natgillin/translations-raw huggingface dataset:
includes within the gross loss of the events described in paragraph 1 the total outstanding amount at the time or after the discovery of the fraud, and any related expenses, including interest in arrears and legal fees.
laitoksen asiakkaan omaan lukuunsa tekemät petokset, jotka tapahtuvat luottotuotteessa tai luottoprosessissa luottosuhteen elinkaaren alkuvaiheessa, mukaan luettuna kannustaminen luotonantopäätöksiin väärien asiakirjojen tai virheellisesti esitettyjen tilinpäätösten perusteella, kuten vakuuksien puuttuminen tai yliarvioiminen ja väärä palkkatodistus;
Article 25
petokset, jotka tehdään käyttämällä asiasta tietämättömän toisen henkilön henkilöllisyyttä, mukaan luettuina lainahakemukset, joissa tehdään sähköinen henkilöllisyyspetos käyttämällä asiakkaiden tietoja tai valehenkilöllisyyksiä, tai asiakkaiden luottokorttien väärinkäyttö.
External data
Sovellettaessa 1 kohtaa toimivaltaisten viranomaisten on tarkistettava, että laitos toteuttaa ainakin seuraavat toimet:
Competent authorities shall assess an institution's compliance with the standards relating to external data features, as referred to in point (ii) of Article 20(d), by verifying at least the following:
mukauttaa 1 kohdassa tarkoitettuihin tappiotapahtumiin liittyvän tietojenkeruukynnyksen AMA-kehyksen muiden operatiivisen riskin luokkien tasoja vastaavalle tasolle, jos se on tarpeen;
that, where the institution participates in consortia initiatives for the collection of operational risk events and losses, the institution is able to provide data of the same quality, in terms of scope, integrity and comprehensiveness, as internal data meeting the standards referred to in Articles 21, 22, 23, and 24 and that it does so consistently with the type of data requested by the consortia reporting standards;
sisällyttää 1 kohdassa kuvattujen tapahtumien bruttotappioon kokonaismäärän, joka on jäljellä petoksen havaitsemisajankohtana tai sen jälkeen, ja kaikki siihen liittyvät kulut, mukaan luettuina viivästyskorko ja oikeudelliset palkkiot.
that the institution has a data filtering process in place which allows the selection of relevant external data, based on specific established criteria and that the external data being used is relevant and consistent with the risk profile of the institution;
25 artikla
that, in order to avoid bias in parameter estimates, the filtering process results in a consistent selection of data regardless of the loss amount, and that, where the institution permits exceptions to this selection process, it has a policy providing criteria for exceptions and documentation supporting the rationale for those exceptions;
Ulkoiset tiedot
that, where the institution adopts a data scaling process involving the adjustment of loss amounts reported in external data, or of the related distributions, to fit the institution's business activities, nature and risk profile, the scaling process is systematic and statistically supported and that it provides outputs that are consistent with the institution's risk profile;
Toimivaltaisten viranomaisten on arvioitava, noudattaako laitos 20 artiklan d alakohdan ii alakohdassa tarkoitettuja ulkoisten tietojen ominaisuuksia koskevia vaatimuksia, tarkistamalla ainakin, että
that the institution's scaling process is consistent over time and its validity and effectiveness are regularly reviewed.
jos laitos osallistuu konsortioaloitteisiin operatiivisen riskin aiheuttavien tapahtumien ja sen aiheuttamien tappioiden keräämiseksi, se pystyy toimittamaan tiedot, jotka ovat laajuudeltaan, eheydeltään ja kattavuudeltaan samanlaatuisia kuin sisäiset tiedot, jotka täyttävät 21, 22, 23 ja 24 artiklassa mainitut vaatimukset, ja johdonmukaisesti samantyyppisiä kuin konsortioiden raportointivaatimuksissa edellytetään;
Article 26
laitoksella on käytössään tietojensuodatusprosessi, joka antaa mahdollisuuden valita merkitykselliset ulkoiset tiedot erityisillä vahvistetuilla perusteilla, ja ulkoiset tiedot, joita käytetään, ovat merkityksellisiä ja laitoksen riskiprofiiliin mukaisia;
Scenario analysis
harhan välttämiseksi parametrien estimaateissa suodatusprosessi antaa tulokseksi yhtenäisen tietovalikoiman tappiomäärästä riippumatta ja, jos laitos sallii poikkeukset tässä valintaprosessissa, sillä on toimintaperiaate, jolla määritetään poikkeusten perusteet, ja dokumentaatio, joka tukee poikkeusten perusteita;
Competent authorities shall assess an institution's compliance with the standards relating to scenario analysis, as referred to in point (iii) of Article 20(d), by verifying at least the following:
jos laitos käyttää tietojenskaalausprosessia, johon kuuluu ulkoisissa tiedoissa ilmoitettujen tappiomäärien tai niihin liittyvien jakaumien mukauttaminen laitoksen liiketoimintaan, luonteeseen ja riskiprofiiliin, skaalausprosessi on järjestelmällinen ja tilastoperusteinen ja tuottaa laitoksen riskiprofiilin mukaisia tuloksia;
that the institution has a robust governance framework in place relating to the scenario process that generates credible and reliable estimates, irrespective of whether the scenario is used for evaluating high severity events or the overall operational risk exposures;
laitoksen käyttämä skaalausprosessi säilyy ajan kuluessa johdonmukaisena ja sen validiutta ja tehokkuutta tarkastellaan säännöllisesti uudelleen.
that the scenario process is clearly defined, well documented, repeatable and designed to reduce as much as possible subjectivity and biases, including:
26 artikla
the underestimation of risk due to the number of observed events being small;
Skenaarioanalyysi
the misrepresentation of information due to scenario assessors' interests in conflict with the goals and consequences of the assessment;
Toimivaltaisten viranomaisten on arvioitava, noudattaako laitos 20 artiklan d alakohdan iii alakohdassa tarkoitettuja skenaarioanalyysia koskevia vaatimuksia, tarkistamalla ainakin, että
the overestimation of events with temporal proximity to the scenario assessors;
laitoksella on käytössään skenaarioprosessiin liittyvä vankka hallintokehys, joka tuottaa uskottavia ja luotettavia estimaatteja riippumatta siitä, arvioidaanko skenaarion avulla vakavia tapahtumia vai kokonaisaltistumista operatiiviselle riskille;
the distortion of assessment due to the categories within which the responses are represented;
skenaarioprosessi on selkeästi määritelty, hyvin dokumentoitu ja toistettavissa ja se on suunniteltu vähentämään mahdollisimman paljon subjektiivisuutta ja harhoja, mukaan luettuina
the bias in the information presented in background materials to survey questions or within the questions themselves.
riskin aliarvioiminen tarkasteltujen tapahtumien pienen lukumäärän vuoksi;
that qualified and experienced facilitators provide consistency in the process;
tietojen vääristäminen sen vuoksi, että skenaarion arvioijien edut ovat ristiriidassa arvioinnin tavoitteiden ja seurausten kanssa;
that the assumptions used in the scenario process are based, to the maximum extent, on the relevant internal data and external data with an objective and unbiased selection process;
skenaarion arvioijia ajallisesti lähellä olevien tapahtumien yliarvioiminen;
that the chosen number of scenarios, the level at, or units in, which scenarios are studied, are realistic and properly explained, and that the scenario estimates take into account relevant changes in the internal and external environments that can affect the institution's operational risk exposure;
arvioinnin vääristyminen vastausluokkien vuoksi;
that the scenario estimates are generated taking into account potential or probable operational risk events that have not yet, fully or partly, materialised in an operational risk loss;
tutkimuksen kysymysten tausta-aineistoissa tai itse kysymyksissä esitettyihin tietoihin sisältyvä harha;
that the scenario process and estimates are subject to a robust independent challenge process and oversight.
pätevät ja kokeneet fasilitaattorit tuovat prosessiin johdonmukaisuutta;
Article 27
skenaarioprosessissa käytetyt oletukset perustuvat mahdollisimman pitkälti merkityksellisiin sisäisiin ja ulkoisiin tietoihin, jotka valitaan objektiivisesti ja puolueettomasti;
Business Environment and Internal Control Factors
valittu skenaarioiden lukumäärä ja taso, jolla tai yksiköt, joissa skenaarioita tutkitaan, ovat realistisia ja asianmukaisesti selitettyjä ja skenaarioarvioissa otetaan huomioon sisäisen ja ulkoisen ympäristön merkitykselliset muutokset, jotka voivat vaikuttaa laitokseen kohdistuvaan operatiiviseen riskiin;
Competent authorities shall assess an institution's compliance with the standards relating to the BEICF as referred to in point (iv) of Article 20(d) by verifying at least the following
skenaarioarviot tuotetaan ottamalla huomioon mahdolliset tai todennäköiset operatiivisen riskin aiheuttavat tapahtumat, jotka eivät ole vielä toteutuneet kokonaan tai osittain synnyttämällä operatiivisen riskin aiheuttaman tappion;
that the institution's BEICF are forward looking and reflect potential sources of operational risk, including rapid growth, the introduction of new products, employee turnover and system downtime;
skenaarioprosessi ja -arviot ovat vankan ja riippumattoman kyseenalaistamismenettelyn ja valvonnan alaisia.
that the institution has clear policy guidelines that limit the magnitude of reductions in the AMA own funds requirements resulting from BEICF adjustments;
27 artikla
that the BEICF adjustments referred to in point (b) are justified and that the appropriateness of their level is confirmed by comparison, over time, with the direction and magnitude of actual internal loss data, conditions in the business environment and changes in the validated effectiveness of controls.
Liiketoimintaympäristöön ja sisäiseen valvontaan liittyvät tekijät
Core modelling assumptions of the operational risk measurement system
Toimivaltaisten viranomaisten on arvioitava, noudattaako laitos 20 artiklan d alakohdan iv alakohdassa tarkoitettuja BEICF-tekijöihin liittyviä vaatimuksia, tarkistamalla ainakin, että
Article 28
laitoksen BEICF-tekijät ovat ennakoivia ja kuvastavat mahdollisia operatiivisen riskin lähteitä, mukaan luettuina nopea kasvu, uusien tuotteiden käyttöönotto, henkilöstön vaihtuvuus ja järjestelmien häiriöajat;
General assessment
laitoksella on selkeät toimintalinjat, joilla rajoitetaan sitä, kuinka paljon AMA-menetelmän mukaisia omien varojen vaatimuksia pienennetään BEICF-tekijöihin perustuvien oikaisujen johdosta;
Competent authorities shall assess an institution's standards relating to the core modelling assumptions of the operational risk measurement system, as referred to in points (a) and (c) of Article 322(2) of Regulation (EU) No 575/2013, by verifying at least the following:
b alakohdassa tarkoitetut BEICF-tekijöihin perustuvat oikaisut ovat aiheellisia ja niiden tason todetaan olevan asianmukainen pitkäaikaisessa vertailussa, jossa oikaisujen suuntaa ja suuruusluokkaa verrataan todellisiin sisäisiin tappiotietoihin, liiketoimintaympäristön olosuhteisiin ja valvonnan validoidussa tehokkuudessa tapahtuneisiin muutoksiin.
that the institution develops, implements and maintains an operational risk measurement system that is methodologically well founded, effective in capturing the institution's actual and potential operational risk, and reliable and robust in generating AMA own funds requirements;
Operatiivisen riskin mittausjärjestelmän keskeiset mallintamisoletukset
that the institution has appropriate policies on the building of the calculation data set, in accordance with Article 29;
28 artikla
that the institution applies the appropriate level of granularity in its model, in accordance with Article 30;
Yleinen arviointi
that the institution has in place an appropriate process for the identification of loss distributions, in accordance with Article 31;
Toimivaltaisten viranomaisten on arvioitava asetuksen (EU) N:o 575/2013 322 artiklan 2 kohdan a ja c alakohdassa tarkoitettuja laitoksen vaatimuksia, jotka koskevat operatiivisen riskin mittausjärjestelmän keskeisiä mallintamisoletuksia, tarkistamalla ainakin, että
that the institution determines the aggregate loss distributions and risk measures in an appropriate manner, in accordance with Article 32.
laitos kehittää ja ottaa käyttöön operatiivisen riskin mittausjärjestelmän, jolla on vankka menetelmäperusta ja joka määrittää tehokkaasti laitoksen todellisen ja mahdollisen operatiivisen riskin ja tuottaa luotettavasti ja varmasti AMA-menetelmän mukaiset lakisääteiset pääomavaatimukset, ja laitos ylläpitää tätä mittausjärjestelmää;
Article 29
laitoksella on laskentatietoaineiston muodostamista koskevat asianmukaiset toimintaperiaatteet 29 artiklan mukaisesti;
Building the calculation data set
laitos soveltaa mallissaan asianmukaista tarkkuusastetta 30 artiklan mukaisesti;
For the purposes of assessing that an institution has appropriate policies on the building of the calculation data set, as referred to in point (b) of Article 28, competent authorities shall confirm at least the following:
laitoksella on käytössään asianmukainen tappiojakaumien määritysprosessi 31 artiklan mukaisesti;
that specific criteria and examples for the classification and treatment of operational risk events and losses within the calculation data set are defined by the institution, and that such criteria and examples provide a consistent treatment of loss data across the institution;
laitos määrittää yhdistetyt tappiojakaumat ja riskimittarit asianmukaisella tavalla 32 artiklan mukaisesti.
that the institution does not use loss net of insurance and ORTM recoveries in the calculation data set;
29 artikla
that the institution has adopted, for operational risk categories with low frequency of events, an observation period greater than the minimum referred to in point (a) of Article 322(3) of Regulation (EU) No 575/2013;
Laskentatietoaineiston muodostaminen
that the institution, in the course of building the calculation data set for the purposes of estimating frequency and severity distributions, uses the date of discovery or the date of accounting only, and uses a date no later than the date of accounting for including losses or provisions related to legal risk into the calculation dataset;
Arvioidessaan 28 artiklan b alakohdan mukaisesti, onko laitoksella laskentatietoaineiston muodostamista koskevat asianmukaiset toimintaperiaatteet, toimivaltaisten viranomaisten on tarkistettava ainakin, että
that the institution's choice of the minimum modelling threshold does not adversely impact the accuracy of the operational risk measures and that the use of minimum modelling thresholds that are much higher than the data collection thresholds is limited and, where applied, is properly justified by sensitivity analysis of various thresholds performed by the institution;
laitos laatii erityiset perusteet ja esimerkit operatiivisen riskin aiheuttavien tapahtumien ja sen aiheuttamien tappioiden luokittelemiseksi ja käsittelemiseksi laskentatietoaineistossa ja nämä perusteet ja esimerkit mahdollistavat tappiotietojen johdonmukaisen käsittelyn koko laitoksessa;
that the institution includes all operational losses above the chosen minimum modelling threshold in the calculation data set and that it uses them, irrespective of their level, for generating the AMA own funds requirements;
laitos ei käytä laskentatietoaineistossa tappiota, josta on vähennetty vakuutuksesta ja muista riskinsiirtomekanismeista saadut korvaukset;
that the institution applies appropriate adjustment rates on the data where inflation or deflation effects are material;
laitos on vahvistanut sellaisia operatiivisen riskin luokkia varten, joissa tapahtumien frekvenssi on pieni, havaintojakson, joka on pidempi kuin asetuksen (EU) N:o 575/2013 322 artiklan 3 kohdan a alakohdassa tarkoitettu lyhin mahdollinen havaintojakso;
that losses caused by root event in the form of a common operational risk event or by multiple events linked to an initial operational risk event generating events or losses are grouped and entered into the calculation data set as a single loss by the institution;
muodostaessaan laskentatietoaineistoa frekvenssi- ja vakavuusjakaumien arviointia varten laitos käyttää ainoastaan havaitsemispäivää tai kirjaamispäivää eikä käytä kirjaamispäivää myöhempää päivää oikeudelliseen riskiin liittyvien tappioiden tai varausten sisällyttämiseksi laskentatietoaineistoon;
that any possible exceptions to the treatment laid down in point (h) are properly documented and justified to prevent undue reduction of the AMA own funds requirements;
laitoksen valitsema mallinnuksen vähimmäiskynnys ei vaikuta haitallisesti operatiivisen riskin riskimittareiden tarkkuuteen ja tietojenkeruukynnyksiä huomattavasti suurempien mallinnuksen vähimmäiskynnysten käyttöä rajoitetaan ja, jos niitä käytetään, niiden käyttö perustellaan asianmukaisesti laitoksen suorittamalla erilaisten kynnysarvojen herkkyysanalyysilla;
that the institution does not discard from the AMA calculation data set material adjustments to operational risk losses of single or linked events, where the reference date of these adjustments falls within the observation period and the reference date of the initial, single event or root event referred to in point (h) falls outside such a period;
laitos sisällyttää laskentatietoaineistoon kaikki operatiivisen riskin aiheuttamat tappiot, jotka ylittävät mallinnuksen valitun vähimmäiskynnyksen, ja käyttää näitä tappioita niiden suuruudesta riippumatta AMA-menetelmän mukaisten omien varojen vaatimusten tuottamiseen;
that the institution is able to distinguish, for each reference year included in the observation period, the loss amounts pertinent to events discovered or accounted for in that year from the loss amounts pertinent to adjustments or grouping of events discovered or accounted for in previous years.
laitos soveltaa tietoihin asianmukaisia oikaisukertoimia, jos inflaation tai deflaation vaikutukset ovat olennaisia;
Article 30
laitos ryhmittelee tappiot, jotka johtuvat yleisen operatiivisen riskin aiheuttavan tapahtuman muodossa olevasta perustapahtumasta tai useista tapahtumista, jotka liittyvät tapahtumia tai tappioita synnyttävään alkuperäiseen operatiivisen riskin aiheuttavaan tapahtumaan, ja lisää ne laskentatietoaineistoon yhtenä tappiona;
Granularity
mahdolliset poikkeukset h alakohdassa säädetystä käsittelystä dokumentoidaan ja perustellaan asianmukaisesti, jotta estetään AMA-menetelmän mukaisten omien varojen vaatimusten perusteeton pienentäminen;
For the purposes of assessing that an institution applies the appropriate level of granularity in its model, as referred to in point (c) of Article 28, competent authorities shall confirm at least the following:
laitos ei jätä AMA-menetelmän laskentatietoaineistosta pois olennaisia oikaisuja yksittäisten tai toisiinsa liittyvien tapahtumien operatiivisen riskin aiheuttamiin tappioihin, kun näiden oikaisujen viitepäivä sijoittuu havaintojaksolle ja h alakohdassa tarkoitetun alkuperäisen yksittäisen tapahtuman tai perustapahtuman viitepäivä sijoittuu havaintojakson ulkopuolelle;
that the institution takes into account the nature, complexity and idiosyncrasies of its business activities and the operational risks which it is exposed to, where grouping together risks sharing common factors and defining the operational risk categories of an AMA;
laitos pystyy erottamaan kunkin havaintojaksolle sijoittuvan viitevuoden osalta tappiomäärät, jotka liittyvät kyseisenä vuonna todettuihin tai kirjattuihin tapahtumiin, tappiomääristä, jotka liittyvät edellisinä vuosina todettujen tai kirjattujen tapahtumien oikaisuihin tai ryhmittelyyn.
that the institution justifies its choice of level of granularity of its operational risk categories on the basis of qualitative and quantitative means, and that it classifies operational risk categories based on homogeneous, independent and stationary data;
30 artikla
that the institution's choice of level of granularity of its operational risk categories is realistic and does not adversely impact the conservatism of the model outcome or of its parts;
Tarkkuusaste
that the institution reviews the choice of level of granularity of its operational risk categories on a regular basis with the view to ensuring that it remains appropriate.
Arvioidessaan 28 artiklan c alakohdan mukaisesti, soveltaako laitos mallissaan asianmukaista tarkkuusastetta, toimivaltaisten viranomaisten on tarkistettava ainakin, että
Article 31
laitos ottaa huomioon liiketoimintojensa luonteen, monitahoisuuden ja ominaispiirteet ja itseensä kohdistuvat operatiiviset riskit ryhmitellessään yhteen riskejä, joissa on yhteisiä tekijöitä, ja määritellessään AMA-menetelmässä sovellettavat operatiivisen riskin luokat;
Identification of the loss distributions
laitos perustelee valitsemansa operatiivisen riskin luokkien tarkkuusasteen laadullisilla ja määrällisillä perusteilla ja jakaa operatiivisen riskin luokat yhtenäisten, riippumattomien ja muuttumattomien tietojen perusteella;
For the purposes of assessing that an institution has an appropriate process for the identification of frequency and severity of the distributions of loss, as referred to in point (d) of Article 28, competent authorities shall confirm at least the following:
laitoksen valitsema operatiivisen riskin luokkien tarkkuusaste on realistinen eikä vaikuta haitallisesti varovaisuusperiaatteeseen, jota sovelletaan mallin tuloksiin tai sen osiin;
that the institution follows a well specified, documented and traceable process for the selection, update and review of loss distributions and the estimate of their parameters;
laitos tarkastelee operatiivisen riskin luokkien tarkkuusasteen valintaa säännöllisesti uudelleen varmistaakseen, että se säilyy asianmukaisena.
that the process for the selection of the loss distributions results in consistent and clear choices by the institution, properly captures the risk profile in the tail and includes at least the following elements:
31 artikla
a process of using statistical tools, including graphs, measures of centre, variation, skewness and leptokurtosis to investigate the calculation data set for each operational risk category with the view to better understand the statistical profile of the data and selecting the most suitable distribution;
Tappiojakaumien määrittäminen
appropriate techniques for the estimation of the distribution parameters;
Arvioidessaan 28 artiklan d alakohdan mukaisesti, onko laitoksella asianmukainen tappiojakaumien frekvenssin ja vakavuuden määritysprosessi, toimivaltaisten viranomaisten on tarkistettava ainakin, että
appropriate diagnostic tools for evaluating the distributions to the data, giving preference to those most sensitive to the tail;
laitos noudattaa tappiojakaumien valinnassa, päivittämisessä ja uudelleentarkastelussa ja niiden parametrien arvioinnissa hyvin eriteltyä, dokumentoitua ja seurattavissa olevaa prosessia;
that, in the course of selecting a loss distribution, the institution carefully considers the positive skewness and leptokurtosis of the data;
tappiojakaumien valintaprosessi johtaa laitoksen tekemiin johdonmukaisiin ja selkeisiin valintoihin, määrittää asianmukaisesti riskiprofiilin jakauman hännässä ja sisältää ainakin seuraavat osatekijät:
that, where the data are much dispersed in the tail, empirical curves are not used to estimate the tail region, but that instead sub-exponential distributions whose tail decays slower than the exponential distributions are used, unless exceptional reasons exist to apply other functions, which are in any case properly addressed and fully justified to prevent undue reduction of AMA own funds requirements;
tilastovälineiden käyttö, mukaan luettuina kuviot, keskiluvut, vaihtelu, vinous ja leptokurtinen huipukkuus, kutakin operatiivisen riskin luokkaa koskevan laskentatietoaineiston tutkimiseksi, jotta voidaan ymmärtää paremmin tietojen tilastollista profiilia ja valita sopivin jakauma;
that, where separate loss distributions are used for the body and for the tail, the institution carefully considers the choice of the body-tail modelling threshold;
asianmukaiset tekniikat jakaumaparametrien arviointia varten;