Esta es una opinión personal y no refleja necesariamente la posición de Mirai Advisory. La referencia al regulador es general, por lo que recoge las aportaciones de la EBA, BIS, Bancos Centrales, etcétera. Igualmente, la referencia a los reguladores es “atemporal” en el sentido de que no se pretende detallar de forma exhaustiva los distintos papers, guidelines, etcétera, que han sido emitidos en distintos momentos del tiempo.
El regulador está haciendo bien su trabajo, ha fijado los estándares de medición para su proceso de supervisión, ha definido métricas de liquidez –LCR, NSFR– y ha desarrollado los principios que se deben aplicar para el cálculo de capital interno por IRRBB.
En este segundo caso, inicialmente planteó un modelo estandarizado para el cálculo de capital y solicitó una estimación del impacto cuantitativo -QIS- a determinados bancos de gran relevancia para evaluar el impacto que esto tendría. Finalmente, ante la postura enfrentada de la industria bancaria, dado que no se puede aplicar el mismo modelo de comportamiento del cliente en todas las geografías -de hecho, ni a distintas entidades financieras dentro de un mismo país, dado que las bases de clientes, tipología de negocio y de producto, etcétera. pueden llegar a ser muy distintas dentro de cada entidad financiera-, el regulador decidió dar un paso hacia un lado y no lo incluyó en Pilar I, sino en Pilar II, bajo un modelo interno. A pesar de lo anterior, no renunció a contar con una métrica estandarizada que permite identificar bancos con un elevado riesgo de interés y además, hace posible la comparación entre distintos bancos, ya que se debe calcular bajo unos criterios prefijados -Standarized Outlier Test- SOT-.
En cualquier caso, todo lo descrito refleja la gran preocupación que el regulador muestra respecto al ALM entendido en sentido amplio. En concreto ¿qué es lo que preocupa al regulador de modo que ha establecido las guías de mínimos para el ILAAP/ICAAP?
La respuesta es que, ante la propuesta de un modelo de control y comparación entre bancos por parte del regulador, la industria corre el peligro de “conformarse” con cumplir las exigencias normativas en cuanto a medición del riesgo. Esto supondría un grave error por parte de las entidades financieras, y el regulador lo sabe. Las métricas que ha definido, establecen un intento por fijar un mínimo de control por parte de las entidades y, a la vez, permiten al regulador contar con una herramienta que permite comparar la situación de riesgo, pero no deben constituir por sí mismas el marco de control del riesgo de interés y liquidez de balance. Las entidades financieras deber ir mucho más allá y definir unas métricas internas y un marco propio de control del riesgo. Es decir, deben definir su propio Modelo Interno de ALM y poner en conocimiento del regulador las principales conclusiones obtenidas.
Por tanto, las entidades deben abordar tres procesos críticos y, en mi opinión, deberían hacerlo en paralelo:
- Automatizar absolutamente el cálculo y producción del reporting regulatorio ‘as is’, de modo que los responsables del control del riesgo, así como los responsables de la gestión del balance, puedan dedicar su tiempo a analizar y gestionar los riesgos de interés y liquidez, en lugar de a producir el dato -en muchos casos de forma semi-manual-. Para ello, deben contar con sistemas de tratamiento de datos y generación de informes robustos, fiables, eficientes y contar con un dashboard flexible, profundo y amigable.
- Evolucionar las métricas regulatorias con el objetivo de mitigar el riesgo modelo -es decir, las limitaciones que las métricas propuestas por el regulador presentan-. En este sentido, estaríamos hablando, por ejemplo, de incrementar la frecuencia del cálculo de las mismas -LCR diario-, ampliar el horizonte de estimación -por ejemplo LCR para plazos superiores a un mes, dos meses, tres, seis y doce-, o incrementar su granularidad -por ejemplo “ratios” NSFR para distintos buckets temporales-, evolucionar hacia modelos predictivos en los que se calculen los ratios en el futuro teniendo en cuenta modelos dinámicos de balance para poder reaccionar con tiempo y/o con menor coste ante posibles incumplimientos, etc.
- Desarrollar un modelo interno de métricas de riesgo complementarias a las regulatorias, aplicando criterios internos basados en comportamientos históricos y en el juicio experto de los distintos stakeholders del ALM. Métricas más adecuadas para la gestión del balance -es decir, métricas que permitan maximizar el beneficio teniendo claro que el cumplimiento de los ratios regulatorios suponen una restricción al problema de optimización- y para el seguimiento del riesgo por parte de la Dirección. Métricas que permitan fijar límites de apetito de riesgo claros y que proporcionen a la entidad horizontes de supervivencia mínimos para poder ejecutar los planes de actuación predefinidos en caso de entrar en situaciones de riesgo no deseadas. Métricas que permitan evaluar todos los riesgos a los que se encuentra expuesta la entidad, tanto desde el punto de vista de riesgo de interés como de liquidez. Métricas que permitan asociar un nivel de probabilidad del riesgo asumido -métricas ‘at risk’- y que, por tanto, permitan ser estresadas convenientemente.
La correcta resolución del punto 1, permitiría dotar más recursos al desarrollo de los puntos 2 y 3. Estos últimos puntos suponen, en definitiva, evolucionar hacia un modelo de riesgo ‘forward-looking’ que permita anticipar exposiciones no deseadas al riesgo con el tiempo suficiente para tomar acciones mitigadoras del riesgo, garantizando de esta forma la continuidad del negocio
¿Cuáles son los retos?
- Desarrollos tecnológicos adecuados, eficientes, flexibles robustos y que garanticen la calidad de los datos y la potencia de cálculo requerida
- Definición conceptual del modelo de medición y gestión del riesgo de balance, tanto desde el punto de vista de riesgo de interés como de liquidez, así como del modelo de gobierno para el seguimiento y mitigación del riesgo dentro de la entidad
- Implementación de los desarrollos necesarios en la herramienta ALM existente o implantación, en su caso, de una herramienta ALM que pueda dar respuesta a los retos planteados
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Por último, resulta evidente que toda esta evolución del marco ALM requiere de una certificación en todos los aspectos enumerados en los puntos anteriores, sistemas, datos, modelización, definición conceptual, para mitigar el riesgo de modelo y para que la Dirección cuente con un soporte fundamentado para la toma de decisiones.
