Fatores ambientais, sociais e de governança (ESG) tornaram -se cada vez mais importantes no setor bancário . Os reguladores estão implementando mais requisitos, os investidores estão exigindo retornos concretos e clientes corporativos e de varejo estão buscando diversas ofertas. Como resultado, ESG não é mais apenas um Risco e conformidade matéria; Agora influencia quase todos os aspectos das operações bancárias.
enquanto dados financeiros, Dados do cliente E outros tipos mais tradicionais de informação geralmente são gerenciados por departamentos específicos, os dados ESG são espalhados pelo banco, armazenados separadamente e classificados inconsistentemente sem um proprietário claro. Essas ineficiências levam ao aumento de custos e riscos e a oportunidades perdidas. A boa notícia é que isso não precisa envolver o investimento em nível de mudança do banco. Ao adaptar sua abordagem e criar uma plataforma de dados integrada, os bancos podem transformar dados ESG de uma dor de cabeça para uma oportunidade. Este artigo explica como. Uma razão é o grande volume de informações envolvidas. Os bancos precisam de métricas em todas as dimensões do ESG, desde o consumo de energia e as emissões até a saúde e a segurança do local de trabalho, a diversidade, a equidade e a inclusão. Esses dados devem cobrir as próprias operações dos bancos e sua cadeia de valor, a montante nas atividades de fornecedores e parceiros e a jusante para o portfólio de clientes mais amplo. Embora muitos bancos tenham mecanismos de análise que possam processar dados estruturados e não estruturados, poucos investiram em mecanismos que podem fazê -lo especificamente para dados de ESG. Como resultado, embora mais usuários nos bancos precisem de dados de ESG, eles não podem obtê -los em tempo hábil. Disponibilidade de dados limitados, abordagens de gerenciamento de dados em silêncio e uma incapacidade de processar dados complexos e não estruturados são os principais desafios. (Consulte Anexo 1.) As métricas e cálculos também variam amplamente, complicando os esforços de modelagem e dificultando as equipes de negócios para fornecer relatórios claros e consistentes. Com pressão sobre os bancos para intensificar a liderança em questões de ESG-e uma lista crescente de pronunciamentos regulatórios-a maioria sabe que eles precisam de uma abordagem diferente. Felizmente, existe uma solução. Essa abordagem garante que o tempo e o investimento gastos hoje pagarão retornos contínuos. Aqui está o que vimos funcionar bem.
It’s time for banks to professionalize how they manage ESG data. The good news is that doing so doesn’t need to involve change-the-bank level investment. By adapting their approach and creating an integrated data platform, banks can turn ESG data from a headache to an opportunity. This article explains how.
Banks Have an ESG Data Problem
Bank clients we’ve spoken to share a similar story: ESG data is more important than ever but is harder than ever to manage. One reason is the sheer volume of information involved. Banks need metrics on every dimension of ESG, from energy consumption and emissions to workplace health and safety to diversity, equity, and inclusion. That data must cover banks’ own operations and its value chain, both upstream across supplier and partner activities and downstream to the broader client portfolio.
This is more data from more sources than banks have historically needed to collect, and it comes in more unstructured forms than many banks are used to, including PDF files, imagery, and web scraping. While many banks have analytics engines that can process structured and unstructured data, few have invested in mechanisms that can do so specifically for ESG data. As a result, while more users across banks need ESG data, they can’t get it in a timely way. Limited data availability, siloed data management approaches, and an inability to process complex and unstructured data are key challenges. (See Exhibit 1.) Metrics and calculations also vary widely, complicating modeling efforts and making it hard for business teams to provide clear and consistent reporting. With pressure on banks to step up leadership on ESG issues—and a burgeoning list of regulatory pronouncements—most know they need a different approach.
But the still-evolving nature of many ESG frameworks, solutions, and standards has made it difficult for banks to figure out the best way to start. Fortunately, there is a solution.
A Better Way to Orchestrate ESG Data
Through our work with institutions globally, we’ve derived a method that can help banks harness the value of ESG data while building foundations that can flex and grow as the field of ESG matures. This approach ensures that time and investment spent today will pay continual returns. Here’s what we’ve seen work well.
Crie uma estratégia de dados ESG dedicada. Embora muitos bancos tenham criado uma estratégia de ESG para a instituição como um todo, poucos desenvolveram um plano holístico para dados ESG especificamente. Isso é um erro. Isso pode acontecer quando não há um proprietário claro dos dados ESG no banco. Todos os executivos de nível C devem estar interessados nos dados de ESG, porque cada uma de suas funções é impactada por eles. Mas, em particular, pode fazer sentido para o diretor de dados, o diretor de informações e o diretor de sustentabilidade, lidera o desenvolvimento da estratégia geral, dada a natureza de seus papéis. Sua supervisão pode garantir que todos os usuários em todo o banco alavancem os dados ESG adequadamente. Por exemplo, esses líderes podem ajudar a configurar sistemas e processos que permitiriam aos principais agentes de risco gerenciar e monitorar ameaças ambientais e oficiais comerciais principais para adaptar os preços com base nas classificações ESG de um cliente.
Projete a plataforma de dados em torno de um conjunto principal de casos de uso. bancos precisam de informações de ESG para cumprir suas obrigações de gerenciamento e conformidade de riscos. Mas grande parte desses dados subjacentes pode ser aproveitada para apoiar outras atividades de ESG, como relatórios e divulgações e financiamento de sustentabilidade . Ao ancorar a estratégia de dados ESG em um conjunto principal de aplicativos fundamentais, os bancos podem ganhar sinergias poderosas. Por exemplo, a pesquisa do BCG descobriu que acumulando entradas para cinco ou seis aplicativos ESG cruzados podem fornecer 70% dos dados e análises necessários para 30 ou 35 casos de uso adicionais, uma vez que muitas dessas atividades se baseiam de conjuntos de dados semelhantes. (Consulte Anexo 2.) Uma abordagem liderada por casos de uso para o design da plataforma também facilita a orquestração, permitindo maior padronização e reutilização, reduzindo o retrabalho e cortando custos de TI. Os bancos precisam de uma plataforma de dados ESG que possa crescer com eles. Uma arquitetura de dados holística, integrada e modular pode dar aos bancos essa flexibilidade. De um modo geral, essa arquitetura tem quatro camadas principais. (Consulte o Anexo 3.) O
Build the platform with the future in mind. Banks need an ESG data platform that can grow with them. A data architecture that is holistic, integrated, and modular can give banks that flexibility. Generally speaking, this architecture has four main layers. (See Exhibit 3.) The SUPORTION DE DADOS Camada ajuda os bancos a ingerir, armazenar, processar e reconciliar métricas e outros dados de fontes internas e externas, abrigar centralmente e atualizá -lo continuamente. O Gerenciamento de ciclo de vida dos dados Camada organiza informações dentro da plataforma em torno de tópicos de negócios específicos e o combina com os controles apropriados. Essa estrutura baseada em domínio democratiza o acesso aos dados em uma estrutura de governança consistente. Métricas e KPIs são capturados e codificados de maneira igualmente centralizada. A camada superior, Casos de uso, incorpora a funcionalidade que os usuários do dia-a-dia precisam, como processos de cálculo e distribuição e recursos de inteligência de negócios de autoatendimento (BI). particular, cortando o tempo de desenvolvimento de casos de uso e permitindo a democratização de dados. Além disso, ao criar uma "fonte única de verdade" para dados de ESG, a qualidade é melhor garantida. Os usuários de negócios podem acessar as informações de que precisam quando precisam e nos formatos que podem aplicar prontamente, economizando tempo, reduzindo erros e acelerando os resultados. E como toda a plataforma foi projetada com flexibilidade em mente, ela pode escalar com as capacidades e necessidades do banco. Por exemplo, os bancos podem migrar ao longo do tempo a partir de métricas que são calculadas mensalmente, alavancando processos de lote para obter dados de dados, para métricas totalmente incorporadas em atividades diárias e calculadas em tempo real para permitir que as atividades de esg. Mas a maioria das estruturas precisará ser atualizada para explicar os tipos de dados mais recentes que as plataformas ESG usam, como dados e informações não estruturadas de fornecedores externos. As estruturas mais eficazes definem processos de gerenciamento de dados nos níveis estratégicos, táticos e operacionais, suportados por ferramentas que ajudam no controle da versão e automatizam os principais indicadores de qualidade. A criação dessa base pode ajudar as equipes a inovar mais rapidamente, sem ter que pular por aros de processo não planejados ou, pior, tendo que reverter o trabalho devido a supervisões de qualidade de dados. Na Europa, a nova diretiva de relatórios de sustentabilidade corporativa exigirá que os bancos garantam que as informações relatadas estejam corretas, tornando a qualidade dos dados ainda mais importante. As necessidades dessas informações são simplesmente muito grandes, e os riscos associados a relatórios e análises inadequados estão crescendo. Mas a implementação de uma estratégia de ESG não precisa ser uma tarefa esmagadora. Descobrimos que o foco em quatro requisitos "obrigatórios" e os recursos "podem fazer agora" pode permitir que os bancos construam uma plataforma de dados ESG que seja bem-sucedida desde o início. Aqui estão as etapas que recomendamos. (Consulte o Anexo 4.)
Building a platform in this way helps banks achieve significant performance benefits—in particular, cutting use case development time and allowing data democratization. Moreover, by creating a “single source of truth” for ESG data, quality is better assured. Business users can access the information they need when they need it and in formats they can readily apply, saving time, reducing error, and accelerating results. And because the entire platform is designed with flexibility in mind, it can scale with the bank’s capabilities and needs. For example, banks could migrate over time from metrics that are calculated on a monthly basis, leveraging batch processes to source data, to metrics that are fully embedded in day-to-day activities and computed in real time to enable such activities as ESG product pricing.
Enhance the data governance framework to manage new types of data. Most banks have some form of data governance system in place. But most frameworks will need to be updated to account for the newer data types that ESG platforms use, such as unstructured data and information from external providers. The most effective frameworks define data management processes at the strategic, tactical, and operational levels, supported by tools that help with version control and automate key quality indicators. Getting this foundation in place can help teams innovate faster, without having to jump through unplanned process hoops or, worse, having to roll back work due to data quality oversights. In Europe, the new Corporate Sustainability Reporting Directive will require banks to give their assurance that reported information is correct, making data quality even more important.
Start Now and Grow Incrementally
Banks can no longer afford to push ESG data issues to the side of the desk. The needs for this information are simply too great, and the risks associated with inadequate reporting and analytics are growing. But implementing an ESG strategy doesn’t have to be an overwhelming task. We’ve found that focusing on four “must-do” requirements and “can do now” capabilities can allow banks to build an ESG data platform that is successful from the start. Here are the steps we recommend. (See Exhibit 4.)
- Etapa 1: alinhado em um estado -alvo e o conjunto de casos de uso que a plataforma suportará. Esta priorização deve ser impulsionada pela estratégia geral de dados ESG, pelas necessidades estratégicas do banco, expectativas regulatórias e infraestrutura de dados e tecnologia existentes, equilibrando o impacto com a viabilidade. Essa abordagem permite que os bancos concentrem sua atenção em acertar a arquitetura de dados, estabelecendo os processos, métricas e governança de suporte que permitirão a saída industrializada para casos de uso primeiro e futuro. Esse planejamento envolve traçar as várias tecnologias e dados necessários para apoiar os casos de uso, observando cuidadosamente quaisquer dependências entre elas. Os bancos podem mapear esses requisitos contra seus sistemas e recursos existentes e sinalizar lacunas críticas. Definir KPIs para orientar esse processo pode ajudar a manter o momento. Eles podem continuar a implantar casos de uso prioritário, além de permitir recursos mais avançados, como o auto-serviço BI para relatórios flexíveis. é a hora dos bancos liberarem o poder de seus dados ESG e se destacarem como líderes do setor.
- Step 2: Roll out the first use cases while building the tech and data foundation. It’s helpful to approach the platform build one use case at a time. This approach allows banks to focus their attention on getting the data architecture right by laying out the supporting processes, metrics, and governance that will enable industrialized output for first and future use cases. This planning involves charting the various technologies and data needed to support the use cases, carefully noting any dependencies among them. Banks can then map these requirements against their existing systems and capabilities and flag critical gaps. Defining KPIs to guide this process can help maintain momentum.
- Step 3: Enhance data and make the data life cycle fully operational. With the core architecture in place, banks can begin to refine the mechanics to ensure that the data life cycle works fluidly and effectively from end to end. They can continue to deploy priority use cases while also enabling more-advanced features such as self-service BI for flexible reporting.
- Step 4: Move toward the reference architecture. Having established the foundational layers, banks can build on them in a modular way, use case by use case, continually adding new functionality to accommodate evolving ESG opportunities and requirements.
This is the time for banks to unleash the power of their ESG data and stand out as industry leaders.
Com o foco certo, os bancos podem passar por essas etapas rapidamente. Vimos instituições montarem sua plataforma de dados ESG e começar a operacionalizar seus primeiros casos de uso dentro de três a seis meses e avançar em direção a uma arquitetura de referência dentro de 12 a 18 meses. Ao criar uma estratégia de dados dedicada, concentrando -se em um conjunto seleto de casos de uso principal e na criação de uma plataforma que pode flexionar e crescer com a paisagem em evolução, essas instituições podem aproveitar o valor dos dados ESG hoje e garantir retornos duradouros no futuro. Silva, Davide Martelli, Giulia Lubrini, Rodrigo Cezaro, Danilo Lavieri, Enrico Ricci e Davinder
This is the time for banks to unleash the power of their ESG data and stand out as industry leaders. By creating a dedicated data strategy, focusing on a select set of core use cases, and building a platform that can flex and grow with the evolving landscape, these institutions can harness the value of ESG data today and ensure lasting returns in the future.
The authors would like to thank Eriola Beetz, Anne Kleppe, Alessio Menichelli, Mariana Linhares, Eugenia Fortis, Eduardo Silva, Davide Martelli, Giulia Lubrini, Rodrigo Cezaro, Danilo Lavieri, Enrico Ricci, and Davinder Dhillon para suas contribuições significativas para o desenvolvimento deste artigo. Inscreva -se
