Gestion du risque de crédit

Rôle et atouts

Vous voulez vous conformer aux obligations réglementaires en matière de risque de crédit ? Aller au-delà des obligations légales et améliorer vos performances avec vos propres modèles de gestion du risque ? Un gestion adéquate du risque de crédit vous permettra d’atteindre ces deux objectifs. Découvrez comment.  

Le risque de crédit désigne la probabilité de perte due à l'incapacité d'un emprunteur de rembourser une dette, de quelque nature que ce soit. La gestion du risque de crédit consiste à limiter les pertes en vérifiant si les fonds propres d’une banque sont en adéquation avec ses provisions pour pertes de crédit attendues à un moment donné, processus qui donne depuis longtemps du fil à retordre aux établissements financiers.

Depuis la crise financière mondiale, et la pénurie de crédit qui s’en est suivie, la gestion du risque de crédit est dans le viseur des organismes de régulation, qui ont peu à peu exigé davantage de transparence. Ils voulaient s’assurer que les banques connaissaient parfaitement leurs clients et le risque de crédit correspondant. Avec la nouvelle réforme Bâle III, l'étau réglementaire va encore se resserrer sur les banques.

Pour se conformer à des obligations réglementaires toujours plus strictes et absorber l'augmentation des dépenses d'investissement liées au risque de crédit, de nombreuses banques revoient actuellement leur approche de la gestion du risque. Mais celles qui envisagent cette démarche comme un simple exercice de mise en conformité ont une vision à court terme. En optimisant la gestion du risque, les établissements peuvent également améliorer sensiblement leurs performances globales et acquérir un avantage concurrentiel.

Les obstacles à une gestion du risque de crédit efficace

  • Gestion des données inefficace. L'incapacité d'accéder aux données utiles en cas de besoin entraîne des retards problématiques.
  • Absence de cadre de modélisation des risques à l'échelle du groupe. Sans ce cadre, les banques ne peuvent pas établir de mesures complexes et pertinentes du risque de crédit, ni avoir de vision globale du risque à l'échelle du groupe.
  • Remaniements constants. Les analystes ont du mal à modifier les paramètres des modèles, ce qui les oblige à redoubler d'efforts et nuit au taux de rendement de l'établissement.
  • Outils de gestion du risque insuffisants. Sans solution de gestion du risque performante, les banques ne peuvent pas identifier les concentrations de portefeuilles ni reclasser les portefeuilles suffisamment souvent pour gérer efficacement le risque.
  • Processus de reporting fastidieux. Les processus de reporting manuels sous forme de feuilles de calcul accaparent les analystes et les équipes IT.

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Les bonnes pratiques de gestion du risque de crédit

La première étape d’une gestion efficace du risque de crédit consiste à cerner parfaitement le risque de crédit global d’une banque en l’étudiant sous plusieurs angles : individuel, client et portefeuille.

Si les banques s’efforcent d’obtenir des informations intégrées sur leurs profils de risque, nombre de données sont souvent disséminées dans les différentes divisions. Sans une évaluation minutieuse des risques, elles n'ont aucun moyen de savoir si leurs réserves de capital reflètent les risques avec précision ou si les provisions pour pertes de crédit couvrent suffisamment les pertes à court terme potentielles. Les établissements vulnérables et les pertes susceptibles de les affaiblir sont étroitement surveillés par les organismes de régulation et les investisseurs.

Pour limiter les pertes sur prêts, et s’assurer que les réserves de capital reflètent précisément le profil de risque, il est important de mettre en œuvre une solution intégrée de gestion quantitative du risque de crédit. Cette solution doit aider les banques à être rapidement opérationnelles avec des mesures simples du risque de crédit des portefeuilles. Elle doit également leur permettre d'établir des mesures plus sophistiquées à mesure que leurs besoins évoluent. La solution doit offrir les avantages suivants :

  • Meilleure gestion des modèles, couvrant l'intégralité du cycle de vie de la modélisation.
  • Scoring et suivi des limites en temps réel.
  • Puissantes fonctionnalités de stress test.
  • Fonctionnalités de visualisation des données et outils de business intelligence fournissant des informations importantes à ceux qui en ont besoin, au moment opportun.


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