Schaffen Sie Vertrauen im Banking mit Datenabstammung

Vertrauen ist der Eckpfeiler des Bankensektors. Wenn Verbraucher das Vertrauen in die Fähigkeit einer Bank zum Risikomanagement verlieren, funktioniert das System nicht mehr. Wir haben gesehen, was darauf folgt: Finanzkrisen, Rettungsaktionen, Kapitalvernichtung und Verlust von Arbeitsplätzen. Einfach ausgedrückt: Die Verbraucher vertrauen darauf, dass die Banken ihr Geld sicher aufbewahren und das Geld auf Verlangen zurückgeben.

Aber es gibt auch Vertrauen auf der Unternehmensseite. Banken und ihre Mitarbeiter vertrauen auf ihre Risikomodelle, um die Liquidität der Bank auch in den schlimmsten Zeiten zu erhalten. Dieses Vertrauen hängt vom Verständnis der Daten ab, die Risikomodelle beeinflussen: Woher kommen sie, wo werden sie verwendet und was sind die Auswirkungen einer Veränderung?

Heutzutage implementieren große Banken Data-Governance-Lösungen, um die Datenerkennung zu optimieren, die Qualität der Assets zu gewährleisten und den Datenschutz zu verwalten. Darüber hinaus müssen die Banken die Vorschriften der Branchen wie BCBS 239 einhalten, die sich auf die Verbesserung der Datenaggregation und der Funktionen der Banken zur Risikoberichterstattung konzentrieren. Um die Vorschriften einzuhalten, müssen diese Unternehmen die Genauigkeit und Vollständigkeit der in den Risikomodellen verwendeten Datenelemente überprüfen. Dadurch kann sichergestellt werden, dass die getroffenen Entscheidungen zuverlässig und von hoher Qualität sind.

Bevor eine Bank mit der Zertifizierung eines Risikomodells beginnen kann, muss sie zunächst verstehen, welche Daten verwendet werden und wie sich diese beim Übergang von einer Datenbank zu einem Modell verschieben.

Datenabstammung, der Prozess, den Datenfluss im Laufe der Zeit vom Ursprung bis zum Ziel innerhalb einer Datenpipeline zu verfolgen, ist unerlässlich, um den gesamten Lebenszyklus von Daten zu verstehen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherzustellen. Der Wert der Datenabstammung gilt in allen Branchen, aber es gibt drei Schwerpunkte, wenn Sie sie für Anwendungsfälle im Bankwesen betrachten:

1. Zuordnung von Datenbewegungen

Lösungen zur Datenabstammung helfen Banken dabei, die Datenbewegung von Quellsystemen und Datenbanken durch Verarbeitungs- und Transformationspipelines bis zur endgültigen Verwendung in Risikomodellen oder Berichten zu verfolgen. Mit einem genauen Überblick über das gesamte System können Banken Probleme wie fehlende oder inkonsistente Daten leichter aufspüren.

2. Auditierungsprozesse und Wirkungsanalyse

Mit einer automatisierten Lösung für die Datenabstammung können Banken ihre Prozesse prüfen und eine Auswirkungsanalyse durchführen, um potenzielle Compliance-Verstöße zu erkennen, bevor sie zu einem Problem werden, indem sie einen umfassenden Überblick über die Daten erhalten. Dieses Maß an Transparenz trägt außerdem dazu bei, dass Veränderungen im Laufe der Zeit keine neuen Risiken für das Unternehmen mit sich bringen, erleichtert es Banken, die regulatorischen Vorgaben einzuhalten, und hilft ihnen, schnell auf sich ändernde Geschäftsanforderungen zu reagieren.

3. Erstellung präziser Risikomanagementberichte

Eine automatisierte Lösung zur Rückverfolgung der Datenabstammung ermöglicht es Banken, in ihren Risikomanagementberichten ein hohes Maß an Genauigkeit aufrechtzuerhalten, ohne den Quellcode manuell durchforsten zu müssen. Dies ist von entscheidender Bedeutung für die Einhaltung regulatorischer Grundsätze wie der in BCBS 239, die Banken verpflichten, Risikodaten genau und zeitnah zu generieren.

Lösungen zur Rückverfolgung der Datenabstammung bieten Banken die Tools und Technologien, um die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten, das Vertrauen in die Daten aufrechtzuerhalten und ihre Risikomodelle zu verbessern. Wenn Sie den Datenfluss im gesamten Unternehmen verstehen, können Banken sicherer sein, dass sie korrekt über Risiken berichten. Dieses Maß an Transparenz ist unerlässlich, um das Vertrauen der Verbraucher in Bankinstitute auf der ganzen Welt aufrechtzuerhalten.

Um Kunden dabei zu helfen, die Vorteile der Datenabstammung zu nutzen, empfehlen wir aus mehreren Gründen IBM Cloud Pak for Data. Dateningenieure können Datenverbindungen in IBM Cloud Pak for Data scannen, um automatisch eine vollständige technische Abstammung und eine Zusammenfassung mit Informationen zur Datenqualität und geschäftlichen Metadaten für zusätzlichen Kontext abzurufen. Benutzer können Datenabstammung konsistent und genau erfassen, indem sie Technologien von Drittanbietern wie Datenbanken, ETL-Jobs und BI-Tools mithilfe von Datenabstammung in Watson Knowledge Catalog, das in IBM Cloud Pak for Data enthalten ist, automatisch scannen. 

Vereinfacht gesagt, ermöglicht die Datenabstammung von Cloud Pak for Data die Rückverfolgung jeder Operation – ob in einer Datenbank, einer Integration oder einem Analysetool –, um eine Karte zu erstellen, die die Geschichte von der Datenquelle bis zur Endanwendung erzählt. Dadurch wird die detaillierte technische Herkunftsanalyse bereitgestellt, die Dateningenieure benötigen, eine historische Versionierung, um Änderungen im Laufe der Zeit zu verfolgen, und ein Geschäftskontext, sodass jeder Benutzer den Weg der in einem Risikobericht verwendeten Daten schnell nachvollziehen kann.