Solutions décisionnelles en réponse aux exigences bâloises
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- Jean-Marie Boudreau
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1 Solutions décisionnelles en réponse aux exigences bâloises Patrick Le Nôtre Directeur de la Stratégie Secteur Finance, Solutions Risques et Règlementaires
2 SAS dans le domaine du risque Leader mondial du décisionnel Pérennité et solidité financière du groupe SAS depuis 30 ans Plus de 200 clients dans le secteur financier autour de cette enjeu dont nous avons fait un axe stratégique fort Elu produit de l année 2007 par Risk Magazine pour notre capacitè à gérer le risque de façon stratégique allant jusqu à la gestion de la performance Leader pour le Gartner Group dans leur dernière étude Bâle II
3 Gartner Magic Quadrant for Basel II Software Applications, 2006 Magic Quadrant Disclaimer The Magic Quadrant is copyrighted November 22, 2006 by Gartner, Inc. and is reused with permission. The Magic Quadrant is a graphical representation of a marketplace at and for a specific time period. It depicts Gartner s analysis of how certain vendors measure against criteria for that marketplace, as defined by Gartner. This Magic Quadrant graphic was published by Gartner, Inc. as part of a larger research note and should be evaluated in the context of the entire report. The Gartner report is available upon request from SAS. Source: Magic Quadrant for Basel II Software Applications, 2006, Douglas McKibben, David Furlonger.
4 Quelques références clients:
5 L optimisation au centre de la stratégie décisionnelle SAS. Optimisation Modèles prédictifs ROI Données brutes Rapports ad hoc & OLAP Rapports standards Modèles descriptifs Que s est-il passé? Que devons-nous faire? Que va-t-il se passer? Données Informations Intelligence Support à la décision Aide à la décision
6 Obstacles à une implémentation réussie ex: pour la gestion du risque de crédit
7 Obstacles à une implémentation ti réussie ex: pour la gestion du risque opérationnel Awareness and knowledge of staff Difficulty in collating sufficient volume of loss data Cost and time of implementation (project complexity) Lack of clarity from regulators Inadequate management buy-in Difficulty in modelling OpRisk Difficulty in mixing qualitative ad quantitative data Difficulty in mixing internal and external loss data 0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4
8 Une offre globale et modulaire Tableaux de bord Diagnostiques Analyses Processus Gestion du Capital économique, Risques, Gouvernance Risques Opérationnels Anti Blanchiment Risques de marché Asset-Liability Mgmt. Fraude Risques de crédit Enterprise Intelligence Platform Métadonnées Risques Données Risques
9 Exemple d écran de gestion des risques opérationnels
10 Les solutions SAS Risk Intelligence Risk Intelligence Risk Governance Performance Management Market Risk Credit Risk Operational Risk Compliance Fraud Risk Dimensions Credit Risk Management for Banking OpRisk Monitor AML Fraud for Card Portfolios Credit Scoring OpRisk VAR SCC Sarbanes-Oxley OpRisk Global Data MiFID Basel II
11 Conclusion Répondre aux exigences de Bâle II par l intermédiaire d une solution décisionnelle de gestion des risques permettra d envisager un ROI via : une économie sur le capital économique une réduction des pertes de crédit et de la fraude mais surtout t par la maîtrise des risques
12 Comment répondre à Bâle II avec SAS Credit Risk Management? Alexis Hamar Consultant Expert
13 Deux exemples d optimisation avec SAS dans le domaine du crédit Optimisation d un processus de décision de crédit Optimisation d une décision d octroi basée sur un score
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15 Operations Exemple de visualisation Research and SAS/OR: d un arbre de décision avec la Decision proc DTREE Analysis
16
17 Exemple chiffré : Nombre d'encours Encours moyen Euros 1 ACTIVITE Marge brute moyenne 150 bp PNB Euros Coefficient d'exploitation 70 % Résultat avant coût du risque Euros Taux de défaut 0,20% Coût du risque Euros Perte moyenne en cas de défaut 40% Résultat après coût du risque RISQUES soit une diminution de : 17,8% Pour compenser ce coût il faudrait : - accroître l'activité de Encours - ou l'encours moyen de Euros 3 ROI - ou la marge brute de 27 bp Gain annuel pour 0,01% 01% de défauts en moins Euros Gain annuel pour 0,1% de défauts en moins Euros Soit une augmentation du résultat de 10,8%
18 Choix optimal du cut-off
19 Choix optimal du cut-off BONS MAUVAIS ACCEPTES REJETES OK Risque de deuxième espèce Risque de première espèce OK
20 Choix optimal du cut-off mauvais bons Cut-off
21 Choix optimal du cut-off Minimiser : Coût des mauvais acceptés (perte) + Coût des bons rejetés (manque à gagner) Question à se poser : Combien de bons pour couvrir la perte d un mauvais? Si marge = 4% et PCD = 40%, il faut 10 bons pour compenser un mauvais.
22 Comment répondre à Bâle II avec SAS OpRisk Management? Alexis Hamar Consultant Expert
23 ERM «Risque opérationnel» Principes de risque Philosophie risque Culture risque Risk identification Mesure Evaluation Stress Scenario Controles Mitigation Reporting Opérationnel & Compliance Profil de risque actuel KRI 1 KRI 2 Key Risk Indicators Portefeuille Top Down Appétit au risque Stratégie té métier Bott up Besoins en capital Profil de risque désiré Gap analysis Stratégie risque Plans d action
24 SAS OpRisk Management SAS OpRisk Management Collecte des données de incidents/pertes internes Modélisation des Assurances Identification & Auto Evaluation des Risques des Contrôles Données de pertes Externes/Consortium KRIs & Analyse de scénarios Analytics & VaR/Calcul du Capital
25 SAS OpRisk Management Solution SAS Business Intelligence SAS Information Delivery Portal SAS OpRisk VaR Scenarios SAS OpRisk Monitor Incidents & Plans d action Scenarios Operational Risk Repository Collecte Pertes internes Key Risk Indicators Auto Evaluation risques & contrôles SAS OpRisk Global Data Consortium Data ORIC/ORX Données externes
26 Bénéfices éfi SAS OpRisk Management SAS OpRisk Global Data L analyse qualitative post-mortem des sources et causes Amélioration des processus et de la qualité Meilleure diffusion des meilleurs pratiques Education à la culture du risque Projection /anticipation => Scénarisation choisie SAS OpRisk Monitor Démarche qualitative d identification et d évaluation des risques opérationnels pour sensibiliser et responsabiliser les agents opérationnels Réduction dans la fréquence et sévérité incidents/sinistres par le biais d analyse et rationalisation des programmes d assurance Scénarisation de crise Analyse coût-bénéfice éfi Meilleure connaissance des risques pour les agents et le board KRIs alignés avec l appétit au risque
27 SAS OpRisk Management SAS OpRisk VaR Identification, mesure et analyse des expositions aux risques majeurs Couverture des risques (assurance) Calcul de rentabilité (Côut/revenu) RAROCO Intégration des environnements de contrôle et métier (KRIs) pour lier la performance aux contrôles
28 Capital breakdown: exemple Risk Capital EL UL 90 UL assurance UL 99.9 Gestion Profil de risque RCSA Indicateurs Analyse de scénario Pertes Mesu re Mitiga ation Budget Assurance Business Continuity it Management Contrôles Allocation Capital Performance
29 Quel est le risque? RCSA Evaluation Key Risk KRIs Risque important Risque Clef KRI
30 SAS OpRisk Management KRIs Design/ Conception Aide à l identification indiquant une conséquence éventuelle néfaste Ce ne sont pas des boules de cristal ayant pour but de prédire le futur Exemple Détection de fumée dans une banque causée par un employé Le KRI ne vous dit pas si un feu est provoqué / ou un cancer du poumon diagnostiqué Le médecin diagnostique finalement un cancer du poumon pour l employé Il reste 1 an de vie à l employé Variations éventuelles de sa durée de vie: Randomness ou facteurs de risque/contrôles qui rentrent en ligne de compte? Traitements médicaux de 1 er ordre Soutien familial Finalement, ayant eu son diagnostique identifié rapidement, sa durée de vie est prolongée Durée de vie moyenne: 1 an Durée de vie moyenne:: 10 ans
31 SAS OpRisk Management KRIs Pourquoi les KRIs sont-ils si populaires p? Ils ne sont pas nouveaux (ie risque de crédit) Estimation des expositions de crédit Ils répondent à l approche avancée LDA RCSA Sb AMA (Scénario based approach) Early Warning Effets actifs incitant aux changements/décisions Identification des changements dans le niveau de contrôle: changement de tendance Sont orientés Forward Looking Marqueurs idéaux pour les «best practices» et pour identifier le degré de risque Les indicateurs sont comparables Agrégés, pondérés, pour représenter l efficacité mesurée des processus métiers
32 Incorporation des Indicateurs : Pertes Actuelles / Risques
33 Incorporation des Indicateurs Risques / Causes / Indicateurs
34 SAS OpRisk Management KRIs Exemple: Une institution financière cherche à fidéliser ses clients avec comme objectif un taux de 98%. Notre KPI représente le taux de fidélisation avec comme contrainte les 98% Pour atteindre ces 95%, l institution doit mettre en place une tarification agressive et proposer de nouveaux produits pour se différencier (KRIs) de la concurrence Tarification agressive Marketing Relation mathématique entre KPI et KRI KPI = B KRI Les seuils et valeurs sont différents!
35 SAS OpRisk Management KRIs Tarification agressive T Value Marketing T Value Les KRIs peuvent être maintenant agrégés après transformation (régression,..)
36 Quel Pilotage pour les KRIs? Corporate Performance- Balance Scorecard Rappels: Le pilotage de la performance s appuie sur un trio fonctionnel : Les objectifs : directions vers où l entreprise veut évoluer Les KPI : macro mesures liées avec plusieurs valeurs : performance, tendance, réalisé, cible, benchmark Les plans d actions : initiatives ou moyens pour achever la réalisation des objectifs Enjeux, développement commercial, vision moyen et long terme Stratégie Déclinaison des entités avec des objectifs précis et impliquant Objectifs (KPI) Mesures des résultats sur des indicateurs de suivi (qualitatifs et quantitatifs) Validation des moyens (budgets) mis en place, optimisation des processus Mesures de la performance KPI Plans d action
37 Corporate Performance- Balance Scorecard SAS Strategic Performance Management pour SAS OpRisk Management Formalisation de la planification/pilotage de la performance (KRIs, KPIs) Aspect prospectif axé sur les catégories de risque opérationnel Bâle 2 Application des scorecards à chaque composant opérationnel Agrégation des KRIS individuels
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