जुलाई 2021 में, दुनिया के अग्रणी बैंकों में से एक ने अपने एक ग्राहक द्वारा डिफ़ॉल्ट के कारण 5.5 बिलियन डॉलर के नुकसान का खुलासा किया। बैंक ने इस नुकसान के मूल कारण के रूप में अपनी निवेश बैंकिंग शाखा में "प्रबंधन और नियंत्रण की विफलता" की पहचान की। यह घटना डेटा जोखिमों के प्रबंधन के लिए एक मजबूत शासन ढांचे के महत्व को पुष्ट करती है - जो बैंकिंग उद्योग के भीतर लोगों, प्रक्रियाओं और डेटा के सही संयोजन द्वारा संचालित होता है।
तकनीकी प्रगति ने ऑन-डिमांड बैंकिंग के लिए उम्मीदें पैदा की हैं जो कि बैंकों के सतत विकास के विशिष्ट हैं। मोबाइल, इंटरनेट बैंकिंग, कियोस्क और व्हाट्सएप जैसे डिजिटल बैंकिंग समाधानों को अपनाने से ग्राहकों को चलते-फिरते सेवा देना आसान हो गया है। एक विशिष्ट बैंक 70-100 चैनलों के माध्यम से सेवाएं प्रदान करता है। बैंक कई चैनलों के साथ ग्राहकों की बातचीत से उत्पन्न बड़े डेटा से प्राप्त अंतर्दृष्टि का भी उपयोग कर सकते हैं।
हालांकि, ये लाभ उनके जोखिमों के उचित हिस्से के साथ आते हैं। पारंपरिक प्रक्रियाओं में लागू किए गए डिजिटल समाधानों के साथ, वित्तीय संस्थानों को अपने समग्र जोखिम प्रबंधन के हिस्से के रूप में डेटा से संबंधित जोखिमों को सक्रिय रूप से संबोधित करने की आवश्यकता है। उपरोक्त सभी के परिणामस्वरूप, डेटा विश्लेषण के माध्यम से प्राप्त अंतर्दृष्टि भी सूचित निर्णय लेने में सहायता करेगी, जिससे परिचालन, विनियामक और ऋण जोखिम कम होंगे। जबकि पारंपरिक सूचना सुरक्षा ढांचे इनमें से कुछ जोखिमों को कम करने में मदद करते हैं, यह माना जाता है कि एक मजबूत डेटा गवर्नेंस प्रोग्राम बैंकों को उनकी मौजूदा जोखिम शमन रणनीतियों को मजबूत करने में मदद मिलेगी। यह डेटा विश्लेषण से महत्वपूर्ण लाभ अनलॉक करने में मदद करेगा।
डेटा जोखिमों के प्रबंधन की आवश्यकता
डेटा एक उद्यम संपत्ति है जिसे प्रौद्योगिकी और लोगों के साथ सक्रिय रूप से प्रबंधित किया जाना चाहिए। ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर के विकास के साथ, क्लाउड वेयरहाउस या झील जैसी डेटा प्रबंधन पेशकशें, और बड़े डेटा का विश्लेषण करने की तकनीक भी विकसित हुई हैं। हालाँकि, डेटा अवधि, विश्लेषण, प्रसंस्करण और भंडारण में कई जोखिम भी होते हैं। इनमें से अधिकांश जोखिम गोपनीयता, अखंडता और डेटा की उपलब्धता तक सीमित नहीं हो सकते हैं। इसके बजाय ये जोखिम डेटा गोपनीयता, विनियामक प्रतिबंधों और तृतीय-पक्ष प्रदाताओं के उपयोग से जुड़े संविदात्मक जोखिमों तक बढ़ सकते हैं।
पारंपरिक "कमांड एंड कंट्रोल" आधारित आईटी कंट्रोल मॉडल खुद डिजिटल बिजनेस की मांगों को पूरा करने के लिए संघर्ष कर सकते हैं। में एक 2021 में किया गया सर्वेक्षण, 61% उत्तरदाताओं ने संकेत दिया कि उनके शासन के उद्देश्यों में "व्यावसायिक प्रक्रियाओं और उत्पादकता के लिए डेटा का अनुकूलन" शामिल है। इसलिए एक मॉडल जो लचीला, उत्तरदायी और बैंक की विशिष्ट डेटा जरूरतों और उद्देश्यों के अनुरूप है, एक आकार-फिट-सभी, सेंटर-आउट मॉडल की तुलना में बेहतर होगा।
सार्वजनिक नीति के विकास के साथ-साथ ग्राहकों की गोपनीयता पर हाल के फोकस के साथ, बैंकों को स्वीकार करने के लिए मजबूर किया जाता है गोपनीय आँकड़ा व्यक्तिगत डेटा के जीवनचक्र में जोखिम। आम तौर पर, नीतियां, दिशानिर्देश और विनियम सिस्टम के भीतर सटीक व्यक्तिगत जानकारी बनाए रखने पर जोर देते हैं ताकि ग्राहक द्वारा अनुरोध किए जाने पर इसे पुनः प्राप्त किया जा सके।
पारंपरिक जोखिम प्रबंधन ढांचे जो वर्गीकरण, गुणवत्ता और गोपनीयता की चिंताओं को दूर किए बिना डेटा की उपलब्धता, अखंडता और गोपनीयता बनाए रखने पर ध्यान केंद्रित करते हैं, बैंकों को कानूनी और नियामक अनुपालनों को पूरा करने के लिए संघर्ष कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, गोपनीयता कानूनों के लिए संगठनों को उनके द्वारा एकत्र/संसाधित/संग्रहीत व्यक्तिगत डेटा की प्रतियों के साथ डेटा विषय प्रदान करने की आवश्यकता होती है। एक मजबूत डेटा गवर्नेंस फ्रेमवर्क के बिना, जहां ऐसे सभी डेटा को उचित रूप से वर्गीकृत और केंद्रीय रूप से संग्रहीत किया जाता है, बैंकों को इस डेटा को मैन्युअल रूप से मिलान करने और निर्धारित समय-सीमा के भीतर जवाब देने के लिए कीमती संसाधनों को खर्च करने की आवश्यकता हो सकती है। इसलिए यह अनिवार्य है कि बैंक अपने डेटा को सुरक्षित रखने और उससे मूल्य प्राप्त करने के लिए अपनी जोखिम प्रबंधन रणनीतियों को देखें।
एक मजबूत डेटा-केंद्रित जोखिम न्यूनीकरण ढांचे के लिए बिल्डिंग ब्लॉक्स
प्रमुख प्रदर्शन संकेतक परिभाषित करना
जोखिम रिपोर्टिंग: बोर्ड को डेटा जोखिमों की सटीक रिपोर्टिंग सुनिश्चित करके, डेटा संचालन को मजबूत करने वाले कार्यक्रमों को प्रायोजित किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, डेटा संचालन के लिए 100% अनुपालन लक्ष्य का अर्थ होगा कि जोखिम प्रबंधन का उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि सभी अनुपालन संबंधी जोखिमों को भूख और सहनशीलता स्तरों के भीतर प्राथमिकता के साथ सक्रिय रूप से प्रबंधित किया जाता है। उदाहरण के लिए, ग्राहकों के स्वीकार्य डेटा अपराध स्तर से संबंधित प्रश्न - क्या यह 10% या 30% है - को हल करने से पहले पहले पहचानने की आवश्यकता है।
प्रबंधन निरीक्षण और प्रतिबद्धता: बैंकों के बोर्ड और वरिष्ठ प्रबंधन को नीति के माध्यम से डेटा जोखिम की पहचान, मूल्यांकन और प्रबंधन को बढ़ावा देना चाहिए। एक जोखिम नीति दायरे के बारे में मार्गदर्शन प्रदान करती है, डेटा जोखिम की पहचान के लिए दिशानिर्देश, कर्मियों की भूमिका के साथ-साथ उनकी जिम्मेदारियां और उत्तरदायित्व। जब तक इसे औपचारिक रूप से प्रबंधित नहीं किया जाता है, तब तक डेटा जोखिम के प्रभावों पर अक्सर ध्यान नहीं दिया जा सकता है। एक उदाहरण उद्धृत करने के लिए, एक व्यवसाय में डेटा जोखिम परिदृश्यों की पहचान कर सकता है जहां डेटा, इसकी संरचना, गुणवत्ता और अर्थ आपके संतुलित स्कोरकार्ड मेट्रिक्स को प्रभावित कर सकते हैं जैसे कि ग्राहक की उपलब्धता, परिचालन परिवर्तन में संतुष्टि, और समय-समय पर बाजार।
शासन मॉडल
क्षमता-आधारित जोखिम मूल्यांकन: डेटा-संबंधित जोखिमों को संबोधित करने के लिए मात्रात्मक और गुणात्मक जोखिम मूल्यांकन दृष्टिकोण दोनों की आवश्यकता है। क्षमता-आधारित डेटा जोखिम मूल्यांकन एक संभावित समाधान हो सकता है। इस तकनीक का उपयोग डेटा जोखिम नियोजन के साथ-साथ रास्ते में डेटा जोखिम रणनीति तैयार करने में किया जा सकता है। डेटा प्रबंधन, संचालन, अनुबंध, परियोजना प्रबंधन, गोपनीयता और सुरक्षा में डेटा जोखिमों की एक रजिस्ट्री का उपयोग बैंकों को उनकी प्रारंभिक जोखिम यात्रा में सहायता करने के लिए एक गाइडबुक के रूप में किया जा सकता है। साथ ही, सीमित विशेषताओं के ज्ञात और विश्लेषित होने पर डेटा जोखिम मूल्यांकन कम सटीक हो सकता है। लेकिन डेटा संग्रह चरण के माध्यम से जोखिम की घटनाओं की अधिक विशेषताओं को कम करने से डेटा संचालन में जोखिमों की बेहतर भविष्यवाणी करने में सहायता मिल सकती है। इसके अलावा, डेटा जोखिम प्रबंधन के लिए विभिन्न उपकरण और तकनीकें हैं जिनका उपयोग किया जा सकता है।
डेटा गवर्नेंस फ्रेमवर्क: संगठन इस ढांचे को लागू करने के लिए उपयोग करते हैं डेटा प्रशासन उनके संगठनों के भीतर। यह ढांचा संगठन में विभिन्न हितधारकों को डेटा प्रबंधन गतिविधियों से डेटा प्रबंधन को अलग करने में सक्षम बनाने के लिए बनाया गया था। इससे वे डेटा के 100% लाभों का मुद्रीकरण करने में सक्षम होंगे।
प्रत्येक डेटा प्रबंधन गतिविधि के बारे में सोचें, जैसे डेटा गुणवत्ता मूल्यांकन, मेटाडेटा प्रबंधन, और डेटा गोपनीयता प्रभाव विश्लेषण सक्षमकर्ता के रूप में। यह एक नई विकसित या बेहतर क्षमता है जो संगठन को एक भाग या आवश्यकता को पूरा करने के लिए उपलब्ध कराई जाती है। इन सक्षमकर्ताओं को आगे व्यापार, प्रक्रिया और प्रौद्योगिकी समर्थकारी में वर्गीकृत किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, "नीति निर्माण" एक व्यवसाय प्रवर्तक है, "मेटाडेटा सेवा प्रबंधन" एक प्रक्रिया प्रवर्तक है, और "डेटा प्रोफाइलिंग" एक प्रौद्योगिकी प्रवर्तक है।
सूचना प्रौद्योगिकी का नियंत्रण उद्देश्य (COBIT) एक मौजूदा उद्योग जोखिम ढांचा है जिसे डेटा जोखिम परिदृश्य पर ओवरले किया जा सकता है ताकि डेटा जोखिम को नियंत्रित करने में उद्यम को एंड-टू-एंड कवर किया जा सके। यह तीन घटकों की विशेषता है: लाभ सक्षमता, कार्यक्रम वितरण जोखिम और संचालन, और सेवा वितरण जोखिम डेटा जोखिम के संबंध में।
प्रत्येक डेटा प्रबंधन आयाम के लिए, किसी के पास मेट्रिक्स हो सकते हैं जिन्हें औपचारिक रूप से प्रमुख जोखिम संकेतक (केआरआई) कहा जा सकता है। डेटा गुणवत्ता-डेटा प्रबंधन के लिए KRI "वन-टाइम-पासवर्ड के माध्यम से सत्यापित नहीं होने के बावजूद मोबाइल नंबर अपडेट हो रहा है" या "गलत पाइपलाइनिंग के कारण कोर सिस्टम में एक पुराने ईमेल पते के साथ एक मौजूदा ईमेल पते को ओवरराइट करने" जैसी प्रक्रिया विराम को समझ सकता है।
एक आवेदन पत्र पर दोषपूर्ण डेटा को पुनर्प्राप्त करने के लिए, इनमें से अधिकतर परिवर्तनों को लोगों को जोड़कर पुनर्प्राप्त किया जाना चाहिए। सूचना प्रौद्योगिकी प्रणालियों का उपयोग करके, डेटा मुद्दों को स्थायी रूप से हल किया जा सकता है। जब प्रौद्योगिकी और लोगों का नियंत्रण परिचालन प्रक्रियाओं में संयुक्त हो जाता है, तो जोखिम को पूरी तरह से प्रबंधित किया जा सकता है। उसी तर्ज पर, डेटा गुणवत्ता जोखिम-आधारित संकेतक (KRI) प्रक्रिया के विराम को समझ सकते हैं जिनका उपयोग इस दौरान दोषपूर्ण डेटा को पुनर्प्राप्त करने के लिए किया जा सकता है।
निष्कर्ष
भारतीय रिजर्व बैंक के डिप्टी गवर्नर ने सेंटर फॉर एडवांस्ड फाइनेंशियल रिसर्च एंड लर्निंग में अपने मुख्य भाषण में, बोर्डों द्वारा अनुमोदित जोखिम क्षमता ढांचे और वास्तविक व्यवसाय के बीच अंतर को कम करने पर ध्यान केंद्रित करने के लिए बैंकों के वरिष्ठ नेतृत्व की आवश्यकता को दोहराया। रणनीति और निर्णय लेना, जोखिम संस्कृति को कमजोर करना जो वरिष्ठ प्रबंधन से मार्गदर्शन की अनुपस्थिति, अनुचित जोखिम मूल्यांकन, जोखिम नीतियों के लिए बार-बार अपवाद, विशेष रूप से संबंधित पार्टी लेनदेन में हितों का टकराव, और अनुपस्थिति या दोषपूर्ण उद्यम जोखिम प्रबंधन द्वारा बढ़ाया गया था।
एक मजबूत जोखिम प्रबंधन ढांचे के माध्यम से, जो गोपनीयता, उपलब्धता और अखंडता के साथ-साथ गोपनीयता और डेटा की गुणवत्ता से संबंधित जोखिमों को कम करने पर केंद्रित है, बैंक नवाचार के माध्यम से उच्च ग्राहक संतुष्टि और अनुभव सुनिश्चित करने, नियामक अनुपालन करने, और के बीच कड़े कदम का प्रबंधन कर सकते हैं। उल्लंघनों से सुरक्षा।
अधिकांश संगठनों को अभी तक डेटा गवर्नेंस, जोखिम प्रबंधन और कॉरपोरेट गवर्नेंस के बीच संबंध की पहचान करनी है। यह स्पष्ट किया जाना चाहिए कि कॉरपोरेट गवर्नेंस के प्रभावी होने के लिए, एक कार्य के रूप में डेटा जोखिम की पहुंच को सीमित नहीं किया जा सकता है, और जोखिम प्रबंधन के लिए डेटा गवर्नेंस को संगठन की जमीनी संस्कृति में एकीकृत करना भी आवश्यक हो सकता है। इसलिए, यह स्पष्ट है कि डेटा गवर्नेंस द्वारा संचालित एक जोखिम-जागरूक संस्कृति, कॉर्पोरेट प्रशासन को प्राप्त करने में सहायता करती है।
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- प्लेटोब्लॉकचैन। Web3 मेटावर्स इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://www.dataversity.net/data-governance-how-can-it-be-a-crucial-enabler-for-managing-data-risks/
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