Orientēšanās labirintā: normatīvā atskaitīšanās un finanšu datu apkopošanas imperatīvs

Globālajā finanšu ainavā normatīvā atskaitīšanās ir stabilitātes un pārredzamības stūrakmens. Finanšu iestādēm, sākot no starptautiskām bankām līdz reģionālajām kredītiestādēm un investīciju firmām, ir pienākums sniegt uzraudzības iestādēm lielu datu apjomu. Šis sarežģītais process nodrošina tirgus integritāti, aizsargā patērētājus un palīdz regulatoriem uzraudzīt sistēmiskos riskus. Efektīvas normatīvās atskaitīšanās pamatā ir kritisks, bet bieži vien biedējošs uzdevums: finanšu datu apkopošana.

Finanšu datu apkopošana ir process, kurā dati tiek vākti, konsolidēti un pārveidoti no dažādiem avotiem organizācijā vienotā, saskaņotā un precīzā datu kopā. Šie apkopotie dati tad kalpo par pamatu daudzo pārskatu ģenerēšanai, ko pieprasa regulatīvās iestādes dažādās jurisdikcijās. Tā kā finanšu datu apjoms, ātrums un daudzveidība turpina eksplozīvi augt un tā kā normatīvie regulējumi kļūst arvien sarežģītāki un savstarpēji saistīti globāli, spēja efektīvi un precīzi apkopot datus ir kļuvusi ne tikai par atbilstības prasību, bet gan par stratēģisku imperatīvu izdzīvošanai un izaugsmei.

Globālais normatīvais imperatīvs: kāpēc datu apkopošanai ir lielāka nozīme nekā jebkad agrāk

Globālās finanšu krīzes sekas 2008. gadā ievadīja pastiprinātas regulatīvās uzraudzības ēru un plašu jaunu noteikumu izsludināšanu, kas paredzēti, lai novērstu turpmākus sabrukumus. Regulatori visā pasaulē saprata, ka visaptverošas, precīzas un savlaicīgas datu apkopošanas iespēju trūkums finanšu iestādēs ievērojami kavēja viņu spēju novērtēt riskus un efektīvi reaģēt stresa periodos. Tas izraisīja reformu vilni, un katra no tām radīja milzīgu spiedienu uz uzņēmumiem, lai tie pārskatītu savu datu pārvaldības praksi.

Galvenie normatīvie virzītājspēki, kas ietekmē datu apkopošanu:

• Bāzeles nolīgumi (Bāzele III, Bāzele IV): Šie globālie banku standarti, īpaši BCBS 239 (Principi efektīvai riska datu apkopošanai un riska atskaitīšanai), nosaka, ka bankām ir jābūt iespējai ātri un precīzi apkopot riska datus visās uzņēmējdarbības jomās un ģeogrāfiskajos reģionos. Tas ir ļoti svarīgi kapitāla prasību aprēķināšanai, stresa testēšanai un likviditātes riska pārvaldībai.
• Doda-Franka likums (ASV): Lai gan tas galvenokārt ir ASV regulējums, tā plašās prasības attiecībā uz pārredzamību, atvasināto instrumentu atskaitīšanos un sistēmisko risku uzraudzību prasa spēcīgu datu apkopošanu sarežģītās finanšu struktūrās, kas darbojas globāli.
• MiFID II (Finanšu instrumentu tirgus direktīva II, Eiropas Savienība): Šīs direktīvas mērķis ir palielināt pārredzamību finanšu tirgos. Tā pieprasa uzņēmumiem ziņot par plašu darījumu datu klāstu, pieprasot sarežģītas apkopošanas iespējas, lai izsekotu pasūtījumus, darījumus un klientu datus dažādās vietās un aktīvu klasēs.
• Maksātspēja II (Eiropas Savienība): Apdrošināšanas sabiedrībām Maksātspēja II nosaka kapitāla prasības, pārvaldības standartus un informācijas atklāšanas noteikumus. Tā pieprasa apdrošinātājiem apkopot datus riska modelēšanai, maksātspējas aprēķiniem un plašai publiskai atskaitīšanai.
• Noziedzīgi iegūtu līdzekļu legalizācijas novēršanas (AML) un "Pazīsti savu klientu" (KYC) noteikumi: Visās jurisdikcijās noteikumi, piemēram, Banku noslēpuma likums (ASV), FATF ieteikumi (globāli) un dažādi valstu AML likumi, pieprasa apkopot klientu darījumu datus, lai atklātu aizdomīgas darbības un novērstu finanšu noziegumus.
• GDPR (Vispārīgā datu aizsardzības regula, Eiropas Savienība) un citi datu privātuma likumi: Lai gan tie nav tieši finanšu noteikumi, šie likumi būtiski ietekmē to, kā finanšu iestādes vāc, glabā un apstrādā personas datus, pievienojot datu apkopošanai vēl vienu sarežģītības līmeni, īpaši attiecībā uz datu atrašanās vietu un piekrišanas pārvaldību pāri starptautiskām robežām.
• ESG atskaitīšanās pilnvaras: Jauna joma, vides, sociālā un pārvaldības (ESG) atskaitīšanās strauji gūst popularitāti visā pasaulē. Nefinanšu datu apkopošana, kas bieži vien ir nestrukturēta un no dažādiem avotiem, rada jaunus izaicinājumus ilgtspējas un ētiskas prakses demonstrēšanai.

Papildus šo konkrēto pilnvaru izpildei efektīva datu apkopošana nodrošina finanšu iestādēm dziļu izpratni par to darbību, riskiem un klientu bāzi. Tā pārvērš atbilstību no vienkārša izmaksu centra par konkurētspējas avotu un uz informāciju balstītu stratēģisku lēmumu pieņemšanu.

Daudzšķautņainie finanšu datu apkopošanas izaicinājumi

Neskatoties uz nenoliedzamo nozīmi, vienmērīgas un precīzas finanšu datu apkopošanas panākšana ir saistīta ar izaicinājumiem. Finanšu iestādes bieži vien darbojas ar sarežģītām, slāņainām tehnoloģiskajām infrastruktūrām, kas izstrādātas gadu desmitiem, bieži vien apvienošanās un iegādes rezultātā, radot sistēmu savārstījumu.

Galvenie izaicinājumi ir:

1. Datu silos un atšķirīgas sistēmas

Daudzas iestādes uztur atsevišķas sistēmas dažādām funkcijām (piemēram, pamatdarbības, tirdzniecība, aizdevumi, bagātības pārvaldība, riska pārvaldība, galvenā grāmata) un dažādos ģeogrāfiskajos reģionos. Katra sistēma var glabāt datus dažādos formātos, izmantot dažādus datu modeļus un pat konsekventi nedefinēt kopīgus terminus (piemēram, "klients" vai "produkts"). Datu apkopošana no šiem silosi prasa sarežģītus integrācijas procesus un ievērojamus pārveidošanas centienus.

2. Datu kvalitāte, pilnīgums un precizitāte

Slikta datu kvalitāte, iespējams, ir vienīgais lielākais šķērslis efektīvai apkopošanai. Neprecīzi, nepilnīgi vai nekonsekventi dati avotā neizbēgami novedīs pie kļūdainiem apkopotajiem pārskatiem. Problēmas rodas manuālu datu ievades kļūdu, sistēmas traucējumu, standartizācijas trūkuma un datu validācijas procesu neesamības dēļ. Nodrošināt, ka dati ir precīzi, pilnīgi, konsekventi un savlaicīgi (datu kvalitātes "4 C") visā to dzīves ciklā, ir monumentāls uzdevums.

3. Datu harmonizācija un standartizācija

Pat ja dati ir kvalitatīvi savā avota sistēmā, tie bieži vien ir jāsaskaņo — jāstandartizē līdz kopīgam formātam un definīcijai —, pirms tos var apkopot. Piemēram, "klienta ID" var tikt attēlots atšķirīgi dažādās sistēmās, vai "valūta" var tikt glabāta kā ISO kods vienā sistēmā un vietējais simbols citā. Uzņēmuma mēroga datu standartu un visaptverošas biznesa vārdnīcas izveide ir būtiska, bet sarežģīta.

4. Datu izcelsme un auditējamība

Regulatori pieprasa ne tikai galīgo pārskatu, bet arī iespēju izsekot katram datu punktam atpakaļ līdz tā sākotnējam avotam. Šī prasība pēc skaidras datu izcelsmes nodrošina pārredzamību, atbildību un spēju auditēt datu pārveidojumus. Spēcīgas datu izcelsmes iespējas izveide un uzturēšana ir tehniski sarežģīta, īpaši ļoti sarežģītās un integrētās sistēmās.

5. Mērogojamība un veiktspēja

Globāli ģenerēto finanšu datu apjoms ir satriecošs. Apkopošanas sistēmām jābūt pietiekami mērogojamām, lai apstrādātu petabaitus datu un veiktu sarežģītus aprēķinus stingros normatīvajos termiņos, kas bieži vien kļūst vēl saspringtāki tirgus svārstību vai krīzes scenāriju laikā. Tam nepieciešama robusta, augstas veiktspējas infrastruktūra.

6. Izmaksas un resursi

Efektīvu datu apkopošanas risinājumu ieviešanai un uzturēšanai ir nepieciešami ievērojami ieguldījumi tehnoloģijās, infrastruktūrā un kvalificētā personālā. Tas var būt ievērojams slogs, īpaši mazākām iestādēm vai tām, kurām ir mantotās sistēmas, kuras ir grūti modernizēt.

7. Talantu trūkums

Pastāv globāls profesionāļu trūkums ar specializētām prasmēm, kas nepieciešamas uzlabotai datu pārvaldībai, tostarp datu arhitektiem, datu inženieriem, datu zinātniekiem un atbilstības ekspertiem, kuri saprot gan finanšu datu apkopošanas tehniskās, gan normatīvās nianses.

8. Pārrobežu datu plūsmas un suverenitāte

Starptautiskām iestādēm datu apkopošana dažādās valstīs rada sarežģījumus, kas saistīti ar datu atrašanās vietu, privātuma likumiem (piemēram, GDPR, CCPA) un valsts drošības apsvērumiem. Dati var būt jāanonimizē, jāpseidonimizē vai jāglabā noteiktās ģeogrāfiskās robežās, sarežģījot globālos konsolidācijas centienus.

Veicinātāji un risinājumi: ceļa bruģēšana efektīvai apkopošanai

Par laimi, finanšu iestādēm ir pieejami rīki un stratēģijas, lai pārvarētu šos apkopošanas šķēršļus. Daudzpusīga pieeja, kas integrē tehnoloģiju, pārvaldību un organizācijas kultūru, ir būtiska.

Galvenie veicinātāji un risinājumi:

1. Robusta datu arhitektūra

Labi izstrādāta datu arhitektūra ir efektīvas apkopošanas pamats. Tas bieži vien ietver:

• Uzņēmuma datu noliktavas (EDW): Centralizēti repozitoriji, kas optimizēti analītiskai vaicājumu veikšanai un atskaitīšanai.
• Datu ezeri: Neapstrādātu, nestrukturētu datu glabāšana mērogā elastīgai analīzei, bieži vien izmantojot mākoņdatošanas risinājumus.
• Datu centri: Darbojas kā centrālais datu integrācijas punkts, nodrošinot datu koplietošanu un sinhronizāciju reāllaikā dažādās sistēmās.
• Datu virtualizācija: Nodrošina vienotu datu skatu no dažādiem avotiem, fiziski nepārvietojot vai nekopējot datus, paātrinot piekļuvi un samazinot uzglabāšanas izmaksas.

2. Uzlaboti datu integrācijas rīki

Mūsdienīgi Extract, Transform, Load (ETL) un Extract, Load, Transform (ELT) rīki, kā arī datu straumēšanas platformas reāllaikā ir ļoti svarīgas, lai efektīvi pārvietotu datus no avota sistēmām uz apkopošanas slāņiem. Šie rīki piedāvā iespējas datu kartēšanai, transformēšanai, validācijai un sarežģītu datu cauruļvadu organizēšanai.

3. Visaptveroši datu pārvaldības ietvari

Ar vienu tehnoloģiju nepietiek. Svarīgs ir spēcīgs datu pārvaldības ietvars. Tas ietver:

• Skaidras datu īpašumtiesības noteikšana: Definējot, kas ir atbildīgs par datu kvalitāti un integritāti katrā posmā.
• Datu pārziņi: Iecelt indivīdus vai komandas, kas ir atbildīgas par datu aktīvu pārvaldību, politiku ievērošanu un datu kvalitātes problēmu risināšanu.
• Datu politikas un standarti: Dokumentējot noteikumus datu vākšanai, glabāšanai, piekļuvei un lietošanai, tostarp datu saglabāšanai un likvidēšanai.
• Metadatu pārvaldība: Sistēmu ieviešana, lai uztvertu un pārvaldītu metadatus (datus par datiem), tostarp biznesa vārdnīcas, datu vārdnīcas un datu izcelsmes dokumentāciju.

4. Datu kvalitātes pārvaldības rīki

Ir pieejami specializēti programmatūras risinājumi datu profilēšanai, attīrīšanai, validācijai, uzraudzībai un papildināšanai. Šie rīki var automātiski identificēt datu neatbilstības, formāta kļūdas un trūkstošās vērtības, ļaujot iestādēm proaktīvi risināt datu kvalitātes problēmas avotā vai apkopošanas procesa laikā.

5. RegTech risinājumi

Regulatīvās tehnoloģijas (RegTech) attīstība piedāvā specializētus risinājumus atbilstībai. RegTech platformas izmanto uzlabotu analītiku, AI un mākoņdatošanu, lai automatizētu normatīvo atskaitīšanos, uzraudzītu atbilstību un pārvaldītu risku. Šie risinājumi var ievērojami racionalizēt apkopošanas procesu, nodrošinot iepriekš izveidotus datu modeļus, atskaišu veidnes un integrētus validācijas noteikumus, kas pielāgoti konkrētiem noteikumiem.

6. Mākoņdatošana

Mākoņu platformas piedāvā nepārspējamu mērogojamību, elastību un rentabilitāti datu glabāšanai un apstrādei. Finanšu iestādes arvien vairāk izmanto publiskas, privātas un hibrīdas mākoņu vides saviem datu ezeriem, datu noliktavām un analītikas platformām, ļaujot tām efektīvāk apstrādāt milzīgus datu apjomus un sarežģītus aprēķinus.

7. Mākslīgais intelekts (AI) un mašīnmācīšanās (ML)

AI un ML pārveido datu apkopošanu:

• Automatizēta datu kartēšana un transformēšana: ML algoritmi var mācīties no vēsturiskajiem datu transformējumiem, lai automatizētu jaunu datu lauku kartēšanu un paātrinātu integrācijas procesus.
• Anomāliju noteikšana: AI var identificēt neparastus modeļus vai novirzes datos, signalizējot par iespējamām datu kvalitātes problēmām vai krāpnieciskām darbībām.
• Prognozējošā analītika: ML modeļi var prognozēt nākotnes tendences, pamatojoties uz apkopotajiem datiem, palīdzot riska modelēšanā, stresa testēšanā un kapitāla plānošanā.
• Dabiskās valodas apstrāde (NLP): Nestrukturētiem datu avotiem (piemēram, līgumiem, ziņu plūsmām) NLP var iegūt atbilstošu informāciju, padarot to apkopojamu.

Labākā prakse veiksmīgai finanšu datu apkopošanai

Dodoties datu apkopošanas ceļojumā, ir nepieciešama stratēģiska un disciplinēta pieeja. Labākās prakses ievērošana var ievērojami palielināt panākumu varbūtību un palielināt ieguldījumu atdevi.

1. Izstrādājiet holistisku datu stratēģiju

Neuzskatiet datu apkopošanu par atsevišķu IT projektu. Tā vietā integrējiet to plašākā uzņēmuma mēroga datu stratēģijā. Šai stratēģijai jāatbilst biznesa mērķiem, normatīvajām prasībām un riska pārvaldības ietvariem. No paša sākuma definējiet skaidrus mērķus, tvērumu un panākumu rādītājus.

2. Prioritātes piešķiršana datu pārvaldībai no augšas uz leju

Efektīvai datu pārvaldībai ir nepieciešama apņemšanās no augstākās vadības. Izveidojiet datu pārvaldības padomi ar pārstāvjiem no uzņēmējdarbības, IT, riska un atbilstības jomām. Piešķiriet pilnvaras datu pārziņiem un nodrošiniet viņiem resursus un pilnvaras, lai nodrošinātu datu politiku un standartu ievērošanu visā organizācijā.

3. Ieguldiet datu kvalitātē avotā

Ir daudz efektīvāk novērst datu kvalitātes problēmas augšpusē nekā tās novērst lejpusē. Ieviesiet datu validācijas noteikumus datu ievades vietā, integrējiet datu kvalitātes pārbaudes avota sistēmās un izglītojiet datu veidotājus par precīzas ievades nozīmi. Veiciniet kultūru, kurā datu kvalitāte ir ikviena atbildība.

4. Ieviesiet posmu pieeju

Lielām, sarežģītām iestādēm mēģinājums veikt "liela sprādziena" datu apkopošanas kapitālremontu var būt pārmērīgs. Tā vietā apsveriet posmu pieeju, iespējams, sākot ar konkrētu uzņēmējdarbības vienību vai kritisku normatīvo pārskatu. Mācieties no katra posma un pakāpeniski paplašiniet tvērumu, laika gaitā veidojot iespējas.

5. Standartizējiet datu definīcijas un metadatus

Izstrādājiet uzņēmuma mēroga biznesa vārdnīcu un datu vārdnīcu. Nodrošiniet, lai visiem kritiskajiem datu elementiem (CDE) būtu skaidras, viennozīmīgas definīcijas, kuras konsekventi piemēro visās sistēmās un nodaļās. Uzturiet spēcīgu metadatu pārvaldību, lai dokumentētu datu izcelsmi, transformācijas un lietojumu.

6. Izmantojiet automatizāciju un modernas tehnoloģijas

Automatizējiet datu ieguves, transformēšanas un ielādes procesus, kur vien iespējams, lai samazinātu manuālo darbu, samazinātu kļūdas un uzlabotu savlaicīgumu. Izmantojiet mākoņdatošanu mērogojamībai un izpētiet AI/ML iespējas uzlabotai datu apstrādei, anomāliju noteikšanai un prognozējošām atziņām. Ieguldiet RegTech risinājumos, lai racionalizētu atskaišu ģenerēšanu un atbilstības uzraudzību.

7. Nodrošiniet spēcīgu datu drošību un privātumu

Tā kā apkopotie dati kļūst par centrālo repozitoriju, tie kļūst arī par galveno kiberdraudu mērķi. Ieviesiet stingrus datu drošības pasākumus, tostarp šifrēšanu, piekļuves kontroli un regulārus drošības auditus. Ievērojiet globālos datu privātuma noteikumus (piemēram, GDPR, CCPA, LGPD), savā apkopošanas arhitektūrā iekļaujot privātuma pēc dizaina principus, tostarp anonimizācijas un pseidonimizācijas metodes, kur tas ir piemēroti.

8. Veiciniet sadarbību starp uzņēmējdarbību un IT

Veiksmīga datu apkopošana ir kopīga atbildība. Uzņēmējdarbības lietotājiem ir būtiskas domēna zināšanas, savukārt IT profesionāļiem ir tehniskā pieredze. Izveidojiet starpfunkcionālas komandas un veiciniet pastāvīgu dialogu, lai nodrošinātu, ka tehniskie risinājumi atbilst biznesa vajadzībām un normatīvajām prasībām.

9. Regulāri validējiet un saskaņojiet datus

Ieviesiet nepārtrauktus datu validācijas un saskaņošanas procesus. Regulāri salīdziniet apkopotos datus ar avota sistēmas datiem un citiem atsauces punktiem, lai nodrošinātu precizitāti. Veiciet periodiskas neatkarīgas pārskatīšanas un auditus saviem apkopošanas procesiem, lai identificētu un novērstu neatbilstības.

10. Veidojiet elastību un pielāgojamību

Normatīvā vide pastāvīgi attīstās. Izstrādājiet savu datu apkopošanas arhitektūru tā, lai tā būtu elastīga un pielāgojama, spējīga iekļaut jaunus datu avotus, apstrādāt izmaiņas normatīvajās prasībās un atbalstīt dažādus atskaišu formātus bez plašas pārprojektēšanas.

Globālā ietekme un nākotnes perspektīvas

Ceļojums uz pilnībā optimizētu finanšu datu apkopošanu turpinās. Tehnoloģijai attīstoties un normatīvajām prasībām turpinot pieaugt, finanšu iestādēm jāpaliek veiksmīgām un jādomā nākotnē.

Jaunas tendences, kas veido nākotni:

• Atskaitīšanās reāllaikā: Regulatori arvien vairāk cenšas iegūt detalizētākus, gandrīz reāllaika datus, lai uzraudzītu tirgus dinamiku un sistēmiskos riskus. Tam būs nepieciešamas ļoti efektīvas, straumējošas datu apkopošanas arhitektūras.
• API virzīta datu apmaiņa: Atvērtās bankas iniciatīvas un plašāka tendence uz savstarpēji saistītām digitālajām ekosistēmām nozīmē, ka datu apmaiņa, izmantojot lietojumprogrammu programmēšanas saskarnes (API), kļūs par standartu, pieprasot spēcīgas API pārvaldības un integrācijas iespējas apkopošanai.
• Normatīvās atskaitīšanās un biznesa informācijas saplūšana: Robežas starp normatīvo atskaitīšanos un iekšējo biznesa informāciju izplūst. Iestādes, kas var izmantot savus apkopotos datus gan atbilstībai, gan stratēģiskiem ieskatiem, iegūs ievērojamu konkurences priekšrocību.
• Mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās evolūcija: AI/ML kļūs vēl sarežģītāks datu transformēšanas automatizācijā, sarežģītu anomāliju identificēšanā un sintētisku datu ģenerēšanā testēšanai, vēl vairāk uzlabojot efektivitāti un precizitāti.
• Blockchain un sadalītās virsgrāmatas tehnoloģija (DLT): Lai gan DLT joprojām ir sākuma stadijā, tai ir potenciāls piedāvāt nemaināmas, pārredzamas un kopīgas virsgrāmatas konkrētiem finanšu datu veidiem, potenciāli vienkāršojot datu izcelsmi un saskaņošanu konsorcijos.
• Pastiprināta uzmanība nefinanšu datu apkopošanai: Papildus tradicionālajiem finanšu rādītājiem ESG datu, kiberdrošības riska datu un darbības noturības rādītāju apkopošana kļūs kritiska, jo regulatīvā uzmanība paplašinās uz šīm jomām.

Secinājums: stratēģisks imperatīvs noturīgai nākotnei

Finanšu datu apkopošana vairs nav tikai back-office funkcija; tas ir stratēģisks imperatīvs, kas ir finanšu iestāžu normatīvās atbilstības, riska pārvaldības un inteliģentas lēmumu pieņemšanas pamatā visā pasaulē. Izaicinājumi ir milzīgi, un tos rada sarežģītas mantotās sistēmas, datu kvalitātes problēmas un pastāvīgi mainīga normatīvā vide. Tomēr, ieviešot spēcīgu datu pārvaldību, ieguldot modernās tehnoloģijās, piemēram, mākoņdatošanā, AI/ML un RegTech, un veicinot uz datiem orientētu kultūru, iestādes var pārveidot savas apkopošanas iespējas.

Tie, kas veiksmīgi orientējas šajā sarežģītajā reljefā, ne tikai ar pārliecību izpildīs savas normatīvās saistības, bet arī atraisīs ievērojamu darbības efektivitāti, gūs dziļāku ieskatu savā darbībā un uzlabos savu noturību arvien nestabilākā un savstarpēji saistītā globālajā finanšu ekosistēmā. Finanšu nākotne ir atkarīga no spējas pārvērst atšķirīgus datus par noderīgu informāciju, un efektīva finanšu datu apkopošana ir kompass, kas vada šo transformāciju.