Databricks unterstützt Finanzinstitute bei der Verlagerung in die Cloud mit Data-Governance innerhalb ihrer Data-Intelligence-Plattform. Insbesondere Lösungen für das Risikomanagement nutzen und prognostizieren Daten über mehrere Hierarchie- und Granularitätsebenen, die auf spezifische Portfolios, Kreditrisiken, Marktrisiken, Kontrahentenrisiken, ALM, Liquiditätsrisiken, regulatorisches Kapital und aufsichtsrechtliche Berichterstattung zugeschnitten sind. Angesichts der verschiedenen Legacy-Technologien, wie SAS, Oracle, SQL-Server und Hadoop, ergeben sich bei aufsichtsrechtlichen Prüfungen häufig Herausforderungen. Diese Herausforderungen werden besonders deutlich, wenn es darum geht, die Fähigkeit zur Rückverfolgung von Daten zu ihren Quellen, zur Aufrechterhaltung der Genauigkeit und zur Aufrechterhaltung einer zuverlässigen Datenverwaltung nachzuweisen.
Die Databricks-Data-Intelligence-Platform löst diese Probleme mit:
Delta-Lake-Uniform: Delta-Lake-Uniform vereinheitlicht verschiedene Datenformate und -typen und gewährleistet so die Zuverlässigkeit und Integrität der Daten für Risikoanalyse-Lösungen und das regulatorische Berichtswesen.
Delta-Live-Tables für die Datenqualität: Für regulatorische Risiken, bei denen Datengenauigkeit und -konsistenz entscheidend sind, gewährleisten Delta-Live-Tables die Validierung aller erforderlichen Datenfelder. Die Überwachungsfunktionen der Plattform ermöglichen außerdem eine umfassende Berichterstattung über Datenqualitätsmetriken.
Unity-Catalog für konsistentes Daten-Compliance-Management: Unity-Catalog bietet robuste Data-Governance mit sicherem Zugriff, klarer Abstammung und konsistenten Datenkontrollen und bildet damit die Grundlage für ein präzises und integriertes Risikomanagement.
Workflow-Orchestrierung für verlässliche SLAs: Databricks-Workflows verbessern die Orchestrierung und Ausführung von Daten-Pipelines für Analysen, ETL, Abgleich und gemeinsame Nutzung, um eine konsistente SLA-Bereitstellung zu gewährleisten und die Zuverlässigkeit bei hohen regulatorischen Anforderungen zu erhöhen.
Finanzinstitute verabschieden sich zunehmend von veralteten Standardsystemen und setzen auf die Cloud. Der “World Cloud Report – Financial Services” des Capgemini Research Institute vom November 2023 zeigt auf, dass 91 Prozent der Banken und Versicherungen ihre Reise in die Cloud bereits begonnen haben. Dieser Wandel ist ein entscheidender Treiber für Innovation und betriebliche Effizienz, insbesondere für die Integration von Risiko- und Finanzfunktionen. Finanzinstitute können bei der Modernisierung ihres Risikomanagements zwei wichtige Initiativen in Betracht ziehen, um regulatorischen Bedenken zu begegnen.
Sie müssen in Datenmanagement und Governance für regulatorische Risiken investieren, um sich auf die Verbesserung der Kontrolle und Aufsicht zu konzentrieren, damit sie den Compliance-Anforderungen gerecht werden. Darüber hinaus müssen sie ein Risikomodell implementieren und ausführen, um die Prozesse für die Implementierung und Ausführung von Kreditrisikomodellen zu optimieren. Die Branche befindet sich in einem anspruchsvollen Umfeld mit komplexen aufsichtsrechtlichen Prüfungen und einem dringenden Bedarf an flexiblen und umfassenden Risikomanagement Lösungen. Aufgrund veralteter Infrastrukturen und isolierter Daten für verschiedene Risikoarten sind die bestehenden Systeme nicht in der Lage, den erforderlichen Datenrahmen für eine nachhaltige und effiziente Erfüllung der aufsichtsrechtlichen Erwartungen in den Bereichen Current-Expected-Credit-Loss (CECL), Stresstests, Liquiditätsrisiko und aufsichtsrechtliche Datenmeldung bereitzustellen. Darüber hinaus stellen komplexe Risikoprozesse seit langem ein erhebliches Hindernis dar, das eine schnelle Anpassung an sich ändernde Vorschriften sowie eine effiziente Datenverarbeitung und -analyse erschwert.
Daher muss die Branche die drei wichtigsten Herausforderungen lösen:
Datensicherheit und Governance: Die Migration sensibler Finanzdaten in die Cloud wirft kritische Fragen zur Sicherheit, zum Datenzugriff und zur Kontrolle auf, insbesondere unter den strengen regulatorischen Standards des Finanzsektors.
Architektonische Komplexität: Finanzinstitute sind in ein Netz von Legacy-Systemen vor Ort verstrickt, was die Integration in die Cloud erschwert. Die undurchsichtige Logik dieser Systeme verstärkt die Bedenken bei der Migration.
Kosten der Migration in die Cloud: Die Umstellung auf die Cloud ist mit erheblichen Vorabinvestitionen verbunden, einschließlich Ausgaben für die Datenmigration, die neue Architektur von Anwendungen und die Schulung von Mitarbeitern. Dies erfordert eine gut durchdachte Strategie.
Viele Finanzinstitute haben diese Herausforderungen mit Hilfe der Databricks-Data-Intelligence-Platform bereits erfolgreich bewältigt. Sie integriert Risikodaten, Finanzdaten und Prozesse für die Risikoanalyse in einer einzigen Plattform. Generative KI-Funktionen bieten tiefe Einblicke in das einzigartige Daten- und Analyse-Ökosystem eines jeden Instituts.
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