Updated : Feb 06, 2020 in Bisnis

Mendapatkan Keunggulan Kompetitif Dari Manajemen Data Referensi

Semua data organisasi termasuk dalam salah satu dari dua kategori – data transaksional dan data referensi. Dalam konteks pelaporan peraturan oleh lembaga keuangan, pentingnya data transaksional jelas. Setelah semua, itu adalah transaksi aktual yang paling bertanggung jawab untuk menentukan sejauh mana suatu lembaga keuangan terkena dalam hal risiko kredit, pasar dan likuiditas.

Namun, data referensi juga penting. Juga disebut sebagai data statis, data referensi termasuk deskripsi produk atau keamanan, rekanan, kalender, pasar eksternal dan data harga. Data referensi bersifat deskriptif dan dibagi di seluruh perdagangan dan digunakan kembali dalam transaksi. Data rujukan akan dipengaruhi oleh peraturan baru terutama dalam hal pengambilan data tambahan (mis. Sebagaimana diuraikan dalam Solvabilitas II, Basel III dan FATCA (Undang-Undang Kepatuhan Pajak Akun Asing)).

Tetapi data referensi yang dikelola dengan baik dapat menyediakan platform untuk pertumbuhan dan daya saing bisnis. Data referensi yang baik adalah fondasi yang kuat untuk intelijen bisnis, memberikan wawasan tentang produk dan mengatur panggung untuk pengembalian maksimum.

Industri jasa keuangan tetap memimpin dalam hal otomasi proses. Yang sedang berkata, di antara kedua jenis data, data referensi seringkali lebih sulit untuk diotomatisasi dan secara tradisional memerlukan lebih banyak intervensi manual. Tetapi setiap proses manual dalam pengelolaan data mahal, terbatas dan mengikat karyawan yang seharusnya terlibat dalam kegiatan nilai tambah lainnya.

Seiring pertumbuhan bisnis, kuantitas data juga bertambah. Dan seperti peraturan baru seperti Solvency II, Basel III dan FATCA masuk, demikian juga jumlah informasi yang diumpankan ke gudang data risiko dan digunakan untuk melakukan manajemen risiko internal dan menghasilkan laporan peraturan. Manajemen data manual hanya bisa sejauh ini sebelum volume data menjadi luar biasa.

Ingatlah bahwa waktu untuk mengajukan laporan peraturan terbatas – seringkali hanya 20 hari setelah akhir periode yang dipermasalahkan. Intervensi manual juga meningkatkan risiko kesalahan. Sebaliknya, otomatisasi strategis dari referensi dan pengumpulan data transaksi, analisis dan pemodelan memungkinkan untuk tampilan real-time dari paparan bisnis.

Ini mengurangi kemungkinan inkonsistensi hilir. Misalnya, jika karakteristik tertentu dari rekanan, instrumen atau klien telah berubah, mereka akan segera tercermin dalam gudang data risiko dan laporan risiko selanjutnya. Berikut ini adalah beberapa bidang di mana data rujukan berkualitas rendah dan pengelolaan data rujukan yang buruk dapat memiliki modal langsung dan dampak biaya pada bisnis.

Modal Regulasi – Mengambil Basel III sebagai contoh, klasifikasi aset yang tidak benar karena data referensi yang salah atau tidak lengkap (misalnya kategori produk yang hilang, peringkat yang hilang, informasi rekanan yang salah, dll.) Dapat mengharuskan penyimpanan modal tambahan dalam neraca sehingga mengurangi modal dari kegiatan inti yang menghasilkan keuntungan bisnis.

Sebagai contoh, biaya risiko kredit pihak lawan dalam P&L tergantung pada masing-masing probabilitas gagal bayar pihak lawan. Data referensi yang tidak konsisten atau tidak akurat tidak hanya akan menyebabkan pelaporan risiko yang salah tetapi juga perhitungan P&L yang tidak akurat. Di lembaga keuangan besar di mana modal dan P&L berada dalam miliaran dolar, biaya kesalahan yang kelihatannya sangat kecil dalam gudang data risiko bisa sangat besar.

Penyiapan produk – Pengelolaan data referensi yang buruk dapat menghambat kemampuan organisasi untuk membuat produk baru dengan cepat. Dalam industri jasa keuangan di mana kecepatan menanggapi perubahan dalam kondisi pasar dapat membuat perbedaan besar dalam pendapatan, mengembangkan produk yang kuat dan dinilai risiko dalam waktu singkat sangat penting.

STP – Straight through processing (STP) adalah bagian besar dari perbankan saat ini. Dari bank terkecil hingga bank terbesar, hampir tidak ada lembaga keuangan yang tidak memiliki semacam STP. Manfaat bisnisnya jelas – pemrosesan lebih cepat, intervensi manual lebih rendah dan penghematan biaya besar. Tetapi tingkat keberhasilan STP tergantung pada kualitas dan konsistensi data transaksi dan referensi.

Misalnya, tidak adanya nomor rekening, pengidentifikasi BIC, kawat umpan atau IBAN akan mencegah transaksi bank keluar atau masuk secara otomatis diterapkan ke akun penerima. Setiap perdagangan atau transaksi yang gagal memiliki biaya, komponen terbesar adalah jam kerja yang diperlukan untuk secara manual memperbaiki setiap perdagangan atau transaksi yang gagal.

Leave a Reply