기후 변화 대출 포트폴리오 위험 액셀러레이터는 다양한 자연 위험이 조직의 대출 포트폴리오에 속한 부동산에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대한 개요를 제공합니다.
최악의 경우에서 최상의 경우까지 다양한 시나리오와 모델의 결과를 기반으로 특정 지리적 위치 및 부동산 유형에 해당하는 위험을 평가할 수 있습니다.

USEReady의 [Caitlyn Garger가 자신의 팀을 조직한 이유](https://resources.useready.com/climate-change-loan-portfolio-risk-instruction-guide/)--및 이 액셀러레이터를 비즈니스 분석을 위한 출발점으로 사용할 수 있는 방법에 대해 설명합니다.

이 대시보드는 개략적 추세를 모방하기 위해 생성된 합성 계정 포트폴리오 및 기후 위험 모델 데이터를 사용하여 만들어졌으며, 가장 간단한 기후 위험 모델링이라도 조직 데이터에 적용하면 어떤 중요 영향을 미칠 수 있는지를 설명하기 위한 것입니다.
Tableau를 사용하여 포트폴리오에서 가장 위험한 부분을 시각화하면 팀이 더 나은 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

이 액셀러레이터를 사용할 때 이는 빙산의 일각에 불과하다는 점을 기억하십시오. 기후 위험 데이터 공급자의 보다 자세한 데이터를 통합하면 분석 범위를 확장하고 주요 영역/메트릭을 더 깊이 파고들 수 있습니다.
기후 위험 데이터 분석 플랫폼은 이 대시보드에 표시된 것보다 훨씬 더 많은 자연 위험, 시나리오 및 위험 등급에 대한 세부 정보와 향후 몇 년간의 예측을 포함하는 세분화된 기후 관련 데이터를 제공합니다.

### 주요 비즈니스 질문에 대한 답변

* 대출 포트폴리오에 대한 위험은 무엇입니까?
* 다른 것보다 더 높은 위험을 초래하는 특정한 자연 위험이 있습니까?
* 특정 지리적 위치가 다른 위치보다 더 위험합니까?
* 지리적 위치에 따라 가장 위험에 처한 것으로 보이는 부동산 유형은 무엇입니까?

### KPI 모니터링 및 개선

* 피해 금액
* 대출 원금
* 남은 대출 금액

### 필수 데이터 특성

* 대출 ID(숫자)
* 상태(문자열)
* 지역(문자열)
* 시(도시)(문자열)
* 우편 번호(숫자)
* 대출 원금 잔액(숫자)
* 남은 대출 잔액(숫자)
* 시나리오(문자열)
* 자연 위험(문자열)
* 위험 등급(숫자)
* 피해 금액(숫자)
* 국가(문자열)
* 시/도(문자열)
* 부동산 유형(문자열)

Climate Change Portfolio Risk

기후 변화 예측을 기반으로 투자 포트폴리오에 대한 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.