BI aplicado a la gestión de riesgos

Autor: Javier Montoya Martín, Risk Practice Manager SAS España
Las soluciones de business intelligence adoptadas por Bankinter para afrontar la gestión del riesgo bancario les ha permitido ir generando escenarios y simulaciones de riesgo para conocer todas aquellas variables que pueden intervenir en el negocio financiero. En este artículo se presenta el nuevo panorama normativo desde la entrada en vigor de la normativa Basilea II, así como la reorganización interna llevada a cabo por Bankinter para controlar los riesgos operativos, de mercado y clientes a partir de un conjunto de herramientas que convierten el riesgo en una ventaja competitiva.
Los bancos han contado siempre con procedimientos de análisis de riesgo de distinto nivel de sofisticación. No obstante, los Acuerdos de Basilea, un conjunto de normativas y recomendaciones alrededor del objetivo de establecer un techo para el valor de los créditos que puede conceder una entidad bancaria en función de su capital propio, están revolucionando el sistema bancario europeo.
En 1988 los países más desarrollados deciden poner en marcha un acuerdo que estableciese las reglas del negocio financiero y marcase unas exigencias mínimas de capital para cubrir los riesgos de la actividad bancaria. Las crisis económicas mundiales cambiaron de forma radical el concepto de riesgo financiero asociado hasta entonces con impagos de clientes y llevaron a lanzar en 1999 una nueva propuesta, Basilea II. Ésta se estructura en torno a tres pilares fundamentales: el establecimiento de un capital regulatorio en bancos y entidades financieras que fuese sensible a los riesgos reales de la actividad; el reforzamiento de los procesos de supervisión bancaria, y, por último, la puesta en marcha de protocolos de disciplina de mercado sobre la base de la transparencia y la difusión de la información. La clave de Basilea II está en la redefinición del concepto de riesgo, que pasa de un enfoque meramente contable, circunscrito casi exclusivamente al riesgo de crédito, a otro mucho más dinámico que introduce una visión más amplia del concepto de riesgo financiero.
Basilea II obligó a los bancos a hacer mayor hincapié en sus procedimientos de gestión de riesgos y a tener permanentemente activadas las operativas para detectar y evaluar de forma continuada estos riesgos. Esto supone una transformación a la hora de gestionar uno de los aspectos clave del negocio bancario que revoluciona la forma de hacer negocios en el mundo financiero.
Basilea II reformuló el concepto de riesgo y su gestión en las entidades financieras y contempla tres tipos de riesgos:
    * • Riesgo operacional: se define como la probabilidad de que se produzcan pérdidas resultantes de procesos, de personal o de sistemas internos inadecuados o defectuosos, incluidos los errores humanos y los fallos informáticos, o bien por causa de acontecimientos externos, incluidas las catástrofes y los atentados. Engloba el riesgo legal y excluye el estratégico y de reputación.
    * • Riesgo de mercado: determina la influencia que las variables del mercado, bien sean los tipos de interés, los cambios de divisas o las fluctuaciones bursátiles, tienen en la actividad bancaria.
    * • Riesgo de crédito: profundiza más en el concepto de morosidad del cliente y obliga a establecer un sistema de anotación de la calidad del riesgo de todos los activos financieros del banco, de modo que exista una estimación de la probabilidad de incumplimiento por parte de los clientes en un periodo de un año. Basilea II exige además un control de la severidad de pérdida después del incumplimiento, incluyendo el efecto que todo el coste de la recuperación del capital puede tener en la estructura general de la entidad.
Basilea contempla un nuevo concepto de riesgo que va más allá de la simple estimación de la morosidad contemplada hasta ahora. Además Basilea II añade la noción de pérdida inesperada, que es toda aquella derivada de la volatilidad de los mercados y de los cambios de ciclos económicos.
En estas circunstancias, la gestión del riesgo se convierte en un tema estratégico para las entidades financieras y en una oportunidad para obtener una ventaja competitiva a la vez que se cumple con los requerimientos que exige el Banco de España.
A la hora de hacer frente a los retos que implica Basilea II, muchas entidades se han dado cuenta de que se encuentran ante una situación en la que el business intelligence tiene mucho que decir. La clasificación de los niveles de riesgo y la determinación de las coberturas se pueden resolver gracias a la recopilación de información y la aplicación de modelos analíticos para convertir los datos en conocimiento.
Existen soluciones de business intelligence para hacer frente a la gestión de riesgos bancarios que dan respuesta a las necesidades de gestión de los diferentes tipos de riesgo: operacional, de mercado y de crédito. Estas soluciones parten de la creación de una gran base de datos, escalable y fácilmente depurable, sobre la que trabajan soluciones analíticas tales como motores de cálculo, modelos estadísticos, y herramientas de generación de informes que trasladan el conocimiento generado a los responsables de la toma de decisiones. Esta metodología permite anotar o calificar los niveles de riesgo de cada cliente, de cada producto financiero, de grupos de clientes y de carteras de activos financieros y estimar así las probabilidades de incumplimiento, severidad de la pérdida y la exposición.
Existen soluciones de Business Inteligente que permiten generar escenarios y establecer simulaciones de riesgo que se van modificando cuando cambiamos las variables que intervienen en el negocio financiero. Esto nos permite saber, por ejemplo, qué pasaría si cambiasen los tipos de interés etc. Estas soluciones de BI para la gestión de riesgos llevan incorporadas las fórmulas fijadas por Basilea II para la determinación de los capitales según las anotaciones de riesgo obtenidas por los diferentes procesos analíticos, estándar, básico y avanzado. Además permiten la elaboración de cuadros de mando e incluyen informes predefinidos tanto para las estimaciones de capital como para las exposiciones, la concentración de riesgo y la calidad crediticia de las entidades financieras. También proporcionan un mapa del grado de cumplimiento de las exigencias regulatorias de Basilea II.
EL EJEMPLO DE BANKINTER
Tradicionalmente Bankinter ha contado con herramientas de gestión que le han permitido medir el riesgo de sus clientes. Pero a principios de esta década los nuevos conceptos de cobertura de riesgos surgidos de Basilea II imponen un escenario más exigente, y hacen necesario contar con una solución que permita tramitar un alto volumen de información, con unas soluciones analíticas que permitan generar valoraciones de riesgo de forma casi automática.
Desde un principio Bankinter percibió que un ajuste en la determinación de sus riesgos no sólo le proporcionaría ahorros de capital, sino que le permitiría incrementar su competitividad en el mercado. La entidad observa entonces que las herramientas utilizadas hasta ese momento ya no cubrían sus necesidades y decide evolucionar hacia nuevas soluciones con las que conseguir la máxima eficiencia en el control de sus riesgos. Se hace por tanto necesario seleccionar una nueva solución que permita conocer los riesgos de cliente, los de mercado y los operativos, que la nueva reglamentación internacional exigía controlar.
Bankinter confía en las soluciones de gestión de riegos de SAS. El banco dividió sus posiciones de riesgo en personas físicas y jurídicas. Para las personas físicas y según las recomendaciones de Basilea II, se propuso diseñar modelos de valoración del riesgo por tipos de operaciones (hipotecas, créditos, tarjetas, descubiertos…) mientras que en el segmento de empresas los modelos se centrarían en el estudio concreto de cada cliente.
Así, por ejemplo, para la creación del sistema de determinación de riesgos en préstamos hipotecarios Bankinter elaboró una gran base de datos con información centrada en cuatro grupos de variables básicas: variables de la operación, es decir, cantidad solicitada, plazos de amortización, etcétera; variables socioeconómicas y demográficas del solicitante, edad, situación laboral, familiar, etcétera; datos de calidad de riesgo, que se refieren a su historial de pagos y, por último, datos referentes a su relación con el banco, si tiene otros productos y cómo ha sido su trayectoria interna en la entidad. Bankinter puede, a partir de estos modelos predictivos, determinar el nivel de riesgo. Siguiendo las recomendaciones de Basilea II, se aplican además variables macroeconómicas, y se obtiene como resultado final una puntuación o scoring del 1 al 9 que indica el riesgo de morosidad de cada hipoteca. El modelo de determinación de riesgo hipotecario ha sido probado para ver su efectividad ante situaciones límite del mercado, como modificaciones de los tipos de interés o fluctuaciones de la tasa de paro. Además, el modelo ha sido testado con muestras de diferentes años para verificar su robustez y estabilidad. Bankinter comprueba además que sus resultados se ajustan a la realidad del mercado para garantizar la eficiencia de los modelos.
Bankinter utiliza una aplicación de inteligencia de negocio que combina la solución con aplicaciones desarrolladas internamente. Con esta aplicación, la entidad puede acceder en tiempo real a la información necesaria para decidir si debe conceder o no una hipoteca. El modelo de valoración de las operaciones es robusto y fiable, como prueba el que prácticamente la totalidad de las operaciones hipotecarias son valoradas con dicho modelo, y la mitad de ellas se autorizan automáticamente, siendo esta decisión totalmente vinculante. El resto (aquellas operaciones de elevado importe, o que son mas complejas), son revisadas por los analistas, quienes deben tomar una decisión final, a partir del scoring asignado por la solución.
El sistema de gestión de riesgos de Bankinter contiene otros elementos de inteligencia de negocio muy destacables. El modelo de análisis predictivo aplicado para determinar la aceptación o el rechazo de una operación de empréstito, determina automáticamente cuáles son las razones para aceptar o denegar una hipoteca, identificando los aspectos dudosos de la operación.
Además, con este modelo la entidad dispone de información puntual y fidedigna sobre la situación de morosidad de toda la operativa crediticia del banco, pudiendo conocer el porcentaje de volumen de capital prestado que no es devuelto por los clientes en relación al total del volumen de créditos concedidos. Esta información ayuda a la entidad a tomar decisiones estratégicas.
Para el control del riesgo, Bankinter utiliza también una herramienta que combina soluciones SAS con aplicaciones desarrolladas internamente. Con ella puede activar también un sistema de alertas de morosidad que le permite anticiparse a posibles situaciones de impagados. Los modelos predictivos permiten establecer pautas de comportamiento de los clientes que activan alertas ante operaciones que el sistema detecta que puedan ser delictivas.
El sistema para determinar los niveles de riesgo en el segmento de empresas es muy parecido al de las hipotecas. La base de datos se alimenta de información sobre la operativa concreta de cada caso y de datos referentes a la situación general de la empresa y del sector en el que opera. Sobre los datos se aplican modelos predictivos que puntúan las operaciones de 1 a 9 valorando así el riesgo de impago que tiene dicha operación. Los gestores pueden matizar esta puntuación automática en las grandes empresas en función a su experiencia y conocimiento de la compañía como cliente. El modelo es capaz de explicar por qué se da una puntuación determinada, selecciona qué variables son las más predictivas. Además, se somete a un chequeo permanente para comprobar que los resultados que proporciona se ajustan a la realidad del mercado.
Además del control de riesgos crediticios, Bankinter utiliza el entorno de business intelligence en el terreno comercial. Las soluciones de inteligencia de negocio aplicadas permiten desarrollar modelos de relación con los clientes en los aspectos puramente comerciales y en los analíticos. La masa de datos que el banco tiene de sus clientes es una materia prima de excelente calidad sobre la que aplicar soluciones avanzadas de CRM (Customer Relationship Management).
A partir de datos históricos y de comportamiento, el banco determina un perfil y un valor de cliente. El siguiente paso es la segmentación de las bases de datos a partir de la cual se determinarán los segmentos de particulares o de empresas hacia los que se debe enfocar cada acción comercial. Bankinter ha conseguido ofrecer a cada cliente el producto que necesita en el momento oportuno y por el canal adecuado, manteniendo siempre unos altos niveles de satisfacción del cliente. La unidad de CRM, que ha sido reconocida con el Premio Gartner 2005 a la excelencia en esta materia, se ha convertido en muy poco tiempo en un área clave de Bankinter que suministra inteligencia a muy diversas áreas de la compañía.
La gestión interna del riesgo en Bankinter se ha convertido en una de sus ventajas competitivas. La entidad se ha reorganizado internamente y cuenta con departamentos propios que tienen como misión principal controlar el riesgo de los clientes, los riesgos operativos y de mercado. Gracias a su potente estrategia de business intelligence, Bankinter dispone de un sistema único de control y valoración de sus riesgos, que le permite fijar con total exactitud la provisión anual necesaria para cubrir su actividad.