پیمایش هزارتو: گزارشگری نظارتی و ضرورت تجمیع داده‌های مالی

در چشم‌انداز مالی جهانی، گزارشگری نظارتی به عنوان سنگ بنای ثبات و شفافیت محسوب می‌شود. موسسات مالی، از بانک‌های چندملیتی گرفته تا اتحادیه‌های اعتباری منطقه‌ای و شرکت‌های سرمایه‌گذاری، موظف به ارائه مقادیر عظیمی از داده به مقامات نظارتی هستند. این فرآیند پیچیده، یکپارچگی بازار را تضمین کرده، از مصرف‌کنندگان محافظت می‌کند و به رگولاتورها در نظارت بر ریسک‌های سیستمی کمک می‌کند. در قلب گزارشگری نظارتی مؤثر، یک وظیفه حیاتی اما اغلب ترسناک قرار دارد: تجمیع داده‌های مالی.

تجمیع داده‌های مالی، فرآیند جمع‌آوری، تجمیع و تبدیل داده‌ها از منابع مختلف و مجزا در یک سازمان به یک مجموعه داده یکپارچه، منسجم و دقیق است. این داده‌های تجمیع شده سپس به عنوان پایه و اساس تولید گزارش‌های بی‌شماری است که توسط نهادهای نظارتی در حوزه‌های قضایی مختلف مورد نیاز است. با توجه به انفجار حجم، سرعت و تنوع داده‌های مالی، و پیچیده‌تر و به هم پیوسته‌تر شدن چارچوب‌های نظارتی در سطح جهانی، توانایی تجمیع داده‌ها به طور کارآمد و دقیق، دیگر صرفاً یک الزام انطباقی نیست، بلکه یک ضرورت استراتژیک برای بقا و رشد محسوب می‌شود.

ضرورت نظارتی جهانی: چرا تجمیع داده‌ها بیش از هر زمان دیگری اهمیت دارد

پیامدهای بحران مالی جهانی سال ۲۰۰۸، دوران تشدید نظارت‌های نظارتی و تصویب قوانین گسترده جدیدی را برای جلوگیری از فروپاشی‌های آینده آغاز کرد. رگولاتورهای سراسر جهان متوجه شدند که فقدان قابلیت‌های جامع، دقیق و به‌موقع تجمیع داده در موسسات مالی، توانایی آن‌ها را برای ارزیابی ریسک‌ها و پاسخگویی مؤثر در دوران فشار به شدت مختل می‌کند. این امر منجر به موجی از اصلاحات شد که هر کدام فشار شدیدی را بر شرکت‌ها برای بازنگری در شیوه‌های مدیریت داده‌هایشان وارد کرد.

محرک‌های کلیدی نظارتی مؤثر بر تجمیع داده‌ها:

• قراردادهای بازل (بازل III، بازل IV): این استانداردهای جهانی بانکی، به ویژه BCBS 239 (اصول تجمیع مؤثر داده‌های ریسک و گزارشگری ریسک)، الزام می‌کنند که بانک‌ها باید بتوانند داده‌های ریسک را به سرعت و با دقت در تمام خطوط کسب‌وکار و مناطق جغرافیایی تجمیع کنند. این امر برای محاسبه الزامات سرمایه، آزمایش استرس و مدیریت ریسک نقدینگی حیاتی است.
• قانون داد-فرانک (ایالات متحده): اگرچه این قانون عمدتاً یک مقررات آمریکایی است، اما الزامات گسترده آن برای شفافیت، گزارشگری مشتقات و نظارت بر ریسک سیستمی، نیازمند تجمیع قوی داده‌ها در نهادهای مالی پیچیده‌ای است که در سطح جهانی فعالیت می‌کنند.
• MiFID II (دستورالعمل ابزارهای مالی II، اتحادیه اروپا): این دستورالعمل با هدف افزایش شفافیت در بازارهای مالی تدوین شده است. این دستورالعمل شرکت‌ها را ملزم به گزارش طیف گسترده‌ای از داده‌های تراکنش می‌کند و نیازمند قابلیت‌های تجمیع پیشرفته برای پیگیری سفارشات، معاملات و داده‌های مشتریان در مکان‌ها و کلاس‌های دارایی مختلف است.
• Solvency II (اتحادیه اروپا): برای شرکت‌های بیمه، Solvency II الزامات سرمایه، استانداردهای حاکمیت و قوانین افشا را تعیین می‌کند. این امر بیمه‌گران را ملزم به تجمیع داده‌ها برای مدل‌سازی ریسک، محاسبات انحلال و گزارشگری عمومی گسترده می‌کند.
• مقررات مبارزه با پولشویی (AML) و شناسایی مشتری (KYC): در تمام حوزه‌های قضایی، مقرراتی مانند قانون بانکداری مخفی (ایالات متحده)، توصیه‌های FATF (جهانی) و قوانین مختلف ملی AML، نیازمند تجمیع داده‌های تراکنش مشتریان برای شناسایی فعالیت‌های مشکوک و جلوگیری از جرایم مالی هستند.
• مقررات عمومی حفاظت از داده (GDPR، اتحادیه اروپا) و سایر قوانین حریم خصوصی داده‌ها: اگرچه اینها مستقیماً مقررات مالی نیستند، اما این قوانین به شدت بر نحوه جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های شخصی توسط موسسات مالی تأثیر می‌گذارند و لایه دیگری از پیچیدگی را به تجمیع داده‌ها اضافه می‌کنند، به ویژه در مورد اقامت داده‌ها و مدیریت رضایت در مرزهای بین‌المللی.
• الزامات گزارشگری ESG: یک حوزه نوظهور، گزارشگری زیست‌محیطی، اجتماعی و حاکمیتی (ESG) به سرعت در سطح جهانی در حال کسب محبوبیت است. تجمیع داده‌های غیرمالی، که اغلب بدون ساختار و از منابع متنوعی هستند، چالش‌های جدیدی را برای اثبات پایداری و شیوه‌های اخلاقی ایجاد می‌کند.

فراتر از برآورده کردن این الزامات خاص، تجمیع مؤثر داده‌ها، درک عمیقی از عملیات، ریسک‌ها و پایگاه مشتریان خود را به موسسات مالی ارائه می‌دهد. این امر انطباق را از یک مرکز هزینه صرف به یک منبع مزیت رقابتی و تصمیم‌گیری استراتژیک آگاهانه تبدیل می‌کند.

چالش‌های چندوجهی تجمیع داده‌های مالی

علیرغم اهمیت مسلم آن، دستیابی به تجمیع روان و دقیق داده‌های مالی با چالش‌هایی همراه است. موسسات مالی اغلب با زیرساخت‌های فناوری پیچیده و لایه‌ای فعالیت می‌کنند که طی دهه‌ها، اغلب از طریق ادغام و اکتساب، توسعه یافته و منجر به مجموعه‌ای از سیستم‌ها شده است.

چالش‌های کلیدی عبارتند از:

۱. سیلوهای داده و سیستم‌های ناسازگار

بسیاری از موسسات سیستم‌های جداگانه‌ای را برای عملکردهای مختلف (مانند بانکداری اصلی، معاملات، وام‌ها، مدیریت ثروت، مدیریت ریسک، دفتر کل) و در مناطق جغرافیایی مختلف نگهداری می‌کنند. هر سیستم ممکن است داده‌ها را در قالب‌های مختلف ذخیره کند، از مدل‌های داده متفاوتی استفاده کند و حتی اصطلاحات رایج (مانند 'مشتری' یا 'محصول') را به طور ناسازگار تعریف کند. تجمیع داده‌ها از این سیلوها نیازمند فرآیندهای ادغام پیچیده و تلاش‌های تبدیل قابل توجهی است.

۲. کیفیت، کامل بودن و دقت داده‌ها

کیفیت پایین داده‌ها، شاید بزرگترین مانع برای تجمیع مؤثر باشد. داده‌های نادرست، ناقص یا ناسازگار در منبع، به ناچار منجر به گزارش‌های تجمیع شده ناقص خواهد شد. مشکلات ناشی از خطاهای ورود دستی داده‌ها، نقص‌های سیستمی، عدم استانداردسازی و فقدان فرآیندهای اعتبارسنجی داده‌ها است. اطمینان از اینکه داده‌ها در طول چرخه عمر خود دقیق، کامل، سازگار و به‌موقع (۴ C داده‌ها) هستند، یک وظیفه عظیم است.

۳. هماهنگ‌سازی و استانداردسازی داده‌ها

حتی اگر داده‌ها در سیستم منبع کیفیت بالایی داشته باشند، اغلب نیاز به هماهنگ‌سازی دارند - استانداردسازی به یک قالب و تعریف مشترک - قبل از اینکه بتوانند تجمیع شوند. به عنوان مثال، یک 'شناسه مشتری' ممکن است در سیستم‌های مختلف به طور متفاوتی نمایش داده شود، یا 'ارز' ممکن است در یک سیستم به عنوان یک کد ISO و در سیستم دیگر به عنوان یک نماد محلی ذخیره شود. ایجاد استانداردهای داده در سطح سازمانی و یک واژه‌نامه کسب‌وکار جامع، حیاتی اما پیچیده است.

۴. منشأ داده و قابلیت حسابرسی

رگولاتورها نه تنها گزارش نهایی، بلکه توانایی ردیابی هر نقطه داده به منبع اصلی خود را نیز مطالبه می‌کنند. این الزام برای منشأ داده شفاف، مسئولیت‌پذیری و توانایی حسابرسی تبدیل داده‌ها را تضمین می‌کند. ایجاد و نگهداری یک قابلیت قوی منشأ داده از نظر فنی چالش‌برانگیز است، به ویژه در سیستم‌های بسیار پیچیده و یکپارچه.

۵. مقیاس‌پذیری و عملکرد

حجم انبوه داده‌های مالی تولید شده در سطح جهانی خیره‌کننده است. سیستم‌های تجمیع باید به اندازه کافی مقیاس‌پذیر باشند تا بتوانند پتابایت‌ها داده را مدیریت کرده و محاسبات پیچیده را در مهلت‌های نظارتی سختگیرانه انجام دهند، که اغلب در طول نوسانات بازار یا سناریوهای بحرانی حتی سختگیرانه‌تر می‌شوند. این امر نیازمند زیرساخت قوی و با عملکرد بالا است.

۶. هزینه و منابع

پیاده‌سازی و نگهداری راه‌حل‌های مؤثر تجمیع داده نیازمند سرمایه‌گذاری قابل توجهی در فناوری، زیرساخت و پرسنل ماهر است. این امر می‌تواند بار سنگینی باشد، به ویژه برای موسسات کوچکتر یا موسساتی با سیستم‌های قدیمی که مدرن‌سازی آن‌ها دشوار است.

۷. شکاف استعداد

کمبود جهانی از متخصصان با مهارت‌های تخصصی مورد نیاز برای مدیریت پیشرفته داده، از جمله معماران داده، مهندسان داده، دانشمندان داده و کارشناسان انطباق که هم جنبه‌های فنی و هم جنبه‌های نظارتی تجمیع داده‌های مالی را درک می‌کنند، وجود دارد.

۸. جریان‌های داده فرامرزی و حاکمیت داده

برای موسسات چندملیتی، تجمیع داده‌ها در کشورهای مختلف، پیچیدگی‌هایی را مربوط به اقامت داده‌ها، قوانین حریم خصوصی (مانند GDPR، CCPA) و نگرانی‌های امنیت ملی ایجاد می‌کند. داده‌ها ممکن است نیاز به ناشناس‌سازی، نام مستعار یا نگهداری در محدوده‌های جغرافیایی خاص داشته باشند که تلاش‌های تلفیقی جهانی را پیچیده می‌کند.

توانمندسازها و راه‌حل‌ها: هموار کردن مسیر برای تجمیع مؤثر

خوشبختانه، موسسات مالی برای غلبه بر این موانع تجمیع، بدون ابزار و استراتژی نیستند. یک رویکرد چندوجهی، با ادغام فناوری، حاکمیت و فرهنگ سازمانی، ضروری است.

توانمندسازها و راه‌حل‌های کلیدی:

۱. معماری داده قوی

یک معماری داده خوش‌طراحی، ستون فقرات تجمیع مؤثر است. این اغلب شامل موارد زیر است:

• انبارهای داده سازمانی (EDW): مخازن متمرکز بهینه‌سازی شده برای پرس‌وجوی تحلیلی و گزارشگری.
• دریاچه‌های داده: ذخیره‌سازی داده‌های خام و بدون ساختار در مقیاس برای تجزیه و تحلیل انعطاف‌پذیر، اغلب با استفاده از راه‌حل‌های مبتنی بر ابر.
• هاب‌های داده: به عنوان یک نقطه ادغام مرکزی برای داده‌ها عمل می‌کنند و امکان اشتراک‌گذاری و همگام‌سازی داده‌ها را در زمان واقعی در سیستم‌های مختلف فراهم می‌کنند.
• مجازی‌سازی داده: ارائه یک نمای یکپارچه از داده‌ها از منابع مختلف بدون جابجایی فیزیکی یا کپی کردن داده‌ها، سرعت بخشیدن به دسترسی و کاهش هزینه‌های ذخیره‌سازی.

۲. ابزارهای پیشرفته ادغام داده‌ها

ابزارهای مدرن استخراج، تبدیل، بارگذاری (ETL) و استخراج، بارگذاری، تبدیل (ELT)، همراه با پلتفرم‌های جریان داده در زمان واقعی، برای انتقال کارآمد داده‌ها از سیستم‌های منبع به لایه‌های تجمیع حیاتی هستند. این ابزارها قابلیت‌های نگاشت داده، تبدیل، اعتبارسنجی و ارکستراسیون خطوط لوله داده پیچیده را ارائه می‌دهند.

۳. چارچوب‌های جامع حاکمیت داده

فناوری به تنهایی کافی نیست. یک چارچوب قوی حاکمیت داده ضروری است. این شامل موارد زیر است:

• ایجاد مالکیت داده‌های شفاف: تعیین اینکه چه کسی مسئول کیفیت و یکپارچگی داده‌ها در هر مرحله است.
• متولیان داده: انتصاب افراد یا تیم‌های مسئول مدیریت دارایی‌های داده، اجرای سیاست‌ها و حل مسائل مربوط به کیفیت داده‌ها.
• سیاست‌ها و استانداردهای داده: مستندسازی قوانین برای جمع‌آوری، ذخیره‌سازی، دسترسی و استفاده از داده‌ها، از جمله نگهداری و حذف داده‌ها.
• مدیریت فراداده: پیاده‌سازی سیستم‌هایی برای ثبت و مدیریت فراداده (داده در مورد داده‌ها)، از جمله واژه‌نامه‌های کسب‌وکار، دیکشنری‌های داده و مستندات منشأ داده.

۴. ابزارهای مدیریت کیفیت داده

راه‌حل‌های نرم‌افزاری تخصصی برای نمایه‌سازی داده‌ها، پاکسازی، اعتبارسنجی، نظارت و غنی‌سازی در دسترس هستند. این ابزارها می‌توانند ناسازگاری‌های داده، خطاهای قالب و مقادیر از دست رفته را به طور خودکار شناسایی کنند و به موسسات اجازه دهند تا مسائل مربوط به کیفیت داده‌ها را در منبع یا در طول فرآیند تجمیع به طور فعال برطرف کنند.

۵. راه‌حل‌های رگ‌تک

ظهور فناوری نظارتی (RegTech) راه‌حل‌های تخصصی برای انطباق ارائه می‌دهد. پلتفرم‌های رگ‌تک از تجزیه و تحلیل پیشرفته، هوش مصنوعی و رایانش ابری برای خودکارسازی گزارشگری نظارتی، نظارت بر انطباق و مدیریت ریسک استفاده می‌کنند. این راه‌حل‌ها می‌توانند فرآیند تجمیع را با ارائه مدل‌های داده از پیش ساخته شده، قالب‌های گزارشگری و قوانین اعتبارسنجی یکپارچه که برای مقررات خاص سفارشی شده‌اند، به طور قابل توجهی ساده کنند.

۶. رایانش ابری

پلتفرم‌های ابری مقیاس‌پذیری، انعطاف‌پذیری و مقرون به صرفه بودن بی‌نظیری را برای ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها ارائه می‌دهند. موسسات مالی به طور فزاینده‌ای از محیط‌های ابری عمومی، خصوصی و ترکیبی برای دریاچه‌های داده، انبارهای داده و پلتفرم‌های تجزیه و تحلیل خود استفاده می‌کنند و به آن‌ها امکان می‌دهد حجم عظیم داده‌ها و محاسبات پیچیده را با کارایی بیشتری مدیریت کنند.

۷. هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML)

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حال تحول تجمیع داده‌ها هستند:

• نگاشت و تبدیل خودکار داده‌ها: الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند از تبدیل داده‌های تاریخی یاد بگیرند تا نگاشت فیلدهای داده جدید را خودکار کنند و فرآیندهای ادغام را تسریع بخشند.
• تشخیص ناهنجاری: هوش مصنوعی می‌تواند الگوها یا داده‌های پرت غیرمعمول را در داده‌ها شناسایی کند و مسائل مربوط به کیفیت داده‌ها یا فعالیت‌های کلاهبردارانه را نشان دهد.
• تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده: مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند روندهای آینده را بر اساس داده‌های تجمیع شده پیش‌بینی کنند و به مدل‌سازی ریسک، آزمایش استرس و برنامه‌ریزی سرمایه کمک کنند.
• پردازش زبان طبیعی (NLP): برای منابع داده بدون ساختار (مانند قراردادها، فیدهای خبری)، NLP می‌تواند اطلاعات مرتبط را استخراج کند و آن را قابل تجمیع کند.

بهترین شیوه‌ها برای تجمیع موفقیت‌آمیز داده‌های مالی

شروع سفر تجمیع داده نیازمند یک رویکرد استراتژیک و منضبط است. پایبندی به بهترین شیوه‌ها می‌تواند به طور قابل توجهی احتمال موفقیت را افزایش داده و بازگشت سرمایه را به حداکثر برساند.

۱. تدوین یک استراتژی جامع داده

تجمیع داده را به عنوان یک پروژه IT مستقل در نظر نگیرید. در عوض، آن را در یک استراتژی داده گسترده‌تر در سطح سازمانی ادغام کنید. این استراتژی باید با اهداف کسب‌وکار، الزامات نظارتی و چارچوب‌های مدیریت ریسک همسو باشد. از ابتدا اهداف، دامنه و معیارهای موفقیت شفافی را تعریف کنید.

۲. اولویت‌دهی به حاکمیت داده از بالا به پایین

حاکمیت مؤثر داده نیازمند تعهد رهبری ارشد است. یک شورای حاکمیت داده با نمایندگانی از کسب‌وکار، فناوری اطلاعات، ریسک و انطباق تشکیل دهید. متولیان داده را توانمند کنید و اطمینان حاصل کنید که آن‌ها منابع و اختیارات لازم را برای اجرای سیاست‌ها و استانداردهای داده در سراسر سازمان دارند.

۳. سرمایه‌گذاری در کیفیت داده در منبع

جلوگیری از مسائل مربوط به کیفیت داده در بالادست بسیار کارآمدتر از رفع آن‌ها در پایین‌دست است. قوانین اعتبارسنجی داده‌ها را در نقطه ورود داده پیاده‌سازی کنید، بررسی‌های کیفیت داده را در سیستم‌های منبع ادغام کنید و سازندگان داده را در مورد اهمیت ورودی دقیق آموزش دهید. فرهنگی را ترویج دهید که در آن کیفیت داده مسئولیت همگان است.

۴. پیاده‌سازی یک رویکرد مرحله‌ای

برای موسسات بزرگ و پیچیده، تلاش برای بازنگری "بزرگ-انفجاری" در تجمیع داده‌ها می‌تواند طاقت‌فرسا باشد. در عوض، یک رویکرد مرحله‌ای را در نظر بگیرید، شاید با شروع از یک واحد کسب‌وکار خاص یا یک گزارش نظارتی حیاتی. از هر مرحله درس بگیرید و دامنه را به تدریج گسترش دهید و قابلیت‌ها را در طول زمان بسازید.

۵. استانداردسازی تعاریف داده و فراداده

یک واژه‌نامه کسب‌وکار در سطح سازمانی و دیکشنری داده تدوین کنید. اطمینان حاصل کنید که تمام عناصر داده حیاتی (CDEs) دارای تعاریف واضح و بدون ابهام هستند که به طور مداوم در تمام سیستم‌ها و بخش‌ها اعمال می‌شوند. مدیریت فراداده قوی را برای مستندسازی منشأ داده، تبدیل‌ها و استفاده حفظ کنید.

۶. استفاده از اتوماسیون و فناوری مدرن

فرآیندهای استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها را تا حد امکان خودکار کنید تا تلاش دستی را کاهش دهید، خطاها را به حداقل برسانید و به‌موقع بودن را بهبود بخشید. رایانش ابری را برای مقیاس‌پذیری بپذیرید و قابلیت‌های هوش مصنوعی/یادگیری ماشین را برای پردازش داده‌های بهبود یافته، تشخیص ناهنجاری و بینش‌های پیش‌بینی‌کننده کاوش کنید. برای ساده‌سازی تولید گزارش و نظارت بر انطباق، در راه‌حل‌های رگ‌تک سرمایه‌گذاری کنید.

۷. تضمین امنیت و حریم خصوصی قوی داده‌ها

با تبدیل داده‌های تجمیع شده به یک مخزن مرکزی، این داده‌ها به هدف اصلی حملات سایبری نیز تبدیل می‌شوند. اقدامات امنیتی قوی داده‌ها، از جمله رمزگذاری، کنترل‌های دسترسی و ممیزی‌های امنیتی منظم را پیاده‌سازی کنید. با گنجاندن اصول حریم خصوصی-توسط-طراحی در معماری تجمیع خود، از جمله تکنیک‌های ناشناس‌سازی و نام مستعار در صورت لزوم، مقررات جهانی حریم خصوصی داده‌ها (مانند GDPR، CCPA، LGPD) را رعایت کنید.

۸. ترویج همکاری بین کسب‌وکار و فناوری اطلاعات

تجمیع موفق داده‌ها یک مسئولیت مشترک است. کاربران کسب‌وکار دانش دامنه حیاتی را دارند، در حالی که متخصصان فناوری اطلاعات تخصص فنی را دارند. تیم‌های بین‌کارکردی تشکیل دهید و گفتگوهای مداوم را برای اطمینان از همسویی راه‌حل‌های فنی با نیازهای کسب‌وکار و الزامات نظارتی تشویق کنید.

۹. اعتبارسنجی و تطبیق منظم داده‌ها

فرآیندهای اعتبارسنجی و تطبیق مداوم داده‌ها را پیاده‌سازی کنید. داده‌های تجمیع شده را به طور منظم با داده‌های سیستم منبع و سایر نقاط مرجع مقایسه کنید تا از دقت اطمینان حاصل کنید. بررسی‌ها و ممیزی‌های مستقل دوره‌ای فرآیندهای تجمیع خود را برای شناسایی و رفع هرگونه مغایرت انجام دهید.

۱۰. ساختار برای انعطاف‌پذیری و سازگاری

چشم‌انداز نظارتی دائماً در حال تحول است. معماری تجمیع داده خود را به گونه‌ای طراحی کنید که انعطاف‌پذیر و سازگار باشد، قادر به ادغام منابع داده جدید، رسیدگی به تغییرات در الزامات نظارتی و پشتیبانی از قالب‌های گزارشگری متنوع بدون مهندسی مجدد گسترده باشد.

تأثیر جهانی و چشم‌انداز آینده

سفر به سمت تجمیع بهینه داده‌های مالی در حال انجام است. با پیشرفت فناوری و افزایش مداوم انتظارات نظارتی، موسسات مالی باید چابک و آینده‌نگر باقی بمانند.

روندهای نوظهوری که آینده را شکل می‌دهند:

• گزارشگری در زمان واقعی: رگولاتورها به طور فزاینده‌ای به سمت داده‌های دقیق‌تر و نزدیک به زمان واقعی برای نظارت بر پویایی بازار و ریسک‌های سیستمی فشار می‌آورند. این امر نیازمند معماری‌های تجمیع داده جریانی بسیار کارآمد خواهد بود.
• تبادل داده مبتنی بر API: ابتکارات بانکداری باز و روند گسترده‌تر اکوسیستم‌های دیجیتال به هم پیوسته به این معنی است که تبادل داده از طریق رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (APIs) استاندارد خواهد شد و نیازمند مدیریت API قوی و قابلیت‌های ادغام برای تجمیع است.
• همگرایی گزارشگری نظارتی و هوش تجاری: مرزهای بین گزارشگری نظارتی و هوش تجاری داخلی در حال محو شدن است. موسساتی که می‌توانند از داده‌های تجمیع شده خود هم برای انطباق و هم برای بینش‌های استراتژیک استفاده کنند، مزیت رقابتی قابل توجهی به دست خواهند آورد.
• تکامل هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: هوش مصنوعی/یادگیری ماشین در خودکارسازی تبدیل داده‌ها، شناسایی ناهنجاری‌های پیچیده و تولید داده‌های مصنوعی برای آزمایش، و افزایش بیشتر کارایی و دقت، پیچیده‌تر خواهد شد.
• بلاک‌چین و فناوری دفتر کل توزیع شده (DLT): اگرچه هنوز در مراحل اولیه است، DLT پتانسیل ارائه لجر غیرقابل تغییر، شفاف و مشترک برای انواع خاصی از داده‌های مالی را دارد که به طور بالقوه منشأ داده و تطبیق را در بین کنسرسیوم‌ها ساده می‌کند.
• تمرکز فزاینده بر تجمیع داده‌های غیرمالی: فراتر از معیارهای مالی سنتی، تجمیع داده‌های ESG، داده‌های ریسک امنیت سایبری و معیارهای تاب‌آوری عملیاتی در زمانی که تمرکز نظارتی به این حوزه‌ها گسترش می‌یابد، حیاتی خواهد شد.

نتیجه‌گیری: یک ضرورت استراتژیک برای آینده‌ای تاب‌آور

تجمیع داده‌های مالی دیگر صرفاً یک عملکرد پشت صحنه نیست؛ بلکه یک ضرورت استراتژیک است که انطباق نظارتی، مدیریت ریسک و تصمیم‌گیری هوشمندانه را برای موسسات مالی در سراسر جهان پشتیبانی می‌کند. چالش‌ها قابل توجه هستند و ناشی از سیستم‌های قدیمی پیچیده، مسائل مربوط به کیفیت داده‌ها و چشم‌انداز نظارتی همیشه در حال تحول هستند. با این حال، با پذیرش حاکمیت داده قوی، سرمایه‌گذاری در فناوری‌های مدرن مانند رایانش ابری، هوش مصنوعی/یادگیری ماشین و رگ‌تک، و ترویج یک فرهنگ داده‌محور، موسسات می‌توانند قابلیت‌های تجمیع خود را متحول کنند.

کسانی که با موفقیت این قلمرو پیچیده را پیمایش می‌کنند، نه تنها تعهدات نظارتی خود را با اطمینان برآورده خواهند کرد، بلکه کارایی عملیاتی قابل توجهی را نیز به دست خواهند آورد، بینش عمیق‌تری نسبت به عملیات خود کسب خواهند کرد و تاب‌آوری خود را در یک اکوسیستم مالی جهانی به طور فزاینده‌ای پرنوسان و به هم پیوسته افزایش خواهند داد. آینده مالی به توانایی تبدیل داده‌های مجزا به هوش قابل اقدام بستگی دارد، و تجمیع مؤثر داده‌های مالی، قطب‌نمایی است که این تحول را هدایت می‌کند.