数据现代化在 HQLA 管理中的作用

银行需要数据驱动的解决方案,让数据从各种来源(市场价格、经济指标和内部评估)无缝流入统一平台,从而实时洞察流动性状况。这是数据管理中的作用现代化它使银行能够做出明智的决策,迅速响应市场变化,并确保其资产分类准确且符合不断变化的监管要求。

数据现代化工作流程 img

实时数据采集及ETL流程
数据提取:现代化使银行能够通过实时提取管道从 洪都拉斯数据 多个来源(市场价格、经济指标和内部评估)收集数据。
ETL 管道:使用 ETL(提取、转换、加载)流程,可以有效地转换和加载原始数据,为进一步分析做好准备。
规则定义和自动分类:制定规则,根据流动性特征自动进行资产分类,帮助银行遵守巴塞尔协议 III 和其他法规。

集中数据存储和质量保证
云架构:基于云的数据管理中的作用湖和仓库支持可扩展且 如何将关键字映射用于您的内容策略? 可访问的数据存储,实现跨部门的无缝协作。
数据质量检查:自动质量检查通过检测不一致或缺失值来确保数据的准确性,这对于准确的资产分类至关重要。
用户验收测试 (UAT):内置 UAT 流程以在分类之前验证数据质量和转换,从而最大限度地减少错误并确保可靠的数据洞察。

HQLA 分类的数据转换

清理和丰富:对原始数据进行标准化和丰富,以解决标识符不一致等问题,支持准确的 HQLA 分类。
自动和手动分类:数据根据流动性(1 级资 目錄 产(例如现金或政府证券)或 2A/2B 级资产(例如公司债券))通过自动化进行分类,并通过手动覆盖实现灵活性。
监管合规性:准确的分类使银行能够生成可靠的 HQLA 报告,满足流动性覆盖率 (LCR) 和其他监管要求。

自动风险报告和绩效监控

自动报告:自动报告提供有关流动性状况的实时洞察,最大限度地减少手动数据处理并减少错误。
性能监控:持续监控确保 HQLA 管理流程顺利运行,并对数据质量或处理中的任何问题发出警报。