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データファブリックとRegTech:データが規制当局のために特定のドメインを必要とする場合

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テクノロジーはますます多くのデータを生成し、規制当局はますます多くの制御を行使する必要があり、デジタルトランスフォーメーションは進歩しており、従来の企業は変化しており、制裁を回避するだけでなく、プロセスを保護するために、規制当局の新しい要求に迅速に対応する必要があります。情報資産のセキュリティ違反や不整合を回避します。 

RegTechは、金融サービス業界でテクノロジーによる規制プロセスの管理を識別するために使用される用語です。 RegTechは、監視の規制領域(不正防止、マネーロンダリング防止、テロ対策)、リスク分析と制御、規制報告、およびID管理(データが制御の中心となるすべての領域)を網羅しています。   

データファブリックは、「分散された異種データ環境での摩擦のない情報アクセスと交換のイネーブラー」として定義された設計コンセプトです。 (ガートナー) または「物理的および仮想的な境界を越えた大規模な分散情報ネットワーク:統合要因としてのクラウドコンピューティングのデータ側面に焦点を当てる」 (フォーブス)。 これらXNUMXつの定義の要約は、「すべてのリソースとすべてのプロセスを常に監視する機能を備えた、データチェーン全体の絶対的な制御」である可能性があります。

データファブリックアプローチは、従来の方法を強化できます データ管理 モデルを作成し、より応答性の高いアプローチに置き換えます。 これにより、D&Aマネージャーは、統合されたデータ管理プラットフォームの多様性を減らし、企業間のデータフローと統合の機会を提供することができます。 そのため、エンドツーエンドのアプローチ、つまり、データの取り込みからデータのマイニングや視覚化まで、データプロセス全体で機能するプラットフォームが必要です。 これらはすべて、規制環境のプロアクティブな管理に非常に効果的です。そのため、データファブリックはRegTech以降の主要な手段です。 データを統合するだけでなく、このデータが組織にもたらす本質的な価値を見つけることでもあります。  

銀行監督のためのRegTech

ビッグデータと 機械学習 技術、技術は、企業が業界の規制要件を満たすのに役立ちます。 銀行の特定のケースでは、マネーロンダリング活動に関するデータを事実上自動的に監視できます。 従来のコンプライアンスチームは、膨大な量のデータが関係しているため、適切なチェックを実行できない場合があります。 したがって、データパイプラインで管理されているすべての情報をチェックし、重大なケースを傍受して警告し、制御およびデータ処理プロセス内で人間の介入を必要とする「センチネル」を確立できるツール、さらにはデータアーキテクチャが必要です。 。 

異常があれば金融機関に送信され、不正行為が発生したかどうかを分析します。 潜在的な金融セキュリティの脅威を早期に特定する機関は、ペナルティ、資金の損失、およびデータ侵害のリスクを最小限に抑えます。 

増加する関係、トランザクション、およびイベントデータを処理する銀行は、適切な自動サポートなしで異常または疑わしいケースの傍受プロセスを管理することは、ますます複雑で、コストがかかり、時間がかかることに気付くでしょう。 データファブリックの原則とコンポーネントに基づく規制テクノロジーソリューションは、規制コンプライアンスのための構造化されたプロセスを作成できます。たとえば、疑わしい/重大なケースに関する銀行の履歴データの分析、潜在的なリスクの領域の特定、ルールの推測、適用などが可能です。それらを現在のデータに合わせ、規制要件を満たすことができるますます効果的な監視モデルを維持します。  

しかし、それだけではありません。 規制コンプライアンスをサポートする構造化されたアーキテクチャの存在は、制裁のリスクを軽減すると同時に、監督機関からのますます頻繁で義務的な要件への対応を強化します。 新しい規制の変更に備えており、将来的に規制の変更に苦しむ必要はありません。 「パッチワーク」ソリューション コンプライアンスをサポートするために、アプリケーションシステム全体のより認識され、設計された、動的なガバナンスを保証します。 

規制報告のためのRegTech 

適切な抽出、変換、制御、配信、オーケストレーション、およびガバナンス機能に焦点を合わせて、異種の分散データセットを迅速に識別および整理できるデータハブアーキテクチャモデルをRegTechキーで使用して、規制レポートを迅速に生成することもできます。  

この意味で、規制への積極的なアプローチは、反応的なアプローチよりも常に優れています。 すべてのデータセットが、関連する特性(所有権、ビジネスおよび垂直系統、品質ルール)に関して適切なメタデータのセットを介してマッピングおよび制御されている場合、銀行または保険会社は、すべての規制当局が必要とするものを迅速に実施するために必要な情報。 

RegTech:財務だけではありません 

RegTechソリューションは、さまざまなコンプライアンスのニーズに対応します。 アプリケーション分野には、たとえば、データ保護、規制に準拠したデータ管理、不正防止、および監査証跡機能などがあります。 

銀行や保険など、より規制の厳しいセクターが特定のコンプライアンスプロセスを管理するための専用のリソースを持っていることは明らかですが、他のセクターについてはどうでしょうか。 欧州共同体は、他のセクターの監督モデルの調和を引き続き試みます。 それはそのコアミッションの一部です。 徐々に、他の業界もある種のヨーロッパ規格に適応する必要があります。 具体的な例は、IDMP(Identification of Medicinal Products)基準を持つ製薬業界ですが、自動車、航空、観光などの他のセクターは、今後数年間で自主的で自己参照的な「品質」から移行する可能性が非常に高いです。実際の規制ガイダンスに対する基準」…GDPRは、これから起こることに関して氷山の一角にすぎません。 そして、米国ではどうなるのでしょうか。 市場と業界を確実に規制することは、将来の競争力にとって不可欠です。

データファブリックの概念は多くのベンダーによって提示されていますが、おそらくこれらのベンダーが規制された環境で経験することの重要性がより重要です。 私たちの会社の場合、私たちは積極的な役割を果たしています バード ECBおよびイタリア銀行でのプロセス。 私たちのコンサルタントチームは、ヨーロッパの規制当局の作業表に積極的に参加しています。 金融セクターにおける当社の機能的経験は、規制の対象となる最も重要な企業向けに開発されたプロジェクトによって十分に実証されています。

規制当局は特定の時点のデータとリネージだけでなく、その時点でのプロセスも要求する可能性があるため、仮想化されたアプローチでは十分ではない可能性があります。
特定のルールを生成し、それを証明できる必要があります。 これは、完全に仮想化されたアプローチでは事実上不可能です。

データファブリックの概念に情熱を注いでいる場合は、Micheleの月刊LinkedInニュースレターをフォローすることをお勧めします。 データファブリックのクロニクル、この新しいアーキテクチャの概念に関する最も興味深い記事を特集しています。

ソース:https://www.dataversity.net/data-fabric-and-regtech-when-data-needs-a-specific-domain-for-the-regulator/

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