Построение в банке системы обеспечения качества данных при внедрении IRB подхода

Описание

Семинар позволит Вам:

·      изучить лучшие практики в области организационно-методического устройства системы подготовки и обеспечения качества данных (КД), в т.ч. при реализации подхода на основе внутренних рейтингов (ПВР) к оценке достаточности капитала (Базель‑II/III), оценке резервов по методологии ожидаемых кредитных потерь (ОКП) и оценке потерь от реализации операционных рисков по методологии SMA;

·      узнать особенности методологических, организационных и технологических требований регулятора в области обеспечения КД, которые помогут оптимизировать работу по построению и совершенствованию соответствующей комплексной системы, в т.ч. в целях внедрения ПВР, ОКП, SMA и прохождения соответствующих регуляторных валидаций;

·      получить подробные профессиональные комментарии, пояснения и рекомендации по сути требований, определенных в сфере обеспечения КД в Положении Банка России №483-П «О порядке расчета величины кредитного риска на основе внутренних рейтингов» (прил.3), Положении Банка России №716-П «О требованиях к системе управления операционным риском в кредитной организации и банковской группе» и Положении Банка России №730-П;

·      понять и аргументированно донести до руководства банка важное место сферы КДИС в системе управления банка.

 

·      практически освоите эффективные подходы к организации сферы обеспечения КД, необходимые для внедрения банком ПВР и иных продвинутых методологий;

·      узнаете типичные недостатки и ошибки, выявляемые в практике регуляторных валидаций по направлению КДИС, возможные пути и методы их заблаговременного предупреждения;

·      ознакомитесь с планом действий банка по «вхождению в Базель» в сфере КДИС;

·      примете участие в дискуссиях о способах и инструментах повышения КДИС, методиках оценки эффективности системы управления банка в этой сфере;

·      сможете донести до регулятора важные вопросы, проблемы и инициативы, которые могут помочь в решении общих проблем КДИС, получить квалифицированную профессиональную помощь.

Семинар предназначен для:

топ-менеджеров банка, курирующих сферу КД (CDO), информационные технологии (CITO), управление проектами, информационную безопасность (CISO), риск-менеджмент (CRO), финансовую отчетность и др.;

руководителей и участников стратегических проектов по внедрению ПВР, ОКП, SMA, совершенствованию ИТ, кредитного и операционного риск-менеджмента;

руководителей и специалистов подразделений:

·      дата-менеджмента и ИТ (в т.ч. ИБ);

·      BI-аналитики и аналитической отчетности;

·      кредитного и операционного риск-менеджмента, андеррайтинга, верификации;

·      внутреннего контроля, внутреннего аудита. 

1.    Основы ПВР. Положение ЦБ РФ от 06.08.2015 №483-П «О порядке расчета величины кредитного риска на основе внутренних рейтингов» как российский вариант Базель II для оценки кредитного риска, а также Положений ЦБ РФ №716-П и 730-П.

·      Методология Базель‑II (III+): подход на основе внутренних рейтингов (ПВР).

·      Общая методология моделирования и рейтингования клиентов.

·      Виды ПВР-моделей и их суть.

·      Этапы жизни моделей (построение, калибровка, верификация, валидация, внедрение в информационные системы, применение).

·      Качественные и количественные требования ЦБ РФ к ПВР-моделям банка: особенности и практические рекомендации.

·      Требования к составу, формату, периметру, глубине, степени агрегированности, качеству необходимых для моделирования данных.

·      Качественные и количественные требования ЦБ РФ к внутренним рейтинговым системам банка: особенности и практические рекомендации. 

2.    Методология и процедуры оценки КД и ИС.

·      Понятия «информация», «данные», «знания»; их взаимосвязь.

·      Современные стандарты и подходы в сфере КДИС.

·      Требования ЦБ РФ к методикам и порядкам, обеспечивающим КД, применяемых при реализации ПВР.

·      Ролевая структура системы обеспечения КД (примеры ролей и их функционала).

·      Данные и информационные системы, подлежащие оценке в ходе валидации.

·      Необходимая глубина валидации сферы КДИС.

·      Отличия требований к составу данных от требований к качеству данных.

·      Передовые подходы к организации и функционированию системы обеспечения КДИС.

·      Типовые роли участников системы обеспечения КД.

·      Передовые аналитические методики поиска ошибок в данных, организации их исправления, фиксирования результатов.

·      Характеристики и показатели качества данных; соотношение понятий, типичные ошибки и их предупреждение.

·      Качество данных и качество инструментов, применяемых для его обеспечения; соотношение понятий, типичные ошибки и их предупреждение.

·      Типовые примеры показателей качества данных и показателей эффективности инструментов его обеспечения.

·      Требования к обеспечению информационной безопасности в информационных системах банка и при организации ПВР-надзора.

·      Процессный подход и комплексность организации системы обеспечения КДИС.

·      Требования ЦБ РФ к компонентам информационных систем при реализации ПВР.

·      Опыт регуляторной валидации качества данных и ИС крупнейших российских банков. Особенности и практические рекомендации; основные ошибки, пути их решения. 

3.    Оценка качества данных и информационных систем.

·      Общая организация процедуры валидации.

·      Требования к составу и содержанию документов, изучаемых в ходе оценки, процедуре и уровню их разработки, обсуждения и утверждения.

·      Качественная валидация (документы, корпоративное управление, системы, процессы, методики, порядки, и др.).

·      Обеспечение проведения валидации количественных моделей.

·      Организация процедуры регуляторной валидации по направлению КДИС.

·      Сведения о составе и параметрах используемых систем банка.

·      Карта-схема систем и информационных потоков банка.

·      Интервьюирование персонала информационных систем.

·      Наблюдение информационных систем и процессов.

·      Выборочный углубленный контроль качества данных.

·      Последствия наличия и предоставления некачественных данных.