Drie stappen Om waarin een Basel III-Ready Data Warehouse

Veel en veel van Data

Om beter waarderen de omvang van de uitdaging die voor ons ligt voor de banken met de inwerkingtreding van Basel 3, laten we plaats deze in de juiste context.

Ten eerste de financiële sector houdt enorme hoeveelheden data - waarschijnlijk meer dan enige andere sector van de economie, met uitzondering van de technologische industrie. In feite, om deze enormiteit in perspectief te zetten, een schatting van de wereldwijde adviesbureau McKinsey zet de grootte van alle banken opgeslagen informatie op 1 exabyte (EB) - het equivalent van 1.000.000 terabytes (TB). Gezien de inherent gevoelige aard van de financiële gegevens, zou het veilig zijn om te veronderstellen dat de meerderheid van dergelijke opgeslagen gegevens zou een rol spelen in de berekening van de risicopositie van een bepaalde bank en vormen tevens de basis voor de regelgeving rapportage in Bazel III overwogen.

Op zoek naar zulke grote hoeveelheden data, wordt het duidelijk dat de behoefte aan een robuust risico datawarehouse is meer dan alleen de voorbereiding op de naleving van de Bazel III-bepalingen - het is in plaats daarvan over het creëren van de juiste omgeving voor het consolideren en analyseren gegevens die beslissingen van het management risico's en regelgeving rapporten zorgt zijn gebaseerd op volledige, correcte en compromisloze data. Zoals je zou verwachten, banken gooien honderden miljarden dollars aan hun data management bezorgdheid over de jaren (ze collectief bracht meer dan US $ 330.000.000.000 in 2011 volgens sommige schattingen). Maar zelfs met zulke grote uitgaven, veel incidenten blijven om aan te tonen dat het kopen van dure systemen is geen zilveren kogel die leidt tot een beter risicobeheer en sterkere interne controles.

Nu, gooi in de 3 uitdagingen van Basel III (het vinden van de juiste informatie, het omzetten van gegevens in verschillende formaten in één samenhangend formaat en tot slot, het beschikbaar stellen van die gegevens aan de juiste publiek) en je kunt er zeker van dat CEO's, CFO's, CRO's en CIO's hebben hun werk uitgesneden. Toch kan de voorbereiding, analyse en het beheer van de gegevens voor de risicoanalyse en regelgeving rapportage (zowel voor Basel III of anderszins) worden samengevat in 3 belangrijke stappen:

Stap 1 - Integratie van bestaande systemen

In tegenstelling tot de financiële afdeling met 5 verschillende toepassingen, kredietrisico afhankelijk van 6 systemen en human resources met 3 verschillende systemen voor de werknemer beoordeling, payroll en het bijhouden van het personeel medische verzekering, de eerste stap in een bank moet nemen om een ​​naadloze risicobeheer en regelgeving hebben rapportage kader is het verminderen van het aantal systemen, data repositories en dus dataformaten binnen de gehele organisatie.

De overgang van een organisatie uit verschillende systemen in meer unified enterprise platformen verhoogt de algehele efficiëntie en zorgt voor een stabiele basis voor het stroomlijnen van gegevens die uiteindelijk zal worden ingevoerd in het risicobeheer datawarehouse.

Bovendien is het proces van integratie van bestaande systemen presenteert ook een zeldzame kans voor managers, lijnmanagers, risk officers en IT-personeel van &'; opruimen &'; processen in detail - een vorm van business process re-engineering. Zo, het integratieproces zorgt voor de juistheid, volledigheid en integriteit van de gegevens die worden gebruikt voor de Basel III-risico-analyse en rapportage, terwijl op hetzelfde moment zorgen routine tactische en strategische beslissingen zijn gebaseerd op de hoge kwaliteit van de gegevens.

Stap 2 – Ontwikkelen van Risk-Aware gegevens Models

Let &'; s face it, risicomanagement is geen bank &'; s core business. De constante wrijving die er bestaat in bijna elke grote bank tussen risico functies aan de ene kant (zoals risico, audit, compliance en juridische) en de core business functies op de andere (operations, marketing, klantenservice etc.) is het duidelijk bewijs van dit feit . Net als elk ander bedrijf, banken bestaan ​​voornamelijk om geld te verdienen of het nu via de traditionele bank winst zoals transactiekosten, rente op leningen en de handel in vreemde valuta, of het is via de meer geavanceerde producten zoals derivaten.

Om deze reden is de natuurlijke benadering van het structureren van risico datawarehouse modellen is het creëren van de modellen gebouwd rond transacties en bankproducten. Het is de gemakkelijke uitweg te vermijden &'; verstoring van het appel wagen &' ;. Maar zoals veel banken hebben pijnlijk geleerd, een dergelijke aanpak om gegevens te modelleren kan het proces van het beheer van risico's en het indienen van een nauwkeurige regelgeving rapporten een vervelende en dure aangelegenheid vooral wanneer regelgeving als voortdurend in ontwikkeling als in de banksector te maken.

overwegende dat banken in het bedrijfsleven om winst te maken, naleving van de regelgeving voor de industrie is geen optie - het kan het verschil tussen winnen vertrouwen van het publiek en het behoud van een bankvergunning of beide verliezen te maken. Als zodanig is de betere en meer kosteneffectieve aanpak op de lange termijn ontwikkeling van datamodellen die gericht zijn op het risicobeheer en regelgeving rapportage, maar die ook geen wegversperringen maken om de efficiënte doorstroming van de bank proces. De gegevens modellen moeten alle vitale risicofactoren, instrumenten, tegenpartijen en posities die in de berekening van de markt-, krediet-, liquiditeits- en operationele risico's beschreven onder het Basel III-akkoord zou gaan veroveren.

Deze centrale datawarehouse wordt dan de enige opdrachtgever voor het beheer, risico en regelgeving rapportage van gegevens.

Stap 3 - een duidelijk omschreven Enterprise-wide Risk, Compliance en Governance Regime

Gewoon met een gecentraliseerde risico datawarehouse is niet genoeg. Re-aligning rapportage structuren, het herdefiniëren van functiebeschrijvingen en het verwijderen van overbodige risico rapportagelijnen moeten hand in hand gaan met een geharmoniseerde en risicobewuste data warehouse-systemen.

Er zijn vele voordelen die komen met het waarborgen van de bank &'; s rapportagestructuur zorgt voor consistente en nauwkeurige risico-informatie. Bijvoorbeeld, door het harmoniseren van de verantwoordelijkheden en rapportage lijnen op risico en compliance verantwoordelijkheden, zou de bank hebben specifieke personen belast met de herziening en actualisering van data modellen om te voldoen aan nieuwe regelgeving zoals Basel 3 en de Dodd-Frank Act.

specifieke actieplannen kan worden gemaakt met gedetailleerde wegenkaarten over hoe ze te bereiken en welke afdelingen zullen worden betrokken. De bank &'; s raad van bestuur en het uitvoerend management zou ook een duidelijke lijn van het zicht op welke afdeling of personen die verantwoordelijk zijn voor het uitvoeren van welke verandering zou zijn. . Directie en de raad van bestuur kan ook
  meer vertrouwen in dat het risico meldingen die zij ontvangen zijn compleet en zijn afkomstig van de afdeling (en) die een enterprise-breed beeld van de risico's te hebben;