Labyrintin navigointi: Sääntelyraportointi ja taloustietojen aggregointi

Globaalissa finanssialan maisemassa sääntelyraportointi on vakauden ja läpinäkyvyyden kulmakivi. Finanssilaitokset, aina monikansallisista pankeista alueellisiin luotto-osuuskuntiin ja sijoitusyhtiöihin, ovat velvollisia toimittamaan suuria määriä tietoa valvontaviranomaisille. Tämä monimutkainen prosessi varmistaa markkinoiden eheyden, suojaa kuluttajia ja auttaa sääntelijöitä seuraamaan systeemisiä riskejä. Tehokkaan sääntelyraportoinnin ytimessä on kriittinen, mutta usein pelottava tehtävä: taloustietojen aggregointi.

Taloustietojen aggregointi on prosessi, jossa kerätään, yhdistetään ja muunnetaan tietoa organisaation eri hajautetuista lähteistä yhtenäiseksi, johdonmukaiseksi ja täsmälliseksi tietojoukoksi. Nämä aggregoidut tiedot muodostavat perustan lukuisten raporttien luomiselle, joita sääntelyelimet vaativat eri lainkäyttöalueilla. Koska taloustietojen määrä, nopeus ja monimuotoisuus jatkavat räjähdysmäistä kasvuaan, ja koska sääntelykehykset muuttuvat yhä monimutkaisemmiksi ja globaalisti toisiinsa kytkeytyneemmiksi, kyky aggregoida tietoja tehokkaasti ja tarkasti on tullut paitsi vaatimustenmukaisuusvaatimukseksi, myös strategiseksi välttämättömyydeksi selviytymiselle ja kasvulle.

Globaali sääntelyvelvoite: Miksi tietojen aggregointi on tärkeämpää kuin koskaan

Vuoden 2008 globaalin finanssikriisin jälkimainingit aloittivat aikakauden, jota leimasi voimistunut sääntelyn valvonta ja laajat uudet säännöt, jotka suunniteltiin estämään tulevia romahduksia. Sääntelijät ympäri maailmaa tajusivat, että finanssilaitosten kattavien, tarkkojen ja oikea-aikaisten tietojen aggregointivalmiuksien puute merkittävästi vaikeutti heidän kykyään arvioida riskejä ja vastata tehokkaasti stressitilanteissa. Tämä johti joukkoon uudistuksia, jotka kaikki painostivat yrityksiä uudistamaan tietojenhallintakäytäntöjään.

Keskeiset sääntelyvaikuttimet, jotka vaikuttavat tietojen aggregointiin:

• Basel-sopimukset (Basel III, Basel IV): Nämä globaalit pankkialan standardit, erityisesti BCBS 239 (Periaatteet tehokkaalle riskidatan aggregointiin ja riskiraportointiin), edellyttävät, että pankeilla on kyky aggregoida riskitietoja nopeasti ja tarkasti kaikilla liiketoiminta-alueilla ja maantieteellisillä alueilla. Tämä on ratkaisevan tärkeää pääomavaatimusten laskemisessa, stressitestauksessa ja likviditeettiriskin hallinnassa.
• Dodd-Frank Act (Yhdysvallat): Vaikka kyseessä on ensisijaisesti Yhdysvaltain säädös, sen laajat läpinäkyvyys-, johdannaisten raportointi- ja systeemisen riskin seurantaa koskevat vaatimukset edellyttävät vahvaa tietojen aggregointia monimutkaisissa globaalisti toimivissa finanssilaitoksissa.
• MiFID II (Markets in Financial Instruments Directive II, Euroopan unioni): Tämä direktiivi pyrkii lisäämään finanssimarkkinoiden läpinäkyvyyttä. Se edellyttää yrityksiä raportoimaan valtavan määrän transaktiotietoja, mikä vaatii kehittyneitä aggregointivalmiuksia tilausten, kauppojen ja asiakastietojen seuraamiseksi eri markkinapaikoilla ja omaisuusluokissa.
• Solvenssi II (Euroopan unioni): Vakuutusyhtiöille Solvenssi II määrittelee pääomavaatimukset, hallintostandardit ja tiedonantosäännöt. Se edellyttää vakuutusyhtiöitä aggregointimaan tietoja riskimalinnassa, solvvenssilaskennassa ja laajassa julkisessa raportoinnissa.
• Rahanpesun estämistä (AML) koskevat ja tunne asiakkaasi (KYC) -säännökset: Kaikilla lainkäyttöalueilla säädökset, kuten Bank Secrecy Act (Yhdysvallat), FATF-suositukset (globaali) ja erilaiset kansalliset AML-lait, vaativat asiakkaiden transaktiotietojen aggregointia epäilyttävien toimintojen havaitsemiseksi ja talousrikollisuuden estämiseksi.
• GDPR (General Data Protection Regulation, Euroopan unioni) ja muut tietosuojalait: Vaikka ne eivät ole suoraan finanssisäännöksiä, nämä lait vaikuttavat merkittävästi siihen, miten finanssilaitokset keräävät, tallentavat ja käsittelevät henkilötietoja, lisäten uuden tason monimutkaisuutta tietojen aggregointiin, erityisesti tietojen asuinpaikkaa ja suostumuksenhallintaa koskien kansainvälisesti.
• ESG-raportointivelvoitteet: Uusi alue, ympäristö-, sosiaali- ja hallintotapa (ESG) -raportointi on nopeasti saamassa jalansijaa maailmanlaajuisesti. Ei-taloudellisten, usein strukturoimattomien ja eri lähteistä peräisin olevien tietojen aggregointi asettaa uusia haasteita kestävyyden ja eettisten käytäntöjen osoittamiseksi.

Näiden erityisten vaatimusten täyttämisen lisäksi tehokas tietojen aggregointi tarjoaa finanssilaitoksille syvällisen ymmärryksen omasta toiminnastaan, riskeistään ja asiakaskunnastaan. Se muuttaa vaatimustenmukaisuuden pelkästä kustannuskeskuksesta kilpailuedun ja tietoon perustuvan strategisen päätöksenteon lähteeksi.

Taloustietojen aggregointiin liittyvät monitahoiset haasteet

Huolimatta sen kiistattomasta tärkeydestä, saumaton ja tarkka taloustietojen aggregointi on täynnä haasteita. Finanssilaitokset toimivat usein monimutkaisten, monikerroksisten teknologisten infrastruktuurien kanssa, jotka on kehitetty vuosikymmenten aikana, usein fuusioiden ja yritysostojen kautta, mikä johtaa järjestelmien sekamelskaan.

Keskeisiä haasteita ovat:

1. Tietosilot ja hajautetut järjestelmät

Monet instituutiot ylläpitävät erillisiä järjestelmiä eri toiminnoille (esim. ydinpankkitoiminta, kaupankäynti, lainat, varallisuudenhoito, riskienhallinta, pääkirja) ja eri maantieteellisillä alueilla. Jokainen järjestelmä voi tallentaa tietoja eri muodoissa, käyttää erilaisia datamalleja ja jopa määritellä yhteisiä termejä (kuten 'asiakas' tai 'tuote') epäjohdonmukaisesti. Tietojen aggregointi näistä siiloista vaatii monimutkaisia integraatioprosesseja ja merkittäviä muunnosponnisteluja.

2. Tietojen laatu, täydellisyys ja tarkkuus

Heikko tietojen laatu on kiistatta suurin este tehokkaalle aggregoinnille. Epätarkat, epätäydelliset tai epäjohdonmukaiset tiedot lähteessä johtavat väistämättä virheellisiin aggregointiraportteihin. Ongelmia syntyy manuaalisen tiedonsyötön virheistä, järjestelmävirheistä, standardoinnin puutteesta ja datan validointiprosessien puuttumisesta. Sen varmistaminen, että tiedot ovat tarkkoja, täydellisiä, johdonmukaisia ja oikea-aikaisia (tiedon laadun "4 K:ta"), on valtava tehtävä.

3. Tietojen yhdenmukaistaminen ja standardointi

Vaikka tiedot olisivat laadukkaita lähdejärjestelmässään, ne on usein yhdenmukaistettava – standardoitava yhteiseen muotoon ja määritelmään – ennen kuin niitä voidaan aggregoida. Esimerkiksi "asiakas-ID" voi esiintyä eri tavoin eri järjestelmissä, tai "valuutta" voidaan tallentaa yhdessä järjestelmässä ISO-koodina ja toisessa paikallisena symbolina. Yritystasoisen datastandardien ja kattavan liiketoimintasanaston luominen on ratkaisevan tärkeää, mutta monimutkaista.

4. Tietojen alkuperä ja auditoitavuus

Sääntelijät vaativat paitsi lopullisen raportin, myös kyvyn jäljittää jokainen datapiste takaisin alkuperäiseen lähteeseensä. Tämä tietojen alkuperää koskeva vaatimus varmistaa läpinäkyvyyden, vastuullisuuden ja kyvyn auditoida tietojen muunnoksia. Vahvan tietojen alkuperän valmiuden rakentaminen ja ylläpitäminen on teknisesti haastavaa, erityisesti erittäin monimutkaisten ja integroitujen järjestelmien kanssa.

5. Skaalautuvuus ja suorituskyky

Globaalisti syntyvän taloustiedon määrä on huikea. Aggregointijärjestelmien on oltava riittävän skaalautuvia käsitelläkseen petatavuja tietoja ja suorittaakseen monimutkaisia laskelmia tiukoissa sääntelymääräajoissa, jotka usein kiristyvät markkinoiden volatiliteetin tai kriisitilanteiden aikana. Tämä vaatii vahvaa, korkean suorituskyvyn infrastruktuuria.

6. Kustannukset ja resurssit

Tehokkaiden tietojen aggregointiratkaisujen käyttöönotto ja ylläpito vaativat merkittäviä investointeja teknologiaan, infrastruktuuriin ja osaavaan henkilöstöön. Tämä voi olla huomattava rasite, erityisesti pienemmille laitoksille tai niille, joilla on vanhentuneita järjestelmiä, joita on vaikea modernisoida.

7. Osaamisvaje

Maailmanlaajuisesti on pulaa ammattilaisista, joilla on edistyneeseen tietojenhallintaan tarvittavat erikoistuneet taidot, mukaan lukien data-arkkitehdit, data-insinöörit, data-analyytikot ja vaatimustenmukaisuusasiantuntijat, jotka ymmärtävät taloustietojen aggregointiin liittyvät tekniset ja sääntelylliset vivahteet.

8. Rajat ylittävät tietovirrat ja suvereniteetti

Monikansallisille laitoksille eri maiden välillä tapahtuva tietojen aggregointi tuo mukanaan monimutkaisuuksia, jotka liittyvät tietojen asuinpaikkaan, tietosuojalakeihin (kuten GDPR, CCPA) ja kansallisen turvallisuuden huolenaiheisiin. Tiedot saattavat joutua anonymisoitaviksi, pseudonymisoitaviksi tai säilytettäviksi tietyillä maantieteellisillä alueilla, mikä monimutkaistaa globaaleja konsolidointiponnisteluja.

Mahdollistajat ja ratkaisut: Polun raivaaminen tehokkaalle aggregoinnille

Onneksi finanssilaitoksilla on käytössään työkaluja ja strategioita näiden aggregointiesteiden ylittämiseksi. Monipinta-alainen lähestymistapa, joka yhdistää teknologian, hallinnon ja organisaatiokulttuurin, on välttämätön.

Keskeiset mahdollistajat ja ratkaisut:

1. Vankka tietojen arkkitehtuuri

Hyvin suunniteltu tietojen arkkitehtuuri on tehokkaan aggregoinnin selkäranka. Tämä sisältää usein:

• Yritystietovarastot (EDW): Keskitetyt tietokannat, jotka on optimoitu analyyttisiin kyselyihin ja raportointiin.
• Data Lakes: Raakojen, strukturoimattomien tietojen tallentaminen suuressa mittakaavassa joustavaa analyysiä varten, usein pilvipohjaisia ratkaisuja käyttäen.
• Data Hubs: Toimivat keskitettynä integraatiopisteenä tiedoille, mahdollistaen reaaliaikaisen tiedonjaon ja synkronoinnin järjestelmien välillä.
• Tietojen virtualisointi: Tarjoaa yhtenäisen näkymän hajautetuista lähteistä peräisin olevista tiedoista ilman, että tietoja fyysisesti siirretään tai kopioidaan, mikä nopeuttaa pääsyä ja vähentää tallennuskustannuksia.

2. Kehittyneet tietojen integrointityökalut

Modernit Extract, Transform, Load (ETL) ja Extract, Load, Transform (ELT) -työkalut sekä reaaliaikaiset datavirtausalustat ovat ratkaisevan tärkeitä tietojen tehokkaalle siirtämiselle lähdejärjestelmistä aggregointikerroksiin. Nämä työkalut tarjoavat ominaisuuksia tietojen kartoitukseen, muunnokseen, validointiin ja monimutkaisten tietoputkien orkestrointiin.

3. Kattavat tietojen hallintokehykset

Pelkkä teknologia ei riitä. Vankka tietojen hallintokehys on ensiarvoisen tärkeä. Tämä sisältää:

• Selkeän datan omistajuuden määrittäminen: Määritellään, kuka on vastuussa tietojen laadusta ja eheydestä kussakin vaiheessa.
• Tiedonhoitajat: Nimitetään henkilöitä tai tiimejä, jotka vastaavat datavarojen hallinnasta, käytäntöjen valvonnasta ja tietojen laatuongelmien ratkaisemisesta.
• Tietopolitiikat ja -standardit: Dokumentoidaan säännöt tietojen keräämiselle, tallentamiselle, käytölle ja käytölle, mukaan lukien tietojen säilytys ja hävittäminen.
• Metadatan hallinta: Otetaan käyttöön järjestelmät metadatan (tietoa tiedosta) keräämiseen ja hallintaan, mukaan lukien liiketoimintasanastot, datasanakirjat ja tiedon alkuperän dokumentaatio.

4. Tietojen laadunhallintatyökalut

Erikoistuneita ohjelmistoratkaisuja on saatavilla tietojen profilointiin, puhdistukseen, validointiin, seurantaan ja rikastamiseen. Nämä työkalut voivat automaattisesti tunnistaa tietojen epäjohdonmukaisuuksia, muotoiluvirheitä ja puuttuvia arvoja, mikä mahdollistaa laitosten proaktiivisen puuttumisen tietojen laatuongelmiin lähteellä tai aggregointiprosessin aikana.

5. RegTech-ratkaisut

Sääntelyteknologian (RegTech) nousu tarjoaa erikoistuneita ratkaisuja vaatimustenmukaisuuteen. RegTech-alustat hyödyntävät edistyneitä analytiikkaa, tekoälyä ja pilvilaskentaa sääntelyraportoinnin automatisoimiseksi, vaatimustenmukaisuuden seuraamiseksi ja riskien hallitsemiseksi. Nämä ratkaisut voivat merkittävästi virtaviivaistaa aggregointiprosessia tarjoamalla valmiita datamalleja, raportointimalleja ja integroituja validointisääntöjä, jotka on räätälöity tiettyihin säädöksiin.

6. Pilvilaskenta

Pilvialustat tarjoavat vertaansa vailla olevan skaalautuvuuden, joustavuuden ja kustannustehokkuuden tietojen tallennukseen ja käsittelyyn. Finanssilaitokset hyödyntävät yhä enemmän julkisia, yksityisiä ja hybridipilviympäristöjä data-lakeilleen, tietovarastoilleen ja analytiikka-alustoilleen, mikä mahdollistaa massiivisten tietomäärien ja monimutkaisten laskelmien tehokkaamman käsittelyn.

7. Tekoäly (AI) ja koneoppiminen (ML)

Tekoäly ja koneoppiminen mullistavat tietojen aggregointia:

• Automaattinen tietojen kartoitus ja muunnos: ML-algoritmit voivat oppia historiallisista tietojen muunnoksista uusien tietokenttien kartoituksen automatisoimiseksi ja integraatioprosessien nopeuttamiseksi.
• Poikkeamien tunnistus: Tekoäly voi tunnistaa epätavallisia kuvioita tai poikkeamia tiedoissa, mikä voi viitata mahdollisiin tietojen laatuongelmiin tai petolliseen toimintaan.
• Ennakoiva analytiikka: ML-mallit voivat ennustaa tulevia trendejä aggregoidun datan perusteella, auttaen riskimalinnassa, stressitestauksessa ja pääomasuunnittelussa.
• Luonnollisen kielen käsittely (NLP): Strukturoimattomista tietolähteistä (esim. sopimukset, uutisvirrat) NLP voi poimia relevanttia tietoa, mikä tekee siitä aggregoidun.

Parhaat käytännöt onnistuneeseen taloustietojen aggregointiin

Tietojen aggregointimatkalle lähteminen vaatii strategista ja kurinalaista lähestymistapaa. Parhaiden käytäntöjen noudattaminen voi merkittävästi lisätä onnistumisen todennäköisyyttä ja maksimoida investointien tuoton.

1. Kehitä kokonaisvaltainen datastrategia

Älä pidä tietojen aggregointia erillisenä IT-projektina. Integroi se sen sijaan laajempaan yritystason datastrategiaan. Tämän strategian tulisi olla linjassa liiketoiminnan tavoitteiden, sääntelyvaatimusten ja riskienhallintakehysten kanssa. Määrittele selkeät tavoitteet, laajuus ja onnistumismittarit alusta alkaen.

2. Priorisoi tietojen hallinto ylhäältä alas

Tehokas tietojen hallinto vaatii johdon sitoutumista. Perusta tietojen hallintoneuvosto, jossa on edustajia liiketoiminnasta, IT:stä, riskienhallinnasta ja vaatimustenmukaisuudesta. Valtuuta tiedonhoitajat ja varmista, että heillä on resurssit ja valtuudet valvoa tietopolitiikkoja ja -standardeja koko organisaatiossa.

3. Panosta tietojen laatuun lähteellä

On paljon tehokkaampaa estää tietojen laatuongelmia ylävirrassa kuin korjata niitä alavirrassa. Ota käyttöön tiedon validointisäännöt tiedonsyötön yhteydessä, integroi tietojen laadun tarkistukset lähdejärjestelmiin ja kouluta tietojen luojia tarkkojen syötteiden tärkeydestä. Edistä kulttuuria, jossa tietojen laatu on kaikkien vastuulla.

4. Ota käyttöön vaiheittainen lähestymistapa

Suurille, monimutkaisille laitoksille "big bang" -tyyppinen tietojen aggregointiuudistus voi olla ylivoimainen. Harkitse sen sijaan vaiheittaista lähestymistapaa, aloittaen ehkä tietystä liiketoimintayksiköstä tai kriittisestä sääntelyraportista. Opi jokaisesta vaiheesta ja laajenna asteittain laajuutta, rakentaen valmiuksia ajan myötä.

5. Standardoi tietojen määritelmät ja metatiedot

Kehitä yritystason liiketoimintasanasto ja datasanakirja. Varmista, että kaikilla kriittisillä datakomponenteilla (CDE) on selkeät, yksiselitteiset määritelmät, joita sovelletaan johdonmukaisesti kaikissa järjestelmissä ja osastoilla. Ylläpidä vankkaa metadatan hallintaa dokumentoidaksesi tiedon alkuperän, muunnokset ja käytön.

6. Hyödynnä automaatiota ja modernia teknologiaa

Automatisoi tiedon poiminta-, muunnos- ja latausprosessit aina kun mahdollista vähentääksesi manuaalista työtä, minimoidaksesi virheet ja parantaaksesi oikea-aikaisuutta. Hyödynnä pilvilaskentaa skaalautuvuuden vuoksi ja tutki tekoälyn/koneoppimisen ominaisuuksia parantaaksesi tietojen käsittelyä, poikkeamien tunnistusta ja ennakoivia oivalluksia. Panosta RegTech-ratkaisuihin raporttien luomisen ja vaatimustenmukaisuuden seurannan virtaviivaistamiseksi.

7. Varmista vankka tietoturva ja yksityisyys

Koska aggregoidut tiedot ovat keskitetty tietovarasto, niistä tulee myös ensisijainen kohde kyberuhkille. Ota käyttöön tiukat tietoturvatoimenpiteet, mukaan lukien salaus, käyttöoikeuksien hallinta ja säännölliset tietoturvatarkastukset. Noudata globaaleja tietosuojasäännöksiä (esim. GDPR, CCPA, LGPD) sisällyttämällä yksityisyys-suunnitteluperiaatteet aggregointiarkkitehtuuriisi, mukaan lukien anonymisointi- ja pseudonymisointitekniikat tarvittaessa.

8. Edistä yhteistyötä liiketoiminnan ja IT:n välillä

Onnistunut tietojen aggregointi on jaettu vastuu. Liiketoiminnan käyttäjillä on ratkaisevaa toimialatuntemusta, kun taas IT-ammattilaisilla on teknistä asiantuntemusta. Perusta monialaisia tiimejä ja edistä jatkuvaa vuoropuhelua sen varmistamiseksi, että tekniset ratkaisut vastaavat liiketoiminnan tarpeita ja sääntelyvaatimuksia.

9. Tarkista ja täsmäytä tietoja säännöllisesti

Ota käyttöön jatkuva tietojen validointi- ja täsmäytysprosessi. Vertaa aggregoidun datan ja lähdejärjestelmien datan sekä muiden vertailukohtien välillä säännöllisesti varmistaaksesi tarkkuuden. Suorita määräajoin riippumattomia tarkastuksia aggregointiprosesseistasi löytääksesi ja korjataksesi mahdolliset epäjohdonmukaisuudet.

10. Rakenna joustavuutta ja mukautumiskykyä

Sääntelymaisema kehittyy jatkuvasti. Suunnittele tietojen aggregointiarkkitehtuurisi joustavaksi ja mukautuvaksi, kykenemään sisällyttämään uusia tietolähteitä, käsittelemään muutoksia sääntelyvaatimuksissa ja tukemaan monipuolisia raportointimuotoja ilman laajaa uudelleensuunnittelua.

Globaali vaikutus ja tulevaisuuden näkymät

Matka kohti täysin optimoitua taloustietojen aggregointia on käynnissä. Teknologian kehittyessä ja sääntelyodotusten jatkaessa kasvuaan finanssilaitosten on pysyttävä ketterinä ja tulevaisuuteen suuntautuneina.

Tulevaisuutta muokkaavat nousevat trendit:

• Reaaliaikainen raportointi: Sääntelijät pyrkivät yhä enemmän yksityiskohtaisempaan, lähes reaaliaikaiseen tietoon markkinadynamiikan ja systeemisten riskien seuraamiseksi. Tämä edellyttää erittäin tehokkaita, virtaavia datan aggregointiarkkitehtuureja.
• API-pohjainen tiedonvaihto: Avoimen pankkitoiminnan aloitteet ja laajemmat trendit kohti toisiinsa kytkettyjä digitaalisia ekosysteemejä tarkoittavat, että tiedonvaihto rajapintojen (API) kautta tulee standardiksi, mikä vaatii vahvaa API-hallintaa ja integraatiovalmiuksia aggregointiin.
• Sääntelyraportoinnin ja Business Intelligence -analytiikan yhdistyminen: Sääntelyraportoinnin ja sisäisen Business Intelligence -analytiikan rajat hämärtyvät. Laitokset, jotka voivat hyödyntää aggregoidua dataa sekä vaatimustenmukaisuuteen että strategisiin oivalluksiin, saavuttavat merkittävän kilpailuedun.
• Tekoälyn ja koneoppimisen kehitys: Tekoäly/ML tulee entistä kehittyneemmäksi tietojen muuntamisen automatisoinnissa, monimutkaisten poikkeamien tunnistamisessa ja synteettisen datan tuottamisessa testausta varten, parantaen entisestään tehokkuutta ja tarkkuutta.
• Lohkoketju ja hajautetun kirjanpidon teknologia (DLT): Vaikka vielä alussa, DLT:llä on potentiaalia tarjota muuttumattomia, läpinäkyviä ja jaettuja kirjanpitoja tietyntyyppisille taloustiedoille, mikä saattaa yksinkertaistaa tiedon alkuperän ja täsmäytyksen yli konsortioiden.
• Ei-taloudellisen tiedon aggregointiin kohdistuva painopisteen lisääntyminen: Perinteisten talouslukujen lisäksi ESG-tietojen, kyberturvallisuusriskien tietojen ja operatiivisen häiriönsietokyvyn mittareiden aggregointi tulee kriittiseksi, kun sääntelyn painopiste laajenee näille alueille.

Yhteenveto: Strateginen välttämättömyys kestävälle tulevaisuudelle

Taloustietojen aggregointi ei ole enää pelkkä takatoimiston tehtävä; se on strateginen välttämättömyys, joka tukee sääntelyvaatimusten noudattamista, riskienhallintaa ja älykästä päätöksentekoa finanssilaitoksissa maailmanlaajuisesti. Haasteet ovat valtavia, johtuen monimutkaisista vanhentuneista järjestelmistä, tietojen laatuongelmista ja jatkuvasti kehittyvästä sääntelymaisemasta. Kuitenkin omaksumalla vankat tietojen hallintokäytännöt, investoimalla moderneihin teknologioihin, kuten pilvilaskentaan, tekoälyyn/koneoppimiseen ja RegTechiin, sekä edistämällä datakeskeistä kulttuuria, laitokset voivat muuttaa aggregointivalmiuksiaan.

Ne, jotka onnistuvat navigoimaan tässä monimutkaisessa maastossa, eivät ainoastaan täytä sääntelyvelvoitteitaan luottavaisesti, vaan myös saavuttavat merkittäviä operatiivisia tehokkuuksia, saavat syvemmän käsityksen toiminnastaan ja parantavat kestävyyttään yhä volatiilimmassa ja toisiinsa kytkeytyneemmässä globaalissa finanssiekosysteemissä. Rahoitusalan tulevaisuus riippuu kyvystä muuttaa hajautettu tieto toimintakelpoiseksi älykkyydeksi, ja tehokas taloustietojen aggregointi on kompassi, joka ohjaa tätä muutosta.