A JÖVŐ FELÜGYELETE INNOVATÍV TECHNOLÓGIÁK ÉS ADATELEMZÉS

Méret: px

Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "A JÖVŐ FELÜGYELETE INNOVATÍV TECHNOLÓGIÁK ÉS ADATELEMZÉS"

Veronika Vörösné
5 évvel ezelőtt
Látták:

1 Gabler Gergely igazgató Innováció és Stabilitás: FinTech lehetőségek és kihívások Konferencia A JÖVŐ FELÜGYELETE INNOVATÍV TECHNOLÓGIÁK ÉS ADATELEMZÉS

2 FINTECH, REGTECH, SUPTECH: A JÖVŐ ELKEZDŐDÖTT

3 TECHNOLÓGIA FEJLŐDÉS ALKALMAZÁSÁNAK 3 PILLÉRE AZONOSÍTHATÓ A PÉNZÜGYI SZEKTORBAN Fintech Regtech Suptech Banki, biztosítási innovációk, új technológiák (eg. DLT) hatásainak nyomonkövetése Intézmények digitális stratégiájának értékelése Üzleti modellre gyakorolt hatás Piaci innovációk nyomonkövetése Jogszabályi megfelelés érdekében alkalmazott technológia megoldások nyomonkövetése Technológiák alkalmazásának ösztönzése intézményi oldalon Új kockázatok kezelése innovatív eszközökkel Hatékonyság növelés a kockázatok azonosításában Felügyelésben alkalmazandó digitális, automatizált megoldások implementálása Vizsgálatok technológiai és IT szemléletének erősítése Granuláris adatszolgáltatás létrehozása adatelemzés Automatizált felügyelés Szöveg elemzés 3 Forward looking felügyelés új mérföldkővé csakúgy mint a szektor felelőssége: ismerd meg kihívásokat, lehetőségeket és az új kockázatokat

4 TECHNOLÓGIA FEJLŐDÉS 3 PILLÉRE AZONOSÍTHATÓ A PÉNZÜGYI SZEKTORBAN Fintech Regtech / Suptech Kommunikáció Kommunikáció erősítése a piaci szereplők között Tudásbázis építése Felügyeleti munkában alkalmazható megoldások valamint a pénzügyi közvetítő rendszer hatékonyságát támogató szolgáltatásokat feltérképezése Eszköztár Távlati vízió Regulatory sandbox Jogszabályi környezet, technológiai megoldások összhangja eliminate the shadow intermediation Innovation HUB Sokrétű szakmai kooperáció: ESA (EBA, EIOPA, ESMA), EKB, NAV, NAIH, BÉT, egyetemek, cégek Prudenciális és IT vizsgálati módszerek közelítése, IT szemlélet erősítése, intézmények kockázattudatosságának erősítése Adatszolgáltatáson alapuló automatizált korai figyelmeztető rendszer, szövegelemzések Szemléletformálás, kultúraváltás, egészséges szintű alkalmazkodás (agile vs waterflow) 4

5 REGTECH, SUPTECH ADATELEMZÉS MINT MEGVÁLTÁS

HOSSZÚ TÁVÚ CÉL: GRANULÁRIS, NAGYFREKVENCIÁS ADATRA ÉPÜLŐ FEJLETT FELÜGYELETI MEGOLDÁSOK Régi adatszolgáltatások Granuláris adatszolgáltatás Hatékonyabb felügyelet Aggregált számokat tartalmazó

Intézményi oldalon sok manuális munka; Nem adja meg a kellő rugalmasságot a felügyeletnek Adatok rekonsziliációja mindkét oldalt igénybe veszi 6 Gyakran vagy real-time frissülő elsődleges adatok

6 HOSSZÚ TÁVÚ CÉL: GRANULÁRIS, NAGYFREKVENCIÁS ADATRA ÉPÜLŐ FEJLETT FELÜGYELETI MEGOLDÁSOK Régi adatszolgáltatások Granuláris adatszolgáltatás Hatékonyabb felügyelet Aggregált számokat tartalmazó táblázatok periódikus (pl. negyedéves) gyűjtése. Intézményi oldalon sok manuális munka; Nem adja meg a kellő rugalmasságot a felügyeletnek Adatok rekonsziliációja mindkét oldalt igénybe veszi 6 Gyakran vagy real-time frissülő elsődleges adatok becsatornázása. Intézményi oldalon kevés vagy semennyi manuális munka; Rugalmasság biztosítása a felügyelők felé, pl. ad hoc adatigények, tesztek, elemzések. Hatékony és hatásos, nagy adatmennyiségre kiterjedő, automatizált, nagy frekvenciájú: adatminőség tesztek, dinamikus adatvizualizáció, csengetések, mutatószámok, benchmark modellek.

GRANULÁRIS, NAGYFREKVENCIÁS ADATOK GYŰJTÉSE Már működésben: az osztrák megoldás Célkitűzések: Ravi Menon, szingapúri jegybankelnök: A major source of pain for financial institutions is regulators

financial institutions. If we ask for the same data twice, the institution will be allowed to gently turn us down!

7 GRANULÁRIS, NAGYFREKVENCIÁS ADATOK GYŰJTÉSE Már működésben: az osztrák megoldás Célkitűzések: Ravi Menon, szingapúri jegybankelnök: A major source of pain for financial institutions is regulators requesting the same data more than once under different data collection exercises By taking a more cohesive approach to data, MAS will aim to achieve zero duplication in our data requests to financial institutions. If we ask for the same data twice, the institution will be allowed to gently turn us down! We have set a goal: all data requests from MAS will eventually be in machine readable templates. The requested data will flow seamlessly from financial institutions databases to our forms and ultimately to the supervisory dashboards of MAS officers. Ravi Menon, szingapúri jegybankelnök 7 Források: Turner:European Reporting Framework (ERF) a possible solution to reporting challenges for banks

SZÉLES KÖRBEN FELHASZNÁLHATÓK AZ ÚJ, GRANULÁRIS ADATOK Dinamikus adatvizualizáció Komplex adatok Testreszabott adatszerzésre Élő megbeszélések Adattranszformáció és adatminőség tesztek Nagyfrekvencia

8 SZÉLES KÖRBEN FELHASZNÁLHATÓK AZ ÚJ, GRANULÁRIS ADATOK Dinamikus adatvizualizáció Komplex adatok Testreszabott adatszerzésre Élő megbeszélések Adattranszformáció és adatminőség tesztek Nagyfrekvencia vagy real-time Nagy adatmennyiség Automatizált Szokatlan ügyletek már itt kiszűrhetők "Early worning signals Mögöttes adatok humán mélyelemzése megoldható Nagyfrekvenciájú vagy real-time 8 Modellek Benchmark modellek Részletes elemzés lehetővé tétele Nagy frekvencián történő futtatás Modellekre épülő csengetések létrehozása

9 NAGY TECHNOLÓGIAI UGRÁS, AMI A TELJES FELÜGYELETRE HATÁSSAL LEHET Informatikai beruházások Rövid távon drága informatikai beruházások szükségesek mind az adatszolgáltatók, mind az MNB részéről. Csökkenő adatszolgáltatási költségek Hosszú távon a felügyeleti adatszolgáltatás költségeinek csökkenése várható adatszolgáltatói oldalon. Szervezet Feladatok definiálása, alkalmazkodás az automatizált megoldásokhoz merülhetnek föl. Fejlett technológiák átütetésé a belső folyamatokba Hosszú távú projectek tanulási lehetőséget és képzést is lehetővé tesznek Regtech megoldások alkalmazásával növelhető a belső hatékonyság 9

REGTECH MEGOLDÁSOK INNOVATION HUB - BAN Meglévő adatok fejlett eszközökkel történő feldolgozása SupTech megoldásokat felkutatása Nem strukturált adatok használatának vizsgálata Innovation HUB:

10 REGTECH MEGOLDÁSOK INNOVATION HUB - BAN Meglévő adatok fejlett eszközökkel történő feldolgozása SupTech megoldásokat felkutatása Nem strukturált adatok használatának vizsgálata Innovation HUB: Együttműködés Regtech megoldásban üzleti lehetőség: költségcsökkentés és hatékonyság 10 rendelkezésre álló elfogadható minőségű adat külső granulárisabb adatbázisok pl Hitelregiszter (jelenleg elérhető elemei), EMIR 2.0, BÉT-es adatok, piaci adatok stb. Adat: elemzés, bányásza, minőség, vizualizáció Automatizáció Osztrák jegybanki példa pdf-ek, Internet, szerződések telefonbeszélgetések, ek, chatüzenetek

11 11 Köszönjük a figyelmet!

Hasonló dokumentumok

A FINTECH VILÁG FELÜGYELETI KIHÍVÁSAI ÉS LEHETŐSÉGEI

Sljukic Nóra felügyeleti tanácsadó Gabler Gergely igazgató MKT Vándorgyűlés - Ellenőrzési Szakosztály 2018. szeptember 7. A FINTECH VILÁG FELÜGYELETI KIHÍVÁSAI ÉS LEHETŐSÉGEI MNB FINTECH LAB MAI SZEKCIÓ