Calidad, integridad y exhaustividad de los datos

Versión original impresa en Risk & Compliance Magazine, edición de jul-sep 2018.

Una mini mesa rodonda con Lisa Roitman (Estratega comercial de Tecnología de Compliance Regulatorio, Bloomberg L.P.), Janos Renz Hotz (Estratega de Compliance de Mejor Ejecución BTCA Bloomberg L.P.), Mike Tirello (Gerente de Producto de Compliance Global SSEOMS, Bloomberg L.P.), Bob Shea (Gerente de Producto de Compliance Global AIM, Bloomberg L.P.) y Paul Lanois (Vicepresidente, Asesor General en Credit Suisse AG).

R&C: ¿Cuáles consideran que son los mayores desafíos relacionados con los datos que enfrentan actualmente las empresas?

Shea: En el entorno regulatorio actual, una empresa de inversión necesita recopilar, validar y normalizar datos de múltiples fuentes para cumplir con las obligaciones de compliance e informes de transacciones. Se espera que las empresas entreguen reportes oportunos utilizando identificadores estándar de la industria, por ejemplo identificadores de entidades legales (LEI), para valores, contrapartes, tomadores de decisiones y cuentas relacionadas con la transacción. A menudo, se requiere una gran inversión técnica para integrar múltiples sistemas que contienen los datos necesarios para cumplir con la regulación. Además de las obligaciones de información operacional, se espera que implementen un proceso para asegurar que los controles de compliance pre-trade y posttrade se evalúen con datos oportunos. Se debe implementar un diseño sofisticado para que los datos de referencia de seguridad se puedan adquirir casi en “tiempo real”, lo que permitirá ejecutar comprobaciones de compliance a medida que se envíen nuevas órdenes o transacciones para su ejecución.

Lanois: Por extraño que parezca, uno de los mayores desafíos relacionados con los datos que enfrentan las empresas son las altas expectativas respecto a las nuevas tecnologías. Todos hemos escuchado, muchas veces, cómo una nueva tecnología está a punto de ser la próxima mejor opción, y esto a menudo empujó a las organizaciones a una adopción ciega solo por el hecho de estar a la moda y no perder frente a sus competidores, solo para que, poco después, las organizaciones descarten estas herramientas o tecnologías, a un alto costo, ya que realmente no satisfacen las necesidades de la empresa. No hay nada de malo en ser uno de los primeros en adoptar nuevas tecnologías que, en muchos casos, pueden ser de gran beneficio para su negocio. Puede traer muchos beneficios, como costos reducidos, así como mayor velocidad, eficiencia o confiabilidad de los datos. Sin embargo, la adopción siempre debe considerarse cuidadosamente y debe ajustarse a la organización, y no al revés. Adoptar la última y mejor tendencia simplemente porque es popular en ese momento puede ser un gran error.

R&C: ¿Qué métodos pueden emplear las empresas para obtener datos de buena calidad? ¿Por qué es necesario esforzarse hacia este objetivo?

Lanois: Es necesario esforzarse para lograr la mejor calidad de datos posible, ya que la calidad de las decisiones comerciales solo puede ser tan buena como la calidad de los datos utilizados para alcanzar tales decisiones. Puede ser tentador recopilar la mayor cantidad de datos posible, pero si los datos no son confiables, puede ser inútil e incluso dañino utilizarlos para tomar decisiones. También existe la tentación de obtener datos a la hora de ejecutar un análisis y luego generar estadísticas y llegar a una conclusión sin dedicar tiempo para comprender realmente los datos y dónde se originaron.

Shea: Las empresas que invierten recursos para mejorar la calidad de los datos aumentarán sus posibilidades de éxito. Esto puede lograrse mediante la implementación de soluciones técnicas para validar y limpiar los datos, junto con buenas herramientas de administración de procesos para monitorear el flujo de trabajo. Aplicar una sólida inteligencia comercial al proceso de gestión de datos es fundamental para lograr datos de calidad. La inteligencia empresarial puede utilizarse para predecir valores esperados que se pueden usar para abordar excepciones de datos y proporcionar una ventaja a las soluciones basadas en datos. Cuando falla un proceso específico que es fundamental para el flujo de trabajo global de gestión de los datos, deben implementarse procedimientos de recuperación automatizados para abordar el problema.

R&C: ¿Qué tan importante es para las empresas prepararse para responder a las solicitudes de los reguladores de transparencia y puntualidad en relación con las actividades de recopilación de datos? ¿Qué pasos pueden tomar las empresas para garantizar que estén informando con precisión y de manera completa?

Tirello: Es extremadamente importante ser puntual y preciso a la hora de responderle a un regulador. Dependiendo de las obligaciones regulatorias de su empresa, hay ciertos plazos en los que debe poder responder o enfrentar un mayor escrutinio de los sistemas, políticas y procedimientos, y posibles multas.

Las empresas deben realizar revisiones periódicas de sus líneas de negocios para asegurarse de que están capturando todos los datos relevantes bajo sus pautas regulatorias, y luego tener verificaciones frecuentes o auditorías internas para verificar que los datos se hayan capturado y puedan recuperarse. Si las líneas comerciales cambian, se deben realizar nuevas revisiones para garantizar que se capturen todos los datos nuevos. La contratación de auditores externos al menos una vez al año para revisar las políticas y procedimientos de su empresa, así como la verificación, es una necesidad en el entorno regulatorio en constante cambio e indica a los reguladores que su empresa toma en serio el compliance.

Lanois: Actualmente, el proceso de generación de informes en muchas instituciones financieras está fragmentado en divisiones de informes, cada uno con su propia base de datos y herramientas para producir un informe regulatorio particular. Por ejemplo, podría tener un informe regulatorio para el riesgo de crédito, el riesgo de liquidez, pruebas de estrés, etc. Cada uno sería producido por un departamento específico utilizando sus propias herramientas y sistemas, algunos de los cuales pueden ser antiguos y no necesariamente compatibles con otros sistemas. Para resolver esto, las organizaciones pueden aplicar ajustes y parches de reconciliación para responder a las solicitudes regulatorias; sin embargo, es probable que dichos sistemas heredados generen más problemas en el futuro, ya que los reguladores esperan cada vez más que las organizaciones brinden informes más completos dentro de plazos más cortos.

R&C: ¿En qué medida recurrir a datos de buena calidad ayuda a las empresas con sus requisitos de informe de identificador de entidad jurídica (LEI), así como con su capacidad para establecer datos dentro de flujos de trabajo integrados?

Lanois: Un conjunto de datos es tan bueno como la calidad de los datos que contiene. Por lo tanto, es esencial que todos los datos utilizados para alimentar una base de datos central se validen a medida que se importan, para garantizar que no haya errores, que falten inconsistencias en los datos y que la calidad de los datos, como su antigüedad, cumpla con los requisitos de informes a que la organización está sujeta. Además, aunque la industria avanza gradualmente hacia la armonización en relación con las plantillas de informes, las organizaciones con operaciones internacionales aún enfrentan el requisito de tener que proporcionar información en diferentes plantillas de informes para los diferentes países donde operan.

Roitman: Los LEI son simplemente un ejemplo de lo importante que es tener buenos datos. Los LEI se requieren como un requisito previo para la negociación. Un LEI es sencillo de solicitar y fácil de buscar, ya que están disponibles a través de bases de datos públicas. Sin embargo, como los LEI son simples, les han causado todo tipo de dificultades a los participantes en el mercado financiero. ¿Qué hace que el proceso sea tan difícil? Si no uno no conoce a la entidad con la que está haciendo negocios, entonces es imposible usar el número LEI correcto.

Vemos esto como un desafío común entre las empresas. En relación con la Directiva II sobre Mercados de Instrumentos Financieros (MiFID II), por ejemplo, las empresas del buy-side y del sell-side tienen obligaciones de informes que requieren que puedan identificar a una contraparte por su número LEI, pero si usted nunca se ha tomado un momento para asegurarse de tener una lista clara y correcta de sus contrapartes, ¿cómo podrá encontrar e informar los números de LEI correctos? Para las empresas del buy-side, esto se ha convertido en un punto doloroso ya que históricamente no han profundizado para identificar específicamente cuáles de las subsidiarias comerciales o afiliadas de sus instituciones financieras operan, establecen y liquidan cada tipo de producto financiero. El resultado es que no hay forma de determinar el LEI que se utilizará con fines informativos, y por lo tanto no hay forma de cumplir completamente con los requisitos de MiFID II. Del mismo modo, las instituciones financieras necesitan comunicarse con miles de sus clientes para recopilar documentación o afirmaciones reguladoras junto con regulaciones en evolución. Sin la información básica más limpia, específicamente una lista de clientes actualizada, es imposible automatizar procesos o flujos de trabajo. Se gasta demasiado tiempo y dinero en remediar los problemas de una empresa con datos básicos. Para salvarse del futuro dolor operacional, las empresas deben enfocarse en la calidad e integridad de los datos desde el comienzo, y, por supuesto, en la integridad de los datos a través del ciclo de vida operacional.

R&C: En su opinión, ¿qué áreas necesitan mejorarse para que las empresas solucionen los problemas de datos que enfrentan?

Roitman: En un mundo ideal, los profesionales de los departamentos comerciales, legal, compliance y de operaciones trabajarán juntos para desarrollar procesos inteligentes para que se recopile la información correcta desde el comienzo de cualquier relación comercial.

Para las empresas maduras, ahora es el momento de centrarse en los datos. Las regulaciones en evolución solo requerirán que las empresas conozcan más y accedan a lo que saben más de una manera más rápida. La cantidad de empresas de datos que recopilan, utilizan, construyen y diseñan simplemente continuará creciendo, y la única forma de hacer frente a estas demandas en constante crecimiento será trabajar en la automatización inteligente de los procesos. Por lo tanto, hay que tomarse un tiempo hoy para pensar detenidamente sobre sus datos. Trabajar para asegurarse de que sean claros y estén completos y luego piense en su integridad. ¿Cómo los protegerá, compartirá y mantendrá actualizados?

Lanois: Para solucionar sus problemas de datos, las organizaciones tendrán que solucionar la escasez de habilidades. Solo hay un puñado de profesionales analíticos altamente capacitados. Luego, hay una necesidad de actualizar los sistemas heredados para resolver el problema del silo. Finalmente, las organizaciones a menudo tienen muchos datos sin saber lo que realmente tienen. Muchos de los datos están dispersos, en bases de datos heredadas ubicadas en premisas, en servicios compartidos basados en la nube, en plataformas Big Data, etc. También hay una gran cantidad de datos sin clasificar y podrían ser redundantes, obsoletos o triviales.

R&C: ¿Qué beneficios pueden obtener las empresas al poseer mejores datos?

Lanois: Tener mejores datos no significa tener más datos; más bien, significa tener datos que han sido validados. Cuando una empresa puede tomar decisiones sobre una base de datos cuya calidad ha sido validada, es más fácil tomar decisiones estratégicas más eficientes de una manera más segura y sin necesidad de volver a elaborar, mientras que los datos poco confiables resultan en decisiones que a menudo pueden conducir a errores y a la necesidad de gastar tiempo adicional para conciliar los datos.

Además las dificultades para comprender el desempeño y las tendencias actuales pueden obstaculizar la capacidad de la organización para identificar y explotar nuevas oportunidades. En muchos casos, centrarse en la cantidad de datos puede ser contraproducente.

Hotz: Mejores datos significan una mejor infraestructura para tomar decisiones más informadas y defendibles. Con mejores datos se obtiene más confianza en el proceso, mejores benchmarks que representan la intención de los gestores de carteras (PM) y fondos de una mejor manera, y alinean los objetivos de los PM y traders.

Esto proporciona un mejor marco para hablar e informar sobre los costos del fondo, así como para gestionar los procesos para reducir el deslizamiento y, en consecuencia, mejorar el alfa. Debemos cuidarnos de no introducir demasiada complejidad con benchmarks muy personalizados para poder ser comparables entre fondos y clientes. Mejores datos y más generalizados permiten mucho mejores controles de vigilancia operacional mediante el aprovechamiento de pruebas mucho más granulares. A diferencia de los instintos iniciales, unas revisiones más granulares, si se realizan dentro de un proceso repetible y basado en el flujo de trabajo, producen menos falsos positivos. El peligro de protegerse es realizar pruebas que sean tan complicadas que no se pueden explicar o repetir. Los datos recopilados a través de procesos de mejor ejecución y compliance de manera sistemática, permiten una mayor evaluación y evolución de los procesos. Una ‘cultura de datos’ en una mejor ejecución y compliance permite mucho más que solo una captura alfa significativa y una mejor gestión de riesgos en la vigilancia operacional. También crea las bases para una futura evaluación de su organización y una mejor competencia en un mundo donde los datos son cada vez más una mercancía.

R&C: ¿Cómo imaginan que el panorama de los datos evolucionará en los próximos años? ¿Las empresas deben actuar ahora para garantizar que sus procesos sigan siendo relevantes en un mundo empresarial basado en datos?

Tirello: Habrá una mayor demanda de calidad y precisión de los datos, lo que impulsará iniciativas más grandes. El uso de la inteligencia mecanizada basada en datos permite que se identifiquen las tendencias y los malos actores cuando previamente habían sido omitidos. Las empresas podrán buscar tendencias en partes del negocio “aisladas” que, por lo general, se mantenían separadas. Con la presentación de informes de transacciones en curso en Europa y un seguimiento de auditoría consolidado (CAT) que saldrá pronto en los EE. UU., las empresas deben asegurarse de que entienden sus flujos de trabajo y que se muestran correctamente en sus libros y registros. Si no dedican tiempo a la revisión, entonces las herramientas en constante evolución a disposición de los reguladores, además de las multas, no solo podrían dañar la reputación de una empresa, sino que posiblemente la cierren. La contratación de un proveedor líder en el sector para gestionar y almacenar los datos de su empresa es una opción que le permite aprovechar las experiencias en auditorías y mejores prácticas de múltiples empresas donde normalmente no tendrían exposición.

Lanois: El hecho de que generemos más datos hoy de los que nunca hemos tenido probablemente continuará en los próximos años, a medida que nos volvemos una sociedad aún más impulsada por los datos. Los flujos de datos se combinarán cada vez más en lugar de asentarse en forma aislada, lo que significa que los sistemas heredados deberán actualizarse o reemplazarse para permitir una mayor comunicación entre los sistemas, ya sea a través de interfaces de programas de aplicaciones (API) o aplicaciones. Los algoritmos inteligentes y las nuevas tecnologías permitirán una mayor automatización, menos interacción humana y una mejor comprensión de los datos.