ESG w bankach formalnie już istnieje: są ankiety, wskaźniki, raporty, często też zewnętrzni dostawcy danych. Problem zaczyna się, gdy trzeba na tych danych oprzeć realne działanie: przygotować raport dla regulatora, policzyć wskaźniki dla portfela, wsparcie procesu kredytowego albo odpowiedzieć, skąd dokładnie pochodzi dana wartość i kto ją potwierdził.
Wtedy widać, że w wielu organizacjach ESG działa bardziej jako układ rozproszonych plików, ankiet i źródeł niż jako spójny system danych. Informacje są zbierane manualnie, przechodzą przez kilka zespołów i często nie mają jednego właściciela. Dane są, ale trudno mieć do nich pełne zaufanie.
To jest dziś główny problem banków: nie brak ESG, ale brak spójnych, kontrolowanych i audytowalnych danych ESG.
Jak dziś wygląda ESG w wielu bankach
W praktyce obraz jest zwykle podobny. Część danych znajduje się w Excelach, część w ankietach wypełnianych przez klientów lub jednostki biznesowe, część pochodzi od zewnętrznych vendorów, a część jest przechowywana lokalnie w różnych zespołach. Do tego dochodzą własne interpretacje, ręczne mapowania i pliki pomocnicze, które mają „posklejać” całość na potrzeby raportu.
Taki model powstaje etapami. Najpierw pojawia się nowy obowiązek raportowy, potem potrzeba zebrania danych do taksonomii, później kolejny obszar, nowy wskaźnik, nowy dostawca. Każda z tych potrzeb jest rozwiązywana lokalnie i szybko, ale z czasem bank zaczyna działać na wielu równoległych źródłach, które nie tworzą jednej całości. Im większa skala, tym bardziej widać, że bank nie pracuje na jednym modelu danych ESG, tylko na zestawie tymczasowych rozwiązań.
Diagnoza: brak zaufania do danych, nie brak danych
Excel sam w sobie nie jest błędem. Problem pojawia się, gdy staje się podstawowym środowiskiem zarządzania danymi ESG w organizacji. W takim układzie trudno odpowiedzieć na podstawowe pytania: która wartość jest aktualna, skąd pochodzi, kto ją wprowadził, czy została zweryfikowana, czy ta sama wartość jest używana w innym raporcie, czy klasyfikacja klienta według taksonomii jest spójna między systemami.
Jeżeli odpowiedzi wymagają przeszukiwania wielu plików, korespondencji mailowej i ręcznych uzgodnień między zespołami, bank nie ma jeszcze stabilnego środowiska danych ESG. Problemem nie jest więc brak danych, ale brak zaufania do nich. Są rozproszone, niespójne, czasem dublowane i przetwarzane według różnych zasad przez różne jednostki, więc każda nowa analiza zaczyna się od sprawdzania, które dane są właściwe.
Problem i ryzyko: bank nie ma jednego źródła prawdy
Dla ESG Office i zespołów IT/Data to kluczowy punkt. Jeśli te same informacje funkcjonują równolegle w kilku miejscach, szybko pojawiają się rozbieżności. Jeden raport pokazuje inną wartość niż drugi, jeden zespół przyjmuje inną klasyfikację niż drugi, dane od dostawcy zewnętrznego nie są spójnie mapowane do danych wewnętrznych, a profil tego samego klienta wygląda inaczej przy każdym użyciu danych.
W praktyce oznacza to brak jednego źródła prawdy. Bez niego ESG nie działa jako proces bankowy, tylko jako seria ręcznych operacji: trudno zbudować wiarygodne raportowanie, zasilić scoring, oprzeć na tych danych decyzję kredytową czy rozwijać nowe produkty ekologiczne.
To prowadzi też do utraty kontroli, nie tylko do nieefektywności. Gdy dane ESG są zbierane manualnie i przetwarzane w rozproszonych arkuszach, rośnie ryzyko błędów, niespójności i trudności w odtworzeniu pełnej ścieżki danych, a to oznacza problemy nie tylko operacyjne, ale też audytowe.
Komunikat w tym obszarze jest bardzo prosty: ESG w Excelu nie przejdzie audytu. Arkusz kalkulacyjny nie jest z definicji zły, ale nie został zaprojektowany jako fundament dla bankowego procesu danych, który ma być powtarzalny, kontrolowany i odporny na rosnącą skalę wymagań.
Rozwiązanie: repozytorium danych ESG klienta i portfela
Bank nie potrzebuje kolejnego „systemu ESG” rozumianego jako osobne narzędzie oderwane od reszty architektury. Potrzebuje warstwy danych ESG, która porządkuje cały proces: jednego miejsca, w którym dane są zbierane, integrowane, standaryzowane, klasyfikowane i udostępniane dalej do raportowania, modeli, analiz i procesów operacyjnych.
Taka warstwa nie zastępuje systemów w banku, tylko porządkuje przepływ danych między nimi. Łączy dane wewnętrzne z zewnętrznymi, eliminuje wielokrotne ręczne przetwarzanie tych samych informacji i tworzy wspólny model, z którego korzystają różne obszary organizacji. Tu zaczyna się prawdziwa dojrzałość ESG, nie od kolejnego raportu, ale od środowiska, w którym dane mają jedno znaczenie, jedno źródło i jeden kontrolowany cykl życia.
Co powinno znaleźć się w takim rozwiązaniu?
Podstawą jest integracja danych z różnych źródeł: systemów wewnętrznych, danych klienta, baz zewnętrznych i dostawców ESG, wraz z ich ujednolicaniem i przypisaniem do wspólnego modelu.
Drugim elementem jest automatyczna klasyfikacja: obsługa logiki taksonomii, mapowanie danych do wymaganych kategorii i ograniczenie ręcznej pracy tam, gdzie dziś bank opiera się na interpretacjach rozproszonych po zespołach. Im większa automatyzacja, tym mniejsze ryzyko błędów i większa powtarzalność procesu.
Trzecim filarem jest repozytorium ESG klienta, czyli jedno miejsce, w którym bank przechowuje komplet informacji ESG powiązanych z klientem, produktem i portfelem. Daje to zespołom ESG, IT i biznesowi wspólną podstawę do dalszych działań, więc bank nie musi za każdym razem zaczynać od nowa: dane są dostępne, uporządkowane i gotowe do użycia w kolejnych procesach.
ESG zaczyna się od danych
Wiele banków ma dziś ESG, ale nie każdy bank ma dane ESG, którym naprawdę może zaufać. Wyzwaniem nie jest już samo zebranie informacji, ale zbudowanie jednego, spójnego i audytowalnego środowiska danych, które pozwala korzystać z ESG w sposób powtarzalny i operacyjny. Dopiero wtedy można mówić o skutecznym raportowaniu, wiarygodnej analizie, zasilaniu modeli i integracji z procesami kredytowymi.
Droga od Excela do systemu nie jest projektem technicznym „na później”, to fundament całego podejścia do ESG w banku. ESG nie zaczyna się od raportu, zaczyna się od danych.
Jesteśmy zespołem specjalistów pracujących głównie przy projektach dla sektora finansowego. Na blogu dzielimy się wiedzą z realizowanych projektów: omawiamy technologie, analizujemy podejścia do wdrożeń i pokazujemy, co sprawdza się w praktyce. Tworzymy materiały, które pomagają lepiej rozumieć IT i podejmować świadome decyzje, zarówno po stronie biznesu, jak i zespołów technologicznych.
