5 wichtige Fakten über Modell-Risikomanagement
Die einzigartigen Herausforderungen und Anforderungen, mit denen die Weltwirtschaft seit Anfang 2020 konfrontiert ist, haben den Wert von Modellen gezeigt. Sie haben auch die Risiken aufgezeigt, die mit ihrer Verwendung verbunden sind.
Deloitte hat kürzlich eine wertvolle Studie vorgelegt, die einen Einblick in die Realität der Modellierung und des Modellrisikomanagements von heute gibt. Auf der Grundlage von Feldstudien, die Ende 2020 und Anfang 2021 abgeschlossen wurden, beleuchtet die Studie die Realität der Nutzung von Modellen und die Art und Weise, wie ihre Nutzer und Manager mit den von ihnen ausgehenden Risiken umgehen.
Die Sache ist viel differenzierter, als Sie vielleicht denken.
Modell-Risikomanagement (MRM) auf einen Blick
Die Leitlinien der US SR 11 7 definieren ein Modell als eine quantitative Methode, ein System oder einen Ansatz, der statistische, wirtschaftliche, finanzielle oder mathematische Theorien, Techniken und Annahmen anwendet, um Eingabedaten in quantitative Schätzungen zu verarbeiten.
Das Modell-Risikomanagement hat in den letzten 30 Jahren erheblich von den technologischen Fortschritten profitiert. Werfen wir einen Blick auf einige der Höhepunkte (und auch einige der Negativpunkte) dieser Entwicklung.
Die Untersuchung zeigt viele Arten von Technologien auf, die im MRM-Prozess eingesetzt werden, darunter herstellerbasierte Plattformen, intern entwickelte Plattformen und Excel-Tabellen.
Tabellenkalkulationen wurden ursprünglich zur Erstellung von Modellen verwendet, um
Kreditrisiken besser zu verstehen
Dies hat sich im Laufe der Jahre stark verändert. Heute bieten Anwendungen für die Unternehmensmodellierung mehr Rechenkapazitäten, die sich auf das Management von aufsichtsrechtlichem Kapital, Liquiditätskapital und anspruchsvollere Formen des Kreditrisikos erstrecken. Sie werden durchweg eingesetzt, um aus großen, komplexen und sich entwickelnden Datensätzen Werte und Erkenntnisse zu gewinnen.
Modellierungsanwendungen haben betriebliche, regulatorische und rufschädigende Risiken geschaffen, die auf den Prüfstand gestellt werden können.
Stellen Sie sich Folgendes vor: Was wäre, wenn ein in einer Einstellungskampagne verwendetes Modell Bewerbungen von Männern gegenüber Bewerbungen von Frauen bevorzugt bewertet? Das ist nicht nur ein arbeitsrechtliches Risiko für Sie, sondern auch ein Alptraum für die PR-Abteilung!
Die Größe der Einrichtung bestimmt die Art des Modells
Institute mit großen Modellbeständen benötigen skalierbare Plattformen und nutzen die Automatisierung, um die begrenzten Fähigkeiten optimal einzusetzen. Kleinere Institute und Nischenmodellfunktionen in größeren Instituten werden wahrscheinlich auf bestehende Funktionen zurückgreifen, die die Kosten und den Aufwand für die Implementierung eines Modell-Risikomanagement-Programms reduzieren und gleichzeitig den Anforderungen eines Best-Practice-Ansatzes gerecht werden.
Wie sieht die optimale Umgebung für das Modellrisikomanagement aus?
Die optimale Umgebung für das Modellrisikomanagement ist eine Umgebung, in der alle Anforderungen der Best-Practice-MRM über den gesamten MRM-Lebenszyklus hinweg aufeinander abgestimmt sind. In dieser Umgebung ist der Lebenszyklusprozess hochgradig automatisiert, nahtlos und rationalisiert. Leider zeigt uns die Forschung, dass große und kleine Unternehmen noch einen weiten Weg vor sich haben, bis ihre MRM-Prozesse auf diese Weise optimiert sind.
Es gibt heute eine Reihe von Toolsets
Mit einer Reihe von Tools, bei denen Flexibilität, Kosteneffizienz und Benutzerfreundlichkeit im Vordergrund stehen, können Modellierungsteams effektive MRM-Systeme implementieren, ohne dass komplexe, teure und zeitaufwändige IT-Anwendungen für Unternehmen erforderlich sind.
Eine Best-Practice-basierte Modellrisikomanagement-Umgebung bietet Bestandsmanagement, Dokumentenmanagement, Workflow-Automatisierung, automatisierte Bescheinigung und Unterstützung für Endbenutzermodelle (Excel-Management-Funktionen). In dem Maße, wie Institute und Unternehmen neue, flexible Wege zur Entwicklung ihrer Modelle beschreiten, benötigen sie auch neue, flexiblere Wege für die Verwaltung der immer vielfältiger werdenden Modelle.
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