Kredi Risk Yönetimi

Nedir ve neden önemlidir

Kredi riskine ilişkin düzenleyici gereklilikleri karşılamak mı istiyorsunuz? Ya da kredi riski modellerinizle gerekliliklerin ötesine geçip işinizi geliştirmek mi istiyorsunuz? Kredi riskiniz doğru yönetilirse her ikisini de yapabilmeniz gerekir. Adım adım açıklayalım.

Kredi riski, borçlunun herhangi bir türdeki borcunu ödememesi nedeniyle zarar etme olasılığını ifade eder. Kredi riski yönetimi, ödeme davranışı ve karşılanabilirlik de dâhil olmak üzere borçlunun kredi riskini değerlendirerek zararları hafifletme uygulamasıdır. Bu süreç, finansal kurumlar için uzun süredir zorlu olmuştur.

Global ekonomik krizlerin devam etmesi, dijitalleşmenin sürmesi, teknolojideki son gelişmeler ve bankacılıkta yapay zekâ kullanımının artması, kredi riski yönetimini ön planda tutuyor. Sonuç olarak, düzenleyiciler bu alanda şeffaflık ve diğer gelişmiş imkânları talep etmeye devam ediyor. Bankaların müşteriler ve bunlarla ilgili kredi riskleri hakkında kapsamlı bilgiye sahip olduğunu bilmek istiyorlar. Basel düzenlemeleri geliştikçe bankalar daha da büyük bir düzenleyici yüküyle karşı karşıya kalacak.

Sürekli değişen düzenleyici gerekliliklerine uyum sağlamak ve riski daha iyi yönetmek için birçok banka, kredi riskine yönelik yaklaşımlarını gözden geçiriyor. Ancak bunu yalnızca bir uyum çalışması olarak algılayan bankalar ileriyi göremiyor. Daha iyi kredi riski yönetimi, genel performansı iyileştirme ve rekabet avantajı sağlama fırsatı sunar.

Başarılı kredi riski yönetiminin zorlukları

Yetersiz veri yönetimi. Doğru verilere ihtiyaç duyulduğunda erişilememesi, sorunlu gecikmelere neden olur.
Grup genelinde risk modelleme çerçevesinin olmaması. Bu olmadan bankalar karmaşık, anlamlı risk ölçümleri oluşturamaz ve grup çapındaki riskin büyük resmini göremez.
Sürekli yeniden çalışma. Analistler model parametrelerini kolayca değiştiremezler; bu da çok fazla çabanın tekrarlanmasına neden olur ve bankanın verimlilik oranını olumsuz etkiler.
Yetersiz risk araçları. Güçlü bir risk çözümü olmadan, bankalar portföy konsantrasyonlarını belirleyemez veya riski etkili bir şekilde yönetmek için portföyleri yeterince sık yeniden derecelendiremez.
Zahmetli raporlama. Manuel, elektronik tablo tabanlı raporlama süreçleri analistlere ve BT’ye aşırı yük getirmektedir.

Risk İçgörüleri

Risk yönetimindeki diğer güncel konuları kapsayan makalelerimizi okuyun

Popüler kredi riski yönetimi içeriği

Önde gelen bireysel banka, müşteri hizmetlerini ve kredi puanlamasını iyileştirmek için yapay zekâyı kullanıyor

S-Bank Kıdemli Analisti Johanna Makkonen “SAS bize yalnızca tek bir sorunu çözen tek bir çözüm sunmadı; SAS, analitik yaşam döngüsünün tamamını ve ihtiyaçlarımızın çoğunu karşıladı. Bu konuyu S-Bank içinde tartışmaya başladığımızda, SAS’ın bizim hazırladığımız ve ihtiyaç duyduğumuz şeylerle bire bir örtüştüğünü açıkça gördük” dedi.

Hikâyeyi okuyun

Kredi riski yönetiminde en iyi uygulamalar

Etkin kredi riski yönetiminin ilk adımı, riski bireysel müşteri ve portföy düzeyinde görüntüleyerek bir bankanın genel kredi riskini tam olarak anlamak.

Bankalar risk profillerine ilişkin bütünleşik bir anlayış için çaba gösterirken, bilgilerin çoğu genellikle iş birimleri arasında dağılmış durumda. Kapsamlı bir risk değerlendirmesi olmadan bankaların, sermaye rezervlerinin riskleri doğru şekilde yansıtıp yansıtmadığını veya kredi zararı rezervlerinin potansiyel kısa vadeli kredi zararlarını yeterince karşılayıp karşılamadığını bilmelerinin hiçbir yolu yok. Savunmasız bankalar, düzenleyiciler ve yatırımcılar tarafından yakından incelenmenin yanı sıra zayıflatıcı kayıplara da hedef oluyor.

Kredi kayıplarını azaltmanın ve sermaye rezervlerinin risk profilini uygun şekilde yansıtmasını sağlamanın anahtarı, entegre, niceliksel bir kredi riski çözümü uygulamak. Bu çözüm, bankaların basit portföy önlemleriyle hızlı bir şekilde çalışır duruma gelmesini sağlamalı. Ayrıca ihtiyaçlar geliştikçe daha karmaşık kredi riski yönetimi önlemlerine giden yolu da barındırmalı. Çözüm şunları içermeli:

Tüm modelleme yaşam döngüsünü kapsayan daha iyi model yönetimi.
Gerçek zamanlı puanlama ve limit izleme.
Güçlü stres testi yetkinlikleri.
Önemli bilgileri, ihtiyaç duyanların ihtiyaç duydukları anda ellerine ulaştıran veri görselleştirme yetkinlikleri ve iş zekâsı araçları.