Model risk management (gestão de risco de modelo): Vital para a regularidade e sustentabilidade dos negócios

Por Sridhar Sourirajan, Diretor, Model Risk Management, SAS

Modelos analíticos são a força vital das instituições financeiras modernas. Ao longo dos seus ciclos de vida, eles afetam as necessidades de diferentes acionistas em toda a organização. Podem haver consequências adversas caso decisões comerciais sejam tomadas como resultado do uso de um modelo incorreto.

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Dessa forma, instituições financeiras estão organizando seus recursos para lidar com diversos desafios analíticos e de governança ocultos em negócios emergentes e exigências regulatórias. Assim, a gestão de risco de modelo se torna uma competência essencial. Historicamente, os modelos foram desenvolvidos em silos sem governança de nível empresarial, levando a inconsistências em qualidade de dados, metodologia quantitativa, uso de modelos e processos de validação. A gestão de risco de modelo é especificamente projetada para tratar estas deficiências.

Model Life Cycle
Financial institutions need a centralized capability to manage and track core processes and workflow throughout model life cycle.

O surgimento da gestão de risco de modelo


Após a crise de 2008, os reguladores aumentaram significativamente o seu foco na gestão de risco de modelo. A regulamentação SR 11-7 da Reserva Federal dos EUA obriga que holdings bancárias (BHCs, do inglês bank holding companies) gerenciem e controlem riscos associados a modelos usando técnicas rigorosas de projeto, implementação e validação. Portanto, a gestão de risco de modelo é um componente crítico dos processos de CCAR (Revisão e Análise Abrangente de Capital, do inglês Comprehensive Capital Analysis and Review), e é exigido que os bancos enviem evidências de conformidade documentadas com os procedimentos e políticas de governança de modelo, aprovações de modelo por gestão e evidências de desafios efetivos e suas resoluções.

De fato, além das BHCs, instituições financeiras de forma geral, de gestores de ativos a fornecedores de seguro, sabem que devem fazer um trabalho melhor de gerir modelos analíticos no núcleo dos seus processos de investimento, alocação de capital, desempenho comercial, gestão de riscos e conformidade. 

Confiar em processos e sistemas legados: O que pode dar errado?

Há diversas coisas que podem dar errado no projeto, desenvolvimento, teste, implementação e uso de modelos - o que, por sua vez, leva a consequências adversas a partir de decisões tomadas usando resultados incorretos.

Confiar em modelos de funcionamento incorreto ou decisões baseadas em resultados de modelos mal utilizados resulta em risco de modelo. O risco de modelo pode impedir a obtenção da aprovação regulatória para planos de capital, perda financeira, dano à reputação do banco e perda do valor para o acionista.  

Há dois motivos fundamentais pelos quais um modelo pode estar incorreto ou sofrer degradação de desempenho (perda ou elevação):

  1. O modelo é fundamentalmente incorreto devido a dados incorretos, projeto incorreto, aplicação incorreta desde a teoria, um erro nos cálculos matemáticos ou suposições incorretas. Qualquer um destes erros produzirá estimativas incorretas, as quais, quando aplicadas em comparação aos objetivos comerciais, resultarão inevitavelmente em decisões que levarão a impactos potencialmente adversos.
  2. O projeto e o desenvolvimento do modelo estão fundamentalmente corretos, mas o modelo é mal utilizado ou mal aplicado. Um modelo projetado para uma situação específica pode apresentar um alto risco de modelo quando utilizado em um ambiente diferente com suposições diferentes. É muito importante definir as limitações e o escopo para o modelo.

Podemos traçar estes desafios associados à falta de controle sobre a governança e fluxo de trabalho do modelo, bem como a confiabilidade nos sistemas legados que apresentam diversos desafios, incluindo:

  • Tecnologia de base de dados que não é mais suportada pelo sistema de informação atual da empresa, tornando quase impossível atualizar e escalar para atender novas exigências.
  • Falta de integridade de dados de controles de sistemas inadequados.
  • Nenhuma trilha de auditoria, governança necessária ou registros para documentar a gestão de alterações ao longo de bases de dados de inventário de modelos divergentes e outros locais de armazenamento, como o Microsoft SharePoint.
  • Nenhuma integração entre fontes de dados, tornando difícil - se não impossível - rastrear riscos de correlação e dependências.
  • Um alto riso de erro devido ao esforço manual requerido para compilar/consolidar dados de diversas fontes.
  • Capacidades de relatório muito limitadas ou demandas crescentes de relatório que são feitos manualmente.

Melhores práticas para gestão de risco de modelo

Para aprimorar o risco de modelo, você pode estabelecer controles e diretrizes para medir e abordar o risco de modelo em todas as etapas da vida útil. Exemplos de controles e medidas incluem:

  • Conduzir uma avaliação conceitual de segurança durante a fase de projeto.
  • Conduzir revisões por pares durante o desenvolvimento.
  • Estabelecer limites sobre o uso de modelo.
  • Conduzir monitoramento contínuo e revisões de manutenção frequentemente depois que um modelo for implementado.

Para implementar melhores práticas para gestão de risco de modelo no seu banco, você precisará do seguinte:

  • Alta integridade de dados e uma única fonte de veracidade ao longo de toda a vida útil do modelo e todos os artefatos relacionados.
  • Eliminação de relatórios manuais e implementação de painéis executivos.
  • Agendamento e monitoramento integrados no sistema.
  • Capacidade do usuário final de responder alterações em necessidades de dados, fluxo de trabalho e relatório.
  • Coordenação entre as equipes de desenvolvimento de modelo e validação - incluindo revisões de pares. (Para mais informações sobre o processo de revisão de pares ao longo dos grupos de modelos, assista ao webinário A Gestão de Risco de Modelo É Essencial para a Sustentabilidade Regulatória e Comercial do American Banker, com Karen Reteneller, Vice-Presidente de Gestão de Risco de Modelo do SunTrust.)

A gestão de risco de modelo como a chave para tornar os seu negócio sustentável

Muitas instituições financeiras agora percebem que a gestão de risco de modelo é mais do que apenas a conformidade regulatória - é uma função comercial crucial para que o seu negócio seja sustentável.

A gestão de risco de modelo se torna uma competência essencial envolvendo uma mudança na cultura e a adoção das melhores práticas para medir e mitigar riscos associados com o uso de modelos. Com um processo disciplinado e alinhamento de desenvolvimento e implementação de modelos, gestão efetiva do ciclo de validação e um processo bem definido de uso de modelos suportado por uma forte estrutura de políticas, controles e gestão de governança, você está no caminho certo para construir uma forte estrutura de gestão de risco de modelo que se adeque aos mais amplos objetivos comerciais, gestão de riscos e conformidade da sua organização.

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Sridhar Sourirajan

Sridhar Sourirajan é o arquiteto principal da solução líder na indústria de Gestão de Risco de Modelo SAS®, tendo liderado o desenvolvimento desde o conceito até a entrega para a adoção bem-sucedida por bancos em todo o mundo. Bem versado nos domínios de negócios e tecnologia, ele é consultor extensivo de processos de gestão de risco de modelo para bancos CCAR dos EUA, bancos DFAST dos EUA e G-SIBs e D-SIBs em todo o mundo.

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