La gestione del rischio finanziario richiede strumenti analitici in tempo reale

La gestione del rischio finanziario richiede strumenti analitici in tempo reale

L’evoluzione del mercato e delle normative, soprattutto con la prossima introduzione di Ifrs 9, costringono le banche a rivedere i processi di reporting e costruzione di scenari legati ai processi di erogazione del credito.

di: Roberto Bonino del 04/10/2016 17:11

Big Data & Analytics
 
Storicamente, la gestione del rischio di credito si riferisce alla probabilità di perdite dovute al mancato rispetto degli impegni presi da parte dei debitori. La gestione di questa tematica si traduce nella definizione di pratiche utili a mitigare il rischio, tenendo sotto controllo sia il capitale complessivo degli istituti sia le riserve in ogni momento.
Questo processo rappresenta da tempo una sfida importante per le istituzioni finanziarie, ma soprattutto dopo la crisi del 2008 e le restrizioni che ne sono seguite, la materia è divenuta oggetto più attento di regolazione attraverso specifiche normative. Le autorità hanno via via imposto una trasparenza sempre più forte, per capire se le banche abbiano l’adeguato livello di conoscenza dei propri clienti e del rischio di credito associato.
La prossima entrata in vigore delle normative Ifrs 9 e Basilea III introdurranno requisiti ancor più stringenti ai quali adeguarsi. La prima, in particolare, si applicherà dal 1° gennaio 2018 ed è la naturale evoluzione di Ias 39 per la definizione dei principi di rilevazione, valutazione e bilancio degli strumenti finanziari e non. La ritardata rilevazione delle perdite sui crediti e altre attività è stata riconosciuta come una delle principali fonti di debolezza dei principi contabili, dopo la crisi del 2008 ed è per questo che la nuova normativa si propone, tra l’altro, di garantire un più tempestivo riconoscimento delle perdite attese.

Il peso centrale del motore analitico e delle visualizzazioni

Nel contesto fin qui descritto, appare evidente quale peso rivesta oggi la capacità non solo di elaborare grandi quantità di dati, ma anche di poterle analizzare molto rapidamente e creare gli opportuni modelli, considerando che ormai le informazioni si aggiornano con un ritmo mensile, i tempi di test si fanno sempre più stretti e le valutazioni del credito vanno fatte su tutto il portafoglio, producendo diversi scenari e alternative di calcolo anche nell’arco di una sola giornata.
Il peso della componente analitica dell’infrastruttura applicativa è destinato a crescere ed è su questo che Sas intende far leva per rafforzare la propria presenza nel mondo finanziario e, in particolare, nel sas---renzo-traversini.pngcredit risk management: “Abbiamo di recente esteso la nostra proposta in quest’ambito, accentuando le capacità di modellazione e creando un motore di calcolo in-memory che sfrutta il parallelismo – sottolinea Renzo Traversini, senior director Emea Risk Business Consulting & Rqs -. Oltre ad aver rivisto il data model per adattarlo alle esigenze di chi gestisce il credito nelle banche, possiamo fornire con Sas Visual Analytics una soluzione per la componente di interpretazione delle informazioni e per il supporto alle attività di verifica, divenute assai più importanti di un tempo”.
In Italia, lo stato di avanzamento del processo di adeguamento è oggi ancora abbastanza differenziato. Le banche di interesse nazionale appaiono più avanti: “Noi stiamo lavorando con diversi istituti fra i più importanti per impostare il percorso evolutivo – conferma Traversini -. Le realtà di secondo livello stanno al momento cercando soprattutto di capire quanto sia standardizzabile l’esperienza di chi si trova più avanti e noi stiamo definendo, con l’aiuto di consulenti e system integrator, una metodologia utilizzabile anche dagli istituti più piccoli”. In tutto questo, spicca il caso di eccellenza di Bper, che, come ha sottolineato il responsabile del dipartimento Credit Risk Models, Valerio Rodilossi, “è la prima ad aver ottenuto l’avallo della Banca Centrale Europea all’utilizzo dei propri modelli interni per la misurazione dei requisiti patrimoniali relativi al rischio di credito”.
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