Il BCBS 239 (Aggregazione dei dati di rischio e reporting del rischio) è lo standard globale per l'aggregazione dei dati di rischio dal 2013; tuttavia, la maggior parte delle banche ha ancora difficoltà a conformarsi in modo efficiente. McKinsey sottolinea che un'architettura dei dati e un'infrastruttura IT target-state incomplete sono tra le principali ragioni tecniche per cui molte banche non riescono ancora a soddisfare le aspettative del BCBS 239.
Databricks aiuta i responsabili della conformità e i dirigenti C-suite ad automatizzare i controlli BCBS 239 con l'IA, a ridurre i costi operativi e a garantire la conformità futura con le normative in evoluzione come DORA e Basilea IV. Deloitte consiglia di portare i progetti di conformità a livello dirigenziale, integrando la responsabilità e incentivando la titolarità dei dati in tutti i team, sia aziendali che IT.
"La conformità normativa non è più solo una questione di spuntare caselle. Si tratta di creare un motore di intelligence del rischio basato sui dati e potenziato dall'AI. Le banche che adotteranno questo approccio non solo sopravvivranno alla prossima crisi, ma prospereranno." —Cyril Cymbler, responsabile dei servizi finanziari EMEA & dei clienti strategici, Databricks
Questo blog esplora:
La maggior parte delle istituzioni finanziarie si affida ancora a data warehouse obsoleti di decenni (Oracle, Teradata, IBM Netezza) o soluzioni cloud di prima generazione che faticano a rispettare i principi del BCBS 239:
Principio 2 di BCBS 239 (Architettura dei dati e infrastruttura IT) richiede esplicitamente:
"Una banca dovrebbe progettare, creare e mantenere capacità di aggregazione dei dati e un'infrastruttura IT per soddisfare pienamente i requisiti di aggregazione dei dati di rischio."
I sistemi legacy non superano questo test: non sono stati progettati per la moderna aggregazione dei rischi su larga scala.
ABN AMRO, una delle più grandi banche dei Paesi Bassi, lo sta già facendo su Databricks, utilizzando un lakehouse governato su Azure Databricks per modernizzare le piattaforme di dati sul rischio legacy, unificare centinaia di Data Engineer, analisti e data scientists e accelerare la messa in produzione della reportistica normativa e delle analitiche avanzate del rischio. Questo esempio reale mostra come il passaggio da processi manuali e frammentati a una piattaforma unificata e pronta per l'AI trasformi la conformità a BCBS 239 in una capacità duratura anziché in un progetto una tantum.
La piattaforma unificata di dati e AI di Databricks aiuta le aziende a rispettare i principi BCBS 239, offrendo al contempo velocità, scalabilità ed efficienza dei costi. Questo allineamento è supportato dalle best practice di consulenza: l'indagine di benchmark di Deloitte rileva che le banche con governance unificata, flussi di lavoro automatizzati e lineage end-to-end superano costantemente le altre banche in termini di prontezza per gli audit e adattabilità.
Ecco come Databricks si allinea direttamente ai principi fondamentali del BCBS 239, trasformando quello che era un onere tecnico in un vantaggio operativo.
Principio del BCBS 239 | Punti critici dei sistemi legacy | Il vantaggio di Databricks |
Principio 1: Governance. Solida governance sull'aggregazione dei dati di rischio. | Policy manuali, audit trail deboli, dati provenienti da fonti diverse e mal governati | Governance centralizzata, controllo granulare degli accessi, cronologia di audit granulare e monitoraggio, con tecnologia Unity Catalog |
Principio 2: Infrastruttura IT. Costruisci un'architettura dati solida e un'infrastruttura scalabile. | Elaborazione rigida, solo in batch | Architettura Lakehouse (in tempo reale + batch, scalabilità automatica) |
Principio 3: Accuratezza. Garantire dati di rischio aggregati accurati e affidabili. | Riconciliazione manuale, errori, strumenti diversi | Formati di tabella aperti come Delta, Apache Iceberg™ (versioning, time travel, monitoraggio della qualità dei dati) centralizzati e governati |
Principio 4: Completezza. Aggregare i dati sul rischio in modo completo in tutte le organizzazioni. | Silos di dati, record mancanti, sia strutturati che non strutturati | Query federate (unifica Oracle, Teradata e Snowflake in un'unica vista, semplifica l'inserimento dei dati da database e SaaS con Lakeflow Connect) |
Principio 6: Adattabilità. Aggregazione flessibile durante situazioni di stress e crisi. | Reporting ad hoc lento e super rigido - troppi reparti coinvolti nel rilascio di un report/dashboard - scarso livello di controllo | Databricks SQL + Genie AI (query in linguaggio naturale, informazioni dettagliate immediate) |
Principio 11: Distribuzione. Distribuire i report in modo sicuro alle parti appropriate. | L'aggiornamento dei PDF statici e la distribuzione via email richiedono tempo e sono difficili da gestire | Dashboard di AI/BI, API, condivisione aperta (in tempo reale, accesso basato sui ruoli) |
Principio 13: Azioni correttive. Applicare tempestivamente misure correttive per le carenze. | Correzioni manuali, rielaborazione lenta, flussi di lavoro difficili da creare e gestire | Agent Bricks (rilevamento di anomalie e correzione automatica basati sull'AI) |
Principio 14: Cooperazione Home/Host. Coordinare efficacemente i supervisori tra le diverse giurisdizioni, a livello internazionale. | Silos regionali, attrito nella conformità, mancanza di focalizzazione sulle priorità | API, formati, protocolli aperti e Delta Sharing abilitano la federazione (scambio sicuro di dati transfrontaliero) |
Per i responsabili della conformità, lavorare con Databricks significa:
Una volta predisposta la base della piattaforma, la domanda successiva riguarda la velocità: come possiamo eliminare i passaggi manuali rimanenti senza introdurre rischi aggiuntivi?
Anche con le moderne piattaforme di dati, la conformità alla BCBS 239 richiede ancora un'intensa attività manuale:
È qui che l'AI agentiva cambia le regole del gioco. Con Databricks Agent Bricks e Databricks AI/BI Genie, puoi creare pipeline di dati auto-riparanti che rilevano le anomalie in tempo reale e correggono automaticamente o segnalano i problemi prima che raggiungano i report. E puoi eseguire query utilizzando il linguaggio naturale.
Nel grafico seguente, troverai le nostre stime del risparmio di tempo per ogni attività chiave nell'implementazione della conformità a BCBS 239 con Databricks.
Per i CFO e i CRO, questo si traduce in:
Una grande banca europea ha modernizzato il suo stack per il rischio e la finanza su Databricks, consolidando i dati di rischio frammentati in un'unica lakehouse governata e riducendo i tempi e i costi del reporting normativo di una percentuale a due cifre. Riutilizzando la stessa piattaforma per stress test avanzati, monitoraggio del rischio di liquidità e analitiche front-office, la banca ha trasformato un programma di adeguamento al BCBS 239 in una più ampia trasformazione dei dati e dell'IA che ora alimenta nuovi casi d'uso in grado di generare ricavi.
Gli istituti finanziari spendono dai 50 ai 200 milioni di dollari l'anno per la conformità a BCBS 239. I vantaggi dell'automazione e delle piattaforme di dati unificate sono per lo più legati alla riduzione dei costi e a una maggiore efficienza del capitale, secondo McKinsey, con le banche migliori che riducono i costi totali di conformità del 20–55%. Con Databricks:
Per CEO e CFO, questo significa:
Il BCBS 239 non riguarda solo il reporting dei rischi passati, ma anche la previsione di quelli futuri. Con Databricks + AI agentiva, le istituzioni possono:
Le normative si evolvono rapidamente:
La piattaforma Databricks può scalare per le nuove normative (non è necessario sostituire tutto). La piattaforma supporta anche una conformità basata sull'IA, verificabile e spiegabile (Agent Bricks si adatta alle nuove regole). Infine, unifica tutti i dati di rischio. Un data lakehouse abbatterà tutti i silo tra rischio di credito, di mercato e operativo.
Per i CRO e i responsabili della conformità, questo significa:
Per i dirigenti e i responsabili della conformità, il passaggio a un framework di conformità moderno e basato sull'IA non è solo una questione di tecnologia, ma di esecuzione strategica. Ecco una guida dettagliata per accelerare la conformità al BCBS 239 su Databricks, sbloccando al contempo valore di business a lungo termine.
Infine, assicurati di misurare il valore generato da questa implementazione e il relativo impatto sul business.
Per i responsabili della conformità e i dirigenti C-level, il BCBS 239 non è solo un obbligo normativo, ma un'opportunità strategica. Deloitte afferma spesso che il BCBS 239 non è solo una sfida tecnica, ma richiede anche un cambiamento culturale e una maturità nella governance dei dati, avvertendo che le istituzioni spesso si concentrano su soluzioni a breve termine piuttosto che su una trasformazione sostenibile. Capgemini sottolinea l'importanza di integrare l'IA nell'aggregazione dei dati di rischio per consentire un monitoraggio normativo proattivo e flussi di lavoro di reporting automatizzati.
Databricks e l'IA agentiva offrono:
La scelta è chiara:
La domanda non è *se* potete permettervi di modernizzare—è *per quanto tempo ancora* potete permettervi di non farlo.
La migrazione è raramente semplice. Compromessi, ritardi e sfide impreviste sono inerenti al processo, in particolare quando si allineano persone, processi e tecnologia.
Ecco perché è fondamentale lavorare con team che l'hanno già fatto. Databricks Professional Services e i nostri partner di migrazione certificati vantano una profonda esperienza nella realizzazione di migrazioni di alta qualità, puntuali e su larga scala. Contattaci per avviare la valutazione della tua migrazione.
(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale
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June 12, 2024/11 min de leitura

