HIGH PERFORMANCE ANALYTICS PER AUMENTARE LA COMPETITIVITÀ E RISPONDERE AI NUOVI REQUISITI NORMATIVI

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1 HIGH PERFORMANCE ANALYTICS PER AUMENTARE LA COMPETITIVITÀ E RISPONDERE AI NUOVI REQUISITI NORMATIVI SAS CAMPUS, 16 GENNAIO 2014 UNIVERSITA CATTOLICA, MILANO ANSELMO MARMONTI, SAS REGIONAL LEADER RISK MANAGEMENT SOLUTIONS - SOUTH EAST EUROPE

2 AGENDA HIGH PERFORMANCE ANALYTICS PER AUMENTARE LA COMPETITIVITÀ E RISPONDERE AI NUOVI REQUISITI NORMATIVI Le nuove sfide gestionali e i trend regolamentari SAS High Performance Analytics nel CRO e CFO Evoluzione della relazione IT Business Users Alcuni Ambiti di applicazione e Iniziative SAS

3 AGENDA HIGH PERFORMANCE ANALYTICS PER AUMENTARE LA COMPETITIVITÀ E RISPONDERE AI NUOVI REQUISITI NORMATIVI Le nuove sfide gestionali e i trend regolamentari SAS High Performance Analytics nel CRO e CFO Evoluzione della relazione IT Business Users Alcuni Ambiti di applicazione e Iniziative SAS

4 ALCUNI DRIVER Requisiti di capitale Minimum: 8% 10½% Tier 1 4½% 8% BCSBS239, Agg Asset Quality Review EBA Reporting Stress Testing Risk Appetite IT Risk Crisi finanziaria globale e costo del credito Nuove linee guida sulla regolamentazione Leverage Liquidity Credit Valuation Adjustment Solvency II Std & Intenal Models Capital Projection & ORSA EBA & Qrt Reporting Stress Testing

5 INDUSTRY TRENDS INTEGRAZIONE RISK AND FINANCE Financial institutions can boost profitability by a better alignment of risk and finance investing more in technology to improve their ability to integrate risk information into financial and performance management lack of integration between risk and finance has limited the effectiveness of decision-making around risk versus return, capital management and regulatory charge optimization Integration of risk and finance reporting, together with greater analytical capabilities, is enabling financial institutions to manage the risk, funding, liquidity and capital requirements of their business in a more dynamic fashion

6 REGULATORY TRENDS PRINCIPLES FOR EFFECTIVE RISK DATA AGGREGATION AND RISK REPORTING 10. THE ADOPTION OF THESE PRINCIPLES WILL ENABLE FUNDAMENTAL IMPROVEMENTS TO THE MANAGEMENT OF BANKS. THE PRINCIPLES ARE EXPECTED TO SUPPORT A BANK S EFFORTS TO: Enhance the infrastructure for reporting key information, particularly that used by the board and senior management to identify, monitor and manage risks; Improve the decision-making process throughout the banking organisation; Enhance the management of information across legal entities, while facilitating a comprehensive assessment of risk exposures at the global consolidated level; Reduce the probability and severity of losses resulting from risk management weaknesses; Improve the speed at which information is available and hence decisions can be made; and Improve the organisation s quality of strategic planning and the ability to manage the risk of new products and services. 11. [ ]EFFECTIVE IMPLEMENTATION OF THE PRINCIPLES SHOULD INCREASE THE VALUE OF THE BANK. [Rif. BIS, Principles for effective risk data aggregation and risk reporting, January 2013 ]

7 REGULATORY TRENDS PRINCIPLES FOR EFFECTIVE RISK DATA AGGREGATION AND RISK REPORTING I. OVERARCHING GOVERNANCE AND INFRASTRUCTURE Governance, Data architecture and IT infrastructure II. RISK DATA AGGREGATION CAPABILITIES Accuracy and Integrity, Completeness, Timeliness, Adaptability III. RISK REPORTING PRACTICES Accuracy, Comprehensiveness, Clarity and usefulness, Distribution IV. SUPERVISORY REVIEW, TOOLS AND COOPERATION Review, Remedial actions and supervisory measures, Home/host cooperation [Rif. BIS, Principles for effective risk data aggregation and risk reporting, January 2013]

8 BANKING GLOBAL - SIFI (AND DOMESTIC SIFI) TOP 50 EXPOSURES Reportistica per il monitoraggio delle controparti con più alta esposizione di rischio credito verso il gruppo Frequenza: settimanale e mensile Tipologia di informazioni richieste: Derivatives Securities Financing Transactions Lending Short-term Lending Credit Hedges Issuer Risk [Rif. FSB, Understanding Financial Linkages: A Common Data Template for Global Systemically Important Banks, October 2011]

9 INSURANCE PROXY MODELLING TECHNIQUES L evoluzione dei requisiti gestionali e regolamentari sta aumentando l attenzione ai modelli interni da parte delle compagnie Molteplici Proxy per la valutazione delle liabilities Aggregazione dei rischi Mancanza di best practice comunemente accettate e quindi la necessità di sperimentare molteplici approcci Gli impatti sui sistemi riguardano ambienti di laboratorio con specifiche caratteristiche in termini di: Flessibilità nel recepire le varianti di calcolo Alte prestazioni in termini di performance computazionali

10 AGENDA HIGH PERFORMANCE ANALYTICS PER AUMENTARE LA COMPETITIVITÀ E RISPONDERE AI NUOVI REQUISITI NORMATIVI Le nuove sfide gestionali e i trend regolamentari SAS High Performance Analytics nel CRO e CFO Evoluzione della relazione IT Business Users Alcuni Ambiti di applicazione e Iniziative SAS

11 SAS HIGH PERFORMANCE ANALYTICS HIGH PERFORMANCE ANALYTICS NEL CRO & CFO EVOLUZIONE TECNOLOGICA PER L APPLICAZIONE IN MEMORY DI ANALITYCS, PERMETTE DI: Eseguire procedure analitiche In-Memory in tempistiche ridotte di alcuni fattori di scala rispetto alle modalità tradizionali Trattare (es. data management, data discovery, reporting) volumi di dati in aumento Dati strutturati: crescente granularità delle posizioni fino a livello di massimo dettaglio Dati destrutturati: possibilità di accesso a fonti dati utilizzabili per analisi comportamentali (Facebook, Twitter e web.) Fondare le scelte decisionali su misure anche complesse in near real time Garantire la completezza e l accuratezza delle analisi in tempi adeguati alle esigenze del business per un utilizzo strategico delle analisi di risk management e risk adjusted performance management

12 SAS HIGH PERFORMANCE ANALYTICS HIGH PERFORMANCE ANALYTICS NEL CRO & CFO NUOVO MODO DI GESTIRE LE ESIGENZE DEGLI UTENTI ANALISTI Accorciando la filiera per la messa a disposizione dei dati agli utenti evitando la costruzione di data mart specifici Aumentando l autonomia degli utenti Mantenendo la governance lato IT per garantire l esercibilità Riducendo il go to market dei modelli analitici: definizione e messa in produzione Evolvendo al near real time le elaborazioni analitiche massive.

13 SAS HIGH PERFORMANCE ANALYTICS PRINCIPALI BENEFICI Possibilità di rendere autonomi gli utenti nelle loro attività giornaliere di esplorazione, analisi e reportistica ad hoc a partire da strutture dati grezze: Minor effort da parte del dipartimento IT: non è più necessaria la costruzione di cubi o datamart con riduzione/annullamento delle attività richieste a fronte di analisi spot del business Maggiore tempestività nei tempi di risposta del business alle richieste spot di analisi (non più sottoposta al ciclo di sviluppo del software) Aumento del numero di analisi che possono essere svolte dagli utenti e la semplicità di utilizzo permettono agli utenti esperti e meno esperti di avere la padronanza della base dati in tempi brevissimi Riduzione del costo di formazione degli utenti data la completa copertura delle esigenze operative degli utenti in modo semplice, veloce e intuitivo (es. navigare la base dati, effettuare drill-down, creare gerarchie user-defined e costruire report e KPI) Riduzione dei costi di adeguamento architettura in caso di crescita dei volumi di dati data l elevata scalabilità

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15 HIGH PERFORMANCE ANALYTICS HIGH PERFORMANCE ANALITYCS NEL RISK MANAGEMENT Single Risk» Liquidity Risk: Intra-day calculation, Liquidity Reporting» Mkt Risk & Counterparty Risk: Modelling & Simulation per il calcolo di Potential Future Exposure» Non Life Risk: Premium Risk, Lapse Ratio» Regulatory Capital: per finalità regolamentari e gestionali (es. calcolo online di RWA ed EVA in fase di sottoscrizione new business) Risk Aggregation & Stress Testing: Aggregazione real time delle misure di rischio a livello di portafoglio (es. pre-deal check) e Stress test massivi nei diversi ambiti, Least Squared Montecarlo, Full pdf approaches Scoring e Internal Rating: applicazione delle regole di scoring in modo efficiente in ambiente di esercizio ottimizzando il processo (es. applicazione in data base dei modelli) Portfolio Management: monitoraggio attivo del portafoglio fino al massimo dettaglio e alerting tempestivo Risk Monitoring: esplorazione dell informativa di dettaglio cross rischio (input/output) fino al massimo dettaglio Capital Allocation & Capital Planning: ottimizzazione dell allocazione del capitale in funzione degli scenari di rischio sotto diversi vincoli strategici

16 SAS CAMPUS ALCUNI AMBITI DI APPLICAZIONE E INIZIATIVE SAS INSURANCE 6 FEBBRAIO 2014, WEBINAR «SAS FOR PILLAR 2», Joanna Starczewska SAS EMEA & AP - Center Of Excellence Insurance BANKING 1 FEBBRAIO 2014, WEBINAR «SAS for New Regulatory Requirements and Business needs», Martim Rocha SAS EMEA & AP - Center Of Excellence Banking

17 GRAZIE PER L ATTENZIONE sas.com