उत्पाद, शाखा और ग्राहक के अनुसार लाभप्रदता
शुद्ध ब्याज आय, शुल्क और आवंटित लागत को मिलाकर उत्पाद, शाखा, सेगमेंट और हर ग्राहक के स्तर पर लाभप्रदता, कुल आँकड़े से खाते तक ड्रिल-डाउन के साथ।
TURBOARD कोर बैंकिंग, लोन, कार्ड और ट्रेज़री डेटा को एक गवर्न किए गए मॉडल में लाता है, ताकि बोर्ड पैक से लेकर शाखा तक लाभप्रदता, क्रेडिट गुणवत्ता और लिक्विडिटी एक ही तरह से मापी जाए।
लोन एक सिस्टम में हैं, जमा दूसरे में, और कार्ड, ट्रेज़री तथा जनरल लेजर किसी और में। वित्त विभाग लाभप्रदता एक तरीक़े से निकालता है, जोखिम विभाग एक्सपोज़र दूसरे तरीक़े से, और शाखा नेटवर्क को मासिक एक्सट्रैक्ट मिलता है जो पहले ही पुराना हो चुका होता है। जब बोर्ड पूछता है कि मार्जिन क्यों घटा या नॉन-परफ़ॉर्मिंग लोन कहाँ बढ़ रहे हैं, तो चर्चा शुरू होने से पहले टीमें कई दिन आँकड़ों का मिलान करने में लगा देती हैं।
TURBOARD इन स्रोतों को एक बार जोड़ता है और आय, लागत, एक्सपोज़र और जोखिम की परिभाषाओं का एक ही सेट बनाए रखता है। उत्पाद, शाखा और ग्राहक के अनुसार लाभप्रदता, सेगमेंट के अनुसार क्रेडिट गुणवत्ता और लिक्विडिटी की स्थिति हर बार एक ही मॉडल से निकाली जाती है। पंक्ति-स्तरीय अनुमतियों के कारण हर रिलेशनशिप मैनेजर, शाखा और क्षेत्र को केवल अपने ग्राहक और आँकड़े दिखते हैं, और AI समेत पूरा प्लेटफ़ॉर्म आपके अपने सर्वरों पर चल सकता है।
शुद्ध ब्याज आय, शुल्क और आवंटित लागत को मिलाकर उत्पाद, शाखा, सेगमेंट और हर ग्राहक के स्तर पर लाभप्रदता, कुल आँकड़े से खाते तक ड्रिल-डाउन के साथ।
सेगमेंट, सेक्टर, रेटिंग और विंटेज के अनुसार लोन पोर्टफ़ोलियो, डेलिंक्वेंसी बकेट और नॉन-परफ़ॉर्मिंग लोन (NPL) अनुपात की महीने-दर-महीने ट्रैकिंग, और सीमा पार होने पर उन्हें उभारकर।
जमा और फ़ंडिंग की संरचना, परिपक्वता प्रोफ़ाइल और काउंटरपार्टी के अनुसार संकेंद्रण, ट्रेज़री और कोर बैंकिंग डेटा के साथ रिफ़्रेश होते हुए।
GIS-S मॉड्यूल के साथ मानचित्रों पर शाखा और ATM प्रदर्शन, लेन-देन की मात्रा और नकदी उपयोग, बाज़ार संभावना के साथ, ताकि नेटवर्क और कैश-मैनेजमेंट के निर्णयों को दिशा मिले।
नियामक और प्रबंधन रिपोर्टों के पीछे के आँकड़े एक गवर्न किए गए मॉडल में, अपने स्रोत तक ट्रेस होने योग्य, और PDF या Excel के रूप में तय शेड्यूल पर वितरित।
सेगमेंट प्रदर्शन, उत्पाद पैठ, कार्ड और क्रेडिट उपयोग तथा कैंपेन पर प्रतिक्रिया, ताकि ऑफ़र इस आधार पर बनें कि ग्राहक वास्तव में क्या करते हैं।
वित्त, जोखिम और बिज़नेस टीमें अपनी-अपनी स्प्रेडशीट में लाभप्रदता और एक्सपोज़र निकालती हैं, और बैठकें मिलान से शुरू होती हैं।
आय, लागत और जोखिम के मापदंड मॉडल में एक बार परिभाषित होते हैं, इसलिए हर डैशबोर्ड और रिपोर्ट एक ही आँकड़ा दिखाती है।
किसी सेगमेंट या क्षेत्र में बढ़ती डेलिंक्वेंसी तिमाही जोखिम पैक में ही सामने आती है, जब तक प्रोविज़न पर असर पड़ चुका होता है।
डेलिंक्वेंसी और NPL रुझान लोन डेटा के साथ रिफ़्रेश होते हैं, और Vis-a-Vis तुलना पिछले महीने और पिछले वर्ष के मुक़ाबले बदलाव दिखाती है।
हज़ारों कर्मचारियों को रिपोर्ट चाहिए, पर हर कोई केवल अपने ग्राहक, शाखा या क्षेत्र देख सकता है।
हर उपयोगकर्ता और हर शेड्यूल्ड रिपोर्ट को केवल अधिकृत पंक्तियाँ मिलती हैं — एग्ज़ीक्यूटिव सारांश से लेकर रिलेशनशिप मैनेजर के पोर्टफ़ोलियो तक।
क्लाउड एनालिटिक्स और सार्वजनिक AI सेवाएँ डेटा-रेज़िडेंसी और सुरक्षा नीतियों से टकराती हैं।
TURBOARD और JAS ऑफ़लाइन भाषा मॉडल के साथ आपके अपने इन्फ्रास्ट्रक्चर पर चलते हैं, ज़रूरत हो तो एयर-गैप्ड।
TURBOARD में इनबिल्ट एआई सहायिका JAS उसी गवर्न किए गए मॉडल से जवाब देती है जिसका उपयोग आपकी रिपोर्टें करती हैं, और हर पंक्ति-स्तरीय अनुमति का पालन करती है। वह पहले मौजूदा भरोसेमंद रिपोर्टें खोजती है, किसी नए सवाल के लिए ज़रूरत हो तो SQL लिखती है और चार्ट बनाती है। JAS Explain और पर्सोना के साथ पोर्टफ़ोलियो डैशबोर्ड पर शाखा प्रबंधक, जोखिम अधिकारी या बोर्ड के लिए लिखी गई व्याख्या मिलती है।
JAS की क्षमताएँ देखिए →हम आपके लोन, जमा या शाखा डेटा का एक नमूना कनेक्ट करेंगे और दिखाएँगे कि TURBOARD और JAS आपकी टीमों के हर हफ़्ते के सवालों का जवाब कैसे देते हैं।