Bangun kepercayaan di bidang perbankan dengan silsilah data
Industri perbankan dibangun atas landasan kepercayaan. Ketika konsumen kehilangan kepercayaan pada kemampuan bank untuk mengelola risiko, sistem berhenti bekerja. Kami telah melihat apa yang terjadi setelahnya — krisis keuangan, bailout, hancurnya modal, dan hilangnya pekerjaan. Sederhananya, konsumen mempercayai bank untuk menyimpan uang mereka dengan aman dan mengembalikan uang tersebut ketika diminta.
Tapi ada kepercayaan di sisi bisnis juga. Bank dan karyawannya menaruh kepercayaan pada model risiko mereka untuk membantu memastikan bank mempertahankan likuiditas bahkan di saat-saat terburuk sekalipun. Kepercayaan ini bergantung pada pemahaman tentang data yang menginformasikan model risiko: dari mana asalnya, di mana data tersebut digunakan, dan apa saja efek riak dari suatu perubahan?
Saat ini, bank-bank besar mulai menerapkan solusi tata kelola data untuk merampingkan penemuan data, memastikan kualitas aset data, dan mengelola privasi data. Selain itu, bank harus tetap mematuhi peraturan industri seperti BCBS 239, yang fokus pada peningkatan agregasi data risiko bank dan kemampuan pelaporan risiko. Untuk membantu agar tetap patuh, organisasi-organisasi ini perlu memverifikasi keakuratan dan kelengkapan elemen data yang digunakan dalam model risiko. Langkah dapat memastikan bahwa keputusan yang dibuat dapat diandalkan dan berkualitas tinggi.
Sebelum bank dapat memulai proses sertifikasi model risiko, bank harus terlebih dahulu memahami data apa yang digunakan dan bagaimana data tersebut berubah ketika pindah dari basis data ke model.
Silsilah data, proses pelacakan aliran data dari waktu ke waktu dari asal ke tujuan dalam suatu saluran data, sangat penting untuk memahami siklus hidup lengkap data dan memastikan kepatuhan terhadap peraturan. Nilai silsilah data berlaku di semua industri, tetapi ada tiga fokus utama ketika Anda mempertimbangkannya untuk contoh penggunaan perbankan:
1. Pemetaan pergerakan data
Solusi silsilah data membantu bank memetakan pergerakan data dari sistem sumber dan basis data melalui jalur pemrosesan dan transformasi hingga penggunaan akhir dalam model atau laporan risiko. Dengan pandangan akurat dari seluruh sistem, bank dapat lebih mudah melacak masalah seperti data yang hilang atau tidak konsisten.
2. Proses audit dan analisis dampak
Dengan solusi silsilah otomatis, bank dapat mengaudit proses mereka dan menyelesaikan analisis dampak untuk mengidentifikasi potensi pelanggaran kepatuhan sebelum menjadi masalah dengan memberikan gambaran data yang komprehensif. Tingkat visibilitas ini juga membantu memastikan bahwa perubahan yang dilakukan dari waktu ke waktu tidak menimbulkan risiko baru ke dalam organisasi, dapat memudahkan bank untuk tetap berada dalam pedoman peraturan, dan membantu memastikan bank dapat merespons perubahan kebutuhan bisnis dengan cepat.
3. Mempertahankan laporan manajemen risiko yang tepat
Solusi silsilah data otomatis memungkinkan bank untuk mempertahankan tingkat presisi yang tinggi dalam laporan manajemen risiko mereka tanpa perlu menelusuri kode sumber secara manual. Hal ini sangat penting untuk membantu mematuhi prinsip-prinsip peraturan, seperti yang diuraikan dalam BCBS 239, yang mengharuskan bank untuk menghasilkan data risiko secara akurat dan tepat waktu.
Solusi silsilah data menyediakan alat dan teknologi bagi bank untuk memastikan kepatuhan, menjaga kepercayaan data, dan meningkatkan model risiko mereka. Dengan memahami aliran data di seluruh organisasi, bank dapat lebih yakin bahwa mereka melaporkan risiko secara akurat. Tingkat transparansi ini sangat penting untuk menjaga kepercayaan konsumen terhadap lembaga perbankan di seluruh dunia.
Untuk membantu klien memanfaatkan silsilah data, kami merekomendasikan IBM Cloud Pak for Data karena beberapa alasan. Insinyur data dapat memindai koneksi data ke IBM Cloud Pak for Data untuk secara otomatis mengambil silsilah teknis lengkap dan gambaran ringkasan, termasuk informasi tentang kualitas data dan metadata bisnis untuk konteks tambahan. Pengguna dapat menangkap silsilah data secara konsisten dan akurat melalui pemindaian otomatis teknologi pihak ketiga seperti basis data, pekerjaan ETL, dan alat BI menggunakan Silsilah data di Watson Knowledge Catalog, yang disertakan dalam IBM Cloud Pak for Data.
Sederhananya, dengan kemampuan silsilah data dari Cloud Pak for Data, setiap operasi, baik dalam basis data, integrasi, atau alat analisis, direkayasa balik untuk membuat peta yang menceritakan kisah dari sumber data hingga aplikasi akhir, sehingga memberikan silsilah teknis mendalam yang dibutuhkan oleh insinyur data, membuat versi historis untuk melihat perubahan dari waktu ke waktu, dan konteks bisnis sehingga pengguna mana pun dapat dengan cepat memahami perjalanan data yang digunakan dalam laporan risiko.