钱人和退伍武士提供新的抵押贷款。   “由于这些飓风给德克萨斯州、佛罗里达州、波多黎各和美属维尔京群岛带来了遍及的粉碎,Ginnie Mae需要一种东西,使其可以或许主动打点与贷款机构受影响地域相关的投资组合。,”Tamara Togans说,她是Ginnie Mae的企业数据打点副总裁。   该东西将必需操作内部和外部数据来评估Ginnie Mae投资组合的潜在损失敞口,相识哪些Ginnie Mae刊行者受到了影响,以及受影响的水平。它还必需辅佐该公司相识,联邦住房打点局(FHA)、退伍武士事务部(VA)和农村住房处事(RHS)等各类贷款保险机构的损失敞口有多大。该公司还需要操作各类情景来预测受影响贷款的潜在违约环境,然后将这些预测与刊行者的财政数据团结起来,评估刊行者大概面对的财政压力,监控刊行者违约的风险,并就救灾动作做出要害决定。  

明晰救灾任务   Ginnie Mae首先组建了一个由证券业务、政策、企业风险、成本市场和数据/IT组织的高管和要害员工构成的出格事情组。Togans表明说,在这方面,做好协调是确保以一个整体的方法办理劫难带来的挑战的要害。   “陈诉和阐明是事情组的要害要求,因为精确数据的可用性和实时性将是拟定打算和政策决定的要害,”她说。“在早期,将有40多份陈诉用于支持事情组的决定。最终,单一家庭帐户打点的主管Harlan Jones表达了其建设一个技能办理方案来优化报表的想法。”   Jones请求Ginnie Mae的数据和IT资源的辅佐,来构建和陈设一个仪表盘,为组织提供关于劫难影响的实时信息。由此发生的劫难响应和救助仪表盘为Ginnie Mae赢得了2019年“Digital Edge 50”的数字创新奖,然而该公司的率领层却并没有当即接管这个想法。   Togans说:“这个项目最初简直引起了一些人的存眷,但他们质疑投资于一个不常常用于季候决定的东西的想法是也是公道的。”   Jones与Togans和她的团队相助,扩展了该东西的实用性,用于支持预测阐明,这将答允仪表板在灾后阐明之外还能提供对劫难影响的预测。   “用户将可以或许界说受影响区域,模仿影响的严重水平,并按照汗青劫难数据相识当前和潜在的恒久影响,”Togans说。“这是一个要害的成果,使Ginnie Mae可以或许更好地为将来的飓风季候做好打算。”  

快速回响以及富厚的可视化   Togans的团队通过存眷尺度和通用的姑且陈诉确定了仪表板的需求,这些陈诉是Ginnie Mae的率领和员工在日常决定中常常要求的。她指出,促进易用性的成果是主要存眷点。   她说:“我们最终获得了一个具有直观成果的东西,它在一个易于导航的、会合的仪表板中提供了信息,而且具有富厚的可视化。”   通过以一种易于消化的功效和具有社交效益的方法向高管提供数据,Togans暗示该东西可以或许将这些高管酿成仪表板成果的利用大使。   “项目团队很早就认识到,这样一个可以或许将使命、愿景和焦点代价与技能办理方案努力地团结起来的项目最能引起高管和员工的共识,”Togans说。“仪表板在Ginnie Mae中很受接待,很洪流平上是因为它可以或许与所有用户的设置文件对话--为高管提供高级数据的暗示,同时为司理和员工提供更多基于参数的成果。”   Ginnie Mae利用迭代进程构建了仪表板。它操作Tableau举办了数据可视化,并操作每月刊行人陈诉的贷款程度数据(今朝投资组合中有约莫1200万笔贷款),以及HUD UPS邮政编码Crosswalk数据,人口普查局数据和FEMA数据来确定是否有贷款位于受影响的区域内。它还可以或许获取第三方数据,包罗工业损失和维修本钱的估算。仪表板还可以或许可视化地理数据、违约趋势、刊行人的财政风险,并突出显示要害的数据点。   飓风事后需要迅速采纳动作,因此需要举办非正式的尽力来收集需求。团队开拓了线框图来验证项目标需求,并在三周内完成了东西的初始版本。然后,团队在8到9个月的时间里添加了特另外成果和特性。Ginnie Mae也向德勤寻求了辅佐,使其成为了该项目标技能集成商。德勤辅佐该公司将该东西与Ginnie Mae现有的信息资产以及美国联邦紧张事务打点局(FEMA)、美国人口普查局和美国邮政打点局(USPS)的数据整合在了一起。   “这个东西为Harlan及其客户司理团队带来了更多富厚的智能,”Togans说道。“它让员工们发生了真正的求知欲,他们此刻可以及时做出更机动的抉择了。”

责任编辑:华夏门户

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