W 2012 roku Komitet Bazylejski ds. Nadzoru Bankowego opublikował post-mortem na temat kryzysu finansowego z 2008 roku. Wśród głównych przyczyn była jedna, która nie miała nic wspólnego z nieostrożnym udzielaniem kredytów ani z nieprzejrzystymi instrumentami pochodnymi: główne instytucje finansowe nie mogły wystarczająco szybko, dokładnie ani całkowicie zrozumieć swojej ekspozycji na ryzyko, kiedy to miało największe znaczenie. 

Odpowiedzią było BCBS 239 — czternaście zasad dotyczących agregacji danych dotyczących ryzyka i raportowania ryzyka dla globalnie istotnych systemowo banków (G-SIBs) oraz, coraz częściej, dla krajowych istotnych systemowo banków (D-SIBs) na całym świecie. Zasady te wymagają dokładności, kompletności, terminowości i elastyczności w danych dotyczących ryzyka. Nie są to aspiracyjne wytyczne. Nadzorcy oczekują wykazania się compliance. 

Ponad dekadę później wiele banków nadal boryka się z trudnościami. Powód jest prawie zawsze ten sam: jakość danych. Nie strategia, nie zamierzenie, nie frameworki governance na papierze. To nieatrakcyjny, wymagający operacyjnie problem polegający na zapewnieniu, że dane będące podstawą raportów ryzyka są dokładne, kompletne, terminowe i spójne, na skalę współczesnego globalnego banku. 

Co BCBS 239 Faktycznie Wymaga od Twojego Programu Jakości Danych 

Warto być precyzyjnym w kwestii wymagań zasad, ponieważ luką w compliance jest często problem tłumaczenia. Specjaliści ds. ryzyka rozumieją język regulacyjny. Zespoły zajmujące się danymi rozumieją techniczną implementację. Obie strony często rozmijają się w rozmowach. 

Zasady najbardziej zależne od infrastruktury jakości danych dzielą się na cztery grupy: 

• Dokładność i integralność (Zasada 2): Dane dotyczące ryzyka muszą dokładnie uchwycić i zmierzyć ryzyko, z uzgodnionymi danymi spełniającymi uzgodnione limity błędu. Oznacza to zweryfikowane dane, a nie tylko zaimportowane dane. Dane, które przechodzą kontroli strukturalnej, ale naruszają logikę biznesową, nie są dokładne w rozumieniu BCBS 239. 

• Kompletność (Zasada 3): Należy uchwycić wszystkie istotne dane dotyczące ryzyka, z możliwością zidentyfikowania luk w kompletności. Brakujące rekordy, puste pola w kluczowych pozycjach i częściowe ładunki z systemów wyższej rangi nie są przypadkowymi niedogodnościami. Są to niepowodzenia w compliance. 

• Terminowość (Zasada 4): Dane dotyczące ryzyka muszą być dostępne na czas, aby spełnić wymagania raportowania, z możliwością szybkiej produkcji danych w sytuacjach stresowych. Bank, który nie jest w stanie zestawić danych dotyczących ekspozycji na ryzyko kontrahenta w ciągu kilku godzin w czasie szoku rynkowego, nie jest zgodny z BCBS 239, niezależnie od tego, co mówi jego dokumentacja governance. 

• Elastyczność (Zasada 5). Banki muszą generować dane dotyczące ryzyka, aby spełniać szeroki zakres żądań na żądanie, w tym w sytuacjach stresu. Wymaga to wiedzy, że strukturalna stabilność architektury danych jest zachowana oraz natychmiastowego powiadamiania, gdy się zmienia. 

Jak Bank Rozliczeń Międzynarodowych zauważył w swoich raportach z postępów, większość G-SIBs osiągnęła postęp w zakresie governance i polityki, ale jakość danych na poziomie operacyjnym pozostaje uporczywym słabym punktem. Możesz mieć światowej klasy data governance framework i wciąż nie spełniać BCBS 239, ponieważ Twoje dane dotyczące ryzyka dostarczają nieaktualne, niekompletne lub strukturalnie zmienione dane do warstwy agregacji. 

Dlaczego Ręczne Kontrole Jakości Danych Nie Mogą Spełnić BCBS 239 na Skali 

Rozważ rzeczywisty scenariusz, który regularnie się dzieje w dużych instytucjach finansowych. Zespół ds. ryzyka kredytowego przygotowuje raport z ekspozycji na ryzyko kontrahenta na koniec dnia. Jeden z czterdziestu trzech danych wejściowych, plik pozycyjny z systemu brokerskiego, przychodzi z opóźnieniem dziewięćdziesiąt minut i zawiera siedemnaście kolumn zamiast oczekiwanych dziewiętnastu. Dwie brakujące kolumny zawierają dane dotyczące wezwań do uzupełnienia depozytów. 

Pod ręcznym monitorowaniem, ten problem pojawia się, gdy analityk z dolnej części procesu zauważa, że ​​sumy raportu są nieprawidłowe, często godziny po fakcie. Dochodzenie zajmuje kolejną godzinę. Do tego czasu dane zostały już użyte w wstępnych obliczeniach ryzyka, które teraz muszą być ponownie uruchomione. W scenariuszu stresowym, to opóźnienie jest nie do odrobienia. 

To nie jest porażka governance. To porażka infrastruktury jakości danych. I to jest dokładnie taki rodzaj niepowodzenia, który zapobiegać ma monitoring ciągły wspierany przez AI zanim się rozprzestrzeni. 

Jak Monitorowanie Jakości Danych Wspierane przez AI Rozwiązuje Każdą Zasadę BCBS 239 

Mapowanie możliwości monitorowania przez AI do wymagań BCBS 239 nie jest teoretycznym ćwiczeniem. Wyrównanie jest bezpośrednie: 

• W zakresie dokładności i integralności: digna Data Validation wymusza zdefiniowane przez użytkownika zasady biznesowe na poziomie rekordu, sprawdzając, czy liczby dotyczące ryzyka mieszczą się w uzgodnionych limitach, czy identyfikatory kontrahentów rozwiązują się poprawnie i że logika biznesowa specyficzna dla Twojej taksonomii ryzyka jest stosowana konsekwentnie przy każdym załadunku danych. Niepowodzenia w walidacji są rejestrowane, tworząc ślad audytu, którego oczekują regulatorzy. 

• W zakresie kompletności: digna Data Anomalies uczy się normalnego profilu kompletności każdego monitorowanego zestawu danych, typowych współczynników null, oczekiwanych wolumenów rekordów, standardowych wzorców wypełniania pól. Gdy dane przychodzą z istotnymi lukami w porównaniu do zachowanego zachowania bazowego, flaguje odchylenie natychmiast, zanim niekompletne dane dotrą do warstwy agregacji. 

• W zakresie terminowości: digna Timeliness monitoruje przybycie danych na każdym źródle za pomocą wzorów dostarczanych przez AI i zdefiniowanych przez użytkownika okien czasowych. Scenariusz brokerski opisany powyżej wygenerowałby alert w ciągu minut po zamknięciu oczekiwanego okna dostarczenia, a nie godziny po tym, jak raport został już uruchomiony na złych danych. 

• W zakresie elastyczności: digna Schema Tracker ciągle monitoruje integralność strukturalną skonfigurowanych tabel, identyfikując dodatki, usunięcia i zmiany typów danych w momencie ich wystąpienia. Gdy system wyższego rzędu zostaje zaktualizowany, a pole zmienia się z typu numerycznego do typu string, digna wyłapuje to zanim skrycie zniekształci obliczenia ryzyka w dół strumienia. 

W ramach tego wszystkiego, digna działa całkowicie w bazie danych. Dane dotyczące ryzyka, które znajdują się na szczycie wrażliwości danych finansowych, nigdy nie opuszczają Twojego bezpiecznego środowiska. Każde obliczenie metryki, każde porównanie bazowe, każde flagowanie anomalii dzieje się w Twojej własnej infrastrukturze, co jest niezbywalnym parametrem architektonicznym dla instytucji działających pod rygorami obowiązków dotyczących rezydencji i poufności danych. 

Budowanie Śladu Dowodowego Jakości Danych BCBS 239, Który Przetrwa Przewinę 

Istnieje wymiar BCBS 239, który zespoły zajmujące się danymi nie doceniają, dopóki nie nadejdzie ich pierwszy przegląd nadzorczy: ciężar dowodowy. Regulatorzy nie pytają tylko, czy Twoje dane są dokładne. Pytają, jak to wiesz, jakie istnieją kontrole i jak te kontrole sprawowały się historycznie. 

Monitoring jakości danych wspierany przez AI spełnia tutaj podwójną rolę. Poprawia operacyjnie jakość danych i generuje dokumentowany zapis aktywności monitowania, którego oczekują nadzorcy. digna Data Analytics analizuje historyczne metryki observability, aby wydobywać trendy, podkreślać statystycznie anomalne wzorce i śledzić, jak jakość danych zmieniała się w czasie. Ten historyczny zapis jest podstawą wiarygodnej narracji compliance. 

Jak wytyczne Europejskiego Urzędu Nadzoru Bankowego dotyczące data governance wzmacniają ten punkt: efektywne zarządzanie jakością danych wymaga zarówno kontroli prewencyjnych, jak i dokumentowanego dowodu monitorowania. Dobrze skonfigurowana platforma observability tworzy oba jednocześnie. 

Compliance BCBS 239 Zaczyna się od Jakości Danych, którą Możesz Udowodnić 

Komitet Bazylejski nie napisał czternastu zasad dotyczących frameworków governance czy dokumentacji polityki. Napisał je o danych. O zdolności instytucji finansowych do dokładnego, pełnego i terminowego poznania swojego ryzyka w celu podjęcia działań. 

Spełnienie tego standardu wymaga więcej niż okresowych kontroli lub ręcznej rekonsiliacji. Wymaga ciągłego, monitorowania wspieranego przez AI na każdym źródle danych dotyczących ryzyka, każdej zależności strukturalnej i każdym harmonogramie dostarczania, wraz z śladem audytu, który to udowodni. 

To dokładnie to, co digna została stworzona, aby dostarczać. 

Przestań borykać się z ręcznymi procesami compliance i ćwiczeniami dokumentacyjnymi. Zamów demonstrację , aby zobaczyć, jak nasza platforma automatyzuje compliance BCBS 239, jednocześnie umożliwiając inicjatywy danych strategicznych, które przynoszą realną wartość biznesową.