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。