金融机构数据治理的最佳实践

财务数据安全

有助于发展全球金融系统的信息技术的力量在过去10年中也能够拥有复杂性,而不是几个世纪以来的建造。凭借竞争力的金融部门的速度和试图找到富有成效的一致性的技术进步的燃烧速度,重新强调数据治理策略。

首先,重要的是建立事实,尽管每个人都对数据治理的技术定义分享了同样的意见,但其意义在不同人物的思想中具有独特的解释。

对于一些金融机构来说,它是建立治理机构和理事会的行为,而其他人则认为它是定义数据所有权和工作流程的过程。因此,其中一些只关注主数据管理和质量控制计划,以及一些金融公司认为采取更全面的数据治理方法。

为什么数据治理可能是金融机构的福音

理想情况下,数据治理涵盖了有效信息管理所需的流程的系统和正式管理。然而,具有更务实的观点的企业选择促进某些标准,证明ROI对他人的辩护。

对于金融业,最重要的治理目标是确保在汇总风险分析和报告数据中的最大准确性和安全性。

世界各地的监管委员会正在占据数据管理的挑战,并设定法律法规,以便在CHEC中处理敏感的电子信息。例如,加拿大金融机构总监的办公室(ofsi.)在国际评级为基础(IRB)方法后发表了一套数据维护原则。

尽管数据治理通常被归类为IT部门优先权,但必须通过业务提供成功和有价值的举措,以便提供方向和简化组织工作流程。

从数据治理程序管理期望需要很多关于技术和企业限制的承诺和熟悉。在可量化的关键绩效指标(KPI)和指标的帮助下,金融组织可以将其数据治理在一起。

那么哪些商业特权真正推动数据治理计划?以下是一些最常见的原因:

  • 改善风险管理和监管报告解决方案
  • 地址兼并,收购和剥夺
  • 优越的分析来利用战略商业见解
  • 启用实时决策
  • 避免超额支出
  • 促进交叉和销售
  • 最大符合数据规则
  • 降低客户的磨损
  • 提高客户服务体验

由于涉及数据管理的数据管理庞大的复杂性,金融利益相关者依赖于上面的一系列业务目标。因此,每个金融组织的数据治理政策中的优先事项和灵活性可能会有所不同。

但是,当遵循收入,效率和合规之间的平衡行为时,这几个数据治理实践保证为各种金融组织带来良好的结果:

准确的风险评估
根据金融公司工作的风险和保证团队负责在建立信用风险模型时弄清楚规定的监管资本储备。为此,他们必须能够通过安装适当的监视,控制和警报系统来利用底层数据并证明数据质量。

赢得监管机构的信心至关重要,对金融公司的声誉,以及数据和流程的正确对准是在确定监管资本计算方面是必要的。

流程效率

追捕卓越的数据质量可能需要很多时间,而在金融世界,时间是金钱。广泛的手动验证报告不是利用您的组织资源的最佳方法,因为此过程也容易发生人类错误,影响数据质量。

稳固的数据管理策略必须配备Topnotch自动分析和报告工具来缓解此问题。操作模型必须能够根据个人在财务组织中的个人角色提供高级别数据治理组织,以清晰地制定责任和过程。

开发数据治理管理手册(DGM)是一种庞大的万无一失的方式,可以为组织的数据管理策略放下蓝图。通过列出可用的目标,工具,挑战,角色和功能,更容易创建和强制解决数据质量,发出升级和元数据管理的策略和程序。

反洗钱

自由洗钱的未经检查的事件是由于可以在一夜之间沉沦他们的业务的丑闻以来的金融公司最大的恐惧之一。为了抑制这一点,数据治理必须包含端到端的货币交易报告协议。

甚至客户甚至都必须跟踪从不同分支机构,各种存款机制或甚至在其名称中划分的少校更改。系统监控电线传输必须根据财政部使用模糊匹配验证国库国外控制列表办公室的国家或个人的真实性。
 

作者:Prashant Bajpai

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