气候风险与银行业务

实施GFANZ要求需要大规模提供粒度数据——以下是准备方法

Simon Axon
Simon Axon
2022年1月7日 4 min read

格拉斯哥净零排放金融联盟(GFANZ)是最近COP26气候大会的重要成果之一。正如《卫报》当时所说,“金融是大规模经济转型的关键,需要摆脱化石燃料并实现净零排放,这样全球经济就可以在不破坏气候的情况下运行。”

然而,正如许多其他评论员所说,签署协议很容易——执行协议很难。这就是现在必须采取行动的动力所在。但是,全球金融机构如何调整其决策,将投资和贷款的重点放在净零目标上呢?数据是这种新的绿色决策的核心,银行必须开发“绿色数据大脑”,以帮助他们改变开展业务的方式。

允许数据流动

银行可以采取哪些实际步骤来履行这些承诺,数据将发挥什么作用?很明显,银行在考虑投资哪个项目或向哪个客户放贷时,需要考虑更广泛的因素。除了对AML和KYC因素的风险和监管合规进行尽职调查外,他们现在还必须获得有关客户活动对环境的影响以及他们资助的任何客户项目的拟议影响的详细信息。这将需要整合潜在的数百个新信息来源,从宏观气候变化数据到特定行动碳排放的微观细节。其中大部分数据将来自客户本身或许多细分市场或地理位置,即第三方。并非所有这些新数据都是完全可靠或准确的,其中大部分将采用不同的格式。

麦肯锡现在将净零排放视为“企业的组织原则”。GFANZ是这一原则成为现实的地方,因为为了履行其承诺,银行需要以更精细的粒度询问数据。行业或部门层面的汇总或平均排放数据将不再足以支撑真正的业务决策。

为了能够接受审计,并证明贷款和投资决策的合理性,银行将需要特定项目、单个建筑物甚至特定农田的排放数据。满足这一要求并非易事。他们现在需要计划创建企业数据平台,该平台可以允许大规模数据,并且具有在整个银行中流动的多样性和精细粒度。基于Excel的手动分析不会扩展到这些级别,离散部门或以职能为中心的战术解决方案也不会扩展到这些级别。战略数据基础设施加上自动化是应对银行决策中需要的数据量的唯一选择。

提供绿色投资和贷款决策所需的分析、模型、机器学习和人工智能解决方案都需要大量数据。银行现在需要采取行动,为这些数据奠定基础。

避免数据孤岛

像GFANZ这样的承诺,加上越来越苛刻的监管预期,意味着可持续发展数据将需要影响整个银行的几乎每一个决策。为此做准备需要一种集中的平台方法,而不是创建新的数据孤岛来支持单一决策功能。有关投资对环境的影响、客户活动甚至银行自身绩效的数据将需要在整个企业中流动,以便能够支持每一个决策。Teradata通过其Vantage解决方案表明,它拥有可以扩展以管理这些关键数据的平台,即使在最大的金融机构中也是如此。

但这不是一个完全在企业边界内的举措。机构需要做出有效的可持续发展决策的数据将来自多个外部来源。有些人会很熟悉,有些人不太熟悉。此外,一些数据将来自客户和合作伙伴。它可能会加速开放银行的采用和众多专业数据提供商的创建。这些提供商将获取和提供数据,并可以提供额外的服务,因为银行希望兑现环境承诺。

包括温室气体排放仪表板在内的创新可能为具有前瞻性思维的银行提供新的机会,既可以履行其承诺,又可以为客户提供有用的服务。为了最大限度地提高这些第三方贡献者的价值,银行将需要依赖可以提供和使用数据的企业数据平台。他们还需要支持利用各种分析模型的高效部署,以利用在整个企业中使用的各种数据。

在职能部门、内部和外部供应商以及消费者之间建立这种无摩擦的数据流是实施可持续发展承诺所必需的绿色大脑的基础。正如我将在下一篇博客中探讨的那样,对于那些能够正确行事的银行来说,这也是增长和新业务的基础。

开始准备企业范围的数据平台

已经作出了承诺,世界在注视,时间不多了。正如Mark Carney所说,强制性监管已经到位,以确保该行业确实确保“每个财务决策都考虑到气候变化”。除了监管风险之外,那些在为全球经济脱碳发挥作用中失败或被视为失败的银行声誉会受到损害,这应该足以让它们即刻采取行动。

有效的数据采集、存储和使用对于做出正确的决策以及展示您如何以及为什么做出这些决策至关重要。现在是时候开始构建企业范围的数据平台了,该平台将确保所有这些新数据在需要的时间和地点都可用。与Teradata的顾问交谈,探索如何利用现有基础架构,以及需要引入哪些新功能来实现这一目标。

关于我们 Simon Axon

Simon Axon leads the Financial Services Industry Consulting practice in EMEA. His role is to help our customers drive more commercial value from their data by understanding the impact of integrated data and advanced analytics. Prior to taking up his current role, Simon led the Data Science, Business Analysis & Industry Consultancy practices in the UK & Ireland,  utilising his diverse experience across multiple industries to understand our customer’s business and identify opportunities to leverage data and analytics to achieve high-impact business outcomes. Before joining Teradata in 2015, Simon worked for the Sainsbury's Group and CACI Limited.

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