La crescente complessità del quadro regolamentare bancario ha reso il governo del dato una componente fondamentale dei sistemi di controllo interno delle istituzioni finanziarie. In particolare, l’utilizzo dei modelli interni per la misurazione del rischio di credito, previsto dall’approccio Advanced Internal Ratings-Based (AIRB), richiede che le informazioni utilizzate nei processi di stima dei parametri di rischio siano supportate da basi dati affidabili, coerenti e adeguatamente presidiate. Parallelamente, i principi di Risk Data Aggregation and Risk Reporting (RDARR) hanno ulteriormente rafforzato l’attenzione delle autorità di vigilanza sulla qualità, la tracciabilità e la governance delle informazioni utilizzate nei sistemi di reporting e nei processi di gestione del rischio. Alla luce di tali sviluppi regolamentari, la presente tesi analizza il ruolo della Data Governance e dei presidi di Data Quality come strumenti di supporto alla compliance normativa nel settore bancario. L’obiettivo del lavoro è esaminare come l’implementazione di strutture di governo del dato, sistemi di controllo sulla qualità delle informazioni e meccanismi di monitoraggio continuo contribuiscano a garantire l’affidabilità dei dati utilizzati nei modelli di rischio e nei processi regolamentari. L’analisi si sviluppa attraverso lo studio del framework di Data Governance adottato dal Gruppo Sella, con particolare attenzione ai presidi organizzativi, ai controlli di Data Quality e ai processi di gestione delle anomalie informative implementati nel contesto dei modelli interni AIRB. Lo studio evidenzia come l’integrazione tra strutture di governance del dato, controlli applicativi e sistemi di monitoraggio rappresenti un elemento essenziale per garantire la solidità del patrimonio informativo e per assicurare la conformità ai requisiti previsti dalla normativa prudenziale. I risultati dell’analisi mostrano come la gestione strutturata del dato costituisca oggi una leva strategica per le istituzioni finanziarie, contribuendo non soltanto al miglioramento della qualità delle informazioni, ma anche al rafforzamento della trasparenza, della tracciabilità e dell’affidabilità dei processi di gestione del rischio.

Il presidio del dato come leva di compliance: il caso Sella

COPPARI, MARTINA
2024/2025

Abstract

La crescente complessità del quadro regolamentare bancario ha reso il governo del dato una componente fondamentale dei sistemi di controllo interno delle istituzioni finanziarie. In particolare, l’utilizzo dei modelli interni per la misurazione del rischio di credito, previsto dall’approccio Advanced Internal Ratings-Based (AIRB), richiede che le informazioni utilizzate nei processi di stima dei parametri di rischio siano supportate da basi dati affidabili, coerenti e adeguatamente presidiate. Parallelamente, i principi di Risk Data Aggregation and Risk Reporting (RDARR) hanno ulteriormente rafforzato l’attenzione delle autorità di vigilanza sulla qualità, la tracciabilità e la governance delle informazioni utilizzate nei sistemi di reporting e nei processi di gestione del rischio. Alla luce di tali sviluppi regolamentari, la presente tesi analizza il ruolo della Data Governance e dei presidi di Data Quality come strumenti di supporto alla compliance normativa nel settore bancario. L’obiettivo del lavoro è esaminare come l’implementazione di strutture di governo del dato, sistemi di controllo sulla qualità delle informazioni e meccanismi di monitoraggio continuo contribuiscano a garantire l’affidabilità dei dati utilizzati nei modelli di rischio e nei processi regolamentari. L’analisi si sviluppa attraverso lo studio del framework di Data Governance adottato dal Gruppo Sella, con particolare attenzione ai presidi organizzativi, ai controlli di Data Quality e ai processi di gestione delle anomalie informative implementati nel contesto dei modelli interni AIRB. Lo studio evidenzia come l’integrazione tra strutture di governance del dato, controlli applicativi e sistemi di monitoraggio rappresenti un elemento essenziale per garantire la solidità del patrimonio informativo e per assicurare la conformità ai requisiti previsti dalla normativa prudenziale. I risultati dell’analisi mostrano come la gestione strutturata del dato costituisca oggi una leva strategica per le istituzioni finanziarie, contribuendo non soltanto al miglioramento della qualità delle informazioni, ma anche al rafforzamento della trasparenza, della tracciabilità e dell’affidabilità dei processi di gestione del rischio.
2024
Data Governance
Data Quality
Framework
Presidi DQ
compliance normativa
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