데이터 일관성 조정
위험 모델링 및 규제 보고에 사용되는 데이터는 서로 다른 두 기간의 데이터 간에 일관된 상관 관계를 보장하기 위해 일관성이 있어야 합니다. 조직은 신용, 운영, 시장 또는 유동성 위험을 계산하는 데 사용되는지 여부와 관계없이 신뢰성이 유지되는 단일 ‘진실 저장소’를 개발해야 합니다 財務モデリング.
그리고 RWA(Risk Weighted Assets)와 CCR(Counterparty Credit Risk)을 계산하기 위해 소스 데이터를 별도로 추출하는 대신, 위험 계산과 내부 또는 외부 보고에 필요한 모든 매개변수를 포함하는 단일 정보 덤프가 있어야 합니다. 이러한 데이터 웨어하우스는 그 안에 있는 모든 데이터의 조정 및 내부 또는 외부 일관성 검사를 제공해야 합니다.
레버리지 및 유동성 관리
은행은 바젤 III 유동성 비율을 개발, 검증 및 백테스트하는 데 필요한 중요한 비즈니스 프로세스, 위험 데이터 및 기술적 요구 사항을 포착하기 위한 기술과 프로세스를 개발해야 합니다. 데이터웨어하우스 시스템은 30일 유동성 표준을 모니터링하고 장기 NSFR(순 안정 자금 비율) 및 단기 LCR(유동성 적용 비율)을 포착하고 예측할 수 있는 충분한 데이터 세분성을 갖춰야 합니다.
또한, 은행의 데이터웨어하우스와 위험 관리 시스템은 자산과 자본 관계 루프에 대한 레버리지 비율 규칙의 결과를 예상하여 자본과 자산 기반을 모두 기관의 전략에 의해 정의된 레버리지 허용 범위와 일치하도록 조정해야 합니다. 그리고 Basel III의 영향을 가장 많이 받는 은행은 국경 간 운영과 여러 유형의 은행 상품을 보유한 은행이기 때문에 포함된 위험 요소는 상품과 시장 전반에 걸친 스트레스 테스트 일관성을 허용해야 합니다.
위험 모델링, 보고 및 자본 계산
위험을 모델링할 때, 여러 위험 계산 시스템을 갖춘 금융 기관은 모든 위험 시스템이 내부적으로 일관된 위험 모델을 활용하도록 해야 합니다. 부채-자산 관리, 현금 흐름, 유동성 통제 및 상대방 위험에 대한 평가는 동일한 데이터에서 동일한 결과를 생성하는 예측 가능하고 반복 가능한 프로세스를 기반으로 해야 합니다.
위험 자본 계산을 수행할 때, 사용된 모델의 유연성은 위험 관리자가 다양한 수준의 경제 및 규제 자본이 전반적인 위험에 미치는 영향을 결정할 수 있도록 해야 합니다. 여러 가정을 사용하여 부문 집중 위험 및 지역 집중 위험과 같은 주요 위험의 영향을 고려하는 시나리오를 생성할 수 있습니다. 그런 다음 이는 Basel III의 기둥 2에서 구상한 내부 소비와 기둥 3에서 설명한 외부 보고에 대한 기능, 포트폴리오 및 기업 수준 보고서를 생성하는 기반이 됩니다.
비즈니스 프로세스 및 운영 개선