Desarrollo de la función de ALM para optimización del balance

Supongamos por un momento que somos el CEO de una entidad financiera en la actualidad. En ese caso deberíamos estar preocupados ante las dificultades para conseguir mejorar la cuenta de resultados de forma “orgánica” y, en definitiva, crear valor para el accionista a medio y largo plazo.

El entorno de tipos es adverso y la multitud de restricciones regulatorias reduce significativamente el campo de juego, limitando las posibilidades de transformación de plazos y exigiendo a las entidades mantenerse en liquidez, lo que supone un coste de oportunidad muy elevado.

Por otro lado, la vía del ahorro de gastos tiene un límite operativo y el incremento de comisiones tiene un coste competitivo.

¿Qué hacer entonces?

Evidentemente la solución no es fácil y nosotros no contamos con el secreto de la rentabilidad, pero sí que podemos colaborar con las entidades en el desarrollo de la función de ALM que permita “exprimir” todas las posibilidades de optimización del balance.

El tratamiento se basa en cinco recetas fundamentales:

  1. Definición de la estrategia. Es decir, las distintas propuestas de gestión se deben desplegar en base a escenarios predictivos que permitan evaluar la rentabilidad de cada una de ellas, así como el riesgo asumido en cada caso. Para ello, es absolutamente necesario contar con mecanismos avanzados de simulación dinámica y reporting, como soporte a la toma de decisiones por parte de la Alta Dirección, respecto a las alternativas propuestas por el área de gestión.
  2. Evaluación completa de impacto. Cada escenario de gestión debe considerar también el impacto potencial sobre las métricas de riesgo regulatorias, tanto de liquidez como de capital interno por tipo de interés, así como impacto sobre el apetito de riesgo de la entidad. Todo esto tanto en escenarios plausibles de mercado como en situaciones de estrés.
  3. Análisis de rentabilidad real por segmento. Se debe analizar la rentabilidad real de cada segmento de negocio -al máximo nivel de detalle posible- en cada uno de los escenarios evaluados, aislando completamente el efecto de la variación de los tipos de interés sobre la cuenta de resultados de cada uno de ellos. De esta forma, se pueden asignar los recursos a aquéllos segmentos de negocio más rentables. Para todo lo anterior, es necesario contar con un marco avanzado de precios de transferencia -FTP- e integrado adecuadamente en las herramientas de ALM.
  4. Evaluación de la efectividad de la gestión que realiza la función de ALM. Se debe medir y reportar la efectividad de las acciones sobre el balance orientadas a la protección de la generación de los resultados de una forma estable y, en especial, el papel que juega la cartera ALCO como generadora de beneficios y/o como cobertura del riesgo de interés de balance. Es decir, resulta fundamental evaluar el resultado de la gestión del balance que lleva a cabo la función de ALM.
  5. Desarrollo de la estructura organizativa. Se debe establecer una estructura organizativa relativa al ALM orientada a la consecución de resultados, en la que tanto la gestión como el seguimiento de los riesgos esté orientada al crecimiento, pero de forma estable y respetando o, incluso, superando las restricciones normativas. Además, se deberán afrontar los nuevos riesgos emergentes como los de contagio o modelización, analizar los cambios en los comportamientos del cliente y se deberá inculcar la cultura de rentabilidad/riesgo en toda la organización.

Para conseguir estos objetivos, es necesario contar con una infraestructura tecnológica avanzada que permita automatizar los procesos clave -para eliminar todas las tareas no relacionadas directamente con el negocio- y maximizar el tiempo dedicado a la gestión y el análisis de los resultados.

Los tres aspectos clave en los que se debe centrar dicha mejora son:

  1. Optimización de la capa de datos mediante la automatización de los procesos de carga, el aseguramiento de la calidad del dato y del cuadre con la contabilidad de la información de la que se partirá para realizar las simulaciones.
  2. Desarrollo de las capacidades de simulación, aplicando modelos avanzados de comportamiento del cliente, calibración del nuevo negocio, diseño de escenarios e incorporación de un marco avanzado de precios de transferencia.
  3. Implementación de un sistema avanzado de reporting basado en la utilización de dashboards dinámicos, un entorno de data discovery y el desarrollo de cuadros de mando completos.

En Mirai Advisory les podemos dar información sobre estos procesos, escribidnos a contact@mirai-advisory.com para solicitar una charla sin costo.

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