FÓRUM ABBC: INTEGRAÇÃO DA GESTÃO DE RISCOS NO NEGÓCIO
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FÓRUM ABBC: INTEGRAÇÃO DA GESTÃO DE RISCOS NO NEGÓCIO
FÓRUM ABBC: INTEGRAÇÃO DA GESTÃO DE RISCOS NO NEGÓCIO ASPECTOS TECNOLÓGICOS Fausto Novaes [email protected] 04 fevereiro 2014 AGENDA • Necessidade de um processo estruturado para acompanhamento da Gestão Integrada de Riscos • • • • Ambiente Tecnológico Atual das Instituições Financeiras (IF) • • Dispersão dos dados – Efeito “Spaghetti” Arquitetura de Referência para Análise Integrada de Riscos • • • Forças internas e externas: o mercado e a regulamentação Ambiente Tecnológico nas IF’s Estudo sobre os desafios encontrados nas IF’s Componentes para integração da visão única para risco e finanças Arquitetura funcional de financas/riscos Cases AGENDA • Necessidade de um processo estruturado para acompanhamento da Gestão Integrada de Riscos • • • • Ambiente Tecnológico Atual das Instituições Financeiras (IF) • • Dispersão dos dados – Efeito “Spaghetti” Arquitetura de Referência para Análise Integrada de Riscos • • • Forças internas e externas: o mercado e a regulamentação Ambiente Tecnológico nas IF’s Estudo sobre os desafios encontrados nas IF’s Componentes para integração da visão única para risco e finanças Arquitetura funcional de financas/riscos Cases Forças internas e externas : mercado, regulamentação e tecnologia Mercado Regulamentação Pressão para manter as receitas Crescimento orgânico e otimização de portfólio Pressão para redução dos custos Aumento de competição no segmento Cenário de crescimento econômico global desfavorável Basiléia II – Pilar 1 / Pilar 2 -Appropriate Management Information Systems - MIS (Supervisory Risk Processes) Basiléia III - Principles for effective risk data aggregation and risk reporting + Liquidity and Capital Requeriments Convergência dos padrões contábeis internacionais (IAS/IFRS/Multi-GAAP) Principles for effective risk data aggregation and risk reporting 2007.....lacked the ability to aggregate risk exposure and identify concentrations quickly and accurately at the bank group level, accross BU and legal entities..... 2013.....observed that risk aggegation practices remains a challenger for banks, and supervisors would like to see more progress..... .....”risk data aggregation” means defining, gathering and processing......This includes sorting, merging or breaking down sets of data. 14 Principles for effective risk data aggregation and risk reporting Governance & Infrastructure Principle 1 – Governance Principle 2 – Data Architeture & IT Infrastructure Risk Data Aggregation Capabilities Principle 3 – Accuracy & Integrity Principle 4 – Completeness Principle 5 – Timeliness Principle 6 – Adaptability Risk Reporting Practices Principle 7 – Accuracy Principle 8 – Comprehensiveness (Risk Reporting Practices) Principle 9 – Clarity & Usefulness (Risk Reporting Practices) Principle 10 – Frequency (Risk Reporting Practices) Principle 11 – Distribution (Risk Reporting Practices) Supervisory Review, Tools and Cooperation Principle 12 – Review the 11 principles above Principle 13 – Remedial Actions & Supervisory Measures Principle 14 – Home/Host Cooperation Pontos relevantes sobre os “Principles for effective risk data aggregation and risk reporting Principle 1 – Governance Principle 2 – Data Architeture & IT Infrastructure Principle 4 – Completeness Estudos sobre os desafios encontrados nas IFs Implicações com Basiléia III - Perspectiva Tecnológica Risk management progress has been small, says banking study. A Global Deloitte Survey w/ 86 financial institutions (july 28, 2013) ...banks also continue to struggle to improve the quality of their data, even though getting a better handle on counterparty exposures and other data has been a top priority since at least the September 2008 collapse of Lehman Brothers…..40 per cent of survey respondents said they were “extremely or very concerned” about the data management capabilities at their institution. “Data are one of the biggest challenges for a lot of these institutions,” survey said..The Deloitte survey also found that less than one-third of the banks surveyed were fully prepared to meet the requirements of the new Basel III bank capital and liquidity reforms, which started phasing in this year. Prudential Practice Guide CPG 235 – Managing Data Risk - September 13 (APRA) - Australian Prudential Regulation Authority About This PPG aims to assist regulated entities in managing data risk. It is designed to provide guidance to senior management, risk management and technical specialists (both management and operational)...... Introduction The management of data and associated risks is important for a broad range of business objectives including meeting financial and other obligations to stakeholders, effective management and proper governance. This prudential practice guide (PPG) provides guidance on data risk management where weaknesses continue to be identified as part of APRA’s ongoing supervision activities…. ….Data is essential for a regulated entity to achieve its business objectives. Furthermore, reliance on data has increased as a result of process automation and greater reliance on analytics and business intelligence to support decisionmaking. Consequently, stakeholders including the Board of directors (Board), senior management, shareholders, customers and regulators have heightened expectations regarding the effective management of data. This trend has enhanced the importance of treating data as an asset in its own right. Ambiente Tecnológico nas IFs Silos de informação, proporcionando vários impactos negativos: • incapacidade de visão única do cliente • altos custos de manutenção da tecnologia (HW/SW) Situação do Ambiente Governança dos dados deficiente Detalhamento e/ou enriquecimento de dados insuficiente para os processos de rentabilidade • Falta de flexibilidade para incorporar novas demanda de dados Deficiência dos modelo de referência de dados para visão única do negócio Herança dos sistemas legados: • Não foram preparados para atender as novas demandas do negócio e regulamentares • Dificuldade em ajustá-los na velocidade requida pelas diferentes áreas do negócio • Alto custo de adapatação destes sistemas para as novas demandas AGENDA • Necessidade de um processo estruturado para acompanhamento da Gestão Integrada de Riscos • • • • Ambiente Tecnológico Atual das Instituições Financeiras (IF) • • Dispersão dos dados – Efeito “Spaghetti” Arquitetura de Referência para Análise Integrada de Riscos • • • Forças internas e externas: o mercado e a regulamentação Ambiente Tecnológico nas IF’s Estudo sobre os desafios encontrados nas IF’s Componentes para integração da visão única para risco e finanças Arquitetura funcional de financas/riscos Cases Situação:Proliferação de Análises Fragmentadas Redundância de dados, altos custos e decisões inconsistentes Centenas de Sistemas Fontes Milhares de Users/Departamentos Data Marts Cadastro Clientes Cadastro Produtos Gestão de Riscos Finanças Contabilidade Contratos Canais Orçamento Contabilidade Garantias Relacionamento com Clientes Recursos Humanos Auditoria Compliance Modelagem Agências CRM Situação encontrada nas IFs Problemas comuns: Emaranhado de Dados, Infra-Estrutura Complexa • Desafios Comuns: • Relatórios financeiros e de riscos necessitando de dados mais detalhados sobre as operações (visão cliente/produto/contrato) • Nem todos os dados estão disponíveis de forma consistente no legado ou ERP • Ferramentas de modelagem e análises gerenciais buscando dados / informações em diferentes sistemas fonte (multiplas visões sobre o negócio) • Relatórios baseados em multiplos sistemas fontes resultam em diferentes respostas elaboradas por diferentes areas (finanças / riscos / gerencial) • Problemas com qualidade de dados e muito tempo dispendido para validação e reconciliação de dados • Demora na distribuição de relatorios estratégicos para tomada de decisões AGENDA • Necessidade de um processo estruturado para acompanhamento da Gestão Integrada de Riscos • • • • Ambiente Tecnológico Atual das Instituições Financeiras (IF) • • Dispersão dos dados – Efeito “Spaghetti” Arquitetura de Referência para Análise Integrada de Riscos • • • Forças internas e externas: o mercado e a regulamentação Ambiente Tecnológico nas IF’s Estudo sobre os desafios encontrados nas IF’s Componentes para integração da visão única para risco e finanças Arquitetura funcional de financas/riscos Cases Características de um ambiente analítico apropriado a integração de riscos e finanças Capacidade de integração com os sistemas legado Capacidade de gerenciamento dos processos de carga, acessos multiplos, execuções ad-hoc, processamento de dados estruturados e multi-estruturados Visão Única do Negócio: Modelo de Dados de Referência (Cliente / Produto / Segmento) In-Database Processing (Modelagem) Definição, criação e implementação dos “Eventos de Negócios” e Governança dos Dados Características de um ambiente analítico apropriado a integração de riscos e finanças Capacidade de integração com os sistemas legado Capacidade de gerenciamento dos processos de carga, acessos multiplos, execuções ad-hoc, processamento de dados estruturados e multi-estruturados Visão Única do Negócio: Modelo de Dados de Referência (Cliente / Produto / Segmento) In-Database Processing (Modelagem) Definição, criação e implementação dos “Eventos de Negócios” e Governança dos Dados Big Data Teradata Enterprise Risk Intelligence Three Tier Reference Architecture Business Intelligence Applications Intra Core OLTP www EAI Bus Data Mining Downstream Results Set Loop Export Files* Integrated Information Environment ROLAP Reportin Ad hoc Dashboard g External Appln OLTP Integration Layer Oracle Sybase SAP SQL Server Source Export Files* DB2 CDC EAI Bus PeopleSoft www Siebel Características de um ambiente analítico apropriado a integração de riscos e finanças Capacidade de integração com os sistemas legado Capacidade de gerenciamento dos processos de carga, acessos multiplos, execuções ad-hoc, processamento de dados estruturados e multi-estruturados Visão Única do Negócio: Modelo de Dados de Referência (Cliente / Produto / Segmento) In-Database Processing (Modelagem) Definição, criação e implementação dos “Eventos de Negócios” e Governança dos Dados Big Data Modelo Lógico de Referência dos Dados BALANÇO CONTRATOS EVENTOS GENERALLEDGER CONTACTLIST ADVERTISEMENT NUMBERPORTABILITY CAMPAIGN EVENT EVENTCONTACT WEBVISIT SURVEY EQUITY ASSET LIABILITYACCOUNT REVENUEACCOUNT COLLECTION EXPENSE JOURNALENTRY SERVICEORDER FIXEDASSET CANAL ACCOUNT ADDRESS OTHERREVENUE SETTLEMENT COST BILLING PAYMENT PROFILE COLATERAL CLIENTE SEGMENT ANALYTICMODEL CHANNEL PARTY PRIVACY PRODUTO AWARD OFFERING CONTRACT INCENTIVE ASSOCIATE PROFILE PRODUCT SUBSCRIPTION SHOPPINGTRANSACTIONTYPE FRAUDPROFILE COVERAGEAREA CALLHISTORY EQUIPMENT CELLSITE ACCESSMETHOD ROUTE SIMCARD NUMBERINGPLAN TECHNOLOGY WEBSERVER PREPAID IPUSAGE CAMPANHAS Customer Becomes Past Due and is Assigned to a Work Group; Customer not able to pay, bank repossesses the house and sells on open market Copyright ©1995- 2007 by TERADATA Corporation. All Rights Reserved Teradata Confidential and Trade Secret ACCOUNT ABUS E HISTORY Account Num (FK) Account Modifier Num (FK) S ys tem Abus e Type Cd (FK) Account Abus e Dt Abus e Occurred Currency Cd (FK) Account Abus e Amt Acct Crncy Abus e Amt Occurred Crncy Acct Abus e Amt ACCOUNT S TATUS HIS TORY Account Num (FK) Account Modifier Num (FK) Acct S tatus S tart Dttm Acct S tatus Type Cd (FK) Acct S tatus Reas on Cd (FK) Acct S tatus End Dttm COLLECTION COST Account Num (FK) Account Modifier Num (FK) Collection Cos t Dttm Cos t Type Cd (FK) Collection Cos t Amt Time P eriod Cd (FK) has collection cos t of has s tatus his tory of AGREEMENT TO CHART OF ACCOUNT Account Num (FK) Account Modifier Num (FK) Chart Of Account Id (FK) Agreement GL Acct S tart Dt Agreement GL Acct End Dt is accounted for in has legal his tory of ACCOUNT LEGAL HIS TORY Account Num (FK) Account Modifier Num (FK) Legal Action Id (FK) J udgment Amt J udgment Dt Court J udgment Appl Dt involves ACCOUNT COLLECTION S TATUS AGREEMENT LEGAL ACTION P as t Due Amount Type Cd (FK) Account Num Collection S tatus S tart Dttm Legal Action Id Account Modifier Num may have s ys tem abus e of Account Num (FK) Legal Action Des c Account Type Cd (FK) Account Modifier Num (FK) Legal Action S uit Num Account S ource Cd (FK) Collection S tatus End Dttm Legal Action S tart Dt Acct Current S tatus Type Cd (FK) has collection his tory of has remediation plan Collection S tatus Type Cd (FK) Legal Action End Dt Acct S tatus Reas on Cd (FK) AGREEMENT REMEDIATION P LAN Collection P as t Due Amt Court Location Locator Id (FK) Account Open Dt Account Num (FK) Acct Crncy Collec P as t Due Amt Legal Action Type Cd (FK) Account Clos e Dt Account Modifier Num (FK) Days P as t Due Cnt Acct Obtained Cd (FK) has s tatus of Remediation P lan Type Cd (FK) Agreement Categ Cd (FK) Agmt Remediation P lan S t Dttm AGREEMENT S TATEMENT Fund S ource Type Cd (FK) is as s ociated with is for Account Num (FK) Agmt Remediation P lan End Dttm Account P roces s ing Dt Account Modifier Num (FK) Account S igned Dt AGREEMENT REMEDIATION S TATUS S tatement Document Id (FK) has default occurrence of Contract Name Account Num (FK) Agreement Categ Cd Contract Expiration Dt Account Modifier Num (FK) As s et Liability Cd (FK) Remediation Plan Type Cd (FK) Balance Sheet Cd (FK) DEFAULT OCCURRENCE COLLATERAL ITEM Agmt Remediation P lan S t Dttm (FK) S tatement Cycle Cd (FK) Account Num (FK) Remediation Plan S tatus Dttm Collateral Item Id S tatement Mail Type Cd (FK) Account Modifier Num (FK) FINANCIAL AGREEMENT P ropos al Id (FK) Remediation Plan S tatus Cd (FK) Collateral Item Type Cd (FK) Default Dttm Account Num (FK) External Agreement Ind Collateral Item Hos t Id Account Modifier Num (FK) Default Outcome Type Cd (FK) Agreement Objective Type Cd (FK) has credit limit of Default Reas on Type Cd (FK) Financial Agreement Categ Cd (FK) Default Expos ure Amt Market Ris k Type Cd (FK) was an item recovered during has recovery of Acct Crncy Expos ure Amt Original Maturity Dt ACCOUNT CREDIT LIMIT Ris k Exps r Mitigant Type Cd (FK) may res ult in Account Modifier Num (FK) Bank Trade Book Cd (FK) AR COLLECTION ACTIVITY Account Num (FK) Pricing Method Cd (FK) P ayment S chedule Id (FK) Limit Type Cd (FK) DEFAULT RECOVERY ITEM Financial Agreement Type Cd (FK) AR Collect Activity Type Cd (FK) Credit Limit S tart Dttm DEFAULT RECOVERY Account Num (FK) AR Collect Activity S tart Dttm Account Modifier Num (FK) Credit Limit End Dttm Financial Agreement Categ Cd Account Num (FK) Collateral Item Id (FK) AR Collect Activity End Dttm Limit Change Reas on Cd (FK) Account Modifier Num (FK) Default Dttm (FK) AR Collect Activity Txt Credit Limit Amt Default Dttm (FK) AR Collect Activity Ref Num Acct Crncy Credit Limit Amt Recovery Amt Event Id (FK) CREDIT AGREEMENT AR Collect Activity P arty Id (FK) Credit Auth Origin Type Cd (FK) Recovery Currency Cd (FK) Account Num (FK) AR Collect S tatus Type Cd (FK) Recovery S top Value Amt Account Modifier Num (FK) Deed in Lieu Of Foreclos e Ind LOAN REVIEW HIST S eniority Level Cd (FK) Account Num (FK) may be for has review his tory of Reaging Cnt Account Modifier Num (FK) Financing Agmt P as t Due Amt has s tatus of Loan Review Categ Cd (FK) Acct Crncy P as t Due Amt Loan Review P arty Id (FK) Financing Agmt Charge Off Amt Account Review Dt Acct Crncy Agmt Charge Off Amt FUNDS TRANS FER EVENT Loan Review Res ult Cd (FK) Financing Agmt Las t P mt Dt Event Id (FK) DEFAULT RECOVERY ITEM S TATUS Loan Review Comment Txt Financing Agmt Las t P mt Amt Account Num (FK) Funds Trans fer Hos t Num Acct Crncy Las t P mt Amt Account Modifier Num (FK) Funds Trans fer Effective Dt Credit Agreement Categ Cd (FK) Collateral Item Id (FK) Funds Trans fer Reference Num Obligor Borrowing P urpos e Cd (FK) OVERDRAFT EXCES S HIS TORY Default Dttm (FK) Funds Trans fer Method Type Cd (FK) Account Num (FK) Default Recovery S tatus Dttm Funds Trans fer Type Cd (FK) has overdraft his tory of Account Modifier Num (FK) Bank Trans fer Event Type Cd (FK) Recovery S tatus Chg Reas on Cd (FK) Overdraft Exces s S tart Dttm Recovery S tatus Cd (FK) Overdraft Exces s End Dttm S TATEMENT Statement Document Id (FK) Statement Mail Type Cd (FK) Statement Type Cd (FK) Envelope Mes s age Type Cd (FK) Statement Data Dt Statement Is s ue Dt Invoice Ind Invoice Ind INVOICE Invoice Id (FK) Invoice Dttm Invoice Des cription Txt Hos t Invoice Num Invoice P ayment Term Cd (FK) Invoice Currency Cd (FK) Invoice Freight Term Cd (FK) Trans mittal Mode Type Cd (FK) Invoice S ource Type Cd (FK) Invoice Type Cd (FK) Cons olidated Inv Id (FK) has payment s chedule of P AYMENT S CHEDULE P ayment S chedule Id P ayment S chedule Term Cd (FK) Cons olidated Inv Id (FK) Invoice Id (FK) has activity of AR Collect Activity Type Cd DUNNING LETTER P ayment S chedule Id (FK) AR Collect Activity Type Cd (FK) AR Collect Activity S tart Dttm (FK) Dunning Level Cd (FK) Map Internal Rating (“20”) to Probability of Default (“.03%”) us ed method of RIS K RATING METHOD Ris k Rating Method Id Financial Services Logical Data Model Release 08.00.00 Copyright c 1995-2006 by NCR Corporation. All Rights Reserved. NCR CONFIDENTIAL AND TRADE SECRET ACCOUNT RIS K GRADE RELAT Account Num (FK) Account Modifier Num (FK) Ris k Grade Id (FK) Account Ris k Grade S tart Dt (FK) Related Ris k Grade Id (FK) Related Ris k Grade S tart Dt (FK) Ris k As s es s ment Relat Cd (FK) Account Ris k Override S tart Dt Account Ris k Override P arty Id (FK) Ris k Grade Override Rs n Cd (FK) Account Ris k Override End Dt is related with relates to ACCOUNT RIS K GRADE Account Num (FK) Account Modifier Num (FK) k grading for Ris k Gradeis Idris(FK) Account Ris k Grade S tart Dt Reporting arty Id (FK) desPcribes Analytical Model Id (FK) RIS K RATING P URP OS E TYP E Ris k Rating P urpos e Cd Analytical Model End Dttm Analytical Model Value Des c Analytical Model Allowed Val Analytical Model Low Range Val Analytical Model Hi Range Val Ris k Rating P urpos e Des c P arent Ris k Rating P urpos e Cd (FK) is grouped into des cribes ACCOUNT GROUP RIS K GRADE Account Group Id (FK) Ris k Grade Id (FK) Account Group Ris k S tart Dt RIS K GRADE S CHEME Ris k Grade S cheme Id Ris k Rating Method Id (FK) Ris k Rating P urpos e Cd (FK) has grading values of is value for Account Group Ris k End Dt Account Group Next Review Dt Account Group Ris k Rate Dt ANALYTICAL MODEL VALUE Model Id (FK) Analytical Model Value Id Analytical Model S tart Dttm maps to ANLY MODEL VAL TO RIS K GRD VAL Model Id (FK) Analytical Model Value Id (FK) Ris k Grade Id (FK) Analytical Model S tart Dttm (FK) Anly Model Ris k Grd Map Str Dt Anly Model Ris k Grd Map End Dt maps to P RODUCT RIS K GRADE Product Id (FK) Ris k Grade Id (FK) Product Ris k Grade S tart Dt RIS K GRADE VALUE Ris k Grade Id Model Status Cd (FK) Model Name Model Des c Model Type Cd (FK) Model Purpos e Cd (FK) Model Algorithm Type Cd (FK) Model Source P arty Id (FK) Data S ource Cd (FK) P ARTY S CORE DD Analytical Model Id (FK) Party Id (FK) Model Run Id (FK) Party S core Val us es criteria of is related with is related to has MODEL RUN Model Id (FK) generates Model Run Id MODEL CALCULATION CRITERIA Analytical Model Id (FK) S election Criterion Id (FK) MODEL RELATIONSHIP Related Model Id (FK) Analytical Model Id (FK) S core Model Role Cd (FK) S core Model Relations hip Dt Overriding P arty Id (FK) S core Model Relat End Dt has revie w his tory of is s core for Model Run Dttm ACCOUNT S CORE DD Account Num (FK) was us ed to calculate Account Modifier Num (FK) was us ed to calculate Model Id (FK) Model Run Id (FK) BAS EL II S TD S UP HAIRCUT P ARAM S td S upervis ory Adj Rule Id Account S core Val S td S up Adj Rule S tart Dttm Internal Rating (“20”) ANALYTICAL MODEL RUN REVIEW Analytical Model Id (FK) Model Run Id (FK) Analytical Model Review Dt Model Review Finding Cd (FK) Reviewer P arty Id (FK) is rating for Internal rating assigned to obligor PRODUCT S CORE DD P roduct Id (FK) Analytical Model Id (FK) Model Run Id (FK) P roduct S core Val ACCOUNT GROUP S CORE DD Account Group Id (FK) Account Group Score Calc Dt Analytical Model Id (FK) Model Run Id (FK) S cheme Id (FK) S td S up Adj Rule End Dttm Des c P arty As s et Value Cd (FK) RIS K GRADE TYP E AS S OC is related with From Des c Account Group Score Val P arty As s et Clas s Cd (FK) Ris k Grade Id (FK) To Des c is ris k grade for is related to From Maturity Time P eriod Cd (FK) Related Ris k Grade Id (FK) Rate Product Ris k Grade End Dt From Maturity Time P eriod Num Ris k Grade Relation Type Cd (FK) Level Num Product Ris k Grade Rate Dt To Maturity Time P eriod Cd (FK) Ris k Grade As s oc S tart Dt is as s igned to Num To Maturity Time P eriod Num is credit rating for Id S ta rt Dttm Ris k Grade As s oc End Dt S overeign Haircut Rate P RODUCT GROUP RIS K GRADE GEOGRAP HY RIS K GRADE Id End Dttm RIS K GRADE RELATION TYP E Other Is s uer Haircut Rate P roduct Group Id (FK) Ris k Grade Id (FK) Ris k Grade Relation Type Cd Ris k Grade Id (FK) Ris k Grade Id (FK) AGREEMENT CLAS S RISK GRADE Geographical Area Id (FK) P roduct Group Ris k Grade S t Dt Ris k Grade Relation Type Des c Agreement Clas s Value Cd (FK) Geography Ris k Grade S tart Dt INVES TMENT S ECURITYdesRIS cribes K GRADE Agreement Clas s ification Cd (FK) P roduct Group Ris k Grade En Dt Inves tment P roduct Id (FK) Geography Ris k Grade End Dt Ris k Grade Id (FK) P roduct Group Ris k Grade Rt Dt Ris k Grade Id (FK) Geography Ris k Grade Rate Dt Agmt Clas s Ris k Grade S tart Dt P ARTY RISK GRADE RELAT Inves tment Ris k Grade S tart Dt is value for AGREEMENT CLAS S VALUE Agmt Clas s Ris k Grade End Dt P arty Id (FK) Inves tment Ris k Grade End Dt Agreement Clas s Value Cd P ARTY RIS K GRADE Agmt Clas s Ris k Grade Rate Dt Ris k Grade Id (FK) has ris k grade of Inves tment Ris k Grade Rate Dt Agreement Clas s ification Cd (FK) P arty Id (FK) P arty Ris k Grade S tart Dt (FK) is related to is ris k grading for is as s igned to Ris k Grade Id (FK) Related Ris k Grade Id (FK) P arent Agmt Clas s Value Cd (FK) P arty Ris k Grade S tart Dt Related Ris k Grade S tart Dt (FK) P ARTY CLAS S RIS K GRADE P arent Agmt Clas s ification Cd (FK) is related with Ris k As s es s ment Relat Cd (FK) Agreement Clas s Value Des c Party Clas s Value Cd (FK) P arty Ris k Grade End Dt P arty Ris k Override S tart Dt Agreement Clas s From Meas Party Clas s ification Cd (FK) P ROD FEAT RIS K GRADE ELIG RULE P arty Ris k Grade Next Rev Dt Agreement Clas s To Meas Ris k Grade Id (FK) P arty Ris k Grade Rate Dt P arty Ris k Override P arty Id (FK) P roduct Id (FK) Unit Of Meas ure Cd (FK) Party Clas s Ris k Grade S t Dt Ris k Grade Override Rs n Cd (FK) Feature Id (FK) Agmt Cla s s Value S tart Dttm P arty Ris k Override End Dt P rod Feat Rel Type Cd (FK) is eligibility for Party Clas s Ris k Grade End Dt Agmt Cla s s Value End Dttm P roduct Feature S tart Dt (FK) Party Clas s Ris k Grade Rate Dt FEATURE RIS K GRADE ELIG RULE Ris k Grade Id (FK) is parent of is eligibility for Feature Id (FK) P rod Feat Ris k Grade S tart Dt has ris k grade of Ris k Grade Id (FK) AS SET RISK GRADE is ris k grade for PARTY CLAS S VALUE P rod Feat Ris k Grade End Dt Feature Credit Rating S tart Dt P arty As s et Id (FK) P arty Clas s Value Cd Eligibility Res trict Type Cd (FK) Ris k Grade Id (FK) P arty Clas s ification Cd (FK) Feature Credit Rating End Dt As s et Ris k Grade S tart Dt Eligibility Res trict Type Cd (FK) is eligibility for P arent P arty Clas s ification Cd (FK) As s et Ris k Grade End Dt P arent P arty Clas s Value Cd (FK) As s et Ris k Grade Rate Dt P arty Clas s Value Des c P RODUCT RIS K GRADE ELIG RULE P arty Clas s ification From Meas P roduct Id (FK) P arty Clas s ification To Meas Ris k Grade Id (FK) Unit Of Meas ure Cd (FK) P roduct Elig Ris k Grade S t Dt P arty Clas s Value S tart Dttm P arty Clas s Value End Dttm P roduct Elig Ris k Grade End Dt Eligibility Res trict Type Cd (FK) is parent of Account Ris k Grade End Dt Acct Ris k Grade Next Rev Dt Account Ris k Grade Rate Dt Ris k Grade Ris k Grade Ris k Grade Ris k Grade Ris k Grade Ris k Grade Ris k Grade Ris k Grade Ris k Grade is us ed for has value of ANALYTICAL MODEL Model Id Map internal rating (“20”) to PD value (.3%) PD Rating .3 % PD assigned to obligor Estrutura Integrada de Dados Visão Única do Cliente Centenas de Sistemas Fontes Milhares de Users/Departamentos Cadastro Clientes Gestão de Riscos Cadastro Produtos Contratos Canais Finanças Contabilidade Visão Única do Negócio Orçamento Contabilidade Garantias Auditoria Compliance Relacionamento com Clientes Recursos Humanos Modelagem CRM Características de um ambiente analítico apropriado a integração de riscos e finanças Capacidade de integração com os sistemas legado Capacidade de gerenciamento dos processos de carga, acessos multiplos, execuções ad-hoc, processamento de dados estruturados e multi-estruturados Visão Única do Negócio: Modelo de Dados de Referência (Cliente / Produto / Segmento) In-Database Processing (Modelagem) Definição, criação e implementação dos “Eventos de Negócios” e Governança dos Dados Big Data Ganhando Agilidade, Velocidade e Qualidade Implementação do Modelo Valor para o Negócio Extração de Dados Desenvolvimento do Modelo Area Modelagem Preparação de Dados Extração de Dados Production Training ADS ADS Teradata Entendimento do Negócio Production ADS Entendimento dos Dados Training ADS Valor no Tempo 70% do processo de modelagem Tempo para Construir e Implementar Modelos: Horas / Dias ! Desenvolvimento e Implementação de Modelos Estatísticos - In-Database Processing Estrutura Tradicional Modeling Estrutura In-Database Model Model M M Scoring Modeling Modeling ADS Scoring Modeling ADS ADS Analytical Data Preparation Data Extracts Data Warehouse Model Translation Scoring Data Preparation Data Extracts Data Warehouse Analytical Data Preparation Sandbox Modeling ADS Scoring Data Preparation Production Data Scoring ADS SAS Model Teradata Data Warehouse Model Development Model Deployment Model Development Model Deployment Características de um ambiente analítico apropriado a integração de riscos e finanças Capacidade de integração com os sistemas legado Capacidade de gerenciamento dos processos de carga, acessos multiplos, execuções ad-hoc, processamento de dados estruturados e multi-estruturados Visão Única do Negócio: Modelo de Dados de Referência (Cliente / Produto / Segmento) In-Database Processing (Modelagem) Definição, criação e implementação dos “Eventos de Negócios” e Governança dos Dados Big Data Definição, criação e implementação dos “Eventos Financeiros” Inicio do processo através da identificação dos componentes/campos dos contratos de um produto financeiro Uma vez identificados e definidos os campos do produto financeiro, inicia-se o detalhamento dos lançamentos contábeis do produto Eventos Financeiros Exemplo para Crédito Hipotecário Os Eventos Contábeis são específicos de cada Instrumento e são usados para descrever o ciclo de vida do produto. Podemos verificar como reutilizar os components contábeis numa grande variedade de eventos, de forma a criar diferentes ciclos de vida de produto. Exemplo das Dimensões de Postagem A postagem é formada por três tipos de campos: • Bloco de códigos – referência ao detalhamento GL e outros, por exemplo, método contabilístico • Bloco de códigos estendido – atributos necessários para relatórios • Outros campos de registro diário – necessários para a execução de relatórios, mas não mantêm saldos Obrigatóri o Configurável pelo cliente Bloco de códigos * 10 (Exemplo) Pessoa Jurídica Conta Centro de Custo Esquema de Postage m GAAP Base Conta de Origem Contra Parte Tipo do produto Moeda Data Bloco de códigos estendido * 5 (Exemplo) Ref. Interna Segment o Exemplo dos detalhes da contraparte FDR Cidade País Setor de Mercado Rua Estado Classificaçã o de Risco Sistema de Origem Situação Canal Fluxo do dado considerando todo o processo Aquisição de dados, eventos de negócio, acesso dos usuários com flexibilidade/escalabilidade Next Generation Finance Infrastructure Operational Systems Accounting Hub Financial Systems Accounting Rules Consolidation HR General Ledger PR Contract Calculation Engines & Applications HR Financial Reporting Planning Treasury Sub-Ledger AP Purch AR FA PA Reporting & Analytics Profitability Other CRM Rating Management Reporting Risk Mngt Loans Regulatory Reporting Channels Operational Analytics Mortgages Data Warehouse Reference Data Management Product Tactical Info Delivery Pu t custom er state to A CTIV E Set Sta tus to Cha rge Upload Cu stomer s Logi stics System Customer Introduction & Life-Cycle Maintenance Pr ocess Update logistics infor mation yes Finan ce / Overall Data Stewa rd Sale s Rep / DSD Rep yes Update Cu stome r P rofile Infor mation Review A lerts Duplicate resolutio n re qd? yes Resolve Du plicates Cr edit A ppr oval Re qd? no Up date B illing Infor matio n Update Hie rar chy In form ation Hie rar chy, Chann el, Ad dress in fo complet e? no A ler t respect ive role Sales no Hierarchy Management Security Management Metadata Management Data Quality & Governance Master Data Management Up date Tra de Cha nnel Infor matio n Workflow Management Rules Management Simplificação, Padronização e Consolidação • A simplificação do fluxo dos dados possibilita redução de custos com estruturas de bases de dados replicadas. • Visão única da operação e consistëncia nos dados eleva a capacidade de análises e tomada de decisão da IF. • Integração e automação da aquisição dos dados possibilita maior tempo para análises e comentários sobre o negócio. • Granularidade do dado armazenado permite análises mais aprofundadas, possibilitando melhores insights sobre o negócio (Riscos/Financas/Negócios)