Globalne badanie, przeprowadzone wśród 300 dyrektorów ds. ryzyka w 25 krajach, pokazuje gwałtowny wzrost inwestycji w infrastrukturę i rozwiązania do zarządzania ryzykiem w bankach. W obliczu ogromnych trudności makroekonomicznych, z którymi mierzą się instytucje finansowe, ryzyko kredytowe jest coraz większe, a dochodzą do tego liczne zmiany regulacyjne i ich złożoność. Raport Transforming Risk Management, opracowany przez FT Longitude oraz firmę SAS, podkreśla kluczową rolę technologii w budowaniu odporności sektora bankowego.
Według raportu:
• 75% banków planuje zwiększyć inwestycje w technologie zarządzania ryzykiem (wzrost z 51% w 2021 roku)
• 64% planuje zwiększyć wydatki na oprogramowanie firm trzecich (w porównaniu z 43% w 2021 roku)
• 65% planuje skorzystać z usług doradczych firm zewnętrznych (wzrost o 15% od 2021 roku)
Raport jest kontynuacją podobnego badania opublikowanego w 2021 roku. Pogłębione wywiady z przedstawicielami kadry zarządzającej w dużych międzynarodowych bankach dodają szerszy kontekst do danych z ankiety. Raport zawiera opinie dyrektorów ds. ryzyka z Capital One, Commerzbanku, General Bank of Canada i Santander Portugal.
„Banki nie mogą już podejmować decyzji dotyczących płynności, kapitału czy ryzyka kredytowego w izolacji. Możemy wyodrębnić kluczowe informacje z oddzielnych systemów, aby podejmować holistyczne decyzje, ale potrzebujemy większej szczegółowości i integracji”- powiedział Carlos Diaz Alvarez, dyrektor ds. ryzyka w Santander Portugal.
„Z naszych badań wynika, że banki poczyniły istotne kroki, aby wzmocnić odporność, ale nie mogą popaść w samozadowolenie. Zawirowania na rynkach oznaczają, że muszą stale modernizować i usprawniać procesy wykrywania, zarządzania i mitygacji ryzyka. Ci, którzy to zrobią, zostaną nagrodzeni nie tylko poprawą odporności, ale także większą satysfakcją klientów, a ostatecznie wzrostem przychodów” – powiedział Thomas Sturge, analityk FT Longitude.
Kluczowe wnioski z badania
• Modelowanie ryzyka jest głównym celem banków, które zmagają się ze zmianami regulacyjnymi i dążą do automatyzacji procesów ryzyka. Dwie trzecie (67%) banków planuje rozwinąć swoje możliwości modelowania ryzyka w ciągu najbliższych dwóch lat (w porównaniu z 54% w 2021 roku). Ponadto odsetek kadry kierowniczej, która uważa modelowanie ryzyka za przewagę konkurencyjną, wzrósł do 63% z 47% w 2021 roku. Wśród banków z regionu EMEA i tych z aktywami w zarządzaniu (AUM) od 20 do 50 miliardów dolarów, 72% postrzega modelowanie ryzyka jako przewagę konkurencyjną.
• Wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI), w tym nowszych technologii generatywnej AI, pozostaje zróżnicowane, pomimo obietnic i potencjału. Jedynie 40% banków zgłasza szerokie wykorzystanie AI do funkcji takich jak zarządzanie ryzykiem, jeszcze mniej do modelowania ryzyka (30%) i wykrywania nadużyć (36%). Wykorzystanie GenAI do tych funkcji jest jeszcze bardziej ograniczone: zarządzanie ryzykiem (17%), modelowanie ryzyka (16%) i wykrywanie oszustw (24%). Amerykańskie banki wyprzedzają swoje odpowiedniki z regionu EMEA w wykorzystaniu AI i GenAI do każdej z tych funkcji, podczas gdy banki z regionu APAC wykorzystują AI i GenAI w najmniejszym zakresie. Brak wykwalifikowanych talentów jest główną barierą pełnego wdrożenia AI, na co wskazuje 50% respondentów ze wszystkich regionów.
• W obliczu prawdziwej eksplozji danych z wielu źródeł, efektywne zarządzanie danymi i data governance nigdy nie były tak istotne. Ankietowani przedstawiciele kadry kierowniczej uważają poprawę zarządzania ryzykiem (64%), poprawę doświadczenia klienta (55%) i poprawę wykrywania nadużyć (51%) za główne korzyści wynikające z konsolidacji danych klientów. Jednak tylko 14% zamierza znacząco skonsolidować dane klientów, a mniej niż połowa (44%) twierdzi to samo o innych danych. Warto zauważyć, że plany konsolidacji danych znacznie różnią się w zależności od wielkości banku i regionu.
• Banki nadal zmagają się z procesami zarządzania aktywami i pasywami (ALM) – i większość planuje je usprawnić. Tylko około 1 na 5 ankietowanych dyrektorów ds. ryzyka zgłasza „bardzo dużą satysfakcję” ze swojej zdolności do zarządzania ryzykiem płynności (22%) i systemami ALM (20%). Około 8 na 10 zgłasza, że wdraża rozwiązania ALM nowej generacji (38%) lub dokonuje kompleksowych ulepszeń swoich funkcji ALM (41%). Zintegrowane zarządzanie bilansem (IBSM) jest kluczowym celem przedstawicieli kadry kierowniczej. 77% planuje zainwestować w IBSM, które umożliwia im lepszą ocenę wpływu ryzyka stóp procentowych i ryzyka kredytowego. Amerykańskie banki i duże banki przodują w integracji ALM.
„Ponieważ ryzyka wpływające na instytucje finansowe są dziś bardzo ze sobą powiązane, banki potrzebują jednolitej, opartej na sztucznej inteligencji platformy, która pozwoli im oceniać ryzyko w sposób kompleksowy i przeprowadzać bardziej holistyczne testy warunków skrajnych. Ci, którzy zastąpią przestarzałe systemy i infrastrukturę bardziej zintegrowanym podejściem, uzyskają wymierne korzyści w różnych obszarach i usprawnią procesy decyzyjne”- powiedział Stu Bradley, wiceprezes ds. rozwiązań w zakresie ryzyka, nadużyć i compliance w SAS.
“Jak wskazuje doświadczenie ostatnich lat, procesy zarządzania ryzykiem ulegały, ulegają i jak wynika z najnowszego raportu SAS i FT Longitude, nadal będą ulegać modernizacji. Motywacji do działania jest wiele, w tym wymagania regulatorów, nowości technologiczne (cloud-computing i AI), lecz w tej chwili głównym wyzwaniem jest niestabilna sytuacja geopolityczna, a co za tym idzie zarówno niestabilność rynków finansowych, jak również nieprzewidywalność zachowania klientów, które mocno rzutują na decyzje produktowe, kapitałowe, inwestycyjne i bilanse organizacji.
Skoro modelowanie analityczne stanowi główne narzędzie w procesach podejmowania decyzji, zarówno na potrzeby wewnętrzne, jak i regulacyjne, to nie dziwi fakt uregulowania procesu zarządzania ryzykiem modeli analitycznych i systemów AI w formie AI Act. Jego głównym zadaniem jest zapewnienie warstwy governance dla modeli, które przecież budowane są coraz częściej, szybciej, z wykorzystaniem zaawansowanych technik AI oraz korzystają z danych syntetycznych – zatem wymagają odpowiedniego nadzoru i uwagi, tak aby wyeliminować potencjalne ryzyka związane z niepoprawnym lub niedozwolonym zastosowaniem systemów AI.
Jedno jest pewne, tylko te organizacje, które wykorzystają najnowsze technologie do modernizacji procesów ryzyka będą mogły być bardziej konkurencyjne na rynku. Osiągną to przede wszystkim dzięki usprawnieniu procesów decyzyjnych, a tym samym polepszeniu jakości portfeli poprzez uniknięcie strat kredytowych oraz fraudowych, jak i obniżeniu poziomu wymogów kapitałowych. Z uwagi na dynamiczne zmiany na rynkach, techniki modelowania i prognozowania wsparte AI będą kluczowe, aby realizować zintegrowane zarządzanie bilansem w ujęciu testów warunków skrajnych czy analiz scenariuszowych” – podsumowuje Łukasz Libuda, Principal Business Solutions Manager, Risk Solutions, SAS Polska
Raport z podsumowaniem wyników badania SAS i FT Longitude jest dostępny na stronie SAS.com/riskreport. SAS opublikował również panel danych, który umożliwia analizę wyników badania według regionu, rodzaju instytucji i wielkości aktywów. Narzędzie jest dostępne na stronie SAS.com/risksurvey.
Źródło: SAS
