Gestion des données

1882 mots 8 pages
1.2. Typologie des risques bancaires 6

1.2.1. Le risque crédit 6

1.2.2. Le risque de Marché 9

1.2.3. Le risque opérationnel 10

2. Contexte réglementaire 12

2.1. Réglementation prudentielle Bale II - La mesure des fonds propres 12

2.2. Le rôle des fonds propres dans la prévention des faillites bancaires 13

2.3. Pilier 1 - Exigences quantitatives : règles sur les fonds propres, provisions, risques 15

2.4. Pilier 2 : le rôle du superviseur 16

2.5. Le pilier 3 : la communication financière 18

3. De la nécessité de maîtriser le risque opérationnel 19

3.1. Le risque opérationnel : définition et enjeux 19

3.2. Mapping des 8 lignes d'activité du risque opérationnel 20

3.3. Mapping des pertes opérationnelles 21

4. La mesure du risque opérationnel dans les activités bancaires 24

4.1. Le capital réglementaire pour le risque opérationnel 24

4.2. L'approche indicateur de base 24

4.3. L'approche standard 25

4.4. Les approches en mesures avancées 26

4.4.1. Scorecard approach 28

4.4.2. Mesure interne (Internal Measurement approach) 28

4.4.3. Approche par distribution de pertes (LDA : Loss distribution approach) 29

5. Implémentation d'une stratégie de gestion du risque opérationnel 30

5.1. Intégrer une infrastructure de support dans la banque 31

5.1.1. Définir l'architecture SI 31

5.1.2. Le module IDB (Incident Data Base) 32

5.1.3. Gestion des données 33

5.1.4. Gestion des incidents informatiques 33

5.1.5 Les outils de gestion des incidents 37

5.1.6. Les acteurs de processus : 38

5.2. Augmenter la réactivité de la banque 40

5.2.1. Vérification de l'efficacité globale de la gestion des risques 40

5.2.2. Organisation du reporting 41

5.2.3. Les tableaux de bord 42

5.2.4. L'organisation du help desk 45

Conclusion 46

Bibliographie 47

Introduction

Quel est le point commun entre une épidémie de grippe A, un ponzi qui s'élève à 50 milliard de dollars, un piratage de données,

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