Circolare 239. principi per un risk data aggrega/on ed un risk repor/ng efficace



Documenti analoghi
ORDINE DEGLI ATTUARI

Data aggregation and risk infrastructure

Gli strumenti del controllo economico-finanziario e l integrazione delle informazioni finanziarie ed i sistemi GRC (Governance, Risk e Compliance)

Governance IT. Il governo della qualità dei dati in Cattolica. Un percorso oltre i requisiti normativi

Il Valore Aggiunto del Sistema dei Controlli Interni Integrato

Compliance in Banks 2011

consulenza e soluzioni applicative al servizio dei Confidi

Stefano Bucci Technology Director Sales Consulting. Roma, 23 Maggio 2007

RRF Reply Reporting Framework

sfide del ventunesimo Secolo

Progetto di Budget Mukki

26 e 27 giugno. Direttore Scientifico Prof. Andrea Resti

CST Consulting Documentazione di prodotto: la gestione integrata del processo di sviluppo - dal concept al lancio sul mercato. Il caso Fonderie Sime

Short Master To The Board Percorso forma2vo base per la preparazione al ruolo di Consigliere di Amministrazione

Il sistema di gestione dei dati e dei processi aziendali. Il sistema di controllo interno dal punto di vista del revisore

DEFINIO REPLY FINANCIAL PLATFORM

Le nuove soluzioni in risposta alle esigenze delle imprese

Tecnologie innovative per gestire al meglio informazioni XBRL

IAS nei sistemi bancari: la visione Banksiel

ABICS 2.0: l implementazione in azienda del sistema di servizi progettato dall Associazione

Business Intelligence Revorg. Roadmap. Revorg Business Intelligence. trasforma i dati operativi quotidiani in informazioni strategiche.

L impatto della 263 sull IT

Catalogo Corsi. Aggiornato il 16/09/2013

Informazioni Aziendali: Il processo di valutazione dei Rischi Operativi legati all Information Technology

Training sulle soluzioni SAP BusinessObjects BI4

Business Process Management

Amministrazione Patrimonio Fondi

PROGRAMMA DIDATTICO I MODULI DEL PERCORSO MODULO 1

Cosa si intende per Sicurezza delle Informazioni? Quali sono gli obiettivi di un processo per la Sicurezza delle Informazioni?

SOA GOVERNANCE: WHAT DOES IT MEAN? Giorgio Marras

La funzione di compliance nelle compagnie di assicurazione: il regolamento ISVAP n. 20

Pagine romane (I-XVIII) OK.qxd:romane.qxd :23 Pagina VI. Indice

BigData Analysis le tre V Scenario Changelles Solution deployment Risultati Fasi successive Evoluzioni future

Una roadmap evolutiva verso le infrastrutture convergenti

Innovazione e tecnologie digitali. Ottimizzazione del processo e sviluppo del business editoriale: Digitalizzazione dei contenuti, Workflow,

IS Governance in action: l esperienza di eni

Quality gate. Sono eventi programmati regolarmente e condotti seguendo una procedura standard

Approfondimento. Controllo Interno

Il data quality nei progetti IRB e nel processo creditizio. Vincenzo M. Re

Ruolo delle associazioni di impresa nella informazione corretta sui pericoli da sostanze e miscele

Danais s.r.l. Profilo Aziendale

Banca Popolare di Sondrio

Milano, Settembre 2014

dacomat Model View Lo strumento unico brevettato per l integrazione e la documentazione aziendale mediante modelli.

Convegno 6 giugno 2013 Federlazio Frosinone

CheSicurezza! Lorenzo Mazzilli e Alessio Polati Architetture e sicurezza CheBanca!

I tuoi viaggi di lavoro a portata di click

Zerouno Executive Dinner

MOLTI MESSAGGIO MESSAGGERI. online e mobile MAIL SMS SOCIAL FAX. geniusmailer

ILMS. Integrated Learning Management System

COME FRODE. la possibilità propri dati. brevissimo. Reply

FORMAZIONE AVANZATA IL CONSERVATORE DEI DOCUMENTI DIGITALI

Costruire il futuro il valore delle scelte tecnologiche

Investing f or Growth

ITIL. Introduzione. Mariosa Pietro

CLOUD LAB. Servizi IT innovativi per le aziende del territorio. Parma, 5 Dicembre 2012

Osservatorio Solvency II Operational Transformation

L IT a supporto della condivisione della conoscenza

La reingegnerizzazione dei processi nella Pubblica Amministrazione

Pianificazione Controllo Analisi Reporting. Progetti Srl - PCPro 1

Un approccio complessivo alla Gestione della Performance Aziendale. Sestri Levante maggio 2003

Data Warehousing (DW)

Segnalazioni di Vigilanza e Bilancio

A disposizione del. Vostro Business

Configuration Management

Il modello di ottimizzazione SAM

L approccio alla gestione integrata dei processi e dei controlli in BPB

Mario Quartarone. Reporting finanziario. Automatizzare la creazione di. agli azionisti, per ridurre errori e rischi

CONTENT MANAGEMENT SYSTEM

Alcune persone guardano le cose accadere. Altre fanno in modo che accadano!

MANDATO DI AUDIT DI GRUPPO

Da Supporto al Business a Occasione di Business Piero Poccianti Funzione Osservatorio Tecnologico Consorzio Operativo Gruppo MPS

LOGICAL Con i dati tra le nuvole Presentazione della piattaforma informatica di servizi logistici Business Workshop

Piattaforma Informatica di Knowledge Risk

L ergonomia dei sistemi informativi

Sfrutta appieno le potenzialità del software SAP in modo semplice e rapido

I SISTEMI DI PERFORMANCE MANAGEMENT

Il modello ERM come strumento trasversale per la gestione dei rischi e le sue implicazioni operative e gestionali. Roma, 6 giugno

Il Risk Management Integrato in eni

Librerie digitali. Introduzione. Cos è una libreria digitale?

Il controllo dei rischi operativi in concreto: profili di criticità e relazione con gli altri rischi aziendali

Requisiti della Business Intelligence

Il sistema di gestione dei dati e i processi aziendali. Introduzione ai Processi aziendali

I tuoi viaggi di lavoro a portata di click

Cos è Infinity Project

Creating Your Future

Il ruolo del Dottore Commercialista nell attività di rating advisory ed il visto di conformità sul merito creditizio

SQL Server BI Development Studio

EVOLUZIONE DI UN SISTEMA DI TELECONTROLLO A SERVIZIO DELLA SOSTENIBILITÀ AMBIENTALE: L ACQUEDOTTO CAMPANO. Giuseppe Mario Patti Proxima S.r.l.

La società Volocom. Trasformare le informazioni in conoscenza. Conoscere per agire

Business Intelligence. a new. one technology. All in & One. world. one product. Performance. one vision. Management

Un'efficace gestione del rischio per ottenere vantaggi competitivi

Gestione per processi: utilità e sfide. Ettore Bolisani DTG Dipartimento di Tecnica e Gestione dei Sistemi Industriali Università di Padova

Professional Planner 2008

Chemical Field Solution

Group Business Assurance Revisione modello Incident di sicurezza

Una modalità operativa per la Quality Assurance

Relatore: Giuseppe Polimeni Sales & Marketing Manager

METODO_ SOLUZIONI_ DIALOGO_ MANAGEMENT_ COMPETENZE_ ASSISTENZA_ SERVIZI_ MISSION_ TECNOLOGIE_

Valorizzazione della professionalità di SW Quality Assurance

Transcript:

Circolare 239 principi per un risk data aggrega/on ed un risk repor/ng efficace

Cosa è richiesto Controls surrounding risk data should be as robust as those applicable to accounting data. Risk data should be reconciled with bank s sources, including accounting data where appropriate, to ensure that the risk data is accurate. Reconciliation means the process of comparing items or outcomes and explaining the differences.

Strumenti complessi Scenario Stratificazione delle architetture dei sistemi Continua evoluzione del contesto normativo Volatilità mercati Diffusione dei workaround manuali Esigenza di avere dati certificati in relazione agli utilizzi del Business Operation Risk management Compliance Distanza tra IT e Business

Una nuova generazione di strumenti NEEDS! Compliance per l innovazione! Ambiti molteplici! Aggregazione dati disomogenei! Sincronizzazione delle fonti! Collegare e mappare i dati con logiche business! Modelli di controllo complessi (es: riconciliazioni contabili gestionali)! Tempestività! Flessibilità! Short time to solution! Approccio agile e progressivo

NUOVI? L approccio tradizionale basato su un architettura ETL con punti di controllo è inadeguato! Regole di validazione «business» e non tecniche «reconciled with bank s sources, including accounting data»! Regole e i modelli complessi non applicabili con architetture basate su "stream di dati passanti"! Difficile realizzare controlli con riclassificazioni e mappature multi livello e multi step «comparing items or outcomes and explaining the differences»! Difficile e oneroso gestire strutture dati, ad esempio per controlli andamentali! Come fare interventi manuali di rettifica o arricchimento dei dati?! Performance non soddisfacenti! Intrinsecamente rigido e oneroso nelle evoluzioni! Focus IT e non Business! Non hanno funzioni di tracciabilità automatiche né di documentazione in linguaggio naturale

Un nuovo modello architetturale Data Quality Data Integration Layer Business & Control Rules Data Governance Key Business Indicator

Data Quality Data Integration Layer Data Governance! Ricezione Business e processamento & Control dei dati Rules in input;! Gestione di un respository di staging;! Gestione dell elenco dei flussi informativi, controllo dei formati Key e validità Business dei flussi; Indicator! Lavora i dati in input per inviarli a processi di controllo e publishing;! Orchestrazione di sistema, dipendenze ed eventuali catene di trasformazione.

Data Quality Data Integration Layer Business & Control Rules Data Governance! Definizione Key Business di regole di business Indicator e controlli sui dataset caricati e preparati dall integration layer.! Regole utilizzabili anche per classificazione, enrichment, restatement finalizzate alla successiva fase di publishing.! Documentato in linguaggio naturale;! User Lab & Rules Lifecycle Management.

Data Quality Data Integration Layer Business & Control Rules Data Governance Key Business Indicator! User Defined Key Indicators! Gerarchie di Key Indicator! Misure con ext. Metadata! Mappatura della struttura organizzativa! Reporting & Dashboarding

Data Quality Data Integration Layer Business & Control Rules Data Governance Key Business Indicator! Definisce il glossario di business aziendale e la mappa delle informazioni! Include le funzionalità di data lineage! Si integra con i sistemi di Integration, Quality e Publishing per acquisire i relativi metadati! Consente di definire elementi «descrittivi» che non trovano riscontro nei sistemi

A bank should be able to capture and aggregate all material risk data across the banking Supervisors should periodically review and evaluate a bank s compliance. A bank s risk data aggregation capabilities and risk reporting practices should be: Fully documented and subject to high standards of validation. Multi ambito Multi scopo Audit di dati e regole con Documentazione Automatica Natural Language Roles and responsibilities should be established as they relate to the ownership and quality of risk data and information for both the business and IT functions. View Sistemica: DI, DQ, DG, KBI un unica architettura EDM business oriented Multi Ruolo Steward, Business User Agile Semplice A bank should be able to generate aggregate risk data to meet a broad range of on-demand, ad hoc risk management reporting requests Rapido Elevate Performance A bank should be able to generate aggregate and up-to-date risk data in a timely manner while also meeting the principles relating to accuracy and integrity, completeness and adaptability Risk management reports should cover all material risk areas within the organisation The owners (business and IT functions), in partnership with risk managers, should ensure there are adequate controls throughout the lifecycle of the data and for all aspects of the technology infrastructure

IrionDQ un unica piattaforma integrata per l EDM

Caratteristiche uniche e distintive DELT EAsT IsolData One Click Audit Un motore con logica dichiarativa estremamente performante. Chiedi di quello di cui hai bisogno e non dire come fare. Tutto è visto come una tabella virtuale da interrogare con l SQL standard. Un approccio «set oriented» unico, completo e pervasivo. La gestione automatica di spazi dati isolati nel database per garantire performance, concorrenza e elevatissima dinamicità. Gestione completamente automatica della tracciabilità di dati e regole, con documentazione in linguaggio naturale

IRIONDQ per il PERDAR Classificazione ed aggregazione: tassonomia, metadati, business glossary, Classificazione delle informazioni secondo regole di business e controllo della qualità dei da/ Classificazione corre;a condizione necessaria per le aggregazioni dei da/ Tassonomie e metada/ sono necessari per poter u/lizzare per i processi di classificazione Motore di verbalizzazione e Business Glossary per ges/re l interazione con Business User e Vigilanza Lifecycle delle regole di classificazione e controllo con workflow autorizza/vo Data should be aggregated on a largely automated basis so as to minimise the probability of errors A bank should aggregate risk data in a way that is accurate and reliable.

IRIONDQ per il PERDAR Controlli, Raccordi e Riconciliazioni: rigore e coerenza contabile Ante classificazione per verificare la Business Quality dei da/ di input Post classificazione per accertare la corre;ezza delle regole di classificazione (es: non ci sono record esclusi erroneamente ) Post aggregazione per verificare la coerenza del risultato dell aggregazione rispe;o ai modelli di origine Spiegazione delle differenze nel caso di riconciliazioni complesse Con tu;e le /pologie di controlli di qualità necessarie al Business e al Risk Management reconciled with bank s sources, including accounting data

IRIONDQ per il PERDAR Misurazione Scoring e misurazione dei parametri di qualità (KQI) Approccio progressivo per passi successivi per controllare il livello di qualità e i progressi o;enu/ Documentazione Audit & Accountability Per ricostruire il processo, le regole e i da/ u/lizza/ per giungere all aggregazione Versioning delle regole e documentazione in linguaggio naturale integrata dal Business Glossary A bank s risk data aggregation capabilities and risk reporting practices should be Fully documented and subject to high standards of validation

IRIONDQ RTG Solution Data Integration Business & Control Rules Data Governance Key Business Ind. Data Integration Process Automation Data Staging Technical controls User Defined Business & Control Rules Engine User Defined Thresholds Business Glossary Natural Language Rules Catalog What-if Rules Lifecycle Management Aggregated & Restated Data Export Exceptions Reporting Metadata Management Data lineage Impact Analysis User Defined Key Indicators Key Indicators Hierarchies Measures with ext. Metadata Organizational Structure Mapping Reporting & Dashboarding

Il ponte tra dati grezzi e conoscenza di valore per il business Grazie