Digitalizzazione

Nella digitalizzazione del risk management, la chiave per la resilienza delle banche

Dopo l’esperienza vissuta con il Covid-19, accelerare l’automatizzazione del risk modeling è una necessità. Secondo lo studio condotto da SAS e Longitude, “Un approccio più digitalizzato e automatizzato al risk management, non garantisce solo un miglioramento delle prestazioni. È la chiave che aiuterà le banche a superare le sfide di oggi e quelle future”

Pubblicato il 29 Giu 2021

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Più dei requisiti normativi, il fattore principale che influenza gli approcci delle banche al risk modeling è la pandemia da Covid-19 che ha messo a dura prova le infrastrutture di risk management, costringendo le banche a ricalibrare dati, modelli e processi per stress test, valutazioni di impatto e analisi di scenario. Nei prossimi due anni, il 54% delle banche prevede di modernizzare le capacità di risk modeling. Inoltre, il 52% afferma che la pandemia ha accelerato i piani di modernizzazione. Tuttavia, solo il 10% circa delle banche ha automatizzato completamente la maggior parte delle attività di risk management e solo il 6% ha automatizzato gran parte dei processi di risk modeling, ostacolando così la possibilità di prevedere trend e migliorare il processo decisionale per tutta l’azienda. Alla domanda riguardante gli investimenti pianificati per migliorare il risk modeling nei 12 mesi successivi, gli intervistati hanno indicato come priorità il cloud (67%) e i tool di analytics (59%).

SAS e Longitude hanno indagato il modo in cui le banche stanno adattando i loro risk framework in risposta all’emergenza. Lo studioFrom Crisis to Opportunity: Redefining Risk Management, indica quali sono le tecnologie in ambito risk management che le banche devono adottare per poter sopravvivere nell’incertezza e come i leader stanno ottenendo un vantaggio competitivo. All’indagine hanno partecipato 300 executive del settore banking in 24 paesi. I dati sono integrati da approfondimenti e interviste con i Chief Risk Officer (CRO) di cinque grandi banche multinazionali, tra cui Wells Fargo, Standard Chartered Bank, Société Générale e RHB Malaysia.

“Le banche sanno che devono digitalizzarsi se vogliono sopravvivere in questo panorama incerto, e oggi più che mai il risk management è fondamentale ” dichiara Troy Haines, Senior Vice President e Head of Risk Research and Quantitative Solutions SAS che precisa “Un approccio più digitalizzato e automatizzato al risk management, come dimostrano in questo studio dai Risk Management Leaders, non garantisce solo un miglioramento delle prestazioni. È la chiave per raggiungere la resilienza che aiuterà le banche a superare le sfide di oggi e quelle future”.

Accelerare la trasformazione prendendo ad esempio i Risk Management Leader

Longitude ha identificato un sottoinsieme di intervistati (il 20%) identificati come “Risk Management Leader” che si contraddistinguono per avere un risk modeling più automatizzato e competenze di risk management più avanzate grazie all’impiego di strumenti come i risk analytics scenario-based, la gestione integrata del bilancio e il modeling-as-a-service. Grazie a queste peculiarità, i Risk Management Leader hanno già ottenuto benefici a lungo termine, come la capacità di forecasting e di completare più rapidamente diversi stress test. Il 73% afferma che i processi automatizzati di risk modeling offrono un vantaggio competitivo (contro il 47% del campione generale); il 37% (rispetto al 14% del campione generale) valuta “molto alta” l’accuratezza delle proiezioni di bilancio e delle P&L forecast; il 44% (contro il 19% del campione complessivo) può eseguire proiezione del bilancio di tre o più anni; il 78% afferma che la propria banca ha già integrato gli stress test obbligatori (risk management) nel business planning (rispetto al 45% complessivo).

Constatato ciò, le banche possono accelerare la loro trasformazione seguendo cinque principi guida per la trasformazione del risk management, basati sulle azioni e comportamenti dei Risk Management Leader:

  1. Standardizzare e modernizzare il ciclo di vita del risk modeling
  2. Investire nell’infrastruttura cloud e nell’automazione
  3. Concentrarsi su “successi rapidi” anziché su trasformazioni su larga scala
  4. Integrare il risk management con le attività di business planning
  5. Assumere i migliori talenti e farli crescere

Immagine fornita da Shutterstock

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