FÓRUM ABBC: INTEGRAÇÃO DA GESTÃO DE RISCOS NO NEGÓCIO

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1 FÓRUM ABBC: INTEGRAÇÃO DA GESTÃO DE RISCOS NO NEGÓCIO ASPECTOS TECNOLÓGICOS Fausto Novaes 04 fevereiro 2014

2 AGENDA Necessidade de um processo estruturado para acompanhamento da Gestão Integrada de Riscos Forças internas e externas: o mercado e a regulamentação Ambiente Tecnológico nas IF s Estudo sobre os desafios encontrados nas IF s Ambiente Tecnológico Atual das Instituições Financeiras (IF) Dispersão dos dados Efeito Spaghetti Arquitetura de Referência para Análise Integrada de Riscos Componentes para integração da visão única para risco e finanças Arquitetura funcional de financas/riscos Cases

3 AGENDA Necessidade de um processo estruturado para acompanhamento da Gestão Integrada de Riscos Forças internas e externas: o mercado e a regulamentação Ambiente Tecnológico nas IF s Estudo sobre os desafios encontrados nas IF s Ambiente Tecnológico Atual das Instituições Financeiras (IF) Dispersão dos dados Efeito Spaghetti Arquitetura de Referência para Análise Integrada de Riscos Componentes para integração da visão única para risco e finanças Arquitetura funcional de financas/riscos Cases

4 Forças internas e externas : mercado, regulamentação e tecnologia Mercado Regulamentação Pressão para manter as receitas Crescimento orgânico e otimização de portfólio Pressão para redução dos custos Aumento de competição no segmento Cenário de crescimento econômico global desfavorável Basiléia II Pilar 1 / Pilar 2 -Appropriate Management Information Systems - MIS (Supervisory Risk Processes) Basiléia III - Principles for effective risk data aggregation and risk reporting + Liquidity and Capital Requeriments Convergência dos padrões contábeis internacionais (IAS/IFRS/Multi-GAAP)

5 Principles for effective risk data aggregation and risk reporting lacked the ability to aggregate risk exposure and identify concentrations quickly and accurately at the bank group level, accross BU and legal entities observed that risk aggegation practices remains a challenger for banks, and supervisors would like to see more progress risk data aggregation means defining, gathering and processing...this includes sorting, merging or breaking down sets of data.

6 14 Principles for effective risk data aggregation and risk reporting Governance & Infrastructure Principle 1 Governance Principle 2 Data Architeture & IT Infrastructure Risk Data Aggregation Capabilities Principle 3 Accuracy & Integrity Principle 4 Completeness Principle 5 Timeliness Principle 6 Adaptability Risk Reporting Practices Principle 7 Accuracy Principle 8 Comprehensiveness (Risk Reporting Practices) Principle 9 Clarity & Usefulness (Risk Reporting Practices) Principle 10 Frequency (Risk Reporting Practices) Principle 11 Distribution (Risk Reporting Practices) Supervisory Review, Tools and Cooperation Principle 12 Review the 11 principles above Principle 13 Remedial Actions & Supervisory Measures Principle 14 Home/Host Cooperation

7 Pontos relevantes sobre os Principles for effective risk data aggregation and risk reporting Principle 1 Governance Principle 2 Data Architeture & IT Infrastructure Principle 4 Completeness

8 Estudos sobre os desafios encontrados nas IFs Implicações com Basiléia III - Perspectiva Tecnológica Risk management progress has been small, says banking study. A Global Deloitte Survey w/ 86 financial institutions (july 28, 2013)...banks also continue to struggle to improve the quality of their data, even though getting a better handle on counterparty exposures and other data has been a top priority since at least the September 2008 collapse of Lehman Brothers..40 per cent of survey respondents said they were extremely or very concerned about the data management capabilities at their institution. Data are one of the biggest challenges for a lot of these institutions, survey said..the Deloitte survey also found that less than one-third of the banks surveyed were fully prepared to meet the requirements of the new Basel III bank capital and liquidity reforms, which started phasing in this year.

9 Prudential Practice Guide CPG 235 Managing Data Risk - September 13 (APRA) - Australian Prudential Regulation Authority About This PPG aims to assist regulated entities in managing data risk. It is designed to provide guidance to senior management, risk management and technical specialists (both management and operational)... Introduction The management of data and associated risks is important for a broad range of business objectives including meeting financial and other obligations to stakeholders, effective management and proper governance. This prudential practice guide (PPG) provides guidance on data risk management where weaknesses continue to be identified as part of APRA s ongoing supervision activities..data is essential for a regulated entity to achieve its business objectives. Furthermore, reliance on data has increased as a result of process automation and greater reliance on analytics and business intelligence to support decisionmaking. Consequently, stakeholders including the Board of directors (Board), senior management, shareholders, customers and regulators have heightened expectations regarding the effective management of data. This trend has enhanced the importance of treating data as an asset in its own right.

10 Ambiente Tecnológico nas IFs Silos de informação, proporcionando vários impactos negativos: incapacidade de visão única do cliente altos custos de manutenção da tecnologia (HW/SW) Situação do Ambiente Governança dos dados deficiente Detalhamento e/ou enriquecimento de dados insuficiente para os processos de rentabilidade Falta de flexibilidade para incorporar novas demanda de dados Deficiência dos modelo de referência de dados para visão única do negócio Herança dos sistemas legados: Não foram preparados para atender as novas demandas do negócio e regulamentares Dificuldade em ajustá-los na velocidade requida pelas diferentes áreas do negócio Alto custo de adapatação destes sistemas para as novas demandas

11 AGENDA Necessidade de um processo estruturado para acompanhamento da Gestão Integrada de Riscos Forças internas e externas: o mercado e a regulamentação Ambiente Tecnológico nas IF s Estudo sobre os desafios encontrados nas IF s Ambiente Tecnológico Atual das Instituições Financeiras (IF) Dispersão dos dados Efeito Spaghetti Arquitetura de Referência para Análise Integrada de Riscos Componentes para integração da visão única para risco e finanças Arquitetura funcional de financas/riscos Cases

12 Situação:Proliferação de Análises Fragmentadas Redundância de dados, altos custos e decisões inconsistentes Centenas de Sistemas Fontes Milhares de Users/Departamentos Data Marts Cadastro Clientes Cadastro Produtos Contratos Canais Contabilidade Gestão de Riscos Finanças Orçamento Contabilidade Garantias Relacionamento com Clientes Recursos Humanos Auditoria Compliance Modelagem Agências CRM

13 Situação encontrada nas IFs Problemas comuns: Emaranhado de Dados, Infra-Estrutura Complexa Desafios Comuns: Relatórios financeiros e de riscos necessitando de dados mais detalhados sobre as operações (visão cliente/produto/contrato) Nem todos os dados estão disponíveis de forma consistente no legado ou ERP Ferramentas de modelagem e análises gerenciais buscando dados / informações em diferentes sistemas fonte (multiplas visões sobre o negócio) Relatórios baseados em multiplos sistemas fontes resultam em diferentes respostas elaboradas por diferentes areas (finanças / riscos / gerencial) Problemas com qualidade de dados e muito tempo dispendido para validação e reconciliação de dados Demora na distribuição de relatorios estratégicos para tomada de decisões

14 AGENDA Necessidade de um processo estruturado para acompanhamento da Gestão Integrada de Riscos Forças internas e externas: o mercado e a regulamentação Ambiente Tecnológico nas IF s Estudo sobre os desafios encontrados nas IF s Ambiente Tecnológico Atual das Instituições Financeiras (IF) Dispersão dos dados Efeito Spaghetti Arquitetura de Referência para Análise Integrada de Riscos Componentes para integração da visão única para risco e finanças Arquitetura funcional de financas/riscos Cases

15 Características de um ambiente analítico apropriado a integração de riscos e finanças Capacidade de integração com os sistemas legado Capacidade de gerenciamento dos processos de carga, acessos multiplos, execuções ad-hoc, processamento de dados estruturados e multi-estruturados Visão Única do Negócio: Modelo de Dados de Referência (Cliente / Produto / Segmento) In-Database Processing (Modelagem) Definição, criação e implementação dos Eventos de Negócios e Governança dos Dados

16 Características de um ambiente analítico apropriado a integração de riscos e finanças Capacidade de integração com os sistemas legado Capacidade de gerenciamento dos processos de carga, acessos multiplos, execuções ad-hoc, processamento de dados estruturados e multi-estruturados Visão Única do Negócio: Modelo de Dados de Referência (Cliente / Produto / Segmento) In-Database Processing (Modelagem) Definição, criação e implementação dos Eventos de Negócios e Governança dos Dados Big Data

17 Teradata Enterprise Risk Intelligence Three Tier Reference Architecture Business Intelligence ROLAP Reportin g Ad hoc Dashboard Applications External Appln OLTP www Intra Core OLTP EAI Bus Data Mining Downstream Results Set Loop Export Files* Integrated Information Environment Export Files* Source Oracle DB2 Sybase CDC Integration Layer SAP Siebel SQL Server www PeopleSoft EAI Bus

18 Características de um ambiente analítico apropriado a integração de riscos e finanças Capacidade de integração com os sistemas legado Capacidade de gerenciamento dos processos de carga, acessos multiplos, execuções ad-hoc, processamento de dados estruturados e multi-estruturados Visão Única do Negócio: Modelo de Dados de Referência (Cliente / Produto / Segmento) In-Database Processing (Modelagem) Definição, criação e implementação dos Eventos de Negócios e Governança dos Dados Big Data

19 Modelo Lógico de Referência dos Dados CONTRATOS BALANÇO EVENTOS CONTACT LIST ADVERTISEMENT CAMPAIGN GENERAL LEDGER NUMBER PORTABILITY EVENT COLLECTION SURVEY EQUITY ASSET LIABILITYACCOUNT REVENUE ACCOUNT EXPENSE JOURNAL ENTRY WEB VISIT SERVICE ORDER EVENT CONTACT FIXED ASSET CANAL ACCOUNT ADDRESS SETTLEMENT BILLING COST OTHER REVENUE PROFILE PAYMENT COLATERAL CLIENTE SEGMENT CHANNEL PRIVACY ANALYTIC MODEL PARTY AWARD PRODUTO CONTRACT INCENTIVE OFFERING PRODUCT SUBSCRIPTION ASSOCIATE PROFILE COVERAGE AREA FRAUD PROFILE SHOPPINGTRANSACTION TYPE CELL SITE CALL HISTORY EQUIPMENT CAMPANHAS ROUTE ACCESS METHOD SIMCARD TECHNOLOGY NUMBERINGPLAN PREPAID WEB SERVER IP USAGE

20 ACCOUNT Num Modifier ABUSE (FK) Num HISTORY (FK) ACCOUNT System Type Copyright by TERADATA may have system abuse has ofstatus history of Corporation. All Rights Reserved Teradata Confidential and Trade Secret has Cd status (FK) Dt Account Abuse Occurred Currency Cd of (FK) Num Modifier STATUS Start (FK) Num HISTORY COLLECTION Account Abuse Amt Type Cd (FK) Acct Crncy Abuse Amt Reason Cd (FK) Account Occurred Crncy Acct Abuse AmtAcct Status End Dttm Cost Collection Time Type Period Num Modifier Cost Cd Cd COST (FK) Dttm Amt (FK) Num (FK) AGREEMENT has remediation plan AGREEMENT REMEDIATION PLAN Account Num (FK) Account Modifier Num (FK) Agmt Remediation Plan Type Cd (FK) St Dttm Remediation has credit limit of Agreement Categ Cd ACCOUNT Remediation Num Modifier Account Limit Type Change Limit Modifier Num Plan REMEDIATION (FK) Num Type CREDIT Cd Start End Amt Reason Status Plan (FK) Cd (FK) Dttm Num LIMIT St Dttm Cd Dttm (FK) Acct Credit Crncy Auth Origin Credit Type Limit Cd (FK) (FK) STATUS (FK) Agmt Remediation FINANCIAL Plan End Dttm Account LOAN REVIEW Num Modifier (FK) HIST Num Amt Cd (FK) Market Original Risk (FK) Bank AGREEMENT Pricing Financial Expsr Trade Method Risk Maturity Num Modifier Agreement Mitigant Type (FK) Dt Num Categ has review history of Financial Cd Cd (FK) Agreement Categ Cd Account Loan OVERDRAFT Categ Account Review Overdraft Review Num Party Modifier Result Excess Comment EXCESS (FK) DtId (FK) CREDIT Book Cd (FK) Num Start Cd (FK) Cd (FK) End Txt Account Type Cd (FK) Seniority Reaging (FK) Dttm HISTORY AGREEMENT Cnt Num Modifier Level (FK) Cd Num (FK) (FK) has overdraft Financing Acct Credit Obligor Past Past Due Due history Crncy Agreement Borrowing Agmt Last of Last Pmt Charge Categ Purpose Pmt Amt Off Cd Off Dt Amt Cd Amt (FK) Amt (FK) has collection cost ofis AGREEMENT accounted Account Chart Agreement Of Num Modifier Account for GL in TO (FK) Acct Num CHART Id (FK) Start End has (FK) Dt legal Dt OF ACCOUNT history of ACCOUNT Account Legal Judgment involves has collection history of Court Action Judgment Num Modifier Amt LEGAL Id (FK) Appl Num HISTORY Dt (FK) STATEMENT AGREEMENT Current Status Num Modifier Type Source Open Reason Status Cd Cd Num (FK) Type Cd (FK) Cd (FK) ACCOUNT COLLECTION STATUS Close Dt LEGAL ACTION Past Due Amount Type Cd (FK) Acct Obtained Cd (FK) Start Invoice Ind Agreement Categ Cd Id Envelope Num (FK) Fund Source Type Cd (FK) has default is associated occurrence with Desc Processing Dt Account Modifier Num (FK) of is for Suit Num Statement Account Signed Dt End Dttm Start Dt Invoice IndMessage Document Mail Type Data Issue Type Cd DtType (FK) Cd Id (FK) Cd (FK) Name Contract Expiration Dt Collection Asset Liability Acct Balance Sheet Cd (FK) has recovery ofdefault Account Default Acct Crncy Dttm Outcome Reason Exposure Num Modifier OCCURRENCE Days Crncy Past Statement Cycle Mail Type Cd (FK) Cd (FK) Exposure (FK) AGREEMENT Proposal Id (FK) Type may Num AmtCd Amt result (FK) External Agreement Ind Account Agreement Objective Type Cd (FK) Cd Statement Status Past Due Collec Due Cnt Num Modifier Type (FK) Document Past Amt STATEMENT (FK) Cd Due Num (FK) Amt Id (FK) Court Legal Location Action End Type Locator Dt Cd (FK) Id (FK) INVOICE Id Dttm (FK) inwas an item recovered COLLATERAL Description Txt Host Invoice Payment NumTerm during has payment schedule Currency ofcd (FK) DEFAULT Num RECOVERY ITEMCollateral has activity has status of AR of may be for Account Collateral Default Recovery Deed Dttm Modifier Item Amt Currency (FK) Id (FK) Num Cd (FK) AR COLLECTION ACTIVITY DEFAULT in Stop Value RECOVERY Amt Payment Schedule Id (FK) ITEM STATUS Collect Activity Type Cd Lieu Of Account Collateral Default Recovery Dttm Recovery Num Foreclose Modifier Item Status (FK) Ind Item ITEM Id Type AR Host Id Cd (FK) Transmittal Invoice Consolidated Freight Source Type Mode Inv Type (FK) Id Type (FK) Cd Cd (FK) (FK) DEFAULT Collect Activity Status Type Type Start End Txt Ref Party Num Dttm Cd Cd Id (FK)DUNNING PAYMENT Payment Consolidated Invoice Id Schedule (FK) SCHEDULE Inv Id Id Account Default Term (FK) Cd (FK) Event Id Dttm Num Modifier (FK) RECOVERY (FK) Num (FK) FUNDS Event Id Chg Cd (FK) Num Status (FK) Reason (FK) Payment LETTER Schedule Id (FK) Funds Dttm Type Cd (FK) Bank Transfer Id TRANSFER (FK) Event Host Effective Reference Method Type EVENT Num Type Cd Type (FK) Dt Num Cd Cd (FK) (FK) Cd (FK) AR Dunning Collect Level Activity Cd (FK) Start Dttm (FK) Customer Becomes Past Due and is Assigned to a Work Group; Customer not able to pay, bank repossesses the house and sells on open market

21 ACCOUNT describes used method of RISK RATING METHOD Risk Rating Method Id has value of Financial Services Logical Data Model Release Copyright c by NCR Corporation. All Rights Reserved. NCR CONFIDENTIAL AND TRADE SECRET relates to describesis grouped intoreporting Analytical Party Model Id Id (FK) ANALYTICAL MODEL VALUE Model Id (FK) Related RISK RATING PURPOSE TYPE related with ACCOUNT has is rating is for value grading forvalues of maps to risk grading for Risk PRODUCT Risk Grade RISK Id (FK) Grade Id GROUP Id (FK) Id GRADE (FK) Next (FK) RISK Start End Review GRADE Dt RISK GRADE SCHEME Id Cd Account Group Risk Start Rate is risk grade maps to assigned forto is related is with toused for has risk grade AGREEMENT of Dt Grade Scheme Start RISK GRADE RELAT Risk Rating Purpose Desc Method Id (FK) End Dttm Num Parent Risk Rating Purpose Cd (FK) Risk Rating Purpose Cd (FK) Value Desc Risk Modifier Num Allowed Val Account Grade Model Low Hi Range Val Val ACCOUNT Assessment ANLY MODEL VAL TO RISK GRD VAL Model Id (FK) Risk Grade Value Id (FK) Grade Risk Id Num Modifier Grade RISK Risk Analytical Anly Model Grade Model Risk Id (FK) Grd Start Map Dttm Str End (FK) Dt Dt PRODUCT Override (FK) Relat Id Start Id (FK) GRADE Num Rsn (FK) Start Party Product Risk Grade End Rate Agreement Risk Dt AGREEMENT GROUP Start End Cd Dt (FK) Cd Dt (FK) Dt Dt (FK) Id (FK) Acct Account Risk Risk Grade Risk Agmt Grade Class Classification Id Risk CLASS (FK) Grade Value RISK Start End Rate Cd Cd GRADE Parent Grade Id Grade (FK) Id Agmt Next CLASS (FK) End Rate RISK Classification Rev Dt Dt VALUE GRADE Dt RISK St Value Cd Desc Cd En is (FK) Agreement Class From To Meas Meas Dt Unit Of Measure Cd (FK) assigned to value for Start is risk grade for is eligibility is is eligibility risk grading for for forparty Id RISK (FK) GRADE Agmt Class Value End Dttm is Cd Product Group Risk Grade Rt Dt GRADE VALUE Id Risk Grade Scheme Desc From To Rate Level Num Id Start End Desc Desc Num Dttm Id (FK) GEOGRAPHY Risk parent Geographical (FK) of Risk Grade Id (FK) has risk grade PARTY of Risk Party CLASS RISK GRADE Start PARTY CLASS VALUE ASSET Grade Value Party Classification Risk Grade Asset Id RISK (FK) Id Id GRADE Cd Cd (FK) (FK) Geography Grade Risk Id Area RISK (FK) GRADE Grade Id (FK) Start End End Next Rate Cd Rev Dt Dt Cd (FK) is parent of Asset Risk Risk Grade Grade Start St Dt End End Rate Rate Dt Dt Party Risk Grade Rate Parent Party Classification Desc Value From Meas Cd Cd (FK) PRODUCT Risk Product Eligibility Grade is eligibility Id Elig Restrict RISK (FK) Id Risk (FK) GRADE for Type Grade Cd St End ELIG (FK) Dt Dt RULE FEATURE Risk Feature Eligibility Grade Id Credit Restrict RISK (FK) Id (FK) Rating GRADE Type Start End Cd ELIG Dt (FK) DtRULE Unit Party Of Classification Measure Value Cd Start End To (FK) Meas Dttm ANALYTICAL Model MODEL Data Source Id Status Name Desc Type Purpose Algorithm Cd Cd Cd Party Cd is with generates (FK) Type (FK) (FK) Id Cd (FK) was has (FK) is uses related criteria toofmodel used MODEL to calculate RUN Related Analytical Id (FK) MODEL was has is score review used to for history calculate of is credit rating for RISK Related Risk GRADE TYPE ASSOC INVESTMENT Grade Id (FK) Risk Grade Risk Investment Grade Relation Assoc Product Risk Id Start End SECURITY Id (FK) (FK) Type Dt Dt Grade Id Cd (FK) (FK) BASEL Id Analytical Model Run Std DttmOverriding Selection RELATIONSHIP Model Role CALCULATION Party Relationship Id Criterion Model (FK) Cd (FK) Id Id (FK) Id (FK) Dt (FK) CRITERIA PARTY Analytical Model Party ACCOUNT Model Id Account Score Run SCORE (FK) Model Id Id Run Val (FK) Num DD Modifier (FK) SCORE Id (FK) DD Score Model End Dt ANALYTICAL Analytical Num (FK) Model Reviewer Id (FK) Supervisory II Adj STD Value Rule SUP Adj Start End HAIRCUT Rule Dttm IdPARAM Start End Rate describes RISK is is Dt related GRADE Party From To Sovereign Other Maturity Asset Issuer Time Class Haircut Time Period Rate Cd Period Rate (FK) Cd Num Cd Num (FK) (FK) ACCOUNT PRODUCT Score Val MODEL RUN REVIEW Analytical Analytical Id (FK) torisk Grade Id (FK) Model Model Run Id (FK) Account Product Review Party Model Run Run Id Group Score Finding Id Model GROUP Model SCORE (FK) Id Id Review (FK) (FK) (FK) Id Score Val Cd Id Id (FK) SCORE DD (FK) (FK) Dt (FK) Calc ValDt DD PROD Feature Product Risk Grade FEAT Id Feature Rel (FK) Id RISK (FK) Type Start GRADE Cd Dt Start (FK) ELIG Dtwith Eligibility Feat Restrict Risk Grade Type End Cd Dt (FK) RULE PARTY Related Grade Assessment Id RISK Risk (FK) Grade Id GRADE Grade (FK) RISK Risk Start Relat Id Start Party RELAT GRADE Risk Party Grade Risk Override End Rsn (FK) Grade Dt Cd Dt Cd Dt (FK) RELATION TYPE Cd Id Relation Type Desc (FK) Map Internal Rating ( 20 ) to Probability of Default (.03% ) Internal Rating ( 20 ) PD Rating.3 % Map internal rating ( 20 ) to PD value (.3%) PD assigned to obligor Internal rating assigned to obligor

22 Estrutura Integrada de Dados Visão Única do Cliente Centenas de Sistemas Fontes Milhares de Users/Departamentos Cadastro Clientes Gestão de Riscos Cadastro Produtos Contratos Canais Contabilidade Visão Única do Negócio Finanças Orçamento Contabilidade Garantias Relacionamento com Clientes Recursos Humanos Modelagem Auditoria Compliance CRM

23 Características de um ambiente analítico apropriado a integração de riscos e finanças Capacidade de integração com os sistemas legado Capacidade de gerenciamento dos processos de carga, acessos multiplos, execuções ad-hoc, processamento de dados estruturados e multi-estruturados Visão Única do Negócio: Modelo de Dados de Referência (Cliente / Produto / Segmento) In-Database Processing (Modelagem) Definição, criação e implementação dos Eventos de Negócios e Governança dos Dados Big Data

24 Ganhando Agilidade, Velocidade e Qualidade Implementação do Modelo Extração de Dados Valor para o Negócio Area Modelagem Training Production ADS ADS Teradata Entendimento do Negócio Extração de Dados Entendimento dos Dados Preparação de Dados Desenvolvimento do Modelo Training ADS Production ADS 70% do processo de modelagem Valor no Tempo Tempo para Construir e Implementar Modelos: Horas / Dias!

25 Desenvolvimento e Implementação de Modelos Estatísticos - In-Database Processing Estrutura Tradicional Estrutura In-Database Modeling Model M Scoring Modeling Modeling ADS Model M Model Translation Analytical Data Preparation Modeling ADS Scoring Data Preparation Scoring ADS Data Extracts Data Warehouse Data Extracts Data Warehouse Analytical Data Preparation Modeling ADS Sandbox Scoring Data Preparation Production Data Scoring ADS SAS Model Teradata Data Warehouse Model Development Model Deployment Model Development Model Deployment

26 Características de um ambiente analítico apropriado a integração de riscos e finanças Capacidade de integração com os sistemas legado Capacidade de gerenciamento dos processos de carga, acessos multiplos, execuções ad-hoc, processamento de dados estruturados e multi-estruturados Visão Única do Negócio: Modelo de Dados de Referência (Cliente / Produto / Segmento) In-Database Processing (Modelagem) Definição, criação e implementação dos Eventos de Negócios e Governança dos Dados Big Data

27 Definição, criação e implementação dos Eventos Financeiros Inicio do processo através da identificação dos componentes/campos dos contratos de um produto financeiro Uma vez identificados e definidos os campos do produto financeiro, inicia-se o detalhamento dos lançamentos contábeis do produto

28 Eventos Financeiros Exemplo para Crédito Hipotecário Os Eventos Contábeis são específicos de cada Instrumento e são usados para descrever o ciclo de vida do produto. Podemos verificar como reutilizar os components contábeis numa grande variedade de eventos, de forma a criar diferentes ciclos de vida de produto.

29 Exemplo das Dimensões de Postagem A postagem é formada por três tipos de campos: Bloco de códigos referência ao detalhamento GL e outros, por exemplo, método contabilístico Bloco de códigos estendido atributos necessários para relatórios Outros campos de registro diário necessários para a execução de relatórios, mas não mantêm saldos Obrigatóri o Configurável pelo cliente Bloco de códigos * 10 (Exemplo) Pessoa Jurídica Conta Centro de Custo Esquema de Postage m GAAP Base Conta de Origem Contra Parte Tipo do produto Moeda Data Ref. Interna Bloco de códigos estendido * 5 (Exemplo) Segment o Sistema de Origem Situação Canal Exemplo dos detalhes da contraparte FDR Cidade País Setor de Mercado Rua Estado Classificaçã o de Risco

30 Customer Introduction & Life-Cycle Maintenance Process Upload Cu stomer s Update Cu stome r Profile Infor mation Review Alerts Duplicate resolutio n re qd? yes Resolve Du plicates no Set Sta tus to Cha rge yes Cr edit Appr oval Re qd? n o Up date Billing Infor matio n Update Hie rar chy In form ation Update logistics infor mation Hie rar chy, Chann el, Ad dress in fo complet e? Up date Tra de Cha nnel Infor matio n yes no Pu t custom er state to ACTIVE Aler t respect ive role Fluxo do dado considerando todo o processo Aquisição de dados, eventos de negócio, acesso dos usuários com flexibilidade/escalabilidade Next Generation Finance Infrastructure Operational Systems Accounting Hub Accounting Rules Financial Systems Consolidation HR HR Calculation Engines & Applications Reporting & Analytics Contract Treasury General Ledger PR Planning Profitability Financial Reporting Rating Sub-Ledger AP Purch AR FA PA Other CRM Risk Mngt Management Reporting Loans Regulatory Reporting Channels Mortgages Data Warehouse Operational Analytics Reference Product Data Management Tactical Info Delivery System Hierarchy Management Security Management Metadata Management Data Quality & Governance Master Data Management Finan ce / Sale s Rep / Sales Overall Data DSD Rep Logistics Stewa rd Workflow Management Rules Management Simplificação, Padronização e Consolidação A simplificação do fluxo dos dados possibilita redução de custos com estruturas de bases de dados replicadas. Visão única da operação e consistëncia nos dados eleva a capacidade de análises e tomada de decisão da IF. Integração e automação da aquisição dos dados possibilita maior tempo para análises e comentários sobre o negócio. Granularidade do dado armazenado permite análises mais aprofundadas, possibilitando melhores insights sobre o negócio (Riscos/Financas/Negócios)

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