SAS e Longitude hanno indagato il modo in cui le banche stanno adattando i loro risk framework in risposta all’emergenza.
Lo studio From Crisis to Opportunity: Redefining Risk Management indica quali sono le tecnologie in ambito risk che le banche devono adottare per poter sopravvivere nell’incertezza e come i leader del Risk Management stanno ottenendo il vantaggio competitivo.
All’indagine hanno partecipato 300 executive del settore banking in 24 paesi. I dati dell’indagine 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.
I principali risultati
Ciò che emerge dalla ricerca è che più influente dei requisiti normativi, il fattore principale che influenza gli approcci delle banche al risk modeling è la pandemia.
Nei prossimi due anni, il 54% delle banche prevede di modernizzare le proprie capacità di risk modeling. Inoltre, il 52% afferma che la pandemia ha accelerato i piani di modernizzazione.
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%).
Risk management e vantaggio competitivo
Osservando i dati dell’indagine, Longitude ha identificato un sottoinsieme di intervistati (il 20%) con un approccio al risk management più avanzato rispetto al resto del campione.
Questi “Risk Management Leader”, come vengono identificati nel rapporto, si contraddistinguono per avere un risk modeling più automatizzato e per avere 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.
Lo studio evidenzia che i Risk Management Leader hanno già ottenuto benefici a lungo termine dagli investimenti in tecnologie in ambito rischio, come la capacità di forecasting e la capacità di completare più rapidamente diversi stress test.
Tra i leader si segnalano anche prestazioni migliori in diversi aspetti chiave delle loro attività, tra cui: maggiori benefici grazie al risk modeling automatizzato, il 73% afferma, infatti, che i processi di risk modeling offrono un vantaggio competitivo (contro il 47% del campione generale).
Poi, previsioni di business più accurate: il 37% (rispetto al 14% del campione generale) valuta “molto alta” l’accuratezza delle proiezioni di bilancio e delle P&L forecast.
Ancora, proiezioni di bilancio a lungo termine: il 44% (contro il 19% del campione complessivo) può eseguire proiezione del bilancio di tre o più anni.
E maggiore integrazione tra risk management e business planning: il 78% afferma che la propria banca ha già integrato gli stress test obbligatori nel business planning (rispetto al 45% complessivo).
Un nuovo approccio alla gestione del rischio
Con il financial, operational, regulatory e reputational risk in gioco, il livello di attenzione non può che essere massimo.
“Le banche sanno che devono digitalizzarsi se vogliono sopravvivere in questo panorama incerto, e oggi più che mai il risk management è fondamentale. Un approccio più digitalizzato e automatizzato al risk management, come dimostrano in questo studio i 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” ha dichiarato Troy Haines, Senior Vice President e Head of Risk Research and Quantitative Solutions SAS.
Le banche possono accelerare la loro trasformazione seguendo i seguenti cinque principi guida per la trasformazione del risk management, basati sulle azioni e comportamenti dei Risk Management Leader: standardizzare e modernizzare il ciclo di vita del risk modeling; investire nell’infrastruttura cloud e nell’automazione; concentrarsi su “successi rapidi” anziché su trasformazioni su larga scala.; integrare il risk management con le attività di business planning; assumere i migliori talenti e farli crescere.
