MiFID II, UCITS IV, Dodd Frank e Basilea III Guidare una Rethink di gestione Massive dati

Basilea III, MiFID II, UCITS IV e la Frank Act Dodd sono finalizzati e /o entrano in vigore, requisiti di dati sempre più alti sono stati spinta sulle istituzioni finanziarie che richiedono loro di meticolosamente tenere traccia dell'origine dei dati, la sua trasformazione nel corso il tempo e le persone o processi responsabili cambiarla. Alcuni rapporti hanno stimato che almeno 70 nuovi regolamenti che disciplinano i mercati dei capitali entreranno in vigore in Europa tra il 2012 e il 2013 con più di 300 negli Stati Uniti nello stesso periodo.

Il potere di recuperare e consolidare i dati provenienti da diverse fonti in tempo reale, in modo da alimentare i data warehouse, motori di rischio e quindi calcolare l'esposizione al rischio attuale è quindi cruciale ora più che mai. Questo è particolarmente vero se si considera l'unità corrente verso la creazione di un mercato centrale OTC in modo da evitare un altro cataclisma crisi dei mercati finanziari come verificatosi a 2007-2009. Le nuove norme di vigilanza sono imprese convincenti per estrarre e riferire in merito enormi quantità di dati commerciali, senza compromettere la qualità di tali dati.

I dati aziendali viene immessa nella modelli di data warehouse di pricing e di analisi del rischio. Il volume di operazioni OTC è solo una delle tante forme di dati di massa che caratterizzano la capitale e dei mercati finanziari. Un recente sondaggio di MoneyMate degli operatori buy-side mostrato che l'80 per cento degli intervistati non erano preparati per le modifiche normative imminenti. 75 per cento delle imprese intervistate considerato il Dodd Frank Act un serio motivo di preoccupazione.

Per essere onesti a società di servizi finanziari che sono ancora impreparati per imminenti modifiche normative, nuove regole come Basilea III e MiFID II passare attraverso diverse revisioni e modifiche prima il quadro finale diventa chiaro a tutte le parti interessate. Ma anche dopo le nuove regole diventano chiari, sistemi eterogenei tra rivestimento cliente, middle office e back office rendono difficile per le istituzioni finanziarie per calcolare con precisione l'esposizione al rischio, automatizzare l'assegnazione garanzia e mettere in atto i sistemi necessari per realizzare la valutazione posizione in tempo reale.

In effetti, per i giocatori di livello mondiale dei mercati finanziari, una delle più grandi sfide che i loro team di gestione del rischio e di conformità sta valutando l'esposizione attraverso la banca &'; s intera azienda. Un recente sondaggio ha mostrato che SimCorp il 30 per cento degli operatori di mercato lato degli acquisti ha ammesso che avrebbero bisogno giorni o addirittura settimane per calcolare la loro intera organizzazione &'; s esposizione al rischio.

Per mettere tale calcolo tirato fuori in un contesto, ciò significherebbe che in situazioni come l'implosione di Lehman Brothers e Bear Stearns, il 30 per cento dei giocatori laterali buy sarebbe lento a reagire a causa della mancanza di rischio tempestivo informazioni.

Dopo le lacune di controllo che sono stati così drammaticamente messo a nudo dalla crisi finanziaria del 2007-2009, le autorità di vigilanza sono direttamente o inavvertitamente disegnato una maggiore attenzione ai dati di mercato, poiché mirano a cambiare il mercato dei derivati ​​OTC corrente in un scambi Modello -traded. Un modo che questo sta accadendo è l'unità di avere un sistema di ILO (Legal Entity Identifier) ​​che verrà utilizzato per contrassegnare le transazioni a rispettive controparti.

I regolatori non devono essere lasciati alle spalle con l'adozione di massa della tecnologia di gestione dei dati

Interessante però è che, mentre le nuove regole hanno continuato a guidare l'innovazione nella cattura e la gestione di enormi quantità di dati, le autorità di vigilanza del settore finanziario stessi sono spesso lenti nell'attuare tali tecniche. Eppure, i regolatori più efficienti possono catturare e analizzare i dati enormi, più velocemente si sarà in grado di individuare e disinnescare il rischio sistemico.

In realtà, alcuni analisti della crisi finanziaria 2007-2009 hanno posto la colpa non su leggi deboli ma sulla vigilanza debole. Tali analisti hanno sostenuto che tutti i dati che era necessario per le autorità di vigilanza per stroncare sul nascere i rischi mongolfiera da derivati ​​e mutui subprime era disponibile ma non è mai agito su. Anche se non tutti saranno necessariamente d'accordo con questa linea di pensiero, la polemica e l'eventuale scioglimento del Office of Thrift Supervision negli Stati Uniti fa dare qualche credito a questa affermazione.

Ancora, alcune autorità di vigilanza dei mercati finanziari stanno adottando misure per acquisire in modo efficiente dati di mercato. La SEC (Securities Exchange Commission) negli Stati Uniti, per esempio, ha lanciato l'idea di un Audit Trail consolidato. Il CAT sarebbe basata su raccolta di informazioni da FINRA e ogni scambio in un repository di dati centrale. L'informazione sarebbe in ogni ordine, ogni preventivo e ogni evento di informativa che interessano ogni ordine e preventivo. In caso di un crash improvviso, la SEC avrebbe il tempo reale di dati necessari per vedere rapidamente cosa è successo invece di aspettare diverse settimane per decifrare che cosa è accaduto esattamente.

The Sims via da seguire

nuove regole invitano entrambe le autorità di vigilanza e le banche ad adottare un approccio sofisticato verso la cattura e l'aggregazione di dati provenienti da fonti multiple, segnalarlo e mantenere i dati &'; s storia per consentire la futura revisione. Per fare questo, le istituzioni devono fare un inventario a livello aziendale dei dati, di identificare gli attributi di tali dati e isolare i campi che saranno rilevanti per segnalazioni di vigilanza.

Una delle sfide principali sarà la necessità di armonizzare i timestamp soprattutto quando i dati sono provenienti da diversi sistemi. I gestori del rischio devono lavorare con il personale la tecnologia per garantire che tutti i dati che si fa strada nel data warehouse di rischio è cronologicamente coerenti. Ricorda che la migliore delle ipotesi è per l'acquisizione di dati di rischio e la posizione di valutazione che si terrà quasi in tempo reale.

Garantire la coerenza tempo può essere difficile quando si tiene conto della possibilità di dati di coda in diversi sistemi che possono infine incidere quanto attuale gestori del rischio in grado di generare una presa di posizione. Ancora, un sofisticato sistema prenderebbe queste dinamiche in considerazione in modo da garantire che le relazioni sui rischi finali sono una rappresentazione accurata di dati correnti Hotel  .;