एसेट एक्सपोज़र नक्शा
समर्थित कॉन्फ़िगरेशन, उपयोग, भूगोल और पोर्टफ़ोलियो की अन्य तय विशेषताओं के हिसाब से कंसंट्रेशन।
पोर्टफ़ोलियो जोखिम और स्ट्रेस इंटेलिजेंस
एसेट मिश्रण, सर्विसिंग के अनुभव और रिकवरी के नतीजों को एक साथ जाँचें।
फ़ाइनेंस और एसेट जोखिम स्कोपिंग प्रोग्राम
| वर्ग / एसेट | आधार | स्ट्रेस |
|---|---|---|
| SCV · 120 | 115% | 95% |
| रिजिड · 80 | 104% | 84% |
| ट्रैक्टर · 50 | 110% | 92% |
आपको क्या दिया जाता है
समर्थित कॉन्फ़िगरेशन, उपयोग, भूगोल और पोर्टफ़ोलियो की अन्य तय विशेषताओं के हिसाब से कंसंट्रेशन।
संचालन और रिकवरी की मान्यताओं में बदलाव, जोखिम टीम के साथ जाँचे गए।
बाद की अवधि के नतीजों और तय समीक्षक क्षमता के सामने आँकी गई शॉर्टलिस्ट।

उदाहरण के लिए एक एंगेजमेंट
एक ऋणदाता विशेष टिपरों के कंसन्ट्रेशन को समझना चाहता है। विश्लेषण अतिरिक्त समीक्षा की सिफ़ारिश करने से पहले ऑपरेटिंग इस्तेमाल की मान्यताओं और पिछली रिकवरी की पड़ताल करता है।
सेगमेंट का एक्सपोज़र और सर्विसिंग इतिहास
कॉन्फ़िगरेशन और उपयोग के रिकॉर्ड
असल रिकवरी और लागत
यह कैसे काम करता है
पोर्टफ़ोलियो की सीमा, नतीजों, समीक्षा क्षमता और परखने की अवधियों पर सहमति बनाएँ।
एसेट की जानकारी को सर्विसिंग, बकाया और असल रिकवरी के रिकॉर्ड से जोड़ें।
सेगमेंटेशन और परिदृश्यों की जाँच करें, अलग रखी गई अवधियों पर प्रदर्शन समेत।
मंज़ूर उपयोग, निगरानी की ज़रूरतें और दोबारा आकलन की शर्तें दर्ज करें।
दायरा और मूल्यांकन
अपने वर्कफ़्लो से मेल आँकने के लिए नीचे का ब्योरा देखें।
एसेट का कॉन्फ़िगरेशन और संचालन में उपयोग किसी वाहन-फ़ाइनेंस पोर्टफ़ोलियो को अतिरिक्त संदर्भ दे सकते हैं। यह प्रोग्राम उस संदर्भ को सर्विसिंग और रिकवरी के इतिहास के सामने परखता है, और डेटा कवरेज, ऐतिहासिक पूर्वाग्रह और हर तरीक़े को परखने में इस्तेमाल हुई अवधियों को साफ़ तौर पर सामने रखता है।
काम शुरू होने से पहले दायरा, अनुमतियाँ, इंटीग्रेशन और स्वीकृति मानदंड तय होते हैं। संस्थागत फ़ैसला आपकी अधिकृत टीम के पास ही रहता है।
सवाल
शुरुआती दायरा एसेट और पोर्टफ़ोलियो विश्लेषण में मदद करना है। किसी विनियमित या अहम जोखिम मॉडल में किसी भी उपयोग के लिए संस्था की वैलिडेशन, गवर्नेंस और मंज़ूरी प्रक्रिया ज़रूरी है।
ज़रूरत नतीजे, सेगमेंट और प्रस्तावित तरीक़े पर निर्भर करती है। स्कोपिंग चरण जाँचता है कि भरोसेमंद परख के लिए पर्याप्त प्रतिनिधि इतिहास और बाद की अवधि के नतीजे मौजूद हैं या नहीं।
पायलट डेटा की गुणवत्ता और पिछले नतीजों के सामने समीक्षा के प्रदर्शन को परख सकता है। असल घाटे में बदलाव देखने के लिए लंबी निगरानी अवधि और उपयुक्त परख डिज़ाइन चाहिए।
अगली बातचीत
रिकॉर्ड का एक प्रतिनिधि सेट और आउटपुट के आकलन के लिए ज़िम्मेदार टीम लाएँ।
बातचीत शुरू करेंबताइए आप कौन हैं और आपके सामने कौन सा फ़ैसला है। पहली बातचीत मुफ़्त है। जवाब कामकाजी दिनों में आता है।
या [email protected] पर लिखें।