JLL 協助國際銀行簡化資產組合估值與風險評估流程

歐洲中央銀行（ECB）要求公司在三年周期內報告與其運營和房地產投資組合相關的可持續性風險因素。對於擁有廣泛房地產的全球公司而言，滿足此要求是昂貴且耗時的。

一家擁有數十億投資組合的國際銀行尋找了一種方法來簡化、簡化並降低與其投資組合評估和風險評估過程相關的成本。JLL是唯一能為多地域資產提供解決方案的服務提供商。JLL的風險分析技術應用使用人工智能和機器學習來提供房地產投資組合性能的實時觀點。國際銀行可以利用數據來簡化其投資組合風險評估，同時也幫助指導其未來的投資策略。

ECB在氣候和可持續性要求方面領先全球。作為達到淨零碳排放的目標之一，ECB要求公司全球範圍內報告資產持有的績效和風險敞口。雖然每三年進行一次官方現場評估，但擁有大量房地產的公司通常會分段進行可管理的滾動估值。

該銀行希望以戰術方式進行氣候風險報告，並戰略性監控風險和資產價值。

這是該銀行從整個全球投資組合中的交易、投標和物業資訊中獲得單一真實來源的理想機會。

JLL 風險分析針對在物業投資組合中識別和監控風險面臨的挑戰。這是一種由人工智慧和機器學習提供動力的專有技術，提供自動估值建模、環境社會治理（ESG）風險指標、市場動量和流動性分析。這種全面的方法有助於評估市場表現、定價和可持續性等關鍵因素，使客戶能夠量化這些風險對資產價值的影響。

其風險分析技術應用套件從全球 300 多個專有和第三方數據來源及關鍵市場中捕獲數百萬個數據點。這賦予 JLL 的全球客戶識別和監控房地產風險、預測價值變動並利用新投資機會的能力。

JLL 的國際銀行客戶在尋找解決方案時有幾個目標。它不僅希望考慮環境可持續性因素並為歐盟報告要求做好準備，還希望監控其資產的風險和價值，以支持更明智和可預測的投資決策。在此案例中，該銀行能夠利用 JLL 的應用程序識別出投資組合中表現不佳的資產並處理潛在關注的資產。通過過程中發掘的信息使該銀行能夠減輕未來和當前風險並創造競爭優勢，同時也符合歐洲央行設定的報告標準。

該銀行能夠利用JLL的應用滿足環境報告要求並填補估值之間的空隙，但它獲得的不僅僅是滿足法規而已。通過使用實時分析和自動化，該銀行能夠更好地理解投資組合並做出基於數據的投資決策。

評估識別出10%至15%的投資組合需要進一步審查，因此該銀行決定不繼續在投資組合中進行2%至5%的貸款再融資。此外，該銀行還選擇降低其在兩個不同商業房地產行業的暴露。這是銀行的一個重大勝利，降低了風險暴露並改善了由分析洞察提供的投資組合性能。還有，當銀行進行完整現場評估時，將能夠利用這些更新的洞察，為銀行提供更可預測的投資結果。

通過降低風險暴露，銀行也實現了立即的運營和行政成本節省。運用技術，公司節省了約100,000美元的年度運營成本，相當於一名全職員工。當然，評估也確保了銀行滿足氣候風險和報告標準。總的來說，銀行追求了一種前瞻性和進步的解決方案，並獲得了好處。

隨著氣候風險評估成為房地產投資組合維護的標準組成部分，各公司愈來愈尋找機會簡化流程和降低成本。正如這家全球銀行發現的那樣，數據、風險分析和自動化正達成這一目標，提供了一個更快速、更經濟且更準確的機會來評估資產。

如今，這位JLL客戶已具備更光明的未來，並正在探索將服務擴展到其全球CRE貸款帳簿。