Studie zu aktuellen Herausforderungen im Modellrisikomanagement
Mehr denn je verwenden Banken Modelle in unterschiedlichsten Bereichen – daher gewinnt auch das Modellrisikomanagement weiter an Bedeutung. Zugleich haben jüngste globale Ereignisse wie die COVID-19-Pandemie auch die Schwächen der Modelle und Modellrisikomanagementpraktiken aufgezeigt. Ein ausgereiftes Rahmenwerk für Modellrisikomanagement schafft Einblicke in die gesamte Modelllandschaft einer Bank sowie über alle Schritte des Modelllebenszyklus hinweg und ermöglicht Transparenz und die Verminderung von Modellrisiken in Banken. Der Deloitte EMEA Model Risk Management Survey untersucht, wie diese Rahmenwerke in den verschiedenen Banken aussehen und was die wichtigsten Herausforderungen und nächsten Schritte sind.
Modelllandschaft und Inventar: Die Grundlage für effizientes Modellrisikomanagement
Das Modellinventar ist das zentrale Repositorium für alle Modelle und die Grundlage für ein effizientes Modellrisikomanagement. Es enthält den Anwendungsbereich des Modellrisikomanagements und stellt auch die Quelle für alle Informationen zum Modellrisiko dar.
Laut unserer Umfrage haben die meisten Banken eine dokumentierte Modelldefinition. Dabei verwenden die meisten Banken eine Reihe von Entscheidungsbäumen, Score-Cards und Fragebögen, um die Modellkandidaten zu bewerten.
Mit steigender Bedeutung der Modelle werden auch diese und der Umfang des Modellrisikomanagement-Frameworks im Modellinventar erweitert. Die durchschnittliche Anzahl der Modelle im Inventar liegt bei 90 für kleine, 170 für mittlere und 650 für große Banken.
Modell-Governance und Modelllebenszyklus
Eine stärkere Modell-Governance über den gesamten Modelllebenszyklus ist eine wichtige Voraussetzung für ein erfolgreiches Rahmenwerk im Modellrisikomanagement.
Die Rolle des Modellbesitzers („model owner“) spielt eine Schlüsselrolle bei der Modell-Governance. 86% der Banken geben an, die Rolle des Modellbesitzers klar definiert und dokumentiert zu haben. Die Banken stehen jedoch vor verschiedenen Herausforderungen hinsichtlich der praktischen Umsetzung. Die zentrale Herausforderung besteht darin, Verantwortlichkeiten der Modellbesitzerrolle umzusetzen.
Im Berichtswesen werden Modellrisiken bei der Mehrheit der Banken direkt an den Leiter des Modellrisikomanagements berichtet, der seinerseits direkt an den CRO berichtet. Dies stellt sich auch als Best Practice für Banken heraus.
Mit der Erweiterung der Modelllandschaft nimmt auch die Verantwortung des Modellrisiko-Komitees zu. Mehr als die Hälfte der Großbanken gibt an, zwischen operativen und strategischen Modellrisiko-Komitees zu unterscheiden.
Eine große Anzahl von Banken gibt an, dass die Teams für Modell-entwicklung und Modellvalidierung nicht über ausreichende Ressourcen verfügen. Die Hauptgründe dafür sind eine wachsende Anzahl von Modellen im Umfang, steigende regulatorische Anforderungen, das Finden der richtigen quantitativen Ressourcen und Budgetbeschränkungen.
Technologie und Werkzeug: Verbesserungspotenzial
Erfolgreiche Implementierungen des Rahmenwerks für das Modellrisiko-management werden häufig durch Modellrisikomanagement-Tools unterstützt.
Obwohl Excel das am häufigsten verwendete Tool für alle Bankengrößen ist, verwenden große Banken häufiger eine Anbieterlösung oder eine selbst entwickelte Lösung als mittlere oder kleine Banken.
Die bei weitem am häufigsten verwendete Funktion des Modellrisiko-management-Tools ist das Modellinventar. Das Speichern von Ergebnissen und Analysen sowie die Risikoberichterstattung sind ebenfalls weit verbreitet.
Insgesamt besteht großes Verbesserungspotenzial, wenn es darum geht, die für alle Modelle verfügbaren Informationen effektiver zu nutzen. Insbesondere fehlen den meisten Banken häufig Berichts- und Analysekomponenten in den verwendeten Tools zum Modellrisiko-management.
Risikomitigierung: Modellüberwachung und Berichterstattung
Die Modellüberwachung kann dazu beitragen, den Ressourcendruck sowohl bei der Modellentwicklung als auch bei der Validierung zu verringern. Beispiels-weise bietet es häufigere und aktuellere Informationen zur Qualität und Materialität von Modellen, ohne dass regelmäßige manuelle Modell-validierungen oder First-Line-Überprüfungen durchgeführt werden.
Laut Aussage der Banken werden die Modellleistung, die Modellergebnisse und die Portfolioeigenschaften / -stabilität am häufigsten überwacht. In 87% der befragten Banken wird eine Modellüberwachung für Kreditrisiko-modelle durchgeführt, während dies für Marktrisikomodelle nur bei 64% der Fall ist.
In fast zwei Drittel der Banken ist der Modellüberwachungsprozess nicht automatisiert. Wenn das der Fall wäre, würde dies zu effektiveren Arbeitsmethoden über den gesamten Modelllebenszyklus und zu einer effizienteren Nutzung knapper Ressourcen führen.
77% der Banken geben an, dass regelmäßig Berichte über Modellrisiken an die Geschäftsleitung oder ihren Vorstand erfolgen. Außerdem haben 59% der Banken nach eigener Aussage einen Risikoappetit für Modellrisiken definiert. Aktuelle Markterkenntnisse zeigen uns jedoch, dass diese Angaben zum Risikoappetit oft einfach sind und sich auf die Ergebnisse der Modellvalidierung konzentrieren.
Die Zukunft des Modellrisikomanagements
Die meisten Banken beabsichtigen, ihre Rahmenwerke für das Modellrisiko in verschiedenen Bereichen innerhalb der nächsten zwei Jahre zu verbessern. Mindestens mehr als die Hälfte der Banken plant dies in den Bereichen Analyse und Berichterstattung, Umfangserweiterung Modellrisiko-Governance, Modellrisikorichtlinien und -standards sowie Standardisierung von Prozessen. Von diesen Bereichen gelten Modellrisikopolitiken und -standards sowie die Standardisierung von Prozessen als die am schwierigsten zu verbessernden Bereiche.