Dal Comitato di Basilea, una nuova luce sui requisiti di governance del rischio

La circolare 239 del Comitato di Basilea fornisce indicazioni utili in tema di risk data aggregation e reporting. Tecniche analitiche, Data Management e Visual Analytics per aggregare le componenti di rischio, identificare le concentrazioni significative e innovare il processo di governance.

Articolo di Anselmo Marmonti, SAS

Graph Pencil Risk Chart

'Dov'è la saggezza che abbiamo perduto nella conoscenza? Dove si trova la conoscenza che abbiamo perso nell'informazione?'. Con questa citazione del poeta T. S. Elliot si apre la circolare 239 promulgata dal Comitato di Basilea per la Supervisione Bancaria e significativamente intitolata 'Principles for effective risk data aggregation and risk reporting'. Domande che possono sembrare anacronistiche nell'epoca dei big data, ma che risultano pertinenti alla luce degli impatti generati dall'attuale crisi finanziaria.

Che cosa possiamo imparare dalla crisi finanziaria?

La circolare sottolinea che 'una delle lezioni più significative impartite dalla crisi finanziaria iniziata nel 2007 è che nel sistema bancario le architetture IT e le metodologie di trattamento dei dati si sono dimostrate inadeguate a supportare un'efficace gestione del rischio finanziario'. In questo modo, l'incapacità di aggregare le componenti di esposizione al rischio e di identificare tempestivamente le concentrazioni significative ha finito per minare alle radici il processo di valutazione del rischio.

Restituire efficienza ai processi di aggregazione e di reporting

Il Comitato di Basilea non si è limitato a indagare le cause del fenomeno, ma ha cercato di proporre delle soluzioni. In primo luogo, un sistema efficiente di aggregazione e di reporting dei dati di rischio presuppone investimenti significativi per adeguare tecnologie, processi e strutture organizzative. Solo in questo modo il risk management dispone degli strumenti per effettuare valutazioni fondate, guadagnare efficienza, ridurre la probabilità di perdite e favorire il successo delle strategie aziendali.

Un salto di qualità in robustezza, velocità, adattabilità e accuratezza

Le infrastrutture IT devono quindi compiere un salto di qualità in direzione della robustezza, velocità, adattabilità e accuratezza. Robustezza, nel senso che occorre definire con precisione i ruoli e le responsabilità nel trattamento dei dati, così come è necessario garantire un controllo costante di coerenza e di affidabilità. Allo stesso tempo, le infrastrutture devono essere veloci nell'aggiornare i dati e nel rispondere alle richieste degli enti di regolazione, adattabili per adeguarsi ai cambiamenti del quadro normativo e accurate nelle modifiche automatiche o manuali e nella riconciliazione e identificazione degli errori.

SAS, expertise e tecnologie per la compliance ai nuovi requisiti

Ciò che serve è una soluzione che permetta alla banca di sfruttare le basi dati in modo tempestivo, fruibile e accurato nei processi di aggregazione, analisi e reporting. Di elaborare grandi moli di dati, garantendone la qualità e la rapidità di aggiornamento e di consultazione. E di liberare gli utenti business, nelle fasi di analisi e di reporting, dalla necessità di ricorrere all'IT. Acquista tutto il suo valore in questo quadro la proposta di SAS che, anche in collaborazione con la sua rete di partner, offre una piattaforma tecnologica d'avanguardia e una collaudata expertise sulle problematiche di rischio più complesse.


Le componenti analitiche di SAS rinnovano la governance del rischio alla luce dei requisiti posti dal Comitato di Basilea. In particolare:

SAS Data Management Advanced per attività di:

  • Data Integration, per i processi di estrazione, trasformazione e caricamento dati dai sistemi sorgenti
  • Data Quality, per garantire la qualità dei dati attraverso opportune regole di controllo
  • Data Governance, per orchestrare persone, processi e tecnologie e trasformare il dato in asset aziendale attraverso l’identificazione dei ruoli e delle responsabilità
  • Data Lineage, per ricostruire il processo di generazione del dato indipendentemente dalla tecnologia utilizzata
  • Data Remediation, per gestire i processi di rettifica dei dati errati

SAS Visual Analytics, nelle sue componenti di:

  • Integrazione dati dai diversi motori di risk management SAS e non SAS (credito, liquidità, mercato, ecc.)
  • Esplorazione dati, dalla massima sintesi al livello minimo granulare disponibile in ottica self Business Analytics senza interventi IT
  • Definizione di analisi per misurare l’accuratezza e integrità dei dati
  • Reporting per la costruzione di tableau de bord, dashboard e report disponibili anche su dispositivi mobili.

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