Costruire un approccio efficace al reference data management significa non soltanto far sì che gli input che provengono da una molteplicità di info provider specializzati siano integrati correttamente nelle anagrafiche bancarie: vuol dire anche migliorare l'efficienza operativa per chi lavora nel back office, garantire la conformità delle procedure di gestione delle anagrafiche e, in ultima analisi, aumentare il valore del patrimonio informativo dell'azienda.
In generale, il reference data management è la metodologia ad hoc che permette di consolidare e gestire le anagrafiche che descrivono e classificano i prodotti finanziari.
Coerenza, accuratezza e accessibilità dovrebbero essere in questo senso i tre pillar su cui costruire una gestione delle anagrafiche bancarie in grado di funzionare con una logica near real time. Ma quali sono le implicazioni dell'adozione di un sistema evoluto di reference data management, quali best practice bisogna sviluppare per sprigionarne tutto il potenziale e quali vantaggi, nello specifico, possono ottenere gli istituti finanziari?
Molto dipende, come vedremo, dalla capacità di mettere a disposizione di tutti gli stakeholder una soluzione end-to-end e contraddistinta da un'interfaccia user-friendly.
Nel contesto dei mercati finanziari, il reference data management è l’insieme dei processi, degli strumenti e delle tecnologie finalizzati alla raccolta, alla normalizzazione, alla validazione e alla distribuzione dei dati statici e tassonomici degli strumenti finanziari. Parliamo quindi di informazioni fondamentali per l’intero ciclo di vita del trade: dalla negoziazione al settlement, fino alla reportistica regolamentare. Più nello specifico, i dataset che rientrano in questo ambito riguardano:
Il reference data management è, in altre parole, una funzione altamente specializzata e mission-critical nei mercati finanziari in quanto tratta dati di natura tecnica, regolamentare e operativa che sono alla base dell'intera infrastruttura di trading e post-trading. Il modello operativo, in condizioni ottimali, dovrebbe del resto garantire:
Più nello specifico, i workflow che tipicamente contraddistinguono la funzione prevedono:
Il reference data management è dunque essenziale nell'ottica di integrare dati provenienti da fonti diverse e che descrivono caratteristiche diverse degli strumenti finanziari: sviluppando un approccio centralizzato si migliora significativamente l'efficienza operativa, riducendo i duplicati, minimizzando gli errori e, in ultima analisi, semplificando i flussi di lavoro legati al recepimento, all'inserimento, all'organizzazione e alla condivisione dei dati.
Stabilendo una visione unificata delle anagrafiche, le banche migliorano sensibilmente la gestione del rischio, a tutto vantaggio del processo decisionale, dell'accuratezza e della velocità del go-to-market e, non ultimo dell'integrità del patrimonio informativo in tutte le unità aziendali.
In quest'ottica, il reference data management mette a disposizione delle banche anche metodologie e strumenti per potenziare la conformità normativa, in quanto aiuta le organizzazioni ad aumentare l'accessibilità e la trasparenza dei dati. Da una parte, quindi, si ottengono set informativi coerenti e verificabili, dall'altra si possono sviluppare facilmente sistemi di recupero a fini di reporting e audit.
Il reference data management intercetta molte delle sfide legate storicamente alla gestione delle anagrafiche: si tratta spesso di problemi organici e strutturali, a partire dalla frammentazione dei dati tra i vari sistemi utilizzati nel back office e dall'assenza di pratiche standardizzate. Entriamo più nel dettaglio analizzando ciascuna delle criticità con cui molti istituti finanziari devono confrontarsi quando si parla di data quality.
Anche se la digitalizzazione e il cloud stanno rapidamente cambiando lo scenario applicativo, molti istituti finanziari continuano a operare facendo affidamento su ambienti IT sviluppati in momenti diversi nel corso di decenni. I sistemi di back office, in particolare, spesso non sono in grado di garantire un'integrazione fluida tra i repository dei dati, che in parecchi casi risultano frammentati o, peggio ancora, isolati: ne consegue che la riconciliazione tra diverse piattaforme comporta un lavoro non solo oneroso in termini di tempo, ma anche soggetto a errori manuali.
Fino a non molti anni fa, per fare riferimento a titoli e altri strumenti finanziari, il settore bancario ha utilizzato una grande varietà di identificatori, che spesso hanno determinato disallineamenti nei sistemi di codifica e riconoscimento degli elementi contenuti all'interno delle anagrafiche. Senza soluzioni di standardizzazione, stabilire un quadro di reference data affidabili e tracciabili diventa una sfida significativa per le banche che puntano a ridurre il rischio di incongruenze man mano che i dataset si evolvono.
Pur essendo vero che col passare del tempo si sono affermati standard (come i Market Identifier Code, MIC, e i codici LEI, Legal Entity Identifier) che hanno permesso di ottenere una netta semplificazione nelle operazioni di riconciliazione delle fonti di dati, la gestione delle anagrafiche rimane comunque un task estremamente delicato: occorre in ogni caso tener conto del modo peculiare in cui ciascun provider, a prescindere dall'adozione degli standard in vigore, tratta i dati. Senza contare che a monte, soprattutto se si utilizzano ancora sistemi di data entry manuale, possono verificarsi piccole inesattezze che, sommate ad altre imprecisioni, a volte determinano vere e proprie descrizioni errate degli strumenti finanziari.
In questo scenario, l'implementazione di un approccio strutturato al reference data management offre notevoli vantaggi agli istituti finanziari, che possono contare su una maggiore data quality, su sistemi di reportistica estremamente affidabili e, conseguentemente, su processi di compliance più efficaci.
Mettendo in campo iniziative evolute di reference data management, che constano di operazioni di definizione, pulizia e convalida dei dati, migliora innanzitutto la data quality. Ciò si traduce in una riduzione degli errori e delle duplicazioni: consolidando le attività in un'unica piattaforma, le organizzazioni possono inoltre abbattere i costi associati a sistemi ridondanti, correzioni manuali e processi di riconciliazione.
Le banche devono poi frequentemente confrontarsi con le autorità di regolamentazione, che nelle sessioni di audit richiedono dati aggiornati, completi e verificabili sui prodotti finanziari lanciati sul mercato. Una piattaforma di reference data management non solo semplifica l'accesso e il recupero delle anagrafiche durante gli audit, ma garantisce anche l'accuratezza della reportistica, migliorandone la trasparenza attraverso attribuzioni univoche alle fonti di dati e riducendo drasticamente il rischio di sanzioni per non conformità.
Il merito è soprattutto dei sistemi di generazione automatizzata dei report, che sfruttano funzionalità avanzate di tracciabilità e di data lineage per eliminare alla radice gli errori dovuti al data entry manuale e abilitare una gestione puntuale dei documenti: le attività di verifica e controllo diventano così meno onerose, e le scadenze sono più facili da pianificare e rispettare.
Tutte queste prerogative devono poter essere orchestrate attraverso una interfaccia centralizzata e intuitiva, come per esempio una web application, essenziale per consentire agli utenti di ciascuna funzione (operations e back office, ma anche risk management & compliance, e persino marketing, nel momento in cui i dati vengono utilizzati per redigere e promuovere schede prodotto) di accedere, aggiornare e gestire le informazioni in modo fluido.
A prescindere dai benefici che si possono ottenere rispetto all'integrità dei dati, un uso realmente condiviso delle risorse promuove la collaborazione e riduce al minimo gli errori causati da comunicazioni informatiche errate o da una gestione incoerente delle fonti informative e dei dataset estratti dai vari hub.
Non è senz'altro una transizione semplice, ma il gioco vale decisamente la candela: un'efficace trasformazione degli strumenti di gestione dei dati apre infatti la strada alla gestione ottimale di prodotti e servizi finanziari in continua evoluzione.
Anche grazie a reference data consolidati e di alta qualità, le banche possono infatti sviluppare offerte personalizzate, soluzioni di onboarding digitale e sistemi di analisi avanzati, migliorando l'esperienza del cliente, aumentandone la fidelizzazione e generando nuove opportunità di revenue: grazie al reperimento delle informazioni in near real time, le organizzazioni che gestiscono le anagrafiche facendo leva sul reference data management possono rispondere più rapidamente e più tempestivamente ai cambiamenti normativi, all'evoluzione del mercato e alle esigenze emergenti dei propri interlocutori.
Augeos lo sa, e per questo ha messo a disposizione degli istituti finanziari il servizio VDF Plus, una piattaforma completa di reference data management progettata per migliorare la tracciabilità, la standardizzazione e l'usabilità dei dati master.
Basato su Valordata Feed di Six Group, Vdf Plus fornisce dati anagrafici, di corporate action e prezzi EOD per gli strumenti finanziari. Il servizio, rivolto principalmente a back office, amministrazione finanziaria e risk management, sfrutta una logica modulare e automatizzata per fornire i dati nel formato necessario per l’elaborazione “straight through processing”. Non solo: la piattaforma integra i dati EOD (End Of Day), con i prezzi di chiusura di oltre 300 borse elaborati giornalmente e consegnati alla chiusura degli scambi. Gli input sono quindi pronti per essere importati nel database della banca, che dispone così di tutti gli strumenti per sviluppare un approccio innovativo e sicuro alla gestione dei reference data.