Publicado el 28 de mayo de 2023 por Editor
Rebecca Jackson, directora de la Autoridad de Regulación Prudencial (PRA) del Reino Unido, pronunció recientemente un discurso en el almuerzo de la mansión de la Asociación de Bancos Extranjeros, arrojando luz sobre el enfoque de la PRA para la regulación y supervisión de datos en la industria financiera.
En su discurso, Jackson puso un fuerte énfasis en la importancia de los datos estandarizados para impulsar la eficiencia, la comparabilidad y la transparencia. Jackson destacó la estrategia de cinco años de la PRA para revolucionar la eficiencia, la eficacia y la cultura de datos a través de inversiones estratégicas. Hizo hincapié en la importancia de los datos cuantitativos estructurados recopilados a través de las declaraciones regulatorias, los datos temporales «ad hoc» para obtener información oportuna y la información de gestión de las empresas: el desafío radica en lograr el equilibrio adecuado entre los datos estandarizados y la información de gestión, asegurando la comparabilidad y el análisis efectivo.
El enfoque de la PRA en datos estandarizados contribuye a la creación de un campo de juego más nivelado y facilita una comprensión más profunda de los riesgos y oportunidades financieros.
Para obtener más información sobre el enfoque del Banco de Inglaterra para transformar la recopilación de datos, las actas del Comité de transformación de informes ya están disponibles. Actualmente, el Comité se centra en supervisar el diseño de soluciones para el proceso de presentación de informes en el que el Banco de Inglaterra y las empresas de informes interactúan directamente, como la modernización de las instrucciones de presentación de informes y la creación de un proceso de presentación de informes integral mejor integrado.
Para aquellos que siguen la transformación del BoE en los estándares de datos, las actas del Comité de Estándares de Datos también están disponibles: el Comité reúne a las partes interesadas para mejorar los procesos y proponer soluciones en el área de los estándares de datos.
Puede encontrar el discurso de Jackson aquí, las actas del Comité de transformación de informes aquí y las actas del Comité de estándares de datos aquí.
Datos bancarios BOE PARA Reino Unido
Supervisión y datos, para regular audazmente como nadie lo ha hecho antes, discurso de Rebecca Jackson
Publicado el 16 de mayo de 2023
Rebecca Jackson analiza un cambio radical en la forma en que la PRA utiliza los datos de supervisión y de las empresas. Estos son los datos que recopilamos y cómo los recopilamos, informados por nuestros objetivos legales, las libertades posteriores al Brexit y los desarrollos tecnológicos y de mercado.
Discurso
Introducción
Espacio:
- La frontera final.
- Estos son los viajes de la nave estelar Enterprise.
- Su misión de 5 años:
- Para explorar mundos nuevos y extraños,
- Para buscar nueva vida y nuevas civilizaciones,
- Para ir audazmente a donde ningún hombre ha ido antes…
Estas no son las palabras que imagino que esperaba escuchar en este maravilloso entorno de Mansión House, repleto de historia y tradición. Pero estoy extremadamente agradecido con el Lord Mayor y Giles y William de la Asociación de Bancos Extranjeros por invitarme a hablarles hoy, permitiéndome darles un giro de la PRA (Autoridad de Regulación Prudencial) en estas famosas líneas iniciales.
Datos:
- La frontera efectiva.
- Estos son los viajes de la nave estelar PRA.
- Su estrategia a 5 años:
- Explorar empresas reguladas;
- Buscar nuevas empresas y nuevas innovaciones;
- Para regular audazmente como nadie lo ha hecho antes…
Déjame explicar.
En 2021, Starship PRA fijó el rumbo en una estrategia de 5 años con el objetivo de «lograr un cambio radical en nuestra eficiencia, eficacia y cultura de datos para 2026 a través de una inversión gradual en herramientas, tecnología, procesos y habilidades», esencialmente cómo usamos los datos.[1] Junto con esto, la PRA ha comenzado a comprometerse con las empresas sobre qué datos recopilamos, y continuamos consultando a las empresas sobre reformas a largo plazo sobre cómo recopilamos datos. Así que nuestra Estrategia tiene tres patas: cómo usamos los datos; qué datos recopilamos y cómo los recopilamos. Estamos siguiendo esta estrategia en un momento crítico. Los eventos del mercado continúan enseñándonos lecciones sobre los datos que necesitamos para explorar las empresas reguladas para lograr nuestros objetivos legales de seguridad y solidez y protección de los titulares de pólizas. Mientras tanto, después del Brexit, tenemos nuevas libertades en cuanto a cómo regulamos, y pronto tendremos un nuevo objetivo secundario para promover el crecimiento y la competitividad. Estos desarrollos nos alientan a apoyar una industria más dinámica en la que Starship PRA busca nuevas empresas que ingresen a nuestro espacio y nuevas innovaciones que cambien la forma en que las empresas hacen negocios, y mira de nuevo los costos y beneficios de los requisitos que imponemos. Avances en la forma en que los supervisores pueden encontrar, acceder y analizar sus datos: nuestra propia adopción de tecnología regulatoria, o RegTech,
Pero, ¿qué significa eso para las empresas? ¿Puedes esperar ver a los reguladores deambulando por la City de Londres escaneándote con sus tricorders? Probablemente no, pero hoy les voy a dar mi punto de vista, como supervisor prudencial, y como director responsable de la agenda RegTech de la PRA, de lo que pueden esperar. Como supervisor, hablaré principalmente sobre el primer tramo de nuestra estrategia de datos: nuestro uso de datos para explorar empresas. De esto, sacaré algunas implicaciones para los datos que necesitamos y cómo los recopilamos.
Explorando empresas
Al explorar empresas, nuestra fuente de información más poderosa son los datos confidenciales que recibimos de usted. Estos datos vienen en tres tipos.
- En primer lugar, están los datos cuantitativos y estructurados que recopilamos conforme a las Normas de la PRA, las declaraciones reglamentarias, con sus definiciones claras, estandarizadas entre empresas y a lo largo del tiempo. Los rendimientos regulatorios nos permiten obtener un nivel básico de seguridad de que las empresas cumplen nuestros requisitos prudenciales mínimos, en particular nuestros estándares de capital y liquidez, de manera continua. También permiten el análisis de tendencias, comparaciones entre pares e identificación de valores atípicos. Esta es una parte central de nuestra supervisión basada en datos.
- En segundo lugar, tenemos datos temporales “ad hoc” que los supervisores recopilan en respuesta a riesgos emergentes, o que son necesarios para respaldar el desarrollo de políticas, el análisis de costos y beneficios o el trabajo temático. Al igual que los rendimientos regulatorios, los datos ad hoc tienen un elemento de estandarización, lo que nos permite comparar empresas y agregarlas. Pero al recopilar datos ad hoc, en relación con las declaraciones reglamentarias, aceptamos que habrá cierta pérdida de comparabilidad y calidad causada por su compilación rápida y, a menudo, táctica.
- En tercer lugar, particularmente para las firmas más grandes, tenemos su Información de Gestión (MI). MI nos ayuda tanto en tiempos de negocios como de crisis. MI nos informa sobre su juicio sobre los riesgos que enfrenta y, lo que es más importante, también nos informa sobre su Gestión y controles de riesgos y su Gestión y gobierno al mostrarnos qué datos eligió revisar, cómo sus elecciones difieren de las de sus pares y cómo interpretas esos datos.
A veces, nuestra decisión sobre qué tipo de información recopilar y si estandarizarla es sencilla. Cuando recopilamos datos para asegurarnos de que cumple con nuestras Reglas, debemos estandarizarlos, particularmente cuando existen requisitos bien definidos sobre cómo se calculan algunas de nuestras medidas prudenciales más importantes. Además, incluiremos el requisito de dichos datos en nuestro Rulebook, ya que esos datos deberán ser de alta calidad. Pero las devoluciones reglamentarias son costosas y requieren mucho tiempo para construirlas e implementarlas, tanto para usted como para nosotros. No pueden satisfacer todas nuestras necesidades todo el tiempo.
Considere la gestión de crisis. Cada crisis nos recuerda que no podemos predecir todos los elementos de datos que podríamos necesitar. Si me hubiera preguntado hace 18 meses en qué datos me centraría, no habría adivinado con precisión las exposiciones a una family office unifamiliar conocida como Archegos.[2] , a Rusia y Ucrania, al gas y al níquel, a los fondos de pensiones LDI y gilts de largo plazo. Las disrupciones del mercado tienen el potencial de crear riesgos acelerados para la resiliencia financiera y operativa de las empresas.
Además de contar con un régimen sólido que significa que las empresas son capaces de adaptarse a los eventos, el Banco de Inglaterra (Banco) necesita sintetizar rápidamente la información de las empresas para informar a la alta gerencia y la toma de decisiones y acciones micro y macroeconómicas. Por ejemplo, necesitamos crear un mapa de las contrapartes en riesgo a medida que la nave estelar PRA navega por el desafiante entorno actual. Como observó Nat Benjamin en su discurso “New Tides”[3] el año pasado, desde la crisis financiera mundial, el equilibrio de la asunción directa de riesgos en productos específicos se ha desplazado un poco de los bancos de inversión a sus clientes, lo que complica este desafío y hace que sea más importante resolverlo. Los datos estandarizados serían extremadamente útiles aquí. Si las empresas identificaran las exposiciones a sus contrapartes de manera idéntica y oportuna, los datos podrían combinarse automáticamente para proporcionar una imagen agregada de quién está expuesto a quién.
Pero las devoluciones regulatorias trimestrales recibidas con un mes de retraso (plazos de informes que han cambiado poco en más de 40 años) pueden tener poco valor inmediato en un escenario tan acelerado. Estos datos podrían estar desfasados hasta cuatro meses cuando llegue la crisis. Incluso configurar una recopilación de datos ad hoc puede no ser factible para nosotros o para usted en el tiempo disponible. Por lo tanto, con el tiempo de la esencia, a menudo le pediremos a las empresas más grandes la información de gestión, que ya tiene a mano y que es oportuna. Nuestros científicos de datos se han vuelto expertos en el procesamiento de esta información de gestión para superar las diferencias en los formatos. Sin embargo, las diferencias en las definiciones y el contenido son más difíciles de superar, lo que deja lagunas en nuestra opinión.
La estandarización de nuestras solicitudes de datos cubriría estas lagunas, pero supondría una carga mayor para usted. Necesitamos pensar con mucho cuidado sobre las compensaciones involucradas al solicitar datos estandarizados, y ahora tenemos la oportunidad de ver esto de nuevo ya que estamos a punto de tomar el control de los escáneres de la nave estelar PRA, con lo que me refiero a los requisitos de informes que fueron previamente fijado en la legislación de la UE. Sugeriría que hay seis factores principales que nos llevan a solicitar datos estandarizados (ya sean retornos regulares o ad hoc), en lugar de tomar su MI:
- La importancia de un problema para nuestros objetivos: ¿se relaciona con un problema de riesgo sistémico o con un objetivo de política de toda la industria? El riesgo sistémico y los problemas de política implican una necesidad analítica de agregar y comparar entre empresas.
- ¿Existe una necesidad continua (a diferencia de una sola vez) de los datos? Si es así, los beneficios de los datos estandarizados se acumularán con el tiempo.
- Puntualidad: ¿necesitamos la última imagen absoluta? ¿Evolucionará esa imagen rápida y materialmente? En un evento de mercado, el factor de oportunidad supera a todos los demás, que es lo que nos llevó a predefinir y advertir a las empresas sobre los datos de liquidez que podemos recopilar con mayor frecuencia en una crisis, dada la naturaleza rápida del riesgo de liquidez. Pero la liquidez no es lo único que cambia rápidamente: los riesgos de mercado y de contraparte también lo hacen.
- ¿Están fácilmente disponibles los datos estandarizados dentro de sus sistemas? Volveré más adelante sobre este importante tema de la disponibilidad y cómo se ve afectado por el cambio tecnológico que está transformando las compensaciones a las que nos enfrentamos.
- Granularidad. ¿Necesitamos precisión, por ejemplo, para ayudarnos a comprender algunos componentes específicos de sus posiciones de capital o liquidez, o para ajustar una regla para equilibrar la intención de la política con el costo como parte de nuestro análisis de costo-beneficio o serán suficientes los datos agregados?
- Y finalmente, y particularmente relevante para sus firmas, ¿sería consistente la estandarización con nuestro enfoque de Supervisión Anfitriona? Bajo nuestro enfoque de Apertura Responsable[4] es posible que necesitemos datos a nivel de su grupo principal. Pero para eso, trabajaríamos en la medida de lo posible con y a través de los supervisores del estado de origen, utilizando los datos estandarizados que les proporcione. Esto nos presenta algunos desafíos, ya que mi Dirección sirve como supervisores anfitriones para firmas de más de cincuenta jurisdicciones. La colaboración con contrapartes clave puede ser útil aquí. Por ejemplo, actualmente estamos explorando si hay formas en que podríamos trabajar junto con los supervisores del estado de origen para abordar la cuestión de los datos de supervisión oportunos para recopilar sobre contrapartes de instituciones financieras no bancarias.
En resumen, para una tecnología dada y un apetito dado de nuestra parte para tolerar brechas de datos, estos factores marcarán una frontera efectiva, que determina la cantidad y el tipo de datos que recopilamos. Esta frontera define un límite a nuestra supervisión. Pero esta frontera puede moverse con el tiempo, a medida que evolucionan la tecnología y nuestro apetito por cerrar las brechas de datos.
Búsqueda de nuevas empresas y nuevas innovaciones.
Pasaré a hablar de tecnología en breve, pero primero me referiré a qué datos recopilamos. ¿Cómo podría evolucionar esto en los próximos años? ¿El deseo de identificar y explorar nuevas empresas y nuevas innovaciones requerirá nuevos tipos de datos? ¿Los avances tecnológicos que aumentan nuestra capacidad de usar y analizar datos nos llevarán a querer más?
La historia muestra principalmente un largo historial de informes prudenciales cada vez mayores, en parte impulsados por el deseo de verificar el cumplimiento de requisitos prudenciales de capital y liquidez más complejos, en particular los que se establecieron después de la crisis financiera mundial. Y tenemos más responsabilidad sobre nosotros para garantizar que nuestras políticas estén respaldadas por pruebas sólidas. Esto puede requerir la recopilación de datos adicionales para respaldar el análisis de costo-beneficio. Y nuestra experiencia de la agitación del mercado provocada por COVID, Rusia/Ucrania y Archegos sugiere la necesidad de algunos datos más rápidos y más datos sobre el riesgo de contraparte.
Pero después del Brexit, tenemos oportunidades de adaptar nuestros requisitos de informes más al mercado del Reino Unido y de volver a analizar la carga agregada de nuestros informes sobre la industria. Ya no necesitamos mantener los requisitos de informes anteriores, que eran un compromiso entre 28 estados miembros con diferentes necesidades, si ya no tienen sentido para nuestro mercado. Ya estamos dando pasos en esa dirección con nuestro nuevo régimen Fuerte y Simple[5] , reduciendo la presentación de informes para una cohorte de empresas más pequeñas. Aparte, también hemos tomado medidas similares recientemente para las aseguradoras, donde hemos podido reducir los requisitos de informes para las aseguradoras más pequeñas en alrededor de un 40 % de lo que heredamos de la UE y con más propuestas a finales de este año. Este es un primer paso en la dirección correcta.
Personalmente, creo que con el tiempo mantendremos una combinación de devoluciones regulatorias, cobranzas ad hoc y MI. Y nos verá dejar de cobrar una cantidad significativa de nuestras devoluciones actuales. Pero habrá algunas declaraciones nuevas, incluidas algunas en las que necesitamos que tenga la capacidad, ya sea de forma rutinaria o en tiempos de crisis, para enviarlas con mayor frecuencia y puntualidad.
Pero un mejor diseño de nuestras colecciones, con reglas más claras, más oportunidades para obtener claridad sobre su significado y más personalización para calibrar las recopilaciones de datos a la escala y complejidad de las cohortes de empresas generará la confianza de que nuestras recopilaciones de datos pasan el análisis de costo-beneficio y nos permiten para comprender mejor los riesgos y oportunidades a los que se enfrenta.
Regulando como nadie ha regulado antes
Pasando más explícitamente al progreso tecnológico, cuando se trata de datos, Starship PRA tiene un plan a largo plazo para regular como nadie lo ha hecho antes.
El objetivo a largo plazo del Banco de transformar la recopilación de datos tiene un gran potencial para permitir esto. Este trabajo busca promover estándares comunes que rijan los datos subyacentes a nivel de transacciones que necesita para administrar su negocio. Hasta cierto punto, los estándares de datos comunes pueden surgir del cambio tecnológico y del mercado, como el desarrollo de la tecnología de libro mayor distribuido, que lleva a los participantes del mercado a registrar transacciones utilizando el estándar de datos integrado en el libro mayor. Pero necesitamos hacer más que depender de tales estándares que surgen orgánicamente. Los estándares comunes deben ser, y están siendo, impulsados y coordinados por organismos de la industria, trabajando con el Banco, la Autoridad de Conducta Financiera (FCA) y otros reguladores. Si se pueden desarrollar estándares comunes, comprenderemos mucho mejor los datos que tiene disponibles. Podremos trabajar con usted para determinar cómo podría usar esos datos para satisfacer nuestras necesidades con menor carga o a mayor velocidad. Reduce la difícil compensación entre pedir lo que necesitamos y lo que usted tiene y empuja esa frontera efectiva que restringe nuestra supervisión.
Pero los avances tecnológicos no solo se aplican a cómo recopilamos datos, como supervisor, también estoy fundamentalmente interesado en cómo usamos los datos. Quiero que aprovechemos al máximo los datos que recopilamos, independientemente de cómo los recopilemos. Nuestros científicos de datos están progresando en el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para aplicar a la información no estructurada que recibimos de usted, como sus paquetes de tableros, para extraer aspectos destacados clave para nuestros supervisores. También continuamos desarrollando análisis predictivos. Nuestro Proceso de Lista de Vigilancia, el proceso a través del cual identificamos las firmas que representan el mayor riesgo para nuestros objetivos estatutarios, ahora se beneficia de un modelo que hace de abogado del diablo para nuestros supervisores, ayudándolos a considerar diferentes perspectivas e informando sus juicios de supervisión.
No estamos listos, o de hecho inclinados, a crear ChatPRA. Queremos una inteligencia humana genuina y un juicio experto en sintonía con las circunstancias actuales, que tomen las decisiones finales. Pero esas decisiones se pueden habilitar a través de un mejor acceso, limpieza, filtrado y visualización de datos, incluidos los resultados modelados. A más largo plazo, prevemos un enfoque con el supervisor o el experto en políticas en el centro, con información filtrada y enviada a ellos a medida que se recopila (alertas) o se extrae según sea necesario. Haremos un uso mucho más sistemático de los datos estructurados y no estructurados, tanto públicos como privados, disponibles para nosotros, haciendo preguntas oportunas e informadas a sus equipos de liderazgo, investigando problemas emergentes, riesgos y oportunidades en sus negocios. Creemos que nuestro informado, constructivo.
Conclusión
En conclusión, espero haberlos convencido de que la nave estelar PRA está navegando por un buen rumbo; que tenemos una estrategia sólida para explorar empresas tanto en tiempos de calma como de crisis; que estamos comprometidos con la promoción de una industria dinámica en la que podamos buscar nuevas innovaciones y empresas; y que a través de RegTech y Transforming Data Collection podemos ampliar la frontera eficiente y regular como nadie lo ha hecho antes.
Notarás que no prometí llegar a la última frontera. Eso es inverosímil en un horizonte de 5 años dada la escala y complejidad de este desafío. Se necesitará más tiempo, pero vamos en la dirección correcta. Los invito a todos a unirse a mí en este emocionante viaje. Completar nuestra misión requerirá su aporte, lo que significa, principalmente, un compromiso continuo con nuestra Revisión de datos bancarios y Transformación de la recopilación de datos. Y le agradezco enormemente su colaboración.
Me gustaría agradecer a Ben Dubow y James Proudman por su ayuda en la redacción de estos comentarios.
Gracias.
- Plan de negocios de la Autoridad de Regulación Prudencial 2022/23, 20 de abril de 2022
- Carta conjunta a los bancos que operan en el Reino Unido: Revisión supervisora de los negocios financieros de capital global tras el incumplimiento de Archegos Capital Management, 10 de diciembre de 2021
- Nuevas mareas, 20 de julio de 2022
- El enfoque de Apertura Responsable de la PRA se establece en la Declaración de Supervisión de la PRA SS5/21Se abre en una nueva ventana. La PRA debe estar satisfecha de que una empresa es capaz de cumplir con las condiciones de umbral de manera continua, incluido el requisito de que es capaz de ser supervisada de manera efectiva por la PRA. Para los bancos internacionales, esto dependerá en parte de que los riesgos del grupo más amplio sean visibles para la PRA y del nivel de cooperación e información que reciba de la empresa y de las autoridades de resolución y supervisión extranjeras pertinentes.
- CP 5/22 – El marco fuerte y simple: una definición de una empresa de régimen más simple, 29 de abril de 2022
Publicado originalmente: https://www.xbrl.org/news/standardised-data-takes-the-spotlight-in-pra-speech/