DATA DRIVEN APPROACH E CONTINUONS MONITORING - 7 MAGGIO 2019 STANDARDIZZAZIONE, INGEGNERIZZAZIONE E - CETIF

Data Driven Approach e Continuons
   Monitoring
   7 maggio 2019

    Standardizzazione, ingegnerizzazione e
automazione dei dati: limiti, rischi e opportunità

Servizio Compliance
Ufficio Normative Finanziarie

AGENDA

1. Introduzione

2. L’utilizzo del DATO nel sistema dei controlli interni
integrato: l’approccio data driven

3. Esperienze Bper Banca

4. Obiettivi per affrontare le nuove sfide

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1. Introduzione
Gli impatti della Digital Transformation sulla funzione di
Compliance:
• Data governance: definire responsabilità e competenze
  sui dati ma soprattutto ottimizzare l’intero patrimonio
  informativo
• identificazione, valutazione e gestione dei rischi emergenti
• nuove sfide di carattere tecnologico dovute alla mole di
  informazioni da processare (superamento della logica
  campionaria)
• necessità di requisiti organizzativi più stringenti
• necessità di acquisire nuove competenze
• opportunità di efficientare i processi di controllo utilizzando
  strumenti Regtech (Regulatory Technology)
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2. Approccio data driven

«L’essenza stessa del modello data driven riguarda la
costruzione di strumenti, di abilità e, soprattutto, di una
cultura che agisce basandosi sui dati» (Carl Anderson; Senior Data
Scientist)

I tre punti essenziali del data driven:

• la realizzazione di strumenti che processino i dati di cui
  siamo in possesso;
• lo sviluppo di abilità professionali che abbiano a che
  fare con il mondo dei dati;
• la creazione di una cultura che si basi sui dati e di una
  metodologia di lavoro che agisca e prenda le decisioni
  attraverso i dati.

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2. Approccio data driven
Limiti e rischi
• ulteriore base dati, il cui trattamento ricade nelle logiche di
  protezione e sicurezza
• presidi specifici a tutela di perdite di dati e/o attacchi
  (cyber risk)
• fallimento dei processi automatizzati (per modifiche alla
  base dati, alle norme, alle logiche di processo, ai prodotti,
  …)
• dipendenza da «terze parti», spesso fuori dal perimetro
  regolatorio
• qualità degli algoritmi, esattezza dei dati e tempestività dei
  controlli specifici, a garanzia della qualità e bontà delle
  elaborazioni
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Approccio data driven

Opportunità

• miglioramento nelle tempistiche (richiesta dati, procedure,
  standardizzazione dell’output, …)

• granularità dei controlli differenziabile

• approccio forward looking (analisi predittiva)

• condivisione e integrazione native tra funzioni di controllo

• qualità del lavoro per gli addetti (tempo e produttività)

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3. Esperienza di integrazione base dati e strumenti di
controllo: «Progetto Controlli a distanza»
Prima del Progetto…

La Compliance ha svolto annualmente l’analisi dei dati
rivenienti dagli indicatori di significatività relativi alla
prestazione dei servizi di investimento (115 indicatori
suddivisi in 8 diversi ambiti).

I dati venivano forniti da terzi ed elaborati manualmente a
mezzo del programma Access programmato direttamente
dalla Funzione di Controllo con algoritmi e formule.

L’esito della elaborazione veniva riportata su file Excel con il
quale si predisponevano tabelle e rappresentazioni grafiche.

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3. Esperienza di integrazione base dati e strumenti di
controllo: «Progetto Controlli a distanza»
Prima del Progetto…
Pro:
• tempestività nell’adeguamento degli algoritmi e delle
  soglie
• possibilità di indagare il dato in maniera granulare
• rapidità e autonomia nella impostazione di nuovi indicatori
Contro:
• tempi di attesa e tempi di caricamento dei dati
• tempi di elaborazione dei dati nel programma Access
• tempi di elaborazione dei grafici
• possibilità di errori dovuti alla gestione manuale di una
  mole enorme di dati
• mancata storicizzazione degli esiti e delle logiche
• reportistica predisposta manualmente
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3. Esperienza di integrazione base dati e strumenti di
controllo: «Progetto Controlli a distanza»

Le aspettative

• autonomia nella gestione e manutenzione dei dati utili
• accesso all’intero Data Base di interesse
• flessibilità nell’attività di implementazione degli indicatori
• tempestività nella modifica degli indicatori
• storicizzazione delle logiche e delle regole utilizzate
• rapidità nel caricamento dei dati
• efficacia nei controlli: maggior copertura di processi e
  rischi
• efficienza: riduzione del rischio operativo dovuto alla
  manualità
• data quality
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3. Esperienza di integrazione base dati e strumenti di
controllo: «Progetto Controlli a distanza»

Le aspettative

• autonomia e flessibilità nell’inserimento di soglie e
  nell’attivazione degli alert
• rappresentazioni grafiche prodotte automaticamente
• report standardizzati e automatici

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3. Esperienza di integrazione base dati e strumenti di
controllo: «Progetto Controlli a distanza»

Le problematiche riscontrate

• accesso limitato ai soli dati utilizzati negli indicatori
• complessità del progetto che coinvolge funzioni con
  esigenze diverse
• necessità di notevoli competenze «digital»
• notevole mole di dati necessari
• doppia dipendenza da altre strutture per il caricamento
  dei dati
• mancata tempestività nell’aggiornamento dei dati
  dovuto alla modifica delle modalità di prestazione del
  servizio di consulenza

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3. Esperienza di integrazione base dati e strumenti di
controllo: «Progetto Controlli a distanza»

Le problematiche riscontrate

• caricamento di dati nel continuo con periodicità mensile
  (fotografia statica del fine mese)
• mancato accesso al Data Base ma caricamento di file
  csv
• mancata flessibilità nella progettazione di indicatori che
  necessitano di dati non utilizzati in altri indicatori
• rigità nella predisposizione delle soglie di anomalia
• difficoltà nella rappresentazione grafica dei fenomeni
• mancata produzione del report
• impossibilità di utilizzare lo strumento e gli esiti rivenienti
  in ottica predittiva
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4. Obiettivi per affrontare le nuove sfide
Le sfide che abbiamo davanti intercettano:

•   i modelli di business che si trasformano rapidamente
•   i servizi e prodotti che si rinnovano molto velocemente
•   le innovazioni tecnologiche e le evoluzioni nei comparti nelle analisi
    dati avanzate che consentono di estrarre informazioni da dati raccolti
    su avvenimenti passati al fine di individuare schemi ricorrenti che
    consentano di fare previsioni su eventi e trend futuri (Analytics)
•   una raccolta di dati così estesa in termini di volume, velocità e varietà
    da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per l'estrazione di
    valore o conoscenza (Big Data).

La Regtech da sola non può bastare: se manca la cultura della
conformità e l’organizzazione nel suo complesso non ha la
consapevolezza sull’importanza che essa riveste, la tecnologia non
basterà.

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4. Obiettivi per affrontare le nuove sfide
La prima sfida è aumentare il grado di integrazione della Compliance in
tutte le attività dell’organizzazione in modo che possano nascere progetti
compliant sin dal principio.

La seconda sfida è costruire competenze sempre adeguate a
fronteggiare le trasformazioni e le innovazioni

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Grazie per l’attenzione!

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