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產業動態 Teradata宣佈推出新版金融服務邏輯資料模型
智匯館 本新聞稿發佈於2004/07/05,由發布之企業承擔內容之立場與責任,與本站無關

NCR Teradata 宣佈推出TeradataR 金融服務邏輯資料模型(FS-LDM 7.0),新版本有助於金融業者建立健全的風險管理機制

 
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Teradata宣佈推出新版金融服務邏輯資料模型(FS-LDM 7.0)

強化風險管理功能並有助符合新巴賽爾協定(Basel II)的標準

【台北訊】NCR Teradata 宣佈推出TeradataR 金融服務邏輯資料模型(FS-LDM 7.0),新版本有助於金融業者建立健全的風險管理機制、符合巴賽爾資本協定(Basel II Capital Accord)所規定的標準,並強化財務管理。

Teradata協助客戶將公司或機構全面的資料集中至單一的資料倉儲內。Teradata金融服務邏輯資料模 型(FS-LDM)則是將資訊有效組織與管理,在不影響系統效能的前提下,深入分析資料倉儲中的大量資料。透過此方法所獲得的商業智慧與跨部門的一致觀點,可以讓高階管理者與客戶服務代表更加瞭解風險與財務管理資訊。商業智慧亦支援整個組織中關鍵績效指標(KPI)的發展與部署。

Teradata全球解決方案發展副總裁Jonathan Klaus 表示:「目前 全球60%的金融機構都無法達到較嚴格的新巴賽爾協定 IRB(Basel II IRB,需提供三到五年的資料)的規範,也無法以內部評等法的方式來進行風險評量。取而代之,它們仰賴較不嚴格的新巴賽爾協定標準方法(Basel II Standard,只需提供一年資料)來評量信用風險。事實上,金融機構越善於評估所面對的風險,就越能有效運用其資本,也因此最後能有更佳的營收成果(bottom-line results)。」

透過集中資料倉儲與分析能力所強化的風險管理功能,原本法定準備的資金便可靈活運用於更能獲利的用途。此外,透過Teradata FS-LDM,還可以節省用於報表與外部稽核的成本,並且改善產品定價與行銷活動的投資報酬。

最新版的Teradata FS-LDM 還提供加強功能,有助解決商業金融、機構投資活動、聯行制度(correspondent banking)與內部財務管理等相關問題;此外,它還能掌握新巴賽爾協定所要求的相關複雜資料。

Teradata FS-LDM所提供的不只是強化的風險管理,它更能確保高階管理者能掌握跨部門的資料,進而能找出最具價值的零售金融(retail banking)與躉售金融(wholesale banking)客戶,然後採取適當的作法。Teradata FS-LDM還能讓財務長不僅瞭解營運狀況,並能更準確地預測未來發展。

Teradata FS-LDM能整合金融服務機構客戶與其帳號的相關資訊,如客戶所偏好的管道與個人隱私權設定等 。透過這樣的整合,所有資訊可以用來找出客戶的價值,進而制定有效的客戶挽留、客戶獲取、和客戶成長策略。Teradata FS-LDM為全公司/跨部門的資料分析奠定基礎,讓企業能徹底瞭解客戶,掌握客戶行為與偏好,並運用這些資訊來採取行動,達到最大的競爭力與投資報酬。

Teradata FS-LDM就像個套裝的藍圖,為金融服務公司在建立企業級資料倉儲時,提供一個成功的起跑點,節省大量的時間、金錢與資源。在這樣的架構下,可進行的分析可說是沒有限制的。

關於Teradata

Teradata是 NCR 公司 (紐約證券交易所股票代碼為 NCR) 旗下的一個事業群,是全球企業級資料倉儲、分析型應用和資料倉儲服務領域的領導廠商。憑藉履獲殊榮的Teradata資料倉儲技術和解決方案,Teradata提供企業單一營運觀點,提升企業決策、客戶關係管理和獲利能力。欲進一步瞭解 Teradata和其解決方案,請訪問 http://www.teradata.com。

關於NCR公司

NCR 公司 (紐約證券交易所股票代碼為 NCR) 是全球領先的科技公司,致力於協助各種企業建立強大的客戶關係。NCR 公司的自動櫃員機 (ATM)、零售系統、TeradataR 資料倉儲和IT服務為客戶提供關係技術 (Relationship Technology?) 解決方案,不斷提升客戶互動所帶來的價值。NCR 公司總部設於美國俄亥俄州戴頓市,全球約有28,900名員工。如欲查詢 NCR 公司更多的企業資料,歡迎流覽 http://www.ncr.com。

新聞聯絡人:
NCR Teradata :劉月紅、陳欣祺 電話:(02) 2719-1415 Ext. 4543、4572
智匯館:林俊宏、江雪婷 電話:(02-2370-1393 Fax::2370-1394

- 新聞稿有效日期,至2004/08/05為止


聯絡人 :林俊宏
聯絡電話:2370-1393
電子郵件:pr@cnpedia.com

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