ฝ่าเขาวงกต: การรายงานตามกฎระเบียบและความจำเป็นของการรวบรวมข้อมูลทางการเงิน

ในภูมิทัศน์ทางการเงินทั่วโลก การรายงานตามกฎระเบียบถือเป็นรากฐานสำคัญของเสถียรภาพและความโปร่งใส สถาบันการเงิน ตั้งแต่ธนาคารข้ามชาติไปจนถึงสหกรณ์เครดิตยูเนี่ยนระดับภูมิภาคและบริษัทลงทุน มีข้อผูกพันที่จะต้องส่งมอบข้อมูลจำนวนมหาศาลให้กับหน่วยงานกำกับดูแล กระบวนการที่ซับซ้อนนี้รับประกันความสมบูรณ์ของตลาด ปกป้องผู้บริโภค และช่วยให้หน่วยงานกำกับดูแลสามารถติดตามความเสี่ยงเชิงระบบได้ หัวใจของการรายงานตามกฎระเบียบที่มีประสิทธิภาพคือภารกิจที่สำคัญแต่บ่อยครั้งก็ยากลำบาก นั่นคือ: การรวบรวมข้อมูลทางการเงิน

การรวบรวมข้อมูลทางการเงินคือกระบวนการของการรวบรวม รวบรวม และแปลงข้อมูลจากแหล่งที่มาที่แตกต่างกันภายในองค์กรให้เป็นชุดข้อมูลที่เป็นหนึ่งเดียวกัน สอดคล้องกัน และถูกต้อง ข้อมูลที่รวบรวมนี้จะทำหน้าที่เป็นรากฐานสำหรับการสร้างรายงานจำนวนมากที่หน่วยงานกำกับดูแลในเขตอำนาจศาลต่างๆ ต้องการ ในขณะที่ปริมาณ ความเร็ว และความหลากหลายของข้อมูลทางการเงินยังคงเพิ่มขึ้นอย่างมาก และในขณะที่กรอบการกำกับดูแลมีความซับซ้อนและเชื่อมโยงกันทั่วโลกมากขึ้น ความสามารถในการรวบรวมข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพและถูกต้องได้กลายเป็นไม่เพียงแค่ข้อกำหนดในการปฏิบัติตามข้อกำหนด แต่ยังเป็นสิ่งจำเป็นเชิงกลยุทธ์สำหรับการอยู่รอดและการเติบโตอีกด้วย

ความจำเป็นในการกำกับดูแลระดับโลก: เหตุใดการรวบรวมข้อมูลจึงมีความสำคัญมากกว่าที่เคย

ผลพวงจากวิกฤตการณ์ทางการเงินโลกในปี 2008 ได้นำมาซึ่งยุคของการตรวจสอบด้านกฎระเบียบที่เข้มงวดขึ้นและการประกาศใช้กฎใหม่ที่กว้างขวางซึ่งออกแบบมาเพื่อป้องกันการล่มสลายในอนาคต หน่วยงานกำกับดูแลทั่วโลกตระหนักว่าการขาดความสามารถในการรวบรวมข้อมูลที่ครอบคลุม ถูกต้อง และทันเวลาภายในสถาบันการเงินเป็นอุปสรรคสำคัญต่อความสามารถในการประเมินความเสี่ยงและตอบสนองได้อย่างมีประสิทธิภาพในช่วงเวลาวิกฤตการณ์ สิ่งนี้นำไปสู่คลื่นของการปฏิรูป ซึ่งแต่ละครั้งสร้างแรงกดดันอย่างมากต่อบริษัทต่างๆ ให้ปรับปรุงแนวปฏิบัติด้านการจัดการข้อมูลของตน

ปัจจัยขับเคลื่อนด้านกฎระเบียบหลักที่ส่งผลต่อการรวบรวมข้อมูล:

• ข้อตกลงบาเซิล (Basel III, Basel IV): มาตรฐานการธนาคารระดับโลกเหล่านี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง BCBS 239 (หลักการสำหรับการรวบรวมข้อมูลความเสี่ยงและการรายงานความเสี่ยงที่มีประสิทธิภาพ) กำหนดให้ธนาคารต้องมีความสามารถในการรวบรวมข้อมูลความเสี่ยงได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำในทุกสายธุรกิจและภูมิภาคทางภูมิศาสตร์ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการคำนวณเงินกองทุน การทดสอบภาวะวิกฤติ และการจัดการความเสี่ยงด้านสภาพคล่อง
• พระราชบัญญัติ Dodd-Frank (สหรัฐอเมริกา): แม้จะเป็นกฎระเบียบของสหรัฐอเมริกาเป็นหลัก แต่ข้อกำหนดที่ครอบคลุมในด้านความโปร่งใส การรายงานตราสารอนุพันธ์ และการติดตามความเสี่ยงเชิงระบบ ทำให้จำเป็นต้องมีการรวบรวมข้อมูลที่แข็งแกร่งในหน่วยงานทางการเงินที่ซับซ้อนซึ่งดำเนินงานทั่วโลก
• MiFID II (Markets in Financial Instruments Directive II, สหภาพยุโรป): คำสั่งนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อเพิ่มความโปร่งใสในตลาดการเงิน กำหนดให้บริษัทต่างๆ รายงานข้อมูลธุรกรรมจำนวนมาก ซึ่งต้องการความสามารถในการรวบรวมข้อมูลที่ซับซ้อนเพื่อติดตามคำสั่งซื้อขาย การซื้อขาย และข้อมูลลูกค้าในสถานที่ต่างๆ และประเภทสินทรัพย์ที่หลากหลาย
• Solvency II (สหภาพยุโรป): สำหรับบริษัทประกันภัย Solvency II กำหนดข้อกำหนดด้านเงินทุน มาตรฐานธรรมาภิบาล และกฎการเปิดเผยข้อมูล กำหนดให้ผู้รับประกันภัยต้องรวบรวมข้อมูลสำหรับการสร้างแบบจำลองความเสี่ยง การคำนวณความสามารถในการชำระหนี้ และการรายงานต่อสาธารณะอย่างครอบคลุม
• กฎระเบียบการต่อต้านการฟอกเงิน (AML) และการรู้จักลูกค้า (KYC): ในทุกเขตอำนาจศาล กฎระเบียบเช่น Bank Secrecy Act (สหรัฐอเมริกา), ข้อเสนอแนะของ FATF (ทั่วโลก) และกฎหมาย AML ระดับชาติอื่นๆ กำหนดให้มีการรวบรวมข้อมูลธุรกรรมของลูกค้าเพื่อตรวจจับกิจกรรมที่น่าสงสัยและป้องกันอาชญากรรมทางการเงิน
• GDPR (General Data Protection Regulation, สหภาพยุโรป) และกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลอื่นๆ: แม้จะไม่ใช่กฎระเบียบทางการเงินโดยตรง แต่กฎหมายเหล่านี้ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อวิธีการที่สถาบันการเงินรวบรวม จัดเก็บ และประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคล ซึ่งเพิ่มความซับซ้อนอีกชั้นหนึ่งให้กับการรวบรวมข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับถิ่นที่อยู่ของข้อมูลและการจัดการความยินยอมข้ามพรมแดนระหว่างประเทศ
• ข้อกำหนดการรายงาน ESG: เป็นพื้นที่ที่กำลังเกิดขึ้นใหม่ การรายงานด้านสิ่งแวดล้อม สังคม และธรรมาภิบาล (ESG) กำลังได้รับความสนใจอย่างรวดเร็วทั่วโลก การรวบรวมข้อมูลที่ไม่ใช่ทางการเงิน ซึ่งมักจะไม่เป็นระเบียบและมาจากแหล่งที่มาที่หลากหลาย ทำให้เกิดความท้าทายใหม่ๆ ในการแสดงความยั่งยืนและแนวทางปฏิบัติทางจริยธรรม

นอกเหนือจากการปฏิบัติตามข้อกำหนดเฉพาะเหล่านี้แล้ว การรวบรวมข้อมูลที่มีประสิทธิภาพยังช่วยให้สถาบันการเงินมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับการดำเนินงาน ความเสี่ยง และฐานลูกค้าของตนเอง ซึ่งเปลี่ยนการปฏิบัติตามข้อกำหนดจากการเป็นเพียงศูนย์ต้นทุนให้กลายเป็นแหล่งของความได้เปรียบทางการแข่งขันและการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่มีข้อมูลสนับสนุน

ความท้าทายหลายแง่มุมของการรวบรวมข้อมูลทางการเงิน

แม้จะมีความสำคัญอย่างปฏิเสธไม่ได้ การบรรลุการรวบรวมข้อมูลทางการเงินที่ราบรื่นและแม่นยำนั้นเต็มไปด้วยความท้าทาย สถาบันการเงินมักจะดำเนินงานด้วยโครงสร้างพื้นฐานทางเทคโนโลยีที่ซับซ้อนและหลายชั้นซึ่งพัฒนามานานหลายทศวรรษ บ่อยครั้งผ่านการควบรวมกิจการและการเข้าซื้อกิจการ ซึ่งนำไปสู่ระบบที่กระจัดกระจาย

ความท้าทายที่สำคัญได้แก่:

1. ข้อมูลที่กระจัดกระจายและระบบที่แตกต่างกัน

สถาบันหลายแห่งรักษาระบบที่แยกจากกันสำหรับฟังก์ชันต่างๆ (เช่น การธนาคารหลัก, การซื้อขาย, สินเชื่อ, การจัดการความมั่งคั่ง, การจัดการความเสี่ยง, บัญชีแยกประเภททั่วไป) และในภูมิภาคทางภูมิศาสตร์ต่างๆ ระบบแต่ละระบบอาจจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบที่แตกต่างกัน ใช้แบบจำลองข้อมูลที่แตกต่างกัน และแม้แต่กำหนดคำศัพท์ทั่วไป (เช่น 'ลูกค้า' หรือ 'ผลิตภัณฑ์') ที่ไม่สอดคล้องกัน การรวบรวมข้อมูลจากส่วนที่กระจัดกระจายเหล่านี้ต้องใช้กระบวนการบูรณาการที่ซับซ้อนและความพยายามในการแปลงข้อมูลอย่างมาก

2. คุณภาพข้อมูล ความสมบูรณ์ และความถูกต้อง

คุณภาพข้อมูลที่ไม่ดีอาจเป็นอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดเพียงอย่างเดียวต่อการรวบรวมข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ไม่สมบูรณ์ หรือไม่สอดคล้องกันที่แหล่งที่มาจะนำไปสู่รายงานที่รวบรวมแล้วที่ผิดพลาดอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ปัญหาเกิดขึ้นจากข้อผิดพลาดในการป้อนข้อมูลด้วยตนเอง ข้อผิดพลาดของระบบ การขาดมาตรฐาน และการไม่มีกระบวนการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล การรับรองว่าข้อมูลมีความถูกต้อง สมบูรณ์ สอดคล้องกัน และทันเวลา (The '4 Cs' ของคุณภาพข้อมูล) ตลอดวงจรชีวิตของข้อมูลเป็นงานที่สำคัญอย่างยิ่ง

3. การปรับข้อมูลให้เข้ากันและกำหนดมาตรฐาน

แม้ว่าข้อมูลจะมีคุณภาพสูงภายในระบบต้นทาง แต่ก็มักจะต้องได้รับการปรับให้เข้ากัน—กำหนดมาตรฐานให้เป็นรูปแบบและคำจำกัดความร่วมกัน—ก่อนที่จะสามารถรวบรวมได้ ตัวอย่างเช่น 'รหัสลูกค้า' อาจแสดงแตกต่างกันไปในระบบต่างๆ หรือ 'สกุลเงิน' อาจจัดเก็บเป็นรหัส ISO ในระบบหนึ่ง และเป็นสัญลักษณ์ท้องถิ่นในอีกระบบหนึ่ง การกำหนดมาตรฐานข้อมูลทั่วทั้งองค์กรและอภิธานศัพท์ทางธุรกิจที่ครอบคลุมเป็นสิ่งสำคัญแต่ซับซ้อน

4. การสืบย้อนข้อมูลและการตรวจสอบย้อนกลับ

หน่วยงานกำกับดูแลไม่เพียงแต่ต้องการรายงานฉบับสุดท้ายเท่านั้น แต่ยังต้องการความสามารถในการสืบย้อนข้อมูลทุกจุดกลับไปยังแหล่งที่มาดั้งเดิม ข้อกำหนดนี้สำหรับ การสืบย้อนข้อมูล ที่ชัดเจนช่วยให้มั่นใจถึงความโปร่งใส ความรับผิดชอบ และความสามารถในการตรวจสอบการแปลงข้อมูล การสร้างและบำรุงรักษาความสามารถในการสืบย้อนข้อมูลที่แข็งแกร่งนั้นเป็นเรื่องที่ท้าทายทางเทคนิค โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระบบที่ซับซ้อนและบูรณาการสูง

5. ความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพ

ปริมาณข้อมูลทางการเงินที่สร้างขึ้นทั่วโลกนั้นน่าตกใจ ระบบการรวบรวมข้อมูลต้องปรับขนาดได้เพียงพอที่จะจัดการข้อมูลหลายเพตาไบต์และดำเนินการคำนวณที่ซับซ้อนภายในกำหนดเวลาการกำกับดูแลที่เข้มงวด ซึ่งมักจะเข้มงวดยิ่งขึ้นในช่วงที่ตลาดผันผวนหรือสถานการณ์วิกฤต สิ่งนี้ต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งและมีประสิทธิภาพสูง

6. ต้นทุนและทรัพยากร

การนำไปใช้และบำรุงรักษาโซลูชันการรวบรวมข้อมูลที่มีประสิทธิภาพต้องใช้การลงทุนอย่างมากในด้านเทคโนโลยี โครงสร้างพื้นฐาน และบุคลากรที่มีทักษะ ซึ่งอาจเป็นภาระที่สำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับสถาบันขนาดเล็กหรือสถาบันที่มีระบบเก่าที่ยากต่อการปรับปรุงให้ทันสมัย

7. ช่องว่างด้านบุคลากร

มีการขาดแคลนบุคลากรที่มีทักษะเฉพาะทางที่จำเป็นสำหรับการจัดการข้อมูลขั้นสูงทั่วโลก ซึ่งรวมถึงสถาปนิกข้อมูล วิศวกรข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และผู้เชี่ยวชาญด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เข้าใจทั้งด้านเทคนิคและกฎระเบียบของการรวบรวมข้อมูลทางการเงิน

8. การไหลของข้อมูลข้ามพรมแดนและอธิปไตยของข้อมูล

สำหรับสถาบันข้ามชาติ การรวบรวมข้อมูลข้ามประเทศนำมาซึ่งความซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับการพำนักของข้อมูล กฎหมายความเป็นส่วนตัว (เช่น GDPR, CCPA) และข้อกังวลด้านความมั่นคงของชาติ ข้อมูลอาจจำเป็นต้องถูกทำให้เป็นนิรนาม ทำให้เป็นนามแฝง หรือเก็บไว้ภายในขอบเขตทางภูมิศาสตร์ที่เฉพาะเจาะจง ซึ่งทำให้ความพยายามในการรวมข้อมูลทั่วโลกซับซ้อนขึ้น

ปัจจัยส่งเสริมและโซลูชัน: ปูทางสู่การรวบรวมข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ

โชคดีที่สถาบันการเงินไม่ได้ปราศจากเครื่องมือและกลยุทธ์ในการเอาชนะอุปสรรคในการรวบรวมข้อมูลเหล่านี้ แนวทางแบบหลายมิติที่รวมเทคโนโลยี ธรรมาภิบาล และวัฒนธรรมองค์กรเข้าด้วยกันเป็นสิ่งจำเป็น

ปัจจัยส่งเสริมและโซลูชันหลัก:

1. สถาปัตยกรรมข้อมูลที่แข็งแกร่ง

สถาปัตยกรรมข้อมูลที่ออกแบบมาอย่างดีคือกระดูกสันหลังของการรวบรวมข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งมักเกี่ยวข้องกับ:

• คลังข้อมูลองค์กร (Enterprise Data Warehouses - EDW): ที่เก็บข้อมูลแบบรวมศูนย์ที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการสอบถามเชิงวิเคราะห์และการรายงาน
• ดาต้าเลค (Data Lakes): การจัดเก็บข้อมูลดิบที่ไม่มีโครงสร้างในขนาดใหญ่สำหรับการวิเคราะห์ที่ยืดหยุ่น มักใช้โซลูชันบนคลาวด์
• ดาต้าฮับ (Data Hubs): ทำหน้าที่เป็นจุดรวมศูนย์สำหรับการบูรณาการข้อมูล ช่วยให้สามารถแบ่งปันและซิงโครไนซ์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ระหว่างระบบต่างๆ ได้
• การจำลองข้อมูลเสมือน (Data Virtualization): การนำเสนอข้อมูลจากแหล่งที่มาที่แตกต่างกันในมุมมองที่เป็นหนึ่งเดียวโดยไม่ต้องเคลื่อนย้ายหรือคัดลอกข้อมูลทางกายภาพ ซึ่งช่วยเพิ่มความเร็วในการเข้าถึงและลดต้นทุนการจัดเก็บ

2. เครื่องมือบูรณาการข้อมูลขั้นสูง

เครื่องมือ Extract, Transform, Load (ETL) และ Extract, Load, Transform (ELT) ที่ทันสมัย พร้อมด้วยแพลตฟอร์มการสตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์ มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการเคลื่อนย้ายข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพจากระบบต้นทางไปยังเลเยอร์การรวบรวมข้อมูล เครื่องมือเหล่านี้มีความสามารถในการทำแผนที่ข้อมูล การแปลงข้อมูล การตรวจสอบความถูกต้อง และการจัดการไปป์ไลน์ข้อมูลที่ซับซ้อน

3. กรอบธรรมาภิบาลข้อมูลที่ครอบคลุม

เทคโนโลยีเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ กรอบธรรมาภิบาลข้อมูลที่แข็งแกร่งเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง ซึ่งรวมถึง:

• การกำหนดความเป็นเจ้าของข้อมูลที่ชัดเจน: การกำหนดผู้รับผิดชอบต่อคุณภาพและความสมบูรณ์ของข้อมูลในแต่ละขั้นตอน
• ผู้ดูแลข้อมูล (Data Stewards): การแต่งตั้งบุคคลหรือทีมที่รับผิดชอบในการจัดการสินทรัพย์ข้อมูล การบังคับใช้นโยบาย และการแก้ไขปัญหาคุณภาพข้อมูล
• นโยบายและมาตรฐานข้อมูล: การจัดทำเอกสารกฎสำหรับการรวบรวม จัดเก็บ เข้าถึง และใช้งานข้อมูล รวมถึงการเก็บรักษาและกำจัดข้อมูล
• การจัดการเมตาดาต้า: การนำระบบมาใช้เพื่อรวบรวมและจัดการเมตาดาต้า (ข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูล) ซึ่งรวมถึงอภิธานศัพท์ทางธุรกิจ พจนานุกรมข้อมูล และเอกสารการสืบย้อนข้อมูล

4. เครื่องมือการจัดการคุณภาพข้อมูล

มีโซลูชันซอฟต์แวร์เฉพาะทางสำหรับการจัดทำโปรไฟล์ข้อมูล การทำความสะอาด การตรวจสอบความถูกต้อง การตรวจสอบ และการเพิ่มพูนข้อมูล เครื่องมือเหล่านี้สามารถระบุความไม่สอดคล้องกันของข้อมูล ข้อผิดพลาดของรูปแบบ และค่าที่ขาดหายไปได้โดยอัตโนมัติ ซึ่งช่วยให้สถาบันสามารถแก้ไขปัญหาคุณภาพข้อมูลเชิงรุกที่แหล่งที่มาหรือระหว่างกระบวนการรวบรวมข้อมูลได้

5. โซลูชัน RegTech

การเติบโตของเทคโนโลยีการกำกับดูแล (RegTech) นำเสนอโซลูชันเฉพาะทางสำหรับการปฏิบัติตามข้อกำหนด แพลตฟอร์ม RegTech ใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ขั้นสูง, AI และคลาวด์คอมพิวติ้ง เพื่อทำให้การรายงานตามกฎระเบียบเป็นไปโดยอัตโนมัติ ตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนด และจัดการความเสี่ยง โซลูชันเหล่านี้สามารถปรับปรุงกระบวนการรวบรวมข้อมูลได้อย่างมากโดยการจัดหาแบบจำลองข้อมูลที่สร้างไว้ล่วงหน้า เทมเพลตการรายงาน และกฎการตรวจสอบความถูกต้องแบบบูรณาการที่ปรับให้เข้ากับกฎระเบียบเฉพาะ

6. คลาวด์คอมพิวติ้ง

แพลตฟอร์มคลาวด์นำเสนอความสามารถในการปรับขนาด ความยืดหยุ่น และความคุ้มค่าที่เหนือชั้นสำหรับการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูล สถาบันการเงินกำลังใช้ประโยชน์จากสภาพแวดล้อมคลาวด์สาธารณะ ส่วนตัว และไฮบริดสำหรับดาต้าเลค คลังข้อมูล และแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ของตนมากขึ้นเรื่อยๆ ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถจัดการปริมาณข้อมูลมหาศาลและการคำนวณที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

7. ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML)

AI และ ML กำลังเปลี่ยนโฉมการรวบรวมข้อมูล:

• การทำแผนที่และการแปลงข้อมูลอัตโนมัติ: อัลกอริทึม ML สามารถเรียนรู้จากการแปลงข้อมูลในอดีตเพื่อทำให้การทำแผนที่ฟิลด์ข้อมูลใหม่เป็นไปโดยอัตโนมัติและเร่งกระบวนการบูรณาการ
• การตรวจจับความผิดปกติ: AI สามารถระบุรูปแบบที่ผิดปกติหรือข้อมูลที่ผิดปกติในข้อมูล ซึ่งบ่งชี้ถึงปัญหาคุณภาพข้อมูลที่อาจเกิดขึ้นหรือกิจกรรมฉ้อโกง
• การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์: โมเดล ML สามารถคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตตามข้อมูลที่รวบรวม ซึ่งช่วยในการสร้างแบบจำลองความเสี่ยง การทดสอบภาวะวิกฤติ และการวางแผนเงินทุน
• การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): สำหรับแหล่งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (เช่น สัญญา ฟีดข่าว) NLP สามารถดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องออกมาได้ ทำให้สามารถรวบรวมได้

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการรวบรวมข้อมูลทางการเงินที่ประสบความสำเร็จ

การเริ่มต้นเส้นทางของการรวบรวมข้อมูลต้องใช้แนวทางเชิงกลยุทธ์และมีวินัย การยึดมั่นในแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสามารถเพิ่มโอกาสในการประสบความสำเร็จและเพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุนได้เป็นอย่างมาก

1. พัฒนากลยุทธ์ข้อมูลแบบองค์รวม

อย่ามองว่าการรวบรวมข้อมูลเป็นเพียงโครงการ IT ที่แยกต่างหาก แต่ให้รวมเข้ากับกลยุทธ์ข้อมูลทั่วทั้งองค์กรที่กว้างขึ้น กลยุทธ์นี้ควรสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ ข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ และกรอบการบริหารความเสี่ยง กำหนดเป้าหมาย ขอบเขต และตัวชี้วัดความสำเร็จที่ชัดเจนตั้งแต่เริ่มต้น

2. ให้ความสำคัญกับธรรมาภิบาลข้อมูลจากบนลงล่าง

ธรรมาภิบาลข้อมูลที่มีประสิทธิภาพต้องอาศัยความมุ่งมั่นจากผู้บริหารระดับสูง จัดตั้งคณะกรรมการธรรมาภิบาลข้อมูลโดยมีตัวแทนจากฝ่ายธุรกิจ, IT, ความเสี่ยง และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ มอบอำนาจให้ผู้ดูแลข้อมูลและตรวจสอบให้แน่ใจว่าพวกเขามีทรัพยากรและอำนาจในการบังคับใช้นโยบายและมาตรฐานข้อมูลทั่วทั้งองค์กร

3. ลงทุนในคุณภาพข้อมูลที่แหล่งที่มา

การป้องกันปัญหาคุณภาพข้อมูลตั้งแต่ต้นน้ำมีประสิทธิภาพมากกว่าการแก้ไขปัญหาปลายน้ำมาก นำกฎการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลมาใช้ ณ จุดที่ป้อนข้อมูล ผสานรวมการตรวจสอบคุณภาพข้อมูลเข้ากับระบบต้นทาง และให้ความรู้แก่ผู้สร้างข้อมูลเกี่ยวกับความสำคัญของการป้อนข้อมูลที่ถูกต้อง ส่งเสริมวัฒนธรรมที่ทุกคนมีส่วนรับผิดชอบต่อคุณภาพข้อมูล

4. ใช้วิธีการแบบเป็นขั้นเป็นตอน

สำหรับสถาบันขนาดใหญ่และซับซ้อน การพยายามยกเครื่องการรวบรวมข้อมูลแบบ "ครั้งเดียวจบ" อาจเป็นเรื่องที่หนักหน่วง แทนที่จะทำเช่นนั้น ให้พิจารณาใช้วิธีการแบบเป็นขั้นเป็นตอน โดยอาจเริ่มต้นด้วยหน่วยธุรกิจเฉพาะ หรือรายงานตามกฎระเบียบที่สำคัญ เรียนรู้จากแต่ละขั้นตอนและขยายขอบเขตเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ สร้างความสามารถเมื่อเวลาผ่านไป

5. กำหนดมาตรฐานคำจำกัดความข้อมูลและเมตาดาต้า

พัฒนาอภิธานศัพท์ทางธุรกิจและพจนานุกรมข้อมูลทั่วทั้งองค์กร ตรวจสอบให้แน่ใจว่าองค์ประกอบข้อมูลที่สำคัญทั้งหมด (CDEs) มีคำจำกัดความที่ชัดเจนและไม่คลุมเครือ ซึ่งถูกนำไปใช้อย่างสอดคล้องกันในทุกระบบและทุกแผนก รักษาการจัดการเมตาดาต้าที่แข็งแกร่งเพื่อจัดทำเอกสารการสืบย้อนข้อมูล การแปลงข้อมูล และการใช้งาน

6. ใช้ประโยชน์จากระบบอัตโนมัติและเทคโนโลยีที่ทันสมัย

ทำให้กระบวนการดึงข้อมูล การแปลงข้อมูล และการโหลดข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติทุกที่ที่เป็นไปได้ เพื่อลดความพยายามด้วยตนเอง ลดข้อผิดพลาด และปรับปรุงความทันเวลา เปิดรับคลาวด์คอมพิวติ้งเพื่อความสามารถในการปรับขนาด และสำรวจความสามารถของ AI/ML เพื่อการประมวลผลข้อมูลที่ดียิ่งขึ้น การตรวจจับความผิดปกติ และข้อมูลเชิงลึกเชิงพยากรณ์ ลงทุนในโซลูชัน RegTech เพื่อปรับปรุงการสร้างรายงานและการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนด

7. รับรองความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่แข็งแกร่ง

เมื่อข้อมูลที่รวบรวมกลายเป็นที่เก็บข้อมูลส่วนกลาง ก็จะกลายเป็นเป้าหมายหลักสำหรับการคุกคามทางไซเบอร์ด้วยเช่นกัน ใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยข้อมูลที่เข้มงวด รวมถึงการเข้ารหัส การควบคุมการเข้าถึง และการตรวจสอบความปลอดภัยอย่างสม่ำเสมอ ปฏิบัติตามกฎระเบียบความเป็นส่วนตัวของข้อมูลทั่วโลก (เช่น GDPR, CCPA, LGPD) โดยการนำหลักการความเป็นส่วนตัวโดยการออกแบบมาใช้ในสถาปัตยกรรมการรวบรวมข้อมูลของคุณ รวมถึงเทคนิคการทำให้เป็นนิรนามและการทำให้เป็นนามแฝงตามความเหมาะสม

8. ส่งเสริมความร่วมมือระหว่างฝ่ายธุรกิจและ IT

การรวบรวมข้อมูลที่ประสบความสำเร็จเป็นความรับผิดชอบร่วมกัน ผู้ใช้ทางธุรกิจมีความรู้เฉพาะทางที่สำคัญ ในขณะที่ผู้เชี่ยวชาญด้าน IT มีความเชี่ยวชาญทางเทคนิค จัดตั้งทีมข้ามสายงานและส่งเสริมการสนทนาอย่างต่อเนื่องเพื่อให้แน่ใจว่าโซลูชันทางเทคนิคสอดคล้องกับความต้องการทางธุรกิจและข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ

9. ตรวจสอบและกระทบยอดข้อมูลอย่างสม่ำเสมอ

นำกระบวนการตรวจสอบและกระทบยอดข้อมูลอย่างต่อเนื่องมาใช้ เปรียบเทียบข้อมูลที่รวบรวมกับข้อมูลระบบต้นทางและจุดอ้างอิงอื่นๆ อย่างสม่ำเสมอเพื่อให้แน่ใจว่าถูกต้อง ดำเนินการตรวจสอบและสอบทานกระบวนการรวบรวมข้อมูลของคุณเป็นระยะๆ โดยอิสระ เพื่อระบุและแก้ไขความคลาดเคลื่อนใดๆ

10. สร้างเพื่อความยืดหยุ่นและการปรับตัว

ภูมิทัศน์ด้านกฎระเบียบมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ออกแบบสถาปัตยกรรมการรวบรวมข้อมูลของคุณให้มีความยืดหยุ่นและปรับตัวได้ สามารถรวมแหล่งข้อมูลใหม่ๆ จัดการกับการเปลี่ยนแปลงข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ และรองรับรูปแบบการรายงานที่หลากหลายโดยไม่ต้องมีการปรับปรุงโครงสร้างอย่างกว้างขวาง

ผลกระทบทั่วโลกและแนวโน้มในอนาคต

เส้นทางสู่การรวบรวมข้อมูลทางการเงินที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมอย่างเต็มที่ยังคงดำเนินต่อไป ในขณะที่เทคโนโลยีก้าวหน้าและความคาดหวังด้านกฎระเบียบยังคงเพิ่มขึ้น สถาบันการเงินจะต้องยังคงความคล่องตัวและมีความคิดก้าวหน้า

แนวโน้มที่กำลังจะเกิดขึ้นซึ่งกำหนดอนาคต:

• การรายงานแบบเรียลไทม์: หน่วยงานกำกับดูแลกำลังผลักดันให้มีข้อมูลที่มีรายละเอียดมากขึ้นและใกล้เคียงเวลาจริง เพื่อติดตามพลวัตของตลาดและความเสี่ยงเชิงระบบ สิ่งนี้จะทำให้ต้องมีสถาปัตยกรรมการรวบรวมข้อมูลแบบสตรีมมิ่งที่มีประสิทธิภาพสูง
• การแลกเปลี่ยนข้อมูลผ่าน API: โครงการ Open Banking และแนวโน้มที่กว้างขึ้นสู่ระบบนิเวศดิจิทัลที่เชื่อมโยงกัน หมายความว่าการแลกเปลี่ยนข้อมูลผ่าน Application Programming Interfaces (APIs) จะกลายเป็นมาตรฐาน ซึ่งต้องการความสามารถในการจัดการและบูรณาการ API ที่แข็งแกร่งสำหรับการรวบรวมข้อมูล
• การบรรจบกันของการรายงานตามกฎระเบียบและ Business Intelligence: เส้นแบ่งระหว่างการรายงานตามกฎระเบียบและ Business Intelligence ภายในกำลังพร่าเลือนลง สถาบันที่สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่รวบรวมได้ทั้งเพื่อการปฏิบัติตามข้อกำหนดและข้อมูลเชิงลึกเชิงกลยุทธ์จะได้รับความได้เปรียบในการแข่งขันอย่างมีนัยสำคัญ
• วิวัฒนาการของปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง (AI/ML): AI/ML จะมีความซับซ้อนมากยิ่งขึ้นในการทำให้การแปลงข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติ การระบุความผิดปกติที่ซับซ้อน และการสร้างข้อมูลสังเคราะห์สำหรับการทดสอบ ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำให้ดียิ่งขึ้น
• บล็อกเชนและเทคโนโลยีบัญชีแยกประเภทแบบกระจาย (DLT): แม้จะยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่ DLT มีศักยภาพที่จะนำเสนอสมุดบัญชีที่ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ โปร่งใส และใช้ร่วมกันสำหรับข้อมูลทางการเงินบางประเภท ซึ่งอาจทำให้การสืบย้อนข้อมูลและการกระทบยอดข้ามกลุ่มพันธมิตรทำได้ง่ายขึ้น
• การมุ่งเน้นที่เพิ่มขึ้นในการรวบรวมข้อมูลที่ไม่ใช่ทางการเงิน: นอกเหนือจากตัวชี้วัดทางการเงินแบบดั้งเดิม การรวบรวมข้อมูล ESG ข้อมูลความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ และตัวชี้วัดความยืดหยุ่นในการดำเนินงานจะกลายเป็นสิ่งสำคัญเมื่อการมุ่งเน้นด้านกฎระเบียบขยายไปยังพื้นที่เหล่านี้

สรุป: ความจำเป็นเชิงกลยุทธ์สำหรับอนาคตที่ยืดหยุ่น

การรวบรวมข้อมูลทางการเงินไม่ใช่แค่หน้าที่ของหน่วยงานสนับสนุนอีกต่อไป แต่เป็นสิ่งจำเป็นเชิงกลยุทธ์ที่เป็นรากฐานของการปฏิบัติตามกฎระเบียบ การบริหารความเสี่ยง และการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดสำหรับสถาบันการเงินทั่วโลก ความท้าทายนั้นใหญ่หลวง ซึ่งเกิดจากระบบเดิมที่ซับซ้อน ปัญหาคุณภาพข้อมูล และภูมิทัศน์ด้านกฎระเบียบที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา อย่างไรก็ตาม ด้วยการใช้ธรรมาภิบาลข้อมูลที่แข็งแกร่ง การลงทุนในเทคโนโลยีสมัยใหม่ เช่น คลาวด์คอมพิวติ้ง, AI/ML และ RegTech และการส่งเสริมวัฒนธรรมที่เน้นข้อมูล สถาบันต่างๆ สามารถเปลี่ยนแปลงความสามารถในการรวบรวมข้อมูลของตนได้

ผู้ที่สามารถฝ่าฟันความซับซ้อนนี้ไปได้สำเร็จจะไม่เพียงแต่ปฏิบัติตามข้อผูกพันด้านกฎระเบียบได้อย่างมั่นใจเท่านั้น แต่ยังจะปลดล็อกประสิทธิภาพการดำเนินงานที่สำคัญ ได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นในการดำเนินงาน และเพิ่มความยืดหยุ่นในระบบนิเวศทางการเงินทั่วโลกที่ผันผวนและเชื่อมโยงกันมากขึ้น อนาคตของการเงินขึ้นอยู่กับความสามารถในการเปลี่ยนข้อมูลที่แตกต่างกันให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ และการรวบรวมข้อมูลทางการเงินที่มีประสิทธิภาพคือเข็มทิศนำทางการเปลี่ยนแปลงนั้น