Mind The Gap: Modell-Risikomanagement - Best Practice versus Realität

Wieder einmal konnten sie den Führungskräften dabei helfen, einen Weg durch eine hochdynamische Wirtschaft zu finden, der es vielen Banken ermöglichte, sehr erfolgreich zu sein.

Die Teams für das Modellrisikomanagement (MRM) waren in dieser Zeit ebenfalls gefordert und mussten das Geschäft unterstützen, indem sie dafür sorgten, dass die Systeme und Prozesse für das Modellrisikomanagement während der intensiven Veränderungen und Störungen effektiv blieben.

MRM selbst war in den letzten Jahren für viele eine Art "Black Box", aber das Beratungsunternehmen Deloitte hat mit der Veröffentlichung einer Studie über die Realitäten des MRM im Jahr 2021 Licht in seine Tugenden und Schattenseiten gebracht. Diese Studie haben wir in einem neuen MRM-Whitepaper eingehend untersucht .

Die Forschung bietet Erkenntnisse, die eine aufmerksame Lektüre lohnen, wie zum Beispiel:

• Die Modelle sind in den Banken im Großen und Ganzen gut definiert und verstanden
• Modellinventare sind weit verbreitet und verfügen über eine Technologie, die ihre Verwendung erleichtert.
• Allerdings befinden sich nicht alle Modelle in zentralen Beständen.
• Nicht alle Modellbesitzer verstehen ihre Verantwortung
• Investitionen begünstigen die Modellentwicklung gegenüber der Modellvalidierung

Diese Erkenntnis ist faszinierend, denn sie zeichnet ein Bild der rund 80 Banken aller Größenordnungen, die an der Untersuchung teilgenommen haben, und zeigt, dass MRM-Systeme komplexer und differenzierter sind, als viele der Beteiligten ihren Kollegen gegenüber zugeben möchten. Die Realität sieht eher so aus, dass diese Systeme und Prozesse ein Kompromiss zwischen begrenzter Zeit und begrenzten Fähigkeiten und der Notwendigkeit sind, gemeinsam mit anderen Abteilungen das Budget auszuschöpfen, als eine ausgefeilte, automatisierte und rationalisierte Reihe von Systemen und Prozessen.

Wer hatte die am weitesten entwickelten MRM-Rahmenwerke?

Die aufgeworfenen Fragen können mit den bewährten Praktiken der Branche verglichen werden, die im Rahmen der US-amerikanischen SR 11/7 und der britischen SS3/18 festgelegt sind.

Die größten Banken verfügten über die am weitesten entwickelten MRM-Rahmenwerke, die sich eng an der Best Practice orientieren. Wo die Standardpraxis manchmal von der Best Practice abwich, war in den Bereichen, die die Modellierung erst vor kurzem als Kernkompetenz eingeführt hatten, wie z.B. das operationelle Risiko, die Kreditentscheidung oder auch die Personalabteilung. Diese Funktionen verfügten wahrscheinlich über mehr Modelle außerhalb des zentralen Inventars und nutzten mehr manuelle Prozesse, um beispielsweise Probleme bei der Modellvalidierung zu bewältigen. Dies stellt für die Unternehmen ein erhebliches Modellrisiko dar.

Wer ist von der Best Practice abgewichen (und warum)?

Kleinere Institute waren in der Regel weniger ehrgeizig bei der Verwendung von Modellen und konzentrierten sich in erster Linie auf das Kreditrisiko. Aufgrund des Mangels an Budget und Fachkenntnissen beschränkten sie ihre Investitionen in MRM-Technologien und nutzten in der Regel Tools wie Excel, E-Mail und Sharepoint. Diese Unternehmen arbeiten mit manuellen Prozessen, wo Best Practices den Einsatz von Automatisierung empfehlen würden, um Fehler und Risiken zu reduzieren.

Es gab mehrere Gründe, warum viele Institutionen von der Best Practice abwichen. Einige waren darauf zurückzuführen, dass es nirgendwo genügend Mitarbeiter gab, die Best-Practice-MRM anbieten konnten. Es überrascht nicht, dass sie sich in der Regel um die Kernmodelle in den bekanntesten Einrichtungen kümmerten und Systeme und Prozesse verfeinerten, die wahrscheinlich einzigartig und daher wertvoll und teuer waren.

Ein weiteres Problem war die Technologie. Viele neuere Modelle wurden außerhalb der Kontrolle und des Einflusses der IT-Abteilung des Unternehmens entwickelt und nutzen endnutzerbasierte und cloudbasierte Funktionen. Diese Situation bedeutet, dass es schwieriger ist, gute Praktiken durchzusetzen oder einzuführen, was Institutionen aller Größenordnungen einem Modellrisiko aussetzt.

Holen Sie sich das MRM-Whitepaper, um die Details zu erfahren

Wir haben ein MRM-Whitepaper erstellt erstellt, um den Instituten zu helfen, die Forschung und ihre Beziehung zu den von ihren Aufsichtsbehörden festgelegten Best Practices besser zu verstehen. Es befasst sich mit diesen Best-Practice-Definitionen, den Hauptthemen der Studie und einem technologiebasierten MRM-Ansatz, der Instituten jeder Größe hilft, die Kluft zwischen Best-Practice, begrenzten Fähigkeiten und einer vielfältigen Modelltechnologie-Infrastruktur zu überbrücken.