Como lidar com o risco bancário em um mundo digital

Existem vários canais nos quais as instituições financeiras podem incorrer em perdas potenciais, e esses riscos estão se tornando mais complexos à medida que a tecnologia avança. Os bancos devem garantir que tenham uma função de gerenciamento de risco para minimizar sua exposição ao risco e proteger seus ativos. A gestão do risco bancário envolve o desenvolvimento sistemático de um plano de gestão de potenciais perdas. O ecossistema financeiro global está mudando rapidamente, e os bancos devem reinventar suas funções de gerenciamento de risco para proteger a si mesmos, seus clientes e seu lugar no mercado.

Diagrama de risco bancário

Quais são os principais tipos de riscos bancários?

Risco de crédito de contraparte

O risco de crédito da contraparte refere-se a uma situação em que a contraparte em uma transação não honra sua parte do contrato. A contraparte pode ser um mutuário que não paga um empréstimo ou um inadimplente no cartão de crédito. O risco de crédito também pode evoluir quando uma obrigação contratual não é cumprida. Por exemplo, se um banco tiver feito um seguro contra o risco de mercado e a seguradora não honrar o contrato, trata-se de um risco de crédito de contraparte. Em termos simples, o risco de crédito da contraparte pode ocorrer sempre que um banco celebra um contrato.

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Risco operacional

Os riscos operacionais podem surgir devido a um erro ou dano causado por pessoas ou sistemas. Pode ser não intencional, como um caixa digitando acidentalmente um valor de transação errado. Também pode surgir devido a falhas no sistema ou por sabotagem. A fraude bancária é outra maneira pela qual um risco operacional pode surgir. A fraude bancária geralmente surge devido a comprometimentos na segurança cibernética.

Risco de mercado

Quando um banco investe no mercado de capitais, está suscetível a riscos de mercado. A volatilidade no mercado de ações pode surgir devido a vários motivos: eventos financeiros e políticos globais, mudança nos preços de commodities e mudanças nas taxas de juros. Ao investir no mercado de ações, o banco se expõe a uma infinidade de riscos.

Risco de liquidez

O risco de liquidez surge quando os ativos de um banco não são líquidos o suficiente para cumprir as obrigações contratuais. Por exemplo, se um banco não puder fornecer dinheiro a clientes que desejam retirar seu depósito, é um risco de liquidez. Este risco de liquidez tem um efeito bola de neve. Quando uma transferência de fundos é negada a um cliente, outros clientes são alertados e mais clientes correm para sacar dinheiro. O risco de liquidez também pode surgir quando os ativos de um banco não são líquidos o suficiente para cumprir com os investimentos no mercado de ações. Os bancos não podem simplesmente vender todas as suas ações, pois existem regulamentos para proteger o mercado.

Riscos bancários não financeiros

Além de vários riscos financeiros, existem vários riscos bancários não financeiros. O risco tecnológico é um deles. Inclui riscos de segurança cibernética, o risco de não conformidade com os regulamentos de proteção de dados e o risco de sistemas legados. Embora os bancos desenvolvam planos completos para lidar com riscos financeiros, eles podem não estar cientes dos riscos tecnológicos. Os bancos podem enfrentar vários desafios ao tentar mitigar os riscos tecnológicos.

Quais são os principais desafios na mitigação dos riscos tecnológicos?

Governança de dados

Os bancos podem ficar sobrecarregados com o influxo de grandes volumes de dados de várias fontes: informações de clientes, transações financeiras, dados de vendas e marketing e informações não estruturadas na forma de mensagens de texto, e-mails e interações de mídia social. Com o aumento dos dados corporativos, é um desafio garantir a qualidade dos dados e sua segurança.

Vários riscos bancários podem surgir devido à falta de planos de governança de dados. As organizações financeiras geralmente têm dados em silos desconectados e equipes que tomam decisões com base em dados parciais.

Analytics em tempo real

A análise de dados em tempo real pode ajudar imensamente na gestão de riscos, mas traz vários desafios. Um deles é a precisão dos dados em tempo real. Antes de poder ser usados para qualquer tomada de decisão, os dados devem ser limpos, verificados e autorizados.

Outro desafio na análise em tempo real é a eficácia. Mesmo que uma organização financeira seja capaz de fornecer dados de alta qualidade e em tempo real, ela pode não ser capaz de tomar decisões rápidas com base nesses dados.

Os bancos muitas vezes lutam para aumentar a qualidade dos dados reais e permitir a tomada de decisões rápidas com base nesses dados.

Gestão de API

Há um novo conjunto de desafios com o open banking (onde uma organização financeira permite que APIs de terceiros acessem seus serviços financeiros). O primeiro desafio são os riscos de segurança relacionados à exposição das funções bancárias às APIs. Os ataques cibernéticos a essas APIs podem representar um risco grave para os sistemas bancários. Outro desafio é a responsabilidade financeira devido a uma API comprometida. No sistema atual, quando há um ataque cibernético à API, a instituição financeira deve arcar com a responsabilidade pelas perdas dos clientes. Para superar esses desafios, você precisa de uma plataforma inovadora de gerenciamento de API .

Data Virtualization

Em muitas instituições financeiras, os dados residem em silos. É desafiador, ou impossível, tomar decisões baseadas em dados quando não há um repositório de dados centralizado. A virtualização de dados resolve esse problema combinando todos os dados corporativos e fornecendo uma interface lógica para acesso aos dados.

A virtualização de dados pode ser um desafio para as organizações financeiras, pois lidam com uma enorme quantidade de dados parcialmente estruturados e não estruturados. Com as novas regulamentações de dados, a coleta e o armazenamento de dados devem estar em conformidade com as leis e a legislação.

Ciência de dados e integração

Modelos baseados em ciência de dados ajudam os bancos a tomar decisões melhores e mais informadas. Isso os ajuda a responder ao mercado mais rapidamente e vencer a concorrência.

No entanto, existem vários desafios relacionados aos modelos de ciência de dados. Muitas vezes, não há um repositório centralizado para os modelos da instituição financeira e é difícil rastrear qual modelo foi usado nas funções de gestão de riscos. Acompanhar a eficiência dos modelos de ciência de dados também é um desafio, pois as equipes podem desenvolver esses modelos com diferentes linguagens de programação e tecnologias, tornando esses modelos obscuros.

Quais são as principais tendências na gestão de riscos?

A função de gestão de riscos dos bancos mudou consideravelmente na última década. Embora seja difícil prever como isso continuará a mudar, existem algumas tendências importantes que definirão o gerenciamento de riscos no futuro:

Regulamentações que mudam rapidamente

Os regulamentos bancários estão se tornando mais rigorosos a cada ano que passa. Cada país tem seu próprio conjunto de regulamentos que mudam de acordo com o ambiente econômico. As atividades das instituições financeiras e seu relacionamento com os clientes estão sob rigoroso escrutínio. Devido à natureza em constante mudança dos regulamentos, as instituições financeiras estão procurando uma função de gestão de riscos mais flexível.

A ascensão das fintechs e as expectativas dos clientes

Com a entrada de tecnologia avançada no setor bancário, os clientes esperam serviços mais rápidos e melhores. Há uma grande concorrência no setor bancário para atender às necessidades e demandas dos clientes em constante mudança. Bancos e aplicativos online abrem uma nova fonte de risco para os bancos.

Tecnologia e análise em evolução

As futuras funções de risco devem alavancar avanços em tecnologia, como big data, aprendizado de máquina, inteligência artificial e análises aprimoradas. Essas tecnologias permitem que as funções de risco tomem melhores decisões. Elas também ajudam a criar uma infraestrutura de dados que permite que as empresas gastem mais tempo analisando seus dados em vez de gerenciá-los.

O surgimento de novos riscos

Os bancos enfrentam novos tipos de riscos tecnológicos. Um exemplo é o risco de modelo, que evolui a partir da dependência de uma organização em um modelo de negócios. Os riscos cibernéticos aumentam à medida que os bancos ficam online e fornecem seus serviços por meio de APIs de terceiros. Hacking e fraude bancária estão aumentando, e a função de risco deve ser projetada para levar em conta esses novos tipos de risco.

As tendências de segurança sugerem que as futuras funções de risco bancário devem ter alto desempenho. Elas devem ser capazes de lidar com uma variedade de riscos e também cumprir com os regulamentos em constante mudança. A função de risco também deve se adaptar à economia global em rápida mudança. Somente uma função de risco totalmente digitalizada com os seguintes atributos pode preparar uma organização financeira para desafios futuros:

  • Avaliação automatizada de riscos e tomada de decisão
  • Utilização de modelos de análise avançada
  • Integração com modelos eficientes de governança de dados
  • Confiança em modelos inteligentes de ciência de dados

Governança de dados aprimorada: uma oportunidade chave

A governança de dados ajuda as organizações a proteger e gerenciar seus dados para obter grandes benefícios. A disponibilidade de dados confiáveis e de alta qualidade em toda a organização garantirá uma tomada de decisão melhor e mais rápida. É necessária uma mudança em toda a organização para garantir uma governança de dados mais eficiente. Isso inclui definir funções e responsabilidades e garantir uma comunicação mais eficaz em toda a organização. O treinamento de funcionários e a definição de processos precisos para lidar com dados corporativos ajudam a mitigar os riscos bancários.

As instituições financeiras podem obter valor de sua política de governança de dados de várias maneiras. À primeira vista, a governança de dados pode parecer uma ferramenta para garantir a conformidade regulatória. Os regulamentos financeiros estão mudando com frequência e estão recebendo penalidades mais altas pelo não cumprimento. Do ponto de vista regulatório, a governança de dados é um paradigma importante para garantir a conformidade.

Curiosamente, mais do que apenas conformidade, os bancos procuram obter valor comercial da governança de dados. Um plano de governança de dados aprimorado ajuda a alta administração da organização a se tornar mais consciente dos dados para tomar decisões informadas e também garante a propriedade adequada dos dados. Um plano de governança de dados adequado também ajuda as organizações financeiras a monetizar seus dados.

Criar uma função de risco digital para lidar com riscos bancários

No setor bancário, uma função de gestão de riscos inclui planos para minimizar perdas e obrigações. No mercado financeiro atual, uma função de risco é desafiada por vários fatores:

  • Políticas monetárias em constante mudança: os países frequentemente atualizam e alteram suas políticas monetárias, e a função de risco bancário deve se adaptar a essas políticas voláteis.
  • Volatilidade nas demandas regulatórias: as leis que regem as operações dos bancos estão mudando muito rapidamente.
  • Recuo da globalização: os países agora estão passando da globalização para prioridades mais nacionalizadas. Com isso, cada país cria requisitos regulatórios mais especializados.
  • Incerteza econômica: várias recessões de pequeno e grande porte atingiram a economia mundial. O mercado de ações volátil aumenta a incerteza da economia global. Manter uma função de risco estática neste ambiente altamente volátil é um grande desafio.
  • Introdução de fintechs: as fintechs combinam finanças e tecnologia para atender às necessidades dos clientes em constante mudança. A introdução da tecnologia nas finanças trouxe um novo conjunto de desafios para os bancos: um aumento no volume de transações, APIs de terceiros e ataques cibernéticos.

Para enfrentar esses desafios, os bancos precisam da transformação digital.

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Quais são os desafios para a transformação digital da função de risco?

Para uma função de risco totalmente digital, vários componentes da empresa precisam trabalhar juntos. Isso inclui pessoas, processos e sistemas. Sem todos esses componentes, uma função de risco digital não será eficaz. As empresas geralmente têm processos e pessoas que podem dar suporte à digitalização, mas podem não ter sistemas adequados, ou os sistemas existentes precisam de atualizações. A baixa qualidade dos dados e a infraestrutura de dados insuficiente geralmente impedem os esforços de digitalização. A falta de transparência de dados é outro desafio.

Esses desafios, juntamente com uma governança de dados ineficaz, podem desacelerar a função de risco bancário da transformação digital e causar má conduta. Além disso, as mudanças regulatórias estão forçando as organizações financeiras a reestruturar sua infraestrutura de dados.

Os avanços tecnológicos em ciência de dados podem ajudar as organizações financeiras a superar esses desafios. Um grande avanço é melhorar a qualidade dos dados. As instituições financeiras podem usar tecnologias avançadas para garantir que os tomadores de decisão, como o conselho de administração, sempre tenham acesso a dados precisos. Isso levará a uma melhor tomada de decisão e reduzirá as chances de má conduta bancária.

Quais são as tecnologias que fortalecem a função de risco?

Uma função de risco digitalizada ajuda as instituições financeiras a monitorar suas empresas com mais eficiência. Também permite que a organização cumpra os regulamentos em mudança e evite a má conduta bancária. Uma função de risco digital melhora muito a qualidade e a eficiência das decisões de risco. Com governança de dados, gerenciamento de dados mestre, ciência de dados e análise, as organizações podem criar informações sobre sua função de risco. Essas tecnologias ajudam a infraestrutura de dados de uma organização.

    Existem três tipos principais de dados para uma organização financeira:

Juntamente com a função de risco digitalizado, uma organização pode usar as seguintes tecnologias para aumentar o valor comercial de seus dados:

Governança de dados

Com um plano de governança de dados eficiente, a propriedade e a qualidade dos dados podem ser monitoradas e gerenciadas. A infraestrutura de governança de dados também atua como um repositório de políticas, definições de negócios e outros metadados, incluindo fluxos, modelos, relatórios e painéis. A governança de dados garante que os tomadores de decisão tenham os dados e as referências corretas.

Ciências de dados

As equipes de ciência de dados desenvolvem modelos ou algoritmos para trabalhar nos dados corporativos. Esses modelos incluem modelos analíticos, benchmarks, aprendizado de máquina e modelos de inteligência artificial. Os cientistas de dados criam uma infraestrutura por meio da qual uma organização pode aprender com seus dados.

Gerenciamento rápido de dados mestres

O gerenciamento de dados mestres garante que dados consistentes sejam acessíveis em toda a organização. Ele garante precisão, pontualidade e integridade dos dados e também fornece contexto para os dados. O gerenciamento de dados mestres cria um ponto de referência único e compartilhado para toda a organização, incluindo um único registro (golden record) e dimensões e hierarquias confirmadas.

Análise de dados

A análise de dados funciona em dados corporativos (sejam dados de referência, metadados ou dados transacionais) para criar informações a partir dos dados. Análises usam modelos criados por equipes de ciência de dados e produzem relatórios em tempo real e modelos prospectivos.