Two-Level Model Information System for RegTech-Monitoring the Reporting Entities in Risk-Based Supervision

Abstract

This study examines the concept of an information system of the RegTech platform type, designed to monitor data on primary financial supervision entities in order to enhance the effectiveness of risk-based supervision. The methodological framework of the study comprises system analysis, conceptual modelling, functional-architectural design, and benchmarking against international approaches to supervisory technologies, machine-readable reporting, and advanced analytics in anti-money laundering and countering the financing of terrorism. A two-level implementation model is proposed: the first level characterises the transition to granular data and shared data models, whilst the second level reflects the mechanism of data flow integration in near real-time using natural language processing, machine learning, network analysis, and risk scoring. The study results in a coherent system architecture encompassing modules for data unification, profile enrichment of supervised entities, early warning, risk visualisation, and interagency cooperation.

У дослідженні розглядається концепція інформаційної системи типу RegTech-платформи, призначеної для моніторингу даних щодо основних суб’єктів фінансового нагляду з метою підвищення ефективності ризик-орієнтованого нагляду. Методологічну основу дослідження становлять системний аналіз, концептуальне моделювання, функціонально-архітектурне проєктування та порівняльний аналіз із міжнародними підходами до наглядових технологій, машинозчитуваної звітності й передової аналітики у сфері протидії відмиванню коштів та фінансуванню тероризму. Запропоновано дворівневу модель впровадження: перший рівень передбачає перехід до гранулярних даних і спільних моделей даних, тоді як другий рівень відображає механізм інтеграції потоків даних у режимі, наближеному до реального часу, з використанням технологій обробки природної мови, машинного навчання, мережевого аналізу та оцінювання ризиків (скорингу). Результатом дослідження є цілісна архітектура системи, що охоплює модулі уніфікації даних, збагачення профілів піднаглядних суб’єктів, раннього попередження, візуалізації ризиків та міжвідомчої взаємодії.