Faiblesses des GRM : Le régulateur britannique signale des risques majeurs de modélisation pour 2022

L'Autorité de régulation prudentielle du Royaume-Uni (PRA) a récemment a publié une lettre détaillant les conclusions thématiques des rapports d'audit écrits. Il a été envoyé à tous les directeurs financiers des banques réglementées au Royaume-Uni et couvrait une série de questions, y compris le GRM.

L'analyse de la modélisation a été complète et s'est concentrée sur l'impact des données économiques liées à COVID sur les modèles à court et à long terme. Elle a également porté sur les mesures que les institutions ont dû prendre d'appliquer des modifications manuelles aux résultats de la modélisation, afin d'aider le personnel à comprendre les résultats du modèle lorsqu'il compare des résultats similaires dans des conditions plus bénignes.

Remédier aux faiblesses du mécanisme de surveillance

Bien que la lettre souligne la manière dont les entreprises ont amélioré la gestion des risques liés au modèle, il n'y a pas eu d'amélioration de la gestion des risques liés au modèle. reste des faiblesses dans la manière dont les modèles ont été documentés, dans l'étendue des ressources de modélisation et dans la manière dont les données et les modèles ad hoc, les outils et les calculateurs ont été utilisés pour aider à formuler les résultats.

L'ARP est sensible aux défis que doivent relever les équipes de modélisation débordées pour fournir des résultats valables dans une situation opérationnelle et économique difficile.

Néanmoins, la lettre renforce la position de l'Union européenne en matière de protection des droits de l'homme. des attentes accrues en matière de gestion du risque de modèle à l'avenir. La PRA a également publié récemment une Lettre aux PDG des banques britanniquesLes questions relatives à l'utilisation de modèles non contrôlés dans les rapports réglementaires ont été signalées comme nécessitant l'attention et l'action de la direction.

Les banques basées en dehors du Royaume-Uni ne peuvent pas se reposer sur leurs lauriers. L'Office of the Comptroller of the Currency (OCC) des États-Unis a récemment publié un communiqué de presse sur le sujet. son nouveau manuel de GRMet se penchera probablement sur les mêmes questions.

La quadrature du cercle

La lettre aux directeurs financiers vise à mettre en évidence la profondeur des détails dans lesquels les régulateurs entrent maintenant lors de l'évaluation des faiblesses du MRM. Elle permet également de mettre en évidence la mesure dans laquelle les équipes de modélisation, soumises à de fortes contraintes, restent tributaires de processus manuels et ad hoc.

Il s'agit de questions importantes pour les banques en raison de la dépendance croissante à l'égard des modèles et des contraintes auxquelles elles sont confrontées en termes de compétences et d'expertise. La modélisation est complexe et il est essentiel d'utiliser au mieux l'expertise disponible tout en répondant aux besoins de l'entreprise et des régulateurs.

Comment les institutions peuvent-elles la quadrature du cercle ?

L'automatisation est déjà un élément essentiel des processus de modélisation. Mais les besoins de l'entreprise et les attentes des régulateurs concernant les faiblesses du MRM encouragent les institutions à voir comment automatiser au mieux la gestion des modèles et des données ad hoc. L'objectif est d'obtenir les mêmes niveaux de contrôle et de transparence que ceux appliqués aux applications informatiques de l'entreprise.

Les outil principal de ces modèles ad hoc est la feuille de calcul Excel, dont la puissance, la flexibilité et l'utilisation généralisée en font l'outil idéal. Excel figure également dans les outils et les calculatrices que les banques utilisent pour soutenir leurs processus de modélisation. D'autres applications telles que SAS, Python ou MATLAB peuvent également être utilisées, souvent en dehors du contrôle de la fonction informatique de l'entreprise.

Quant à Excel, le problème critique est qu'il n'y a pas de contrôle dans Excel pour l'aligner sur les applications informatiques des entreprises.

Quelles sont les mesures à prendre pour remédier aux faiblesses de la GRM ?

La première étape consiste à créer un inventaire centralisé des modèles. Cela constituera la base de la gestion des modèles critiques basés sur Excel. Cette capacité permet aux gestionnaires de comprendre leurs modèles Excel d'un seul coup d'œil, quel que soit l'endroit où ils se trouvent. Elle fournit également un référentiel de documents qui facilite le processus de gestion des documents attendu par les régulateurs.

La dernière phase est surveiller de manière proactive les feuilles de calcul de modélisation. Cela permet de mettre en évidence les problèmes, notamment les données manquantes, les erreurs et les liens brisés, afin qu'ils puissent être identifiés et traités avant qu'ils n'aient un impact important sur l'entreprise. Cette fonctionnalité permet également de contrôler les modifications, par utilisateur et par approbateur. Cela garantit la piste d'audit nécessaire pour assurer la transparence que les institutions sont censées fournir.

Les autres applications de modélisation que nous avons mentionnées, telles que SAS ou Python, se prêtent bien à l'utilisation d'un logiciel de modélisation. une gestion basée sur l'inventaire et l'attestation en libre-service. Les utilisateurs peuvent conserver la possibilité de les utiliser comme ils le souhaitent, tout en assurant la transparence et l'audit nécessaires aux institutions et aux régulateurs.

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