La récente lettre de l'autorité de régulation prudentielle britannique (PRA) aux directeurs généraux des banques et des sociétés de crédit immobilier du Royaume-Uni a mis l'accent sur l'utilisation de la gestion du risque de modèle (MRM) dans le processus d'établissement des rapports. Qu'entendons-nous par là ?
Les modèles prédictifs sont un élément essentiel de nombreux cadres réglementaires pour calculer les résultats dans un environnement commercial stressé. Les institutions disposent d'équipes de modélisation qui gèrent les modèles dans le cadre de la gestion du risque de modèle (MRM) SS3/18 de la PRA. Cependant, la nature fragmentée des rapports réglementaires signifie qu'il y a probablement de nombreux modèles avec des applications réglementaires qui échappent au champ d'application et au contrôle des équipes MRM.
La recherche de la PRA a identifié le manque de contrôles appliqués aux modèles. En l'absence de contrôles adéquats, des modifications peuvent être apportées sans être enregistrées, ce qui accroît le risque de déclaration erronée. Le manque de contrôles peut également indiquer des processus de gestion sous-optimaux dans d'autres domaines de la gestion des modèles, y compris la supervision, la documentation et l'application cohérente des politiques de GRM dans l'ensemble de l'entreprise.
GRM dans le secteur bancaire
Dans le secteur bancaire, les modèles se présentent sous de nombreuses formes.
Les feuilles de calcul peuvent être considérées comme des applications EUC, lorsque les utilisateurs utilisent la puissance et la flexibilité des feuilles de calcul pour créer des applications logicielles en dehors du contrôle et de l'influence de la fonction informatique de l'entreprise. L'utilisation des EUC dans les entreprises n'est pas inhabituelle.
Les feuilles de calcul peuvent être utilisées comme sources de données de référence, en collectant des informations à partir d'une série de systèmes centraux au sein de la banque ; comme calculateurs pour générer les données utilisées pour alimenter les rapports ; comme modèles pour aider à créer les résultats requis dans certains rapports ; ou elles peuvent être utilisées dans le processus de réconciliation pour collecter, examiner et modifier les résultats réglementaires finaux, les entreprises appliquant leur jugement d'expert dans leur "rapport final sur les milles".
Cependant, le manque de contrôle et de transparence inhérent aux feuilles de calcul signifie que des données peuvent être écrasées sans avertissement, que des erreurs de données peuvent passer inaperçues ou que des liens avec d'autres applications et sources de données peuvent être rompus sans que personne ne s'en rende compte. Dans le cadre des rapports réglementaires, le risque de soumettre à l'ARP un rapport erroné causé par ces erreurs est important.
D'autres modèles EUC basés sur des plateformes telles que SAS, MATLAB et Python sont également populaires.
Il est probable que la PRA concentrera à l'avenir son examen sur ces modèles plus incertains basés sur l'EUC. Que peut donc faire une équipe de GRM pour répondre positivement aux attentes de la PRA ?
La nature fragmentée des rapports réglementaires signifie qu'il y a probablement de nombreux modèles avec des applications réglementaires qui échappent au champ d'application et au contrôle des équipes de modélisation.
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