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Modelo global de supervisión bancaria
Los bancos deben cumplir con un volumen creciente de requisitos de informes granulares y complejos. Los métodos utilizados para recopilar datos de informes no están completamente armonizados, lo que a menudo conduce a redundancias, solapamientos e inconsistencias en los conjuntos de datos resultantes. En este contexto existe la necesidad de integrar los requisitos de datos estadísticos existentes, en la medida de lo posible, en un marco de información único y estandarizado que sería aplicable en toda la zona del euro y que también podría ser adoptado por otros países europeos, aliviando de esta forma la carga de informes de los bancos y mejorando la calidad de los datos informados a las autoridades.
El alcance del proyecto abarca los principales reportes de supervisión: la recopilación de datos granulares de crédito y de riesgo crediticio del BCE (AnaCredit), las estadísticas de tenencias de valores del BCE (SHS), las estadísticas de partidas del balance de las instituciones financieras monetarias (BSI) del BCE, así como estadísticas de tipos de interés de las instituciones financieras monetarias del BCE (MIR); igualmente se considera como requerimiento otras necesidades, como la balanza de pagos y las cuentas nacionales
Nuestro equipo realiza el proyecto basado en la persistencia en un lago de big data, con ingestas y transformaciones de la información en tecnología scala/spark. La reglas de transformación para crear información adicional se han definido basándose en “Lenguaje de Validación y Transformación (VTL)” con pequeñas adaptaciones para mejorar la facilidad de uso y la legibilidad del usuario final .
El sistema generado que sigue este proceso comienza alimentando la capa de entrada desde los sistemas de TI internos de los bancos, siguiendo la estructura de los cubos de la capa de entrada definida. Los procesos de datos se pueden dividir en capas (entrada, capa enriquecida y capa de salida) y tres fases que separan esas capas: transformaciones en la capa de entrada, salida y la aplicación de asignaciones que describen las relaciones entre ellas. Todas las fases pueden comprender validaciones, por ej. validaciones que aseguran la integridad de la capa de entrada, validaciones que aseguran la consistencia de la capa de entrada enriquecida, validaciones que aplican las reglas de validación (externas) en la capa de salida no de referencia.
CASOS DE ÉXITO
Global model of banking supervision
Banks must meet a growing volume of complex and granular reporting requirements. The methods used to collect reporting data are not fully harmonized, often leading to redundancies, overlaps, and inconsistencies in the resulting data sets. In this context there is a need to integrate existing statistical data requirements, as far as possible, into a single, standardized reporting framework that would be applicable throughout the euro area and could also be adopted by other European countries, thus easing the burden of bank reports and improving the quality of the data reported to the authorities.
The project scope covers the main supervisory reports: the ECB’s granular credit and credit risk data collection (AnaCredit), the ECB’s stock trend statistics (SHS), the balance sheet items statistics of monetary financial institutions (BSI) of the ECB, as well as statistics of interest rates of the monetary financial institutions of the ECB (MIR); likewise, other needs are considered as a requirement, such as the balance of payments and national accounts.
Our team carries out the project based on persistence in a big data lake, with ingests and transformations of the information in scala / spark technology. The transformation rules to create additional information have been defined based on «Validation and Transformation Language (VTL)» with minor adaptations to improve ease of use and end-user readability.
The generated system that follows this process begins by feeding the input layer from the banks’ internal IT systems, following the structure of the defined input layer cubes. The data processes can be divided into layers (input, enriched layer and output layer) and three phases that separate those layers: transformations in the input layer, output layer and the assignment application that describe the relationships between them. All phases can include validations, for example validations that ensure the integrity of the input layer, validations that ensure the consistency of the enriched input layer, validations that apply the validation rules (external) in the non-reference output layer.
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