dimanche , 27 septembre 2020
KPMG - Managing the data challenge in banking
KPMG - Managing the data challenge in banking

KPMG : Les banques ne sont pas encore prêtes pour le Big Data

De plus en plus de données sont recueillies par les banques sur l’ensemble de  leurs  opérations mais une récente étude de KPMG constate que le mode d’agrégation des données et leur potentiel ne sont aujourd’hui pas toujours compris par les directions.

Le défi stratégique  du Big Data

Malgré l’importance des investissements réalisés à  ce jour autour des données, la notion de Big Data n’est pas encore totalement comprise au sein de l’industrie bancaire et, en conséquence,  la stratégie globale des banques n’est pas en mesure d’exploiter ni de définir une stratégie globale.


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Cette publication du cabinet KPMG aborde le défi de la gestion des données dans le secteur bancaire en s’appuyant  sur les principes du Comité de Bà¢le concernant l’agrégation des données pour la gestion du risque et son reporting (réf. 239).

Les résultats montre que les efforts sont encore  insuffisants pour maîtriser les données et qu’une réflexion globale doit être lancée pour établir des architectures de données adaptées et permettant de  se conformer aux principes du Comité de Bà¢le avant  le délai requis de 1 janvier 2016.

Cette analyse apporte en particulier 4 dimensions à  maîtriser pour atteindre ces objectifs :

The Principles, which cover both qualitative and quantitative measures, address four key areas:

  1. The importance of Senior Management and Boards exercising strong governance over a bank's risk data aggregation capabilities, risk reporting practices and IT capabilities. This includes: the documentation, validation and robustness (in the event of new products and activities, or changes in group structure) of these capabilities and processes; and the design, building and maintenance of data architecture and IT infrastructure which fully supports  a bank's risk data aggregation capabilities and risk reporting practices not only in normal times but also during times of stress or crisis.
  2. The accuracy, integrity, completeness, timeliness and adaptability of aggregated risk data. This includes: the adequacy of the systems and controls that generate the risk data and its aggregation; and the capability to adapt rapidly to changes in key risks, decision-making arrangements and regulatory requirements.
  3. The accuracy, comprehensiveness, clarity, usefulness, frequency and distribution of risk management reports, including to Senior Management and the Board. This includes: procedures for monitoring the accuracy of data and the reliability of models; making good use of forward-looking assessments of risk; and reviewing the usefulness of risk management reports  to Senior Management and the Board.
  4. The need for supervisors to review and evaluate  a bank's compliance with the first three sets of principles listed above, to take remedial action as  necessary, and to cooperate across home and host  supervisors.

L’étude est accessible en libre service ici KPMG :  Managing the data challenge in banking – Why is it so hard?  

Ce rapport se base sur des règles et des principes établis par le Comité de Bà¢le en décembre 2013 et s’intitulant  Principles for effective risk data aggregation and risk reporting:

Il est complété par une analyse de l’évolution  Progress in adopting the principles for effective risk data aggregation and risk reporting :

About Marc Barbezat

Blogueur et spécialiste en cybersécurité

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