Estar a la vanguardia de la regulación financiera tiene un importante componente de analítica avanzada

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A lo largo de los últimos años, el mundo financiero se ha sometido a los cambios regulatorios impuestos por Basilea II, III y ahora IV, modificaciones que incluyeron la redefinición en la medición de los Activos Ponderados por Riesgo y los requerimientos de capital de calidad, en las que la utilización de la analítica avanzada juega un papel fundamental.

En Colombia esta regulación no es de obligatoria adopción, con la excepción de los bancos europeos que tienen filiales operando en el país; sin embargo, sí se trata de reglas que optimizan factores como las pérdidas esperadas, los modelos, manejo de riesgos y pruebas de estrés, creando un círculo virtuoso alrededor de su aplicación.

Ahora bien, la realidad es que existen barreras en su aplicación que están relacionadas con capacidades tecnológicas, de infraestructura, de software y de conocimiento, que pueden ser superadas con una selección y aplicación de técnicas analíticas que se ajusten a las particularidades de cada banco, y que permitan que el impacto sobre los resultados financieros sea el mínimo posible.

¿Qué hacer? En modelos de puntuación de crédito, por ejemplo, ya se están utilizando técnicas de machine learning y de deep learning, que son muy sofisticadas en términos de técnicas y metodología para los cálculos de estos modelos. Con esto se logra una disminución del ciclo analítico, lo que tiene una relación directamente proporcional con la utilidad de cualquier entidad de crédito.

También hay desarrollos en el frente de cálculos de pérdida esperada, en donde la construcción de los flujos de caja por perfil de riesgo se puede hacer a partir de analítica avanzada, logrando cálculos con modelos adecuados que maximicen la mitigación de los dos grandes problemas de este frente: uno, que las pérdidas esperadas resulten más altas de lo que deberían ser, lo que va a generar un incremento en las provisiones y un detrimento en la utilidad neta; y dos, que sean tan bajas que cuando se materialicen los impagos la entidad no vaya a tener con qué cubrir tales pérdidas.

En las pruebas de estrés el aporte de la analítica avanzada también se destaca, pues lo que hasta hoy se viene aplicando solo permite estresar los factores que componen un valor a riesgo de un portafolio en particular, pero la analítica avanzada permite hacerlo correlacionando diferentes portafolios, al tiempo que se incluyen variables macroeconómicas que estresan el balance de la compañía, logrando resultados más cercanos a la realidad, evaluando incluso el impacto país que una situación puede generar.

Finalmente, Basilea IV también incluye los temas de gobernanza y transparencia, y en ambos frentes la analítica avanzada es un gran aliado pues se trata de soluciones 100% auditables y end to end, dando trazabilidad a los modelos.

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About Author

Javier Alexander Rengifo

Gerente de Soluciones Analíticas para SAS Colombia & Ecuador

Ingeniero de Sistemas y Computación con Maestría en Ingeniería de la Información y Posgrado en Gestión de Riesgos Financieros. Actualmente trabaja en SAS Institute como Gerente Senior de Preventas y Arquitectura. Cuenta con más de 15 años de experiencia profesional diseñando e implementando sistemas para el soporte a la toma de decisiones empresariales, incluyendo soluciones de Data Management, Data Warehousing, Business Intelligence, Business Analytics, Big Data, Machine Learning y Predictive Analytics, para compañías de múltiples industrias líderes en Colombia y otros países de Latinoamérica.

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