Credit Risk Management
Che cos'è e perché è importante
Vuoi soddisfare i requisiti normativi per il rischio di credito? Oppure vuoi andare oltre i requisiti e migliorare la tua attività secondo i tuoi modelli di credit risk? Se il tuo rischio di credito è gestito correttamente, dovresti essere in grado di fare entrambe le cose. Vediamo di analizzare la situazione.
Il credit risk si riferisce alla probabilità di perdite dovute al mancato pagamento da parte del debitore per una qualsiasi tipologia di debito. La gestione del rischio di credito è la pratica di mitigare le perdite comprendendo l'adeguatezza delle riserve di capitale e perdite su prestiti di una banca in un dato momento, un processo che è stato a lungo una sfida per le istituzioni finanziarie.
La crisi finanziaria globale, e la conseguente stretta creditizia, hanno posto la gestione del rischio di credito sotto i riflettori della regolamentazione. Di conseguenza, le autorità di regolamentazione hanno iniziato a chiedere maggiore trasparenza. Volevano sapere se la banca ha una conoscenza approfondita dei clienti e del rischio di credito ad essi associato. E le nuove normative di Basilea III creeranno un onere normativo ancora maggiore per le banche.
Per soddisfare i requisiti normativi più severi e assorbire i maggiori costi del capitale per il rischio di credito, molte banche stanno rivedendo i loro approcci al credit risk. Le banche che considerano questo solo come un rigoroso esercizio di conformità sono poco lungimiranti. Una migliore gestione del credit risk rappresenta anche un'opportunità per migliorare notevolmente le prestazioni complessive e garantire un vantaggio competitivo.
Le sfide per un Credit Risk Management di successo
- Data management inefficiente. L'impossibilità di accedere ai dati giusti quando sono necessari causa ritardi problematici.
- Nessuna struttura di risk modeling a livello di gruppo. Le banche non possono generare misure di rischio complesse e significative e ottenere un quadro generale del rischio a livello di gruppo.
- Una costante rielaborazione. Se gli analisti non possono cambiare facilmente i parametri del modello, questo si traduce in un'eccessiva duplicazione degli sforzi e influisce negativamente sul rapporto di efficienza di una banca.
- Strumenti di rischio insufficienti. Senza una soluzione di rischio solida, le banche non sono in grado di identificare le concentrazioni di portafoglio o di rivalorizzare i portafogli abbastanza spesso da gestire efficacemente il rischio.
- Reporting ingombrante. I processi di reporting manuali, basati su fogli di calcolo, sovraccaricano analisti e IT.
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Best Practice nel Credit Risk Management
Il primo passo per un'efficace gestione del rischio di credito consiste nell'acquisire una comprensione completa del rischio di credito complessivo di una banca visualizzando il rischio a livello individuale, di cliente e di portafoglio.
Mentre le banche si adoperano per una comprensione integrata dei loro profili di rischio, molte informazioni sono spesso sparse tra le unità operative. Senza una valutazione approfondita del rischio, le banche non hanno modo di sapere se le riserve di capitale riflettono accuratamente i rischi o se le riserve stanziate per le perdite sui prestiti coprono adeguatamente le potenziali perdite sul credito a breve termine. Le banche più vulnerabili sono obiettivo per un attento esame da parte delle autorità di regolamentazione e degli investitori, oltre a soffrire perdite importanti.
La chiave per ridurre le perdite su crediti, e garantire che le riserve di capitale riflettano adeguatamente il profilo di rischio, è l'implementazione di una soluzione integrata e quantitativa di credit risk. Questa soluzione dovrebbe far sì che le banche si attivino rapidamente con semplici misure di portafoglio. Dovrebbe inoltre consentire un percorso verso misure più sofisticate di credit risk management in funzione dell'evoluzione delle esigenze. La soluzione dovrebbe includere:
- Una migliore gestione dei modelli che abbraccia l'intero ciclo di vita del modeling.
- Monitoraggio in real-time dei punteggi e dei limiti.
- Robuste capacità di stress-testing.
- Capacità di data visualization e strumenti di business intelligence che mettono le informazioni importanti nelle mani di chi ne ha bisogno, quando ne ha bisogno.
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