Rafforzare la fiducia nel settore bancario con il data lineage

La fiducia è la pietra angolare su cui si basa il settore bancario. Quando i consumatori perdono fiducia nella capacità di una banca di gestire il rischio, il sistema smette di funzionare. Abbiamo visto le conseguenze: crisi finanziarie, salvataggi, distruzione di capitali e perdita di posti di lavoro. In parole povere, i consumatori si fidano che le banche tengano al sicuro il loro denaro e lo restituiscano quando richiesto.

Ma c'è fiducia anche dal lato commerciale. Le banche e i loro dipendenti ripongono fiducia nei loro modelli di rischio per contribuire a garantire che la banca mantenga la liquidità anche nei momenti peggiori. Questa fiducia dipende dalla comprensione dei dati su cui si basano modelli di rischio: da dove provengono, dove vengono utilizzati e quali sono gli effetti a catena di un cambiamento?

Oggi, le grandi banche stanno implementando soluzioni di governance dei dati per semplificare la data discovery, garantire la qualità degli asset e gestire la privacy dei dati. Inoltre, le banche devono rimanere conformi alle normative di settore come la BCBS 239, che si concentrano sul miglioramento delle capacità di aggregazione di dati di rischio e di segnalazione dei rischi delle banche e delle loro funzionalità. Per contribuire a mantenere la conformità, queste organizzazioni devono verificare l'accuratezza e la completezza degli elementi di dati utilizzati nei modelli di rischio. Questo può garantire che le decisioni prese siano affidabili e di alta qualità.

Prima che una banca possa iniziare il processo di certificazione di un modello di rischio, deve prima capire quali dati vengono utilizzati e come cambiano quando si passa da un database a un modello.

Il data lineage, il processo di tracciamento del flusso di dati nel tempo dall'origine alla destinazione all'interno di una pipeline di dati, è essenziale per comprendere l'intero ciclo di vita dei dati e garantire la conformità normativa. Il valore del data lineage si applica a tutti i settori, ma ci sono tre obiettivi chiave quando lo si considera per i casi d'uso bancari:

1. Mappatura del movimento dei dati

Le soluzioni di data lineage aiutano le banche a mappare il movimento dei dati dai sistemi e dai database di origine attraverso pipeline di elaborazione e trasformazione fino all'uso finale nei modelli o nei report di rischio. Con una visione accurata dell'intero sistema, le banche possono rintracciare più facilmente problemi come dati mancanti o incoerenti.

2. Processi di auditing e analisi dell'impatto

Con una soluzione di derivazione automatizzata, le banche possono controllare i propri processi e completare l'analisi dell'impatto per identificare potenziali violazioni della conformità prima che diventino un problema, fornendo una visione completa dei dati. Questo livello di visibilità aiuta anche a garantire che le modifiche apportate nel tempo non introducano nuovi rischi nell'organizzazione, possano rendere più facile per le banche rispettare le linee guida normative e aiuta a garantire che le banche possano rispondere rapidamente alle mutevoli esigenze aziendali.

3. Mantenere rapporti precisi sulla gestione dei rischi

Una soluzione automatizzata di data lineage consente alle banche di mantenere un elevato livello di precisione nei report sulla gestione del rischio senza la necessità di scansionare manualmente il codice sorgente. Ciò è fondamentale per contribuire a rispettare i principi normativi, come quelli delineati nel BCBS 239, che richiedono alle banche di generare dati sui rischi in modo accurato e tempestivo.

Le soluzioni di data lineage forniscono alle banche gli strumenti e la tecnologia per garantire la conformità, mantenere la fiducia dei dati e migliorare i loro modelli di rischio. Comprendendo il flusso di dati in tutta l'organizzazione, le banche possono essere più sicure di segnalare accuratamente i rischi. Questo livello di trasparenza è essenziale per mantenere la fiducia dei consumatori negli istituti bancari di tutto il mondo.

Per aiutare i clienti a utilizzare al meglio la data lineage, consigliamo IBM® Cloud Pak for Data per diversi motivi. Gli ingegneri dei dati possono scansionare le connessioni dati in IBM Cloud Pak for Data per recuperare automaticamente una derivazione tecnica completa e una vista riepilogativa che includa informazioni sulla qualità dei dati e i metadati aziendali per un contesto aggiuntivo. Gli utenti possono acquisire il data lineage in modo coerente e preciso attraverso la scansione automatica di tecnologie di terze parti come database, lavori ETL e strumenti di BI utilizzando il data lineage in Watson Knowledge Catalog, incluso in IBM Cloud Pak for Data. 

In poche parole, con le funzionalità di data lineage di Cloud Pak for Data, ogni operazione, che si tratti di un database, di un'integrazione o di uno strumento di analisi, viene sottoposta a un'ingegneria inversa per creare una mappa che racconti la storia dall'origine dei dati all'applicazione finale, fornendo la derivazione tecnica approfondita di cui gli ingegneri dei dati hanno bisogno, il controllo delle versioni storiche per visualizzare le modifiche nel tempo e il contesto aziendale in modo che qualsiasi utente possa comprendere rapidamente il percorso dei dati utilizzati in un report di rischio.