Come affrontare il rischio bancario in un mondo digitale

Sono diversi i canali in cui le istituzioni finanziarie possono incorrere in potenziali perdite e questi rischi stanno diventando sempre più complessi con l'avanzare della tecnologia. Le banche devono assicurarsi di avere una funzione di gestione del rischio per minimizzare la loro esposizione al rischio e proteggere i loro beni. La gestione del rischio bancario implica lo sviluppo sistematico di un piano per gestire le potenziali perdite. L'ecosistema finanziario globale sta cambiando rapidamente e le banche devono reinventare le loro funzioni di gestione del rischio per proteggere se stesse, i loro clienti e il loro posto sul mercato.

Diagramma del rischio bancario

Quali sono i principali tipi di rischi bancari?

Rischio di credito di controparte

Il rischio di credito di controparte si riferisce a una situazione in cui la controparte in una transazione non onora la sua parte del contratto. La controparte potrebbe essere un mutuatario che non restituisce un prestito o un inadempiente su una carta di credito. Il rischio di credito potrebbe anche evolvere quando un obbligo contrattuale non viene rispettato. Per esempio, se una banca si è assicurata contro il rischio di mercato e se il venditore dell'assicurazione non onora il contratto, si tratta di un rischio di credito di controparte. In termini semplici, il rischio di credito di controparte può accadere ogni volta che una banca stipula un contratto.

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Rischio operativo

I rischi operativi possono sorgere a causa di un errore o di un danno causato da persone o sistemi. Potrebbe essere involontario, come un cassiere che digita accidentalmente un importo di transazione sbagliato. Potrebbe anche sorgere a causa di guasti nel sistema o attraverso un sabotaggio. La frode bancaria è un altro modo in cui può sorgere un rischio operativo. Le frodi bancarie spesso sorgono a causa di compromessi nella sicurezza informatica.

Rischio di mercato

Quando una banca investe nel mercato dei capitali, è suscettibile ai rischi di mercato. La volatilità nel mercato azionario può sorgere a causa di varie ragioni:eventi finanziari e politici globali, cambiamenti nei prezzi delle materie prime e cambiamenti nei tassi di interesse. Investendo nel mercato azionario, la banca si espone a una moltitudine di rischi.

Rischio di liquidità

Il rischio di liquidità si presenta quando una banca non è in grado di liquidare le sue attività per soddisfare gli obblighi contrattuali. Per esempio, se una banca non è in grado di fornire denaro ai clienti che vogliono ritirare il loro deposito, si tratta di un rischio di liquidità. Questo rischio di liquidità ha un effetto valanga. Quando a un cliente viene negato un trasferimento di fondi, altri clienti vengono avvisati e altri clienti si affrettano a ritirare il denaro. Il rischio di liquidità può anche sorgere quando una banca non è in grado di liquidare i suoi investimenti nel mercato azionario. Le banche non possono semplicemente vendere tutte le loro partecipazioni azionarie perché ci sono regolamenti per proteggere il mercato.

Rischi bancari non finanziari

Oltre ai vari rischi finanziari, ci sono diversi rischi bancari non finanziari. Il rischio tecnologico è uno di questi. Comprende i rischi di sicurezza informatica, il rischio di non conformità con i regolamenti sulla protezione dei dati e il rischio dei sistemi legacy. Mentre le banche sviluppano piani accurati per affrontare i rischi finanziari, potrebbero non essere consapevoli dei rischi tecnologici. Le banche potrebbero affrontare diverse sfide quando cercano di mitigare i rischi tecnologici.

Quali sono le maggiori sfide nel mitigare i rischi tecnologici?

Governance dei dati

Le banche possono essere sopraffatte dall'afflusso di enormi volumi di dati provenienti da diverse fonti: informazioni sui clienti, transazioni finanziarie, dati di vendita e marketing e informazioni non strutturate sotto forma di messaggi di testo, e-mail e interazioni sui social media. Con l'aumento dei dati aziendali, è una sfida garantire la qualità dei dati e la sicurezza.

Diversi rischi bancari possono sorgere a causa di una mancanza di piani di governance dei dati. Le organizzazioni finanziarie hanno spesso dati in silos scollegati e team che prendono decisioni basate su dati parziali.

Analisi in tempo reale

L'analisi dei dati in tempo reale può aiutare immensamente la gestione del rischio, ma comporta diverse sfide. Una di queste è l'accuratezza dei dati in tempo reale. Prima che possano essere utilizzati per qualsiasi processo decisionale, i dati devono essere puliti, verificati e autorizzati.

Un'altra sfida nell'analisi in tempo reale è l'efficacia. Anche se un'organizzazione finanziaria è in grado di fornire dati di alta qualità e in tempo reale, potrebbe non essere in grado di prendere decisioni rapide basate su questi dati.

Le banche spesso lottano per aumentare la qualità dei dati reali e consentire un rapido processo decisionale basato su questi dati.

Gestione delle API

C'è una nuova serie di sfide con l'open banking (in cui un'organizzazione finanziaria consente ad API di terze parti di accedere ai loro servizi finanziari). La prima sfida sono i rischi di sicurezza legati all'esposizione delle funzioni bancarie alle API. Gli attacchi informatici su queste API possono rappresentare un grave rischio per i sistemi bancari. Un'altra sfida è la responsabilità finanziaria dovuta a un'API compromessa. Nel sistema attuale, quando c'è un attacco informatico all'API, l'istituto finanziario deve sostenere la responsabilità per le perdite dei clienti. Per superare queste sfide è necessaria una piattaforma innovativa di API Management.

Data Virtualization

In molte istituzioni finanziarie, i dati risiedono in silos. È difficile, o impossibile, prendere decisioni basate sui dati quando non c'è un archivio dati centralizzato. La virtualizzazione dei dati risolve questo problema combinando tutti i dati aziendali e fornendo un'interfaccia logica per l'accesso ai dati.

La virtualizzazione dei dati può essere una sfida per le organizzazioni finanziarie in quanto hanno a che fare con un'enorme quantità di dati parzialmente strutturati e non strutturati. Con i nuovi regolamenti sui dati, la raccolta e lo stoccaggio dei dati devono essere conformi alle leggi e alla legislazione.

Scienza dei dati e integrazione

I modelli basati sulla scienza dei dati aiutano le banche a prendere decisioni migliori e più informate. Ciò le aiuta a rispondere al mercato più velocemente e a battere la concorrenza.

Tuttavia, si presentano diverse sfide legate ai modelli di scienza dei dati. Spesso, non c'è un archivio centralizzato per i modelli dell'istituto finanziario, ed è difficile tracciare quale modello è stato utilizzato nelle funzioni di gestione del rischio. Tracciare l'efficienza dei modelli di scienza dei dati è anche una sfida perché i team possono sviluppare questi modelli con diversi linguaggi di programmazione e tecnologie, rendendo questi modelli oscuri.

Quali sono le tendenze chiave nella gestione del rischio?

La funzione di gestione del rischio delle banche è cambiata considerevolmente nell'ultimo decennio. Mentre è difficile prevedere come continuerà a cambiare, ci sono alcune tendenze chiave che definiranno la gestione del rischio in futuro:

Regolamenti che cambiano rapidamente

I regolamenti bancari stanno diventando più severi ogni anno che passa. Ogni paese ha la sua serie di regolamenti che cambiano a seconda dell'ambiente economico. Le attività delle istituzioni finanziarie e il loro rapporto con i clienti sono sotto stretto controllo. A causa della natura mutevole dei regolamenti, le istituzioni finanziarie stanno cercando una funzione di gestione del rischio più flessibile.

L'ascesa del Fintech e le aspettative dei clienti

Con l'entrata della tecnologia avanzata nel settore bancario, i clienti si aspettano servizi migliori e più veloci. C'è una grande concorrenza nel settore bancario per soddisfare le mutevoli esigenze e richieste dei clienti. L'online banking e le applicazioni aprono una nuova fonte di rischio per le banche.

Evoluzione della tecnologia e delle analisi

Le future funzioni di rischio dovrebbero sfruttare i progressi della tecnologia come i big data, il machine learning, l'intelligenza artificiale e una migliore analytics. Queste tecnologie permettono alle funzioni di rischio di prendere decisioni migliori. Aiutano anche a creare un'infrastruttura di dati che permetta alle imprese di passare più tempo ad analizzare i dati piuttosto che a gestirli.

L'emergere di nuovi rischi

Le banche affrontano nuovi tipi di rischi tecnologici. Un esempio è il rischio di modello, che si evolve dalla dipendenza di un'organizzazione da un modello di business. I rischi informatici aumentano man mano che le banche vanno online e forniscono i loro servizi attraverso API di terzi. L'hacking e le frodi bancarie sono in aumento, e la funzione di rischio deve essere progettata per prendere in considerazione questi nuovi tipi di rischio.

Le tendenze della sicurezza suggeriscono che le future funzioni di rischio bancario devono essere altamente performanti. Devono essere in grado di gestire una varietà di rischi e anche di rispettare i regolamenti in continua evoluzione. La funzione di rischio deve anche adattarsi alla rapida evoluzione dell'economia globale. Solo una funzione di rischio completamente digitalizzata con i seguenti attributi può preparare un'organizzazione finanziaria alle sfide future:

  • Valutazione automatizzata del rischio e processo decisionale
  • Utilizzo di modelli analitici avanzati
  • Integrazione con modelli efficienti di governance dei dati
  • Affidarsi a modelli intelligenti di scienza dei dati

Migliorare la governance dei dati: un'opportunità chiave

La governance dei dati aiuta le organizzazioni a proteggere e gestire i loro dati per ottenere grandi benefici. La disponibilità di dati di alta qualità e affidabili in tutta l'organizzazione garantirà un processo decisionale migliore e più rapido. È necessario un cambiamento a livello di organizzazione per garantire una governance dei dati più efficiente. Questo include la definizione di ruoli e responsabilità e la garanzia di una comunicazione più efficace in tutta l'organizzazione. La formazione dei dipendenti e la definizione di processi accurati per la gestione dei dati aziendali aiuta a mitigare i rischi bancari.

Le istituzioni finanziarie possono trarre valore dalla loro politica di governance dei dati in molti modi. A prima vista, la governance dei dati potrebbe sembrare uno strumento per garantire la conformità normativa. I regolamenti finanziari stanno cambiando spesso e stanno aumentando le sanzioni per la non conformità. Dal punto di vista normativo, la governance dei dati è un paradigma importante per garantire la conformità.

È interessante notare che, più che la conformità, le banche stanno cercando di trarre valore aziendale dalla governance dei dati. Un migliore piano di governance dei dati aiuta l'alta dirigenza dell'organizzazione a diventare più consapevole dei dati per prendere decisioni informate. Assicura anche un'adeguata proprietà dei dati. Un adeguato piano di governance dei dati aiuta anche le organizzazioni finanziarie a monetizzare i loro dati.

Creare una funzione di rischio digitale per affrontare i rischi bancari

Nel settore bancario, una funzione di gestione del rischio include piani per minimizzare le perdite e le passività. Nell'attuale mercato finanziario, una funzione di rischio è sfidata da vari fattori:

  • Politiche monetarie in continuo cambiamento: i paesi aggiornano e modificano spesso le loro politiche monetarie, e la funzione di rischio bancario dovrebbe adattarsi a queste politiche volatili.
  • Volatilità nelle richieste normative: le leggi che regolano le operazioni delle banche stanno cambiando molto rapidamente.
  • Ritirarsi dalla globalizzazione: i paesi si stanno ritirando dalla globalizzazione verso priorità più nazionalizzate. Questo si traduce in ogni paese nella creazione di requisiti normativi più specializzati.
  • Incertezza economica: varie recessioni minori e maggiori hanno colpito l'economia mondiale. La volatilità del mercato azionario si aggiunge all'incertezza dell'economia globale. Mantenere una funzione di rischio statica in questo ambiente altamente volatile è una grande sfida.
  • Introduzione delle fintech: le aziende fintech combinano finanza e tecnologia per soddisfare le mutevoli esigenze dei clienti. L'introduzione della tecnologia nella finanza ha introdotto una nuova serie di sfide per le banche: un aumento del volume delle transazioni, API di terze parti e attacchi informatici.

Per affrontare queste sfide, le banche richiedono la trasformazione digitale.

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Quali sono le sfide per la trasformazione digitale della funzione di rischio?

Per una funzione di rischio completamente digitale, vari componenti dell'impresa devono lavorare insieme. Sono incluse persone, processi e sistemi. Senza tutti questi componenti, una funzione di rischio digitale non sarà efficace. Le imprese spesso hanno processi e persone che possono supportare la digitalizzazione, ma potrebbero non avere sistemi adeguati o i sistemi esistenti hanno bisogno di aggiornamenti. Una bassa qualità dei dati e un'infrastruttura di dati insufficiente spesso impediscono gli sforzi di digitalizzazione. La mancanza di trasparenza dei dati è un'altra sfida.

Queste sfide, unite a una governance dei dati inefficace, potrebbero rallentare la trasformazione digitale della funzione di rischio bancario e causare comportamenti scorretti. Inoltre, i cambiamenti normativi stanno costringendo le organizzazioni finanziarie a riprogettare la loro infrastruttura di dati.

I progressi tecnologici nella scienza dei dati possono aiutare le organizzazioni finanziarie a superare queste sfide. Uno dei principali progressi è il miglioramento della qualità dei dati. Gli istituti finanziari possono utilizzare tecnologie avanzate per garantire che i responsabili delle decisioni, come il consiglio di amministrazione, abbiano sempre accesso a dati accurati. Questo comporterà un migliore processo decisionale e ridurrà le possibilità di cattiva condotta della banca.

Quali sono le tecnologie che rafforzano la funzione di rischio?

Una funzione di rischio digitalizzata aiuta gli istituti finanziari a monitorare la loro impresa in modo più efficiente. Permette anche all'organizzazione di conformarsi ai regolamenti che cambiano e di stare alla larga dalla cattiva condotta bancaria. Una funzione di rischio digitale migliora notevolmente la qualità e l'efficienza delle decisioni di rischio. Con la governance dei dati, la gestione dei dati master, la scienza dei dati e l'analisi dei dati, le organizzazioni possono creare una visione della loro funzione di rischio. Queste tecnologie aiutano l'infrastruttura di dati di un'organizzazione.

    Un'organizzazione finanziaria si compone di tre tipi principali di dati:

Insieme alla funzione di rischio digitalizzata, un'organizzazione può utilizzare le seguenti tecnologie per aumentare il valore aziendale dei suoi dati:

Governance dei dati

Con un efficiente piano di governance dei dati, la proprietà e la qualità dei dati possono essere monitorate e gestite. L'infrastruttura di governance dei dati funge anche da repository per le politiche, le definizioni di business e altri metadati, inclusi flussi, modelli, report e dashboard. La governance dei dati assicura che i decisori abbiano i dati e i riferimenti giusti.

Scienze dei dati

I team di scienza dei dati sviluppano modelli o algoritmi per lavorare sui dati aziendali. Questi modelli includono modelli analitici, benchmark, machine learning e modelli di intelligenza artificiale. I data scientist creano un'infrastruttura attraverso la quale un'organizzazione può imparare dai suoi dati.

Master Data Management

La gestione dei dati master garantisce che i dati coerenti siano accessibili in tutta l'organizzazione. Assicura la precisione, la tempestività e la completezza dei dati e fornisce anche un contesto per i dati. La gestione dei dati master crea un punto di riferimento unico e condiviso per l'intera organizzazione, compresi i record dorati e le dimensioni e gerarchie confermate.

Data Analytics

La data analytics lavora sui dati aziendali (che siano di riferimento, meta o transazionali) per creare intuizioni dai dati. L'analitica utilizza modelli creati da team di scienza dei dati e produce rapporti in tempo reale e modelli previsionali.