Per le banche, oggi, è imprescindibile garantire a clienti, partner e regolatori una corretta classificazione degli strumenti finanziari messi a disposizione del mercato. Che si tratti di offrire massima trasparenza a chi effettua investimenti con margine di rischio, di avviare collaborazioni per la creazione di servizi innovativi o di rispondere in modo tempestivo alle autorità che chiedono delucidazioni sulla natura delle attività in essere, avere ben chiari i confini degli ambiti in cui ci si sta muovendo è essenziale per risparmiare risorse oltre che per preservare l'autorevolezza di un istituto finanziario. Specialmente sul fronte della compliance, infatti, i rischi sono elevati: le autorità chiedono report corretti, e se non lo sono segnalano gli errori chiedendo rettifiche o infliggendo sanzioni. Questo processo comporta per le banche perdite di tempo, e quindi di denaro, processi di revisione e talvolta creano anche un danno reputazionale nei confronti delle varie authority
Conoscere approfonditamente le caratteristiche di prodotti e servizi finanziari, nonché gli elementi di contesto che ne possono alterare funzionalità e performance, è fondamentale anche per le risorse interne, che possono così pianificare e gestire al meglio i processi di business e le strategie di go-to-market, anche in ottica di risk management.
C'è un solo modo per aumentare la visibilità sulle varie operazioni e tenerle sempre tutte sotto controllo: bisogna dare vita a un sistema che permetta di accedere ad anagrafiche costantemente verificate e aggiornate, con la possibilità di procurarsi presso specialisti – o effettuare in proprio – elaborazioni che aiutino a evidenziare le informazioni più rilevanti per le specifiche esigenze della banca. Questo, a sua volta, significa dotarsi di tool e approcci che consentano di integrare con efficacia le diverse fonti a cui attinge l'organizzazione, confrontando i dati per verificarne la correttezza.
In un mondo complesso e in continuo divenire come quello in cui sono chiamate a operare le banche, infatti, non è consigliabile fare affidamento su un unico fornitore di dati. Per avere un quadro della situazione completo ed esaustivo occorrono più provider, in modo da poter fare leva, soprattutto per quanto riguarda la qualità dei reference data, sull'integrazione di informazioni provenienti da fonti eterogenee.
Questo è raccomandabile sia per assicurarsi il contributo dei partner più qualificati su ciascun ambito, in base alla loro specializzazione, sia per avere la facoltà di confrontare input diversi al fine di mettere in evidenza eventuali difformità e indirizzare gli investimenti sugli info provider che nel tempo si dimostrano più attendibili e con uno spettro di conoscenze maggiore.
La sfida non è affatto banale, anche perché nella maggior parte dei casi i provider non solo utilizzano logiche differenti per estrapolare le informazioni, ma parlano anche linguaggi diversi nel momento in cui le condividono.
Le banche hanno la necessità di capire da quali dati vengono alimentate indicazioni solo all'apparenza omogenee e di interpretarne il significano effettivo nel contesto in cui sono inserite, scremando gli elementi di valore da quelli che invece rischiano di invalidare le analisi.
Ecco perché nella classificazione degli strumenti finanziari l'integrazione delle diverse fonti presuppone l'adozione di una piattaforma capace di assorbire e porre sullo stesso piano input forniti da provider differenti nei formati più disparati e di evidenziare – una volta messi a confronto i dati relativi ai medesimi indicatori – quali sono veritieri e quali invece devono essere scartati. La piattaforma dovrebbe inoltre permettere di effettuare ulteriori verifiche, attraverso per esempio la convergenza con dati supplementari provenienti da database interni o dalla rete, in un processo end-to-end che omogeneizzi anche questo tipo di merge.
Lo scopo è quello di assegnare la priorità ai match che soddisfano i criteri scelti dagli operatori rifiutando le informazioni considerate inesatte o da sottoporre a verifiche ulteriori. Si tratta, in altre parole, di portare la logica della data quality su un nuovo piano e di dotarsi di tecnologie e metodologie che consentano di rendere sempre più rapidi e affidabili le procedure di controllo dei dati, con la possibilità di parametrizzare le regole di verifica e aprire la strada a logiche di automazione dei processi.
Ecco perché nella classificazione degli strumenti finanziari l'integrazione delle diverse fonti presuppone l'adozione di una piattaforma capace di assorbire e porre sullo stesso piano input forniti da provider differenti nei formati più disparati e di evidenziare – una volta messi a confronto i dati relativi ai medesimi indicatori – quali sono veritieri e quali invece devono essere scartati. La piattaforma dovrebbe inoltre permettere di effettuare ulteriori verifiche, attraverso per esempio la convergenza con dati supplementari provenienti da database interni o dalla Rete, in un processo end-to-end che omogeneizzi anche questo tipo di merge. Lo scopo è quello di assegnare la priorità ai match che soddisfano i criteri scelti dagli operatori rifiutando le informazioni considerate inesatte o da sottoporre a verifiche ulteriori. Si tratta, in altre parole, di portare la logica della data quality su un nuovo piano e di dotarsi di tecnologie e metodologie che consentano di rendere sempre più rapidi e affidabili le procedure di controllo dei dati, con la possibilità di parametrizzare le regole di verifica e aprire la strada a logiche di automazione dei processi.