信用リスクプロセスの標準化が有益な理由 (Paul O'Sullivan) PlatoBlockchain Data Intelligence。垂直検索。あい。

信用リスクのプロセスを標準化することのメリット (Paul O'Sullivan)

規制はコンプライアンス プロセスを簡素化し、信用リスクを最小限に抑えるように設計されていますが、金融サービス業界の変化のペースは非常に速いため、これらの変化を把握することは困難な場合があります。 

IFRS 9 はその一例です。 XNUMX 年前に施行されて以来、私たちは世界的なパンデミック、今すぐ購入して後で支払う (BNPL) の使用の増加、および暗号通貨の台頭に苦しんできました。 現在、私たちは経済の不確実性がさらに高まると予想しています。
生活費危機は家計の可処分所得に打撃を与え、再び信用リスクを増大させます。 

そのため、IFRS 9 はその前身 (IAS 39) よりも改善されたかもしれませんが、新しい基準を満たすことは依然として貸し手にとっての課題となる可能性があります。 

XNUMX つは、データがさまざまなシステムで制限されたりサイロ化されたりすることが多いため、経済環境の絶え間ない変化を考慮して、必要な速度で予想信用損失 (ECL) を正確に予測することは困難です。 急激に増えないように
より多くのスタッフを雇い、より高いコストを負担するしかありません。 

さらに、貸借対照表の報告の不一致は、正しいレベルのリスクと減損が特定されていないことを意味し、意思決定や財務パフォーマンスの低下、さらには市場の暴落につながる可能性があります。 別の問題は、手動で計算された予測
人的ミスを犯しやすい。

IFRSの目的は、
ICAEW
「タイムリーに更新される信用リスクに関する情報の質を向上させる」ためです。 今日の世界では、これは Aryza Evaluate などの報告を標準化するデジタル ツールを使用することによってのみ達成できます。 これは、描画できるためです。
会計および融資ソリューションからの取引データを含む複数のソースからのデータに基づいて、複数の計算で加重シナリオを実行し、損失と将来の財務パフォーマンスの非常に正確なビューを取得します。 具体的には、これらのツールは
次の XNUMX つの主要分野で改善を推進します。

  • 減損: 予想される減損を正確に計算して、損失をより明確に把握します。 

  • リスク パラメーター: 新規および既存のモデルを使用して、債務不履行の確率、債務不履行時の期待損失、クレジット コンバージョン ファクターなどの変化するリスク パラメーターを決定します。

  • レジリエンス: 急速に変化する世界では、レジリエンスを継続的にテストする機能を持つことが重要です。 これには、EBA や気候ストレス テストから個人がもたらすリスクまで、あらゆるものが含まれます。 これらのストレステストの結果は、貸し手に機会を与えます
    特定の顧客への信用供与を制限し、彼らの財務準備金を構築するなど、あらゆるショックを乗り切るための安全策を講じるためです。

イノベーションのペースは衰える気配を見せていないため、金融サービス部門全体で事業を展開している企業は、自社と顧客の両方を保護するために、規制の変更に対応できることが不可欠です。 

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