Monitorización de riesgos y cumplimiento regulatorio para la banca con ayuda de la analítica avanzada

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La analítica avanzada se ha posicionado como un gran aliado para todo tipo de empresas y sectores al ofrecer información basada en datos que permite incrementar los conocimientos y mejorar la toma de decisiones. El sector bancario no es ajeno a estas ventajas, por lo que hacen uso de la analítica, entre otras cosas, como un recurso para una gestión efectiva de sus riesgos de crédito. Sin embargo, una buena solución de analítica avanzada puede hacer eso y mucho más. En un presente incierto en el que los reguladores exigen reportes constantes sobre el manejo de los riesgos bancarios, una plataforma analítica ideal contribuye a una tarea compleja: la elaboración de informes.

La situación actual de la banca española

Hidden Insights - Monitorización de riesgos y cumplimiento regulatorio para la banca con ayuda de la analítica avanzada

Ante un panorama de incertidumbre como el actual, en el que inciden múltiples factores macro entre los que se incluyen inestabilidades políticas y la inflación, es normal que reaparezcan fantasmas que recuerdan la crisis financiera de 2008. Un momento donde la morosidad surgió a raíz de los impagos de las familias y empresas, y que ahora, tanto las entidades financieras como la administraciones y supervisores vuelven a sentir el temor de que, con el fin de las ayudas para sobrellevar la pandemia, la nueva inflación y la entrada de una posible recesión en el país, esta morosidad resurja.

Durante la crisis sanitaria provocada por el COVID-19, el uso del crédito dentro de la población tuvo un descenso importante. Las restricciones impuestas por el gobierno para ayudar a controlar la pandemia, que obligaban a las personas a permanecer en casa, ocasionaron una reducción importante del gasto. Esto, sumado a las diferentes ayudas otorgadas por el gobierno con la finalidad de que los ciudadanos pudieran sobrellevar la crisis, provocaron elevados niveles de ahorro en la sociedad.

Más adelante, una vez que las restricciones fueron rescindidas y la población salió a retomar la normalidad, empezaron a utilizar sus ahorros desde una posición de fortaleza. De modo que, no tenían necesidad de hacer uso de su crédito. Esa liquidez generalizada tuvo un gran impacto en la banca, ya que su rentabilidad depende de los intereses que nacen del crédito. A medida que esta situación evolucionaba, nos encontramos en un año en el que los tipos de interés han enfrentado varias subidas con la finalidad de controlar la inflación debido al incremento de la oferta y a al descenso de la demanda.

Esto ha ocasionado una subida de precios que ha modificado los presupuestos a los que están acostumbradas tanto las familias como las empresas. Sin embargo, con este aumento, combinado con el deterioro del empleo asociado a las dificultades de las empresas, se ha generado una nueva necesidad de conseguir crédito para afrontar los gastos. Esta coyuntura ha encendido las alertas de las entidades que se encuentran temerosas ante una posible escalada incesante de la inflación y a que la amenaza de recesión dispare la morosidad provocando un aumento en el impago que supere al temido 4%.

De modo que, se ha pasado de un estado de ahorro sin crédito, a un gasto de esos ahorros y, por último, después de agotarse, al crédito. En este sentido, la población ha comenzado a endeudarse cada vez más para mantener el nivel de vida que han llevado hasta ahora. En el caso de las empresas españolas, el panorama puede ser más diverso, no sólo en términos de tamaño y situación financiera, sino porque la situación ejerce presión de forma asimétrica a las distintas empresas y sectores. Es decir que, aquellas empresas capaces de amortiguar el efecto de la inflación y la subida de costes trasladándolos a sus clientes y protegiendo sus márgenes y rentabilidad, es posible que consigan superar estas circunstancias con cierta holgura y, al contrario, aquellas que no consigan hacerlo, estarán enfrentando un año bastante difícil que generará fuertes necesidades de financiación.

Ante este contexto, y con la finalidad de evitar un escenario tan serio como el de la crisis de 2008, el Banco Central Español y el Banco Europeo, han solicitado al sector bancario un aumento de información y de reporte. Para ello, piden que la desagregación de los datos y la frecuencia sean mucho mayor. ¿Cómo pueden conseguir las entidades bancarias hacer frente a este requerimiento? Con el apoyo de una solución de analítica avanzada.

Una solución pensada para la banca

Para generar la información que requiere el regulador, los bancos necesitan modelos analíticos que admitan niveles mucho más desagregados de lo que era necesario en el pasado y que, además, lo haga con rapidez y eficiencia, garantizando la coherencia de los datos, la transparencia y la trazabilidad completa.

Esto quiere decir, que requieren una tecnología con propiedad intelectual que sepa del tema, que sea capaz de hablar el lenguaje de los analistas del banco y que realice una labor de monitorización que consiga trazar aquello que deben identificar. Del mismo modo, es importante que la solución sea robusta al momento de desempeñar su función, pero a la vez flexible para informar al regulador en el momento oportuno y de la forma correcta, con informes precisos sobre los activos ponderados en riesgo y la optimización del capital reglamentario.

La flexibilidad también es necesaria al momento de introducir nuevos modelos, metodologías y escenarios que exijan una adaptación rápida a las necesidades cambiantes del entorno o a nuevas obligaciones regulatorias. De modo que, es imprescindible que la herramienta permita la construcción, prueba y el despliegue de los modelos de riesgo de crédito de forma rápida y ágil y que elimine la necesidad de codificar.

Para conseguir la monitorización de la evolución de la potencial cartera de impagados, la plataforma analítica debe realizar un proceso de scoring que asigne un porcentaje a cada cliente correspondiente a la probabilidad de que acaben en un stage más temprano, avanzado o impagado. Así, antes de asignar el porcentaje, la solución debe tomar en consideración y analizar los datos de la historia de los clientes, así como su nivel de impago en contraste con el nivel de ingresos, los comportamientos de pago y sus casuísticas demográficas para predecir si la persona puede incurrir en un impago y detener la concesión de crédito a tiempo. Este análisis tiene que basarse en escenarios que simulen las exposiciones al riesgo para ofrecer apoyo a la planificación del capital de la entidad.

La mayoría de las soluciones destinadas al análisis de riesgos se enfoca únicamente en esa tarea. Sin embargo, el reporte de esa información es un trabajo pesado que, realizado de forma manual, puede llevar a la generación de fallos o al incumplimiento de los tiempos exigidos por el regulador. Por lo tanto, conseguir una solución completa que facilite el cumplimiento es lo ideal para este sector y para el contexto actual. Para ello, una solución autodocumentada que permita la gestión de los procesos críticos de riesgo operativo y de cumplimiento que garantice la auditabilidad y la trazabilidad para la dirección y los reguladores ofrece una ventaja única que les apoya en la consecución de sus obligaciones de forma segura y eficiente mientras libera a los analistas del banco de este tipo de tareas. Esto dota al banco de una ventaja competitiva al facilitar los deberes mientras provee la información necesaria para que la entidad se proteja al gestionar sus fondos de la manera más eficiente para hacer frente a su cartera de impagados.

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About Author

Alejandro Villar

Banking Business Developer Manager

Alejandro is currently heading the business development for banking and strategic sales in SAS Iberia. He has developed his career in the customer side, leading advanced analytics teams at Financiera El Corte Ingles (joint venture between Santander and El Corte Ingles) and as Data & Analytics key team member in companies like Coca-Cola, Gestamp or Everis. He has also worked previously at SAS as AI & Advanced Analytics Customer Advisor. Alejandro has studied a Global Executive Master in Big Data & Analytics at IE Business School. He is passionate about data and analytics. Specialized in creating business value using analytics methods and big data technologies. Finally, Alejandro is a well-rated speaker in open and private events (Smart Data Summit, El Español newspaper, IE business school, etc).

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