PANEL DE RIESGO SAS FORUM BUENOS AIRES, AGOSTO 2016

Transcripción

1 PANEL DE RIESGO SAS FORUM BUENOS AIRES, AGOSTO 2016

2 BIOS PANEL DE RIESGO Participantes: Ricardo Calba Actualmente a cargo de la Gerencia de Control de Riesgos del Banco Ciudad de Buenos Aires, encargada de la gestión integral de los riesgos a los que se enfrenta la Entidad. Contador Público, con una Maestría en Finanzas y otra en Administración. Más de 17 años de experiencia en calificadoras de riesgo y en el sector financiero en temas de riesgo. Ha trabajado en el desarrollo e implementación de modelos de rating crediticio, seguimiento de carteras y gestión integral de riesgos (Basilea).

3 BIOS PANEL DE RIESGO Participantes: Diego Gentile Actualmente en su rol de Corporate Head of Strategy & CRO, maneja un equipo de más de 100 colaboradores en Holding Banco San Juan, haciéndose cargo de la estrategia, reporting, accounting, risk management, la relación con el BCRA y con la Asociación Argentina de Bancos. Licenciado en Economía por la Universidad de San Andres, con un MBA en la Universidad Torcuato Di Tella. Más de 15 años en el mercado de análisis financiero. Trabajó para el BCRA como Head of Financial Analysis.

4 BIOS PANEL DE RIESGO Participantes: David Mermelstein Actualmente se desempeña como Gerente de Riesgos Financieros del Banco Patagonia. Previamente fue Gerente de Control de Riesgos de Banco Comafi, y Head de la práctica de Riesgos Financieros y Econometría de SAS Institute Cono Sur. Licenciado en Economía, graduado con diploma de honor de la UBA, Magíster en Economía (UBA), Magíster en Finanzas (UCEMA), y se encuentra realizando su Doctorado en Finanzas (UCEMA). Cuenta con la designación Financial Risk Manager (FRM) certificado por la Global Association of Risk Professionals (GARP, EEUU). Es profesor de grado y posgrado en diversas universidades.

5 PREGUNTAS PANEL DE RIESGO En la actualidad los Bancos toman decisiones estratégicas basadas en riesgo o es sólo un ejercicio regulatorio? Cuál es a su entender el mayor desafío para que un Banco tome decisiones basado en el binomio riesgo/rendimiento? Demostrar al directorio los beneficios de este nuevo enfoque Encontrar recursos humanos capacitados Tecnología Otros Cuáles serán los focos de su área para los próximos 18 meses? IFRS Stress Test Integración y consistencia de la información entre Planeamiento/Contabilidad y Riesgo Riesgo de modelos Otros

6 SOLUCIONES SAS SAS FORUM BUENOS AIRES, AGOSTO 2016

7 DESAFÍOS REGULATORIOS PLANEACIÓN DE CAPITAL, PROVISIÓN Y STRESS TEST Basel II y III: Global Regulatory Framework for Banks Cálculo de Capital, ICAAP y reglas de liquidez para promover un sector bancario mas resistente Principios para una eficaz agregación de datos y presentación de informes de riesgos Capital Requirements Directive Ajuste en la reglas evaluación de riesgos para el portafolio de negociación Mayor exigencia de capital para re-securitización Comprehensive Capital Analysis and Review (CCAR) Garantizar que las mayores instituciones tengan una rutina de planeamiento de capital Garantizar un capital mínimo para que los bancos continúen operativos en tiempos de stress económico y financiero Dodd-Frank Stress Testing Act (DFAST) y SR 11-7 / OCC Brindar información a la FED para la evaluación de capital de los bancos con mas de US$ 10 Billones Definición de criterios indispensables para el desarrollo, gobernanza, implementación y auditoría de modelos EU Capital Exercise (EBA) Fortalecer la capitalización de bancos europeos IFRS9 Aumentar la precisión del calculo de provisión para perdidas crediticias

8 Foco Regulatorio PRESIÓN REGULATORIA MÁS MODELOS, MÁS GOBIERNO Regulador Regulaciones a nivel mundial enfocadas en temas Cuantitativos Cualitativos Con especial atención en: Bankers Más Modelos Más Precisión Rápidos Deployments Gobierno de Modelo / Datos / Proceso Picture source: Satoshi Kambayashi

9 SAS EN QUÉ PUNTOS SE ESTÁ ENFOCANDO SAS? Modelos Atómicos Grupo de Modelos Gestión del Proceso Gestión de Datos

10 SOLUCIONES SAS SAS FORUM BUENOS AIRES, AGOSTO 2016

11 SAS RISK MANAGEMENT VISIÓN INTEGRAL Balance Motor de Riesgo Reporting Flexible Series Históricas Proyecciones Macroeconómicas Stress Testing Mercado Liquidez y Tasa Crédito Operacional IFRS 9 Reportes IAC Reportes de Estrés Test Reportes de Gestión Valores Corrientes EGRC

12 Overview of SAS Capabilities Reporting Portal Firm-Wide Risk Agregación de Capital Estrés Testing Integral Gestión de Modelos RaRoC Riesgo de Mercado Riesgo de Crédito ALM Riesgo Operacional Estrés Testing Estrés Testing Estrés Testing Op Risk Management IR, EQ, FX Capital Regulatorio Capital Económico Capital Regulatorio Riesgo de Liquidez Capital Económico Riesgo de Liquidez Capital Económico Capital Regulatorio Credit Scoring Margen Financiero Workflow Capital Económico IFRS 9 Valor Económico Loss Data Data Management Data Models & Flows DDS & Data Marts SAS Framework Data Integration Storage Analytics Business Intelligence

13 SAS RISK MANAGEMENT PROPUESTA DE SAS Modelos Atómicos Grupo de Modelos Procesos Más modelos Más precisos Comparabilidad Gobierno de datos Definición de tareas y roles Administración y gobierno de tareas

14 CREDIT SCORING

15 Plataforma de modelamiento CICLO ANALÍTICO Modelamiento, Simulación y Validación Monitoreo de Modelos y Portafolios Preparación de datos, Selección, y Construcción de Variables Plataforma Integrada con todas las etapas del Ciclo Analítico Publicación, Champion Challenger y Scoring Aprobación, Documentación y Gobernanza

16 Cuál es el beneficio? REDUCCIÓN DEL CICLO ANALÍTICO 60% x meses x meses 55% Valor KS Trigger 50% Ejemplo de ciclo de 1 re desarrollo Tiempo para preparar los datos y modelar Más tiempo para validar y migrar hacia producción 1er período 2do período

17 Cuál es el beneficio? REDUCCIÓN DEL CICLO ANALÍTICO 60% x/y meses x/y meses x/y meses 55% Valor KS Trigger 50% Ejemplo de ciclo de 1 re desarrollo 1er período Tiempo para preparar los datos y modelar Más tiempo para validar y migrar hacia producción 2do período

18 Cuál es el beneficio? REDUCCIÓN DEL CICLO ANALÍTICO 60% Nuevo KS promedio 55% Antiguo KS promedio 50% Ejemplo de ciclo de 1 re desarrollo 1er período Tiempo para preparar los datos y modelar Más tiempo para validar y migrar hacia producción 2do período

19 IFRS 9

20 SOLUCIONES SAS EJEMPLO Variables Económicas Inflación Modelos Atómicos PD LGD Grupo de Modelos Perd Esp Tipo de Producto Préstamos Portafolio / Operación Adelantos Adelantos Clasificación Stage 1 Pérdida EL12 Desempleo PBI 0_to_30 60_to_90 Matricial Bonos Personal Lebacs Nobacs Stage 2 Stage 3 LTEL 90_to_150 Bogar Gestión y Gobierno de Procesos y Datos Escenarios P/L

21 IFRS 9 EJEMPLO ENFOQUE 1 PÉRDIDA ESPERADA EL 12m = PD LGD EAD Perd Esp ENFOQUE 2 SURVIVAL MODELS APPROACH Préstamos Adelantos Adelantos Personal EL(12m) = 11 Costo Amortizado i 1 PD 12 (1 + TIR) i i=0 i 1 PD 12 LGD Survival Donde PD = e b 0+b 1 X 1 +b 2 X 2 +b 3 PBI+b 3 IPC+.

22 IFRS 9 EJEMPLO PÉRDIDA ESPERADA A 12 MESES Pérdida Esperada & Modelo de Supervivencia Plazo PD \ Tasa 1% 5% 10% 0% 15% 30% 0% 15% 30% 0% 15% 30% -45% -48% -51% -15% -21% -25% -9% -15% -20% -47% -49% -51% -17% -22% -27% -11% -17% -22% -47% -50% -52% -18% -24% -28% -13% -19% -23%

23 MUCHAS GRACIAS SAS FORUM BUENOS AIRES, AGOSTO 2016