De nombreuses grandes banques d’État font la promotion du contrôle numérique des risques, ce qui est conforme aux exigences réglementaires visant à améliorer la capacité de contrôle numérique des risques. À l’heure actuelle, la façon de renforcer la capacité de contrôle des risques fondée sur les données est au Centre des préoccupations du secteur financier.
Récemment, Bian Chun, Directeur général de Moody’s Analytics CHINA Strategic business unit, a déclaré aux journalistes du 21ème siècle que les banques commerciales disposent d’une grande quantité de données et peuvent compléter les données de l’extérieur. La plus grande difficulté de la gestion des données est d’améliorer continuellement la qualité des données, de trouver les données les plus pertinentes et d’utiliser efficacement les données.
La gestion quantitative des risques est comme la pêche en haute mer. « l’expérience est importante et les investisseurs et les institutions ont besoin de données et d’analyses systématiques pour aider à la prise de décisions afin d’évaluer quantitativement les prises tout en évitant les risques en route », a – t – elle déclaré, ce qui est l’objectif de la gestion des risques: faire correspondre les avantages et Les risques.
Le ralentissement de la croissance des prêts bancaires et la pression négative sur les banques ont incité les banques commerciales à renforcer encore la capacité quantitative de contrôle des risques. “Les données peuvent être une guerre qui ne peut jamais être gagnée, et il y a toujours de la place pour l’Ascension.” Bian Chun a souligné la nécessité d’une action soutenue et à long terme.
Les outils chimiques numériques deviennent de plus en plus urgents
À la fin du premier trimestre de 2022, le solde des prêts non productifs des banques commerciales (catégorie des personnes morales, voir ci – dessous) s’élevait à 2 900 milliards de RMB, soit une augmentation de 65,3 milliards de RMB par rapport à la fin du trimestre précédent. Le taux de prêts non productifs des banques commerciales était de 1,69%, en baisse de 0,04 point de pourcentage par rapport à la fin du trimestre précédent.
Dans un rapport publié en mars, Moody’s Investors Services a déclaré que la croissance des actifs des banques chinoises diminuerait au cours des 12 à 18 prochains mois et que le risque d’actifs resterait élevé malgré la stabilité des indicateurs de qualité des actifs. « même après l’épidémie, l’incertitude économique persiste, car les ajustements structurels entraîneront des taux de production de prêts non productifs plus élevés.
China Merchants Bank Co.Ltd(600036)
Bank Of Nanjing Co.Ltd(601009)
Par conséquent, dans le cadre de la transformation numérique, l’amélioration de l’efficacité du contrôle des risques et l’approfondissement global de l’application de la technologie numérique dans le domaine du contrôle des risques sont l’un des principaux objectifs proposés par de nombreuses banques.
Selon la China Merchants Bank, la transformation numérique se reflète principalement dans la construction du système de contrôle des risques de la Banque, en particulier dans les moyens de quantifier le contrôle des risques, qui ont été considérablement améliorés au cours des dernières années, tels que la notation intelligente, l’alerte rapide intelligente et l’après – prêt intelligent. Bank Of Nanjing Co.Ltd(601009) China Everbright Bank Company Limited Co.Ltd(601818)
Bian Chun a déclaré que la plus grande valeur apportée par la numérisation est d’aider les banques à former une échelle et un langage unifiés fondés sur des modèles et des outils quantitatifs, puis à tirer les décisions des différents départements et succursales des banques sur les affaires sur la même échelle.
Bian Chun estime que l’une des caractéristiques du modèle traditionnel de gestion des risques est la rétroactivité et la faible fréquence de l’information financière. Les deux conditions nécessaires à la prise de décisions des banques sont l’état de leurs actifs et l’impact potentiel sur les actifs, ce qui nécessite un système d’outils numériques qui peut fonctionner rapidement.
Le moins de données, mais aussi le moins de données
Si les outils sont bons, les données sont mauvaises. Le point de base et la difficulté de l’outil de quantification sont toujours des données.
Il y a de grandes quantités de données sur le marché, mais la plupart d’entre elles sont souvent encombrées et inutiles. Pour les institutions comme les banques, la clé n’est pas d’obtenir une grande quantité de données, mais plutôt d’extraire des données précises et pertinentes.
Entre – temps, en raison des sources de données multiples, des définitions incohérentes et des formats incohérents, les banques et d’autres institutions financières sont isolées.
Bian Chun a déclaré que, pour répartir efficacement les actifs et surmonter les limites des actifs propres entre les différentes lignes, les banques doivent faire du bon travail avec les données sous – jacentes afin d’améliorer la prise de décisions et la performance.
Elle a noté que les individus avaient un accès limité à l’observation et à la maîtrise et que le rôle crucial des données était mis en évidence. Il s’agit notamment de données internes et externes, en particulier en dehors du cycle des états financiers, qui permettent de saisir des indicateurs prospectifs de la dynamique du marché pour aider les banques à contrôler les risques dans une perspective globale.
De l’avis de bian Chun, la recherche des données brutes les plus pertinentes, l’analyse et l’intégration raisonnables, le soutien puissant à la prise de décisions et l’amélioration de l’efficacité sont les goulets d’étranglement auxquels sont confrontées les banques.
« le marché ne manque jamais de données, et le défi consiste à trouver les données les plus pertinentes et à les traiter de façon raisonnable sur la base des données brutes afin qu’elles deviennent les données les plus pertinentes pour la prise de décisions tout en améliorant l’efficacité. Elle a expliqué, par exemple, combien de données étaient réellement couvertes dans un marché de données sur les risques, à quelle vitesse et à quelle fréquence elles étaient mises à jour, si les données pouvaient être compilées et communiquées régulièrement et si les décisions pouvaient être prises en fonction de ces données pour former un cycle.
Bian Chun a ajouté qu’il y a beaucoup d’avertissements ou d’extraction de mots clés sur le marché aujourd’hui, mais la difficulté est de savoir comment lier les mots clés aux événements de crédit. L’approche analytique de Moody’s consiste à extraire et à analyser les mots – clés et les paragraphes d’information qui peuvent être trouvés sur le marché, en s’appuyant sur son expérience professionnelle dans le domaine du risque de crédit, afin d’établir une corrélation entre eux et les événements de crédit.
Les risques ne devraient pas limiter les activités
Par rapport à la pratique du contrôle des risques des banques nationales et étrangères, un point de vue à long terme est qu’en plus de la gestion traditionnelle du risque de crédit et du risque de liquidité, les banques étrangères accordent plus d’attention à la gestion du risque de change, de l’inflation et d’autres risques de marché, ce qui est différent des banques chinoises.
Bian Chun pense qu’au cours des deux dernières décennies, les banques chinoises ont fait de grands progrès dans le contrôle des risques, plus pragmatiques et plus solides.
« il y a eu un certain changement dans l’attitude des banques chinoises à l’égard du risque, que ce soit en raison de la réglementation ou des activités réelles. Elle explique que les banques ont progressivement accepté et fait de grands progrès dans la quantification, la gestion raffinée des risques et la tarification des activités guidées par les risques.
Le contrôle numérique des risques couvre maintenant tous les aspects de Bank Of China Limited(601988)
Par exemple, Industrial Bank Co.Ltd(601166) La Guangdong Development Bank a innové et mis au point un modèle d’ouverture de compte « Cloud Counter », qui permet aux clients d’interagir avec les clients en utilisant la vidéo en direct « Cloud Counter » au comptoir de transfert intelligent de la STM après l’examen préalable de l’ouverture de compte et la vérification des données en personne sur place, et de compléter l’examen des affaires, l’examen des données, l’ouverture de compte et la signature de contrat de produit en libre – service.
Par rapport à certaines banques étrangères, la taille des banques chinoises est particulièrement importante. Bian Chun a dit que l’échelle devrait produire un effet d’échelle. Il convient toutefois de noter si le degré de corrélation des actifs amplifie ou disperse les risques.
À l’heure actuelle, l’importance de la gestion des risques par pays devient de plus en plus importante. Bian Chun souligne que les banques doivent d’urgence établir une cote de risque pour différents pays, qui doit être reliée au modèle et finalement s’établir au niveau opérationnel.
« une fois le modèle de données construit, les banques devraient élaborer des évaluations et des rapports périodiques sur les risques qui seront intégrés au niveau de gestion interne de la Banque, comme les limites, les tests de résistance, etc. Selon Bian Chun, les banques étrangères ont une plus grande expérience de l’utilisation de modèles quantitatifs pour appuyer la prise de décisions.
En outre, Bian Chun a déclaré qu’à l’heure actuelle, Bank Of China Limited(601988) « tout le monde a beaucoup d’expérience dans l’analyse et la gestion des risques de l’entreprise individuelle et fait du bon travail. Si nous voulons vraiment aller de l’avant, nous devons considérer les problèmes dans une perspective plus combinatoire. Est – ce que 1 + 1 est plus grand que 2, ou sera moins de 2? »
C’est – à – dire, si le contrôle des risques individuels est prioritaire, la banque doit déterminer si deux risques ou plus combinés sont supérieurs ou inférieurs à la somme des risques individuels. « le risque ne devrait pas limiter l’entreprise, il devrait soutenir le développement de l’entreprise. Elle a souligné.
