Kreditrisikostyring

Hvad det er, og hvorfor det betyder noget

Ønsker du at opfylde de lovmæssige krav til kreditrisiko? Eller vil du gå ud over kravene og forbedre din forretning med dine kreditrisikomodeller? Hvis din kreditrisiko håndteres korrekt, bør du kunne gøre begge dele. Lad os skære det ud i pap.

En kreditrisiko er sandsynligheden for tab som følge af en låntagers manglende betaling af en hvilken som helst form for gæld. Kreditrisikostyring er den praksis, hvor man mindsker tab ved at vurdere låntagernes kreditrisiko - herunder betalingsadfærd og betalingsevne. Denne proces har længe været en udfordring for finansielle institutioner.

Fortsatte globale økonomiske kriser, løbende digitalisering, den seneste teknologiske udvikling og den øgede brug af kunstig intelligens i bankverdenen har holdt kreditrisikostyringen i søgelyset. Som følge heraf kræver tilsynsmyndighederne fortsat gennemsigtighed og andre forbedrede muligheder på dette område. De ønsker at vide, at bankerne har et grundigt kendskab til kunderne og deres tilknyttede kreditrisiko. Og efterhånden som Basel-reglerne udvikler sig, vil bankerne stå over for en endnu større lovgivningsmæssig byrde.

For at overholde de stadigt skiftende lovkrav og for bedre at kunne styre risici er mange banker i gang med at revidere deres tilgang til kreditrisiko. Men banker, der udelukkende ser dette som en øvelse i at overholde reglerne, er ikke fremsynede nok. Bedre kreditrisikostyring giver mulighed for at forbedre den samlede præstation og sikre en konkurrencemæssig fordel.

Udfordringer forbundet med succesfuld kreditrisikostyring

Ineffektiv datahåndtering. Manglende evne til at få adgang til de rigtige data, når der er brug for dem, skaber problematiske forsinkelser.
Manglende rammer for risikomodellering i hele koncernen. Uden det kan bankerne ikke generere komplekse, meningsfulde risikomål og få et helhedsbillede af risikoen for hele koncernen.
Konstant omarbejdning.Analytikere kan ikke ændre modelparametrene uden videre, hvilket resulterer i for meget dobbeltarbejde og påvirker en banks effektivitetsgrad negativt.
Utilstrækkelige risikoværktøjer.Uden en robust risikoløsning kan bankerne ikke identificere koncentrationer i porteføljer eller omklassificere porteføljer ofte nok til at styre risikoen på en effektiv måde.
Tung rapportering. Manuelle, regnearksbaserede rapporteringsprocesser overbelaster analytikere og it-afdelingen.

Risikoindsigt

Læs vores artikler om andre hotte emner inden for risikostyring

Populært indhold om kreditrisikostyring

Stor detailbank anvender AI til at forbedre kundeservice og kreditvurdering

"SAS gav os ikke bare én løsning, der løste ét problem - SAS dækkede hele den analytiske livscyklus og de fleste af vores behov. Da vi begyndte at diskutere dette i S-Bank, så vi tydeligt, at SAS var et én-til-én-match til det, vi havde skitseret, og det, vi havde brug for," siger Johanna Makkonen, senioranalytiker i S-Bank.

Læs historien

Bedste fremgangsmåder inden for kreditrisikostyring

Det første skridt mod en effektiv kreditrisikostyring er at få en komplet forståelse af en banks samlede kreditrisiko ved at se på risikoen på det individuelle kunde- og porteføljeniveau.

Selvom bankerne tilstræber en integreret forståelse af deres risikoprofiler, er mange oplysninger ofte spredt mellem forretningsenhederne. Uden en grundig risikovurdering har bankerne ingen mulighed for at vide, om kapitalreserverne afspejler risiciene korrekt, eller om reserverne til tab på lån dækker potentielle kortsigtede kredittab. Sårbare banker er mål for nøje kontrol fra tilsynsmyndigheder og investorer, såvel som ødelæggende tab.

Nøglen til at reducere tab på udlån - og sikre, at kapitalreserverne afspejler risikoprofilen korrekt - er at implementere en integreret, kvantitativ kreditrisikoløsning. Denne løsning bør få bankerne hurtigt i gang med enkle porteføljemålinger. Den bør også give mulighed for mere sofistikerede foranstaltninger til styring af kreditrisici, efterhånden som behovene udvikler sig. Løsningen bør omfatte:

Forbedret håndtering af modeller, der spænder over hele livscyklussen for modellering.
Opgørelse i realtid og overvågning af grænseværdier.
Stabile funktioner til stresstest.
Datavisualiseringsfunktioner og business intelligence-værktøjer, der giver vigtig information til dem, der har brug for den, når de har brug for den.