Hướng đi mới của quản lý rủi ro trong ngân hàng hiện đại

Nhóm tác giả DTSVN

Giải pháp chuyển đổi số ngành Tài chính - Ngân hàng

62 bài viết

 Điều này buộc các ngân hàng và các tổ chức dịch vụ tài chính khác phải hành động để hiện đại hóa các mô hình quản lý rủi ro của họ, nhận ra lý do tại sao các mô hình rủi ro phức tạp hơn đang được áp dụng, theo kịp những thay đổi liên tục và giải quyết những thách thức mới nổi đi kèm với những phát triển này.

Chuyển đổi kỹ thuật số và tuân thủ quy định

Những tiến bộ trong công nghệ và thắt chặt khung pháp lý đang thúc đẩy chuyển đổi kỹ thuật số trong ngân hàng. Các cơ quan quản lý trên toàn thế giới đang đặt ra các tiêu chuẩn cao hơn về tuân thủ, quản lý rủi ro và minh bạch, thúc đẩy các ngân hàng áp dụng các công cụ kỹ thuật số mang lại độ chính xác và hiệu quả cao hơn trong đánh giá rủi ro. Việc áp dụng các công nghệ này không chỉ đơn thuần là phản ứng trước áp lực pháp lý mà còn là một động thái chiến lược để vượt trội trong bối cảnh cạnh tranh. Đồng thời, làm tăng thêm độ phức tạp và do đó gây rủi ro cho ngành ngân hàng. Đó là một lý do tại sao phân tích dữ liệu đã trở thành một công cụ then chốt trong lập mô hình rủi ro và các hoạt động khác. Nó cho phép các ngân hàng giải quyết những vấn đề phức tạp của việc tuân thủ toàn cầu và mở rộng hoạt động ngân hàng bằng cách cung cấp những hiểu biết sâu sắc về phạm vi rộng và chính xác đến từng chi tiết.

Những tiến bộ trong kỹ thuật mô hình hóa rủi ro

Các mô hình rủi ro hiện đại ngày càng phức tạp, sử dụng dữ liệu lớn để dự đoán diễn biến thị trường, rủi ro tín dụng, lỗ hổng hoạt động và thách thức thanh khoản. Sự đổi mới liên tục của ngành trong mô hình rủi ro phản ánh sự hiểu biết sâu sắc về vô số rủi ro mà các tổ chức tài chính ngày nay phải đối mặt.

Một bài báo gần đây của Hiệp hội Chuyên gia Rủi ro Toàn cầu (GARP) đã nêu bật một kịch bản thực tế. Sau những vụ phá sản ngân hàng gần đây ở Mỹ, các cơ quan quản lý đang thúc đẩy việc kiểm tra sức chịu đựng nâng cao hơn bằng cách mở rộng phạm vi các kịch bản mà các ngân hàng phải xem xét. Điều này nhằm mục đích tăng khả năng chống đỡ cũng như phục hồi của ngành ngân hàng trước một loạt các sự kiện bất lợi, giải quyết những bất cập do sự sụp đổ của các ngân hàng nổi tiếng trong thời kỳ tăng trưởng kinh tế và lạm phát. Do đó, các nhà lãnh đạo ngành đang khám phá những lợi ích của việc tận dụng sức mạnh tính toán và phân tích dữ liệu hiện đại để xác định và giảm thiểu rủi ro một cách chính xác hơn. Các ngân hàng đang bắt đầu chuyển sang các phương pháp mô hình hóa rủi ro dựa trên dữ liệu tiên tiến hơn để có thể cung cấp bức tranh rõ ràng hơn về các lỗ hổng tiềm ẩn trong hệ thống ngân hàng.

Tận dụng công nghệ để nâng cao quản lý rủi ro

Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) giúp nâng cao đáng kể khả năng quản lý rủi ro. Những công nghệ này cho phép lập mô hình dự đoán thích ứng theo thời gian thực với những thay đổi của thị trường. Chúng cũng mang lại tiềm năng đạt được độ chính xác chưa từng có trong đánh giá rủi ro, dự đoán kết quả với độ chính xác cao chưa từng có trước đây.

Như trong báo cáo gần đây của McKinsey đã cho thấy, AI và ML có thể hỗ trợ đáng kể các sáng kiến tuân thủ và quản lý rủi ro. Những công nghệ này có thể chuyển trọng tâm từ các hoạt động dựa trên nhiệm vụ truyền thống sang phòng ngừa rủi ro mang tính chiến lược hơn. AI và ML nâng cao hiệu quả trong việc báo cáo, minh bạch rủi ro và ra quyết định. Các ứng dụng tiềm năng bao gồm việc tuân thủ quy định, phát hiện tội phạm tài chính, đánh giá rủi ro tín dụng và quản lý rủi ro hoạt động.

Những thách thức và thực tiễn tốt nhất trong quản lý rủi ro mô hình

Việc triển khai các mô hình rủi ro nâng cao mang lại nhiều lợi ích nhưng cũng tạo ra những thách thức mới, đặc biệt là về việc tuân thủ quy định và độ phức tạp của mô hình. Một số phương pháp hay nhất để triển khai trong quản lý rủi ro mô hình (MRM) bao gồm cách tiếp cận chủ động trong quản trị, nhấn mạnh tầm quan trọng của tính minh bạch, xác nhận và đánh giá mô hình liên tục.

Khung quản lý mô hình mạnh mẽ

Một khung quản lý mô hình mạnh mẽ là điều cần thiết để đảm bảo tính chính xác, độ tin cậy và tính tuân thủ của các mô hình rủi ro. Khung này bao gồm xác nhận mô hình toàn diện, giám sát liên tục và cam kết mạnh mẽ về tính minh bạch.

Báo cáo của KPMG về các chiến lược hiện đại để quản lý rủi ro mô hình phác thảo một khuôn khổ toàn diện để giải quyết những thách thức này và ủng hộ cách tiếp cận cân bằng nhằm đảm bảo các mô hình mạnh mẽ và có khả năng thích ứng. Việc ghi lại các phương pháp, giả định và hạn chế của các mô hình là rất quan trọng để tạo ra một môi trường có trách nhiệm giải trình và đưa ra quyết định sáng suốt.

Thực hành tốt nhất

Khung quản trị mô hình có vai trò then chốt trong việc giám sát toàn bộ vòng đời của mô hình, từ phát triển đến triển khai và bảo trì liên tục. Đánh giá mô hình thường xuyên, kiểm tra sức chịu đựng và phân tích kịch bản sẽ củng cố thêm khả năng phục hồi bằng cách xác định và giảm thiểu các lỗ hổng tiềm ẩn. Kỹ thuật mô hình hóa tập hợp cho phép kết hợp nhiều mô hình khác nhau để cải thiện độ chính xác và độ tin cậy tổng thể. Trong khi đó, những nỗ lực nén và ước chừng các mô hình nhằm mục đích hợp lý hóa độ phức tạp mà không làm giảm hiệu suất. Nhấn mạnh vào khả năng diễn giải, tính mô-đun và phân cấp đảm bảo tính minh bạch và ưu tiên mức độ quan trọng, trong khi tài liệu toàn diện hỗ trợ trách nhiệm giải trình và khả năng kiểm toán. Cuối cùng, việc đơn giản hóa các mô hình sẽ tăng cường khả năng diễn giải và tạo điều kiện cho các hoạt động quản lý rủi ro hiệu quả hơn.

Lãnh đạo và thích ứng với thực tế mới

Lãnh đạo hiệu quả là điều cần thiết để điều hướng các thách thức quản lý rủi ro. Vì vậy, các nhà lãnh đạo bắt buộc phải ủng hộ mục tiêu chuyển đổi kỹ thuật số và ủng hộ việc áp dụng các công nghệ tiên tiến như AI và ML. Định hướng chiến lược này là cần thiết để đáp ứng những thách thức về quy định và hoạt động hiện tại cũng như lường trước những rủi ro trong tương lai.

Việc các cơ quan quản lý thúc đẩy các mô hình rủi ro phức tạp đặt ra một nghịch lý: trong khi nhằm mục đích bảo đảm hệ thống tài chính chống lại khủng hoảng, nó cũng có thể tạo ra thêm nhiều rủi ro. Kịch bản này gây ra một cuộc tranh luận về sự cân bằng giữa quy định và độ phức tạp của rủi ro. Hơn nữa, khả năng thích ứng và cách tiếp cận đa sắc thái đối với các công nghệ mới như AI và ML trở nên quan trọng khi môi trường ngân hàng phát triển. Điều quan trọng là các tổ chức tài chính phải hành động cẩn thận và tận dụng những tiến bộ này để quản lý rủi ro một cách hiệu quả trong khi vẫn cảnh giác với những tác động rộng lớn hơn của chúng. Bản chất của việc điều hướng địa hình này nằm ở khả năng phát triển của ngành ngân hàng, đảm bảo sự ổn định và khả năng phục hồi trong một thế giới tài chính luôn thay đổi.

Nguồn tham khảo: Finance

Tổng hợp bởi nhóm tác giả DTSVN - Giải pháp chuyển đổi số ngành Tài chính - Ngân hàng.