Gestione dei rischi strategici emergenti: pratiche in uso e direttrici di cambiamento per le Corporate italiane

    Coordinatori: Marina Brogi (Università La Sapienza), Floricel Rugiero (ENEL), PMO: Marsh – Oliver Wyman.
    Supervisione a cura di Corrado Meglio (Vice Presidente AIFIRM)

    22 Giugno 2022

    Nell’ambito della gestione dei rischi strategici[1], la gestione dei cd ‘rischi emergenti’, ovvero dei rischi con caratteristiche (di severità, probabilità, interdipendenza etc.) in via di cambiamento inatteso e “di coda” (rischi noti), o relativi ad eventi non verificatisi in serie storiche pregresse (rischi nuovi), è tematica centrale per la corretta impostazione di un framework di gestione integrata dei rischi e, di conseguenza, per la corretta governance aziendale. Come rischi emergenti ‘noti’ intendiamo, ad esempio, i rischi derivanti dalla catena di fornitura le cui caratteristiche e modalità di manifestazione sono cambiate nel tempo per effetto della globalizzazione e, più di recente, della pandemia da Sars-Cov-2. Come rischi emergenti di tipo ‘nuovo’ intendiamo, ad esempio, i rischi inerenti ad eventi mai verificatisi prima di tipo regolamentare o tecnologico che potrebbero dimostrarsi ‘esistenziali’ per alcune tipologie di business (ad esempio, ulteriori interventi regolamentari particolarmente penalizzanti per business legati ai combustibili di origine fossile). La necessità di presidiare tali rischi si è andata consolidando negli ultimi 15 anni, anni caratterizzati da frequenti momenti di discontinuità e di realizzazione di eventi estremi quali la crisi finanziaria internazionale, la crisi dei debiti sovrani in Europa, l’accelerazione della dinamica tecnologica, l’impatto dei cambiamenti climatici e l’affermarsi di nuovi paradigmi gestionali (ESG), la Brexit, la pandemia ed ora il conflitto in Ucraina.

    Essere capaci di gestire i cd. ‘emerging risks’ è condizione necessaria per integrare rischio e strategia, così come richiesto dalle best practice al livello nazionale ed internazionale. Analogamente, tale capacità è condizione necessaria per garantire la resilienza aziendale, intesa come capacità di sapere anticipare e gestire situazioni aventi carattere di eccezionalità, ovvero uno degli attributi del più ampio concetto di sostenibilità, concetto sempre più al centro degli standard gestionali nazionali ed internazionali. Soprattutto, tale capacità è necessaria per fare impresa in un contesto, quale l’attuale contesto post pandemico, che si presenta come sempre più volatile, incerto, complesso ed ambiguo. Al di là della aderenza a best practice di riferimento, la gestione dei rischi strategici aziendali, inclusi quelli emergenti, è oggi pre-condizione per una sana e corretta gestione aziendale. La caratterizzazione ‘VUCA’ (‘volatile, uncertain, complex, ambiguous’) del contesto nel quale le aziende, e la società nel suo complesso, si muovono, è ormai da considerarsi come condizione ‘strutturale’. Il rilievo dato in azienda alla gestione dei rischi strategici ed in particolare a quelli emergenti deve adeguarsi di conseguenza.

    Alla luce di quanto premesso, si riscontra l’opportunità di migliorare i framework di gestione dei rischi adottati dalle aziende per anticipare più efficacemente e tempestivamente di quanto finora fatto le molteplici situazioni di discontinuità. Tali miglioramenti riguardano – auspicabilmente – tutte le componenti del framework, ovvero:

    • Governance per la gestione dei rischi, con specifico riferimento a politiche di risk management e risk appetite, ruoli e responsabilità, in specie degli Organi di Governo, nonché alla effettiva integrazione tra risk management, pianificazione e processi di business;
    • Processo di risk management, con specifico riferimento ad attività, tempistiche di esecuzione ed integrazione con la pianificazione ed il controllo (strategie di prevenzione e mitigazione) dell’organizzazione nel suo complesso e delle diverse componenti della catena del valore;
    • Infrastruttura a supporto del processo, con specifico riferimento a tutti gli elementi di tipo ‘soft’ ed ‘hard’ (es. cultura, tecnologia, dati) abilitanti la corretta gestione di tematiche in evoluzione o non note.

    Obiettivo della Commissione è analizzare le modalità in uso, presso primarie Corporate del panorama industriale italiano, per la gestione dei rischi strategici con focus sulla tipologia cd. emergente, al fine di identificare, nel concreto, gli interventi evolutivi di ‘governance, processo ed infrastruttura’ che si rendono necessari per efficacemente anticipare e rispondere alle discontinuità di contesto da parte delle aziende, auspicabilmente incidendo sullo stesso tramutando le minacce in opportunità.

    Il position paper affronterà e svilupperà le seguenti tematiche:

    • definizione di rischio strategico e di rischio emergente avente rilievo strategico;
    • stato dell’arte, in termini di modelli di governo, processi ed infrastrutture concretamente adottati dalle aziende per la gestione dei rischi in ambito;
    • lessons learnt’, ovvero punti di forza e debolezza dei framework emersi in seguito alle forti discontinuità manifestatesi nel più recente passato;
    • fattori critici di successo da implementare nei framework, al fine di ottimizzare gli stessi e renderli coerenti rispetto al mutevole contesto odierno e futuro;
    • priorità per la risk governance aziendale con riferimento, ad esempio, alla integrazione fra pianificazione di lungo, medio e breve periodo e risk management;
    • priorità per il miglioramento del processo di risk management con riferimento, ad esempio, ai concreti contributi del risk management al ‘business decision making’ di lungo, medio e breve periodo;
    • priorità per il miglioramento dell’infrastruttura a supporto con riferimento, ad esempio, al leverage di cultura, tecnologia e dati;
    • evoluzione della figura e del ruolo del Risk Manager;
    • duplice ruolo del sistema finanziario (bancario e assicurativo) di:

    o    “beneficiario” di tali interventi di miglioramento dei framework, interventi che garantiranno maggiore trasparenza e che nel tempo dovrebbero contribuire a ridurre la volatilità dei KPI di riferimento delle Corporate, con conseguente miglioramento della solvibilità delle stesse (banche), nonché dei relativi profili di rischio/ responsabilità (assicurazioni);

    o    promotore di aree di miglioramento con riferimento, ad esempio, al governo ed alla cultura di risk management in generale, al miglioramento delle tecniche di copertura finanziaria oggi adottate (o non adottate) dalle aziende, al corretto bilanciamento fra rischio e capitale, alla riduzione dei rischi di transizione verso una economia verde e/ o derivanti dal progressivo affermarsi di nuovi paradigmi gestionali/ di creazione di valore (ESG).

    [1]Concetto che non trova una definizione univoca in ambito Corporate. La definizione in uso in ambito bancario “current or prospective risk to earnings and capital arising from changes in the business environment and from adverse business decisions, improper implementation of decisions or lack of responsiveness to changes in the business environment (Cebs)” potrebbe essere ulteriormente dettagliata, con specifico riferimento – a titolo esemplificativo – al concetto di ‘decisioni di business avverse’.

    NPE risk: evoluzione delle metodologie e delle strategie e gestione di derisking

    Coordinatori: Monica Billio (Università Ca’ Foscari), Antonella Malinconico (Università del Sannio), Walter Vecchiato (Banca Ifis), PMO: PwC, supervisione a cura di Corrado Meglio (Vice Presidente AIFIRM)

    La commissione si pone l’obiettivo di traguardare nel Risk Management una prospettiva che vada oltre la temuta ondata di non performing loans conseguenti al rilascio delle misure, deroghe e garanzie, introdotte dallo Stato per contenere gli avversi effetti economici della pandemia Covid-19 e di altre crisi come quella russo – ucraina, e che analizzi in dettaglio aspetti rilevanti e strutturali nella gestione delle posizioni deteriorate, siano collateralizzate o meno, attraverso la definizione di possibili metodologie di costruzione e implementazione dei modelli di recupero, in grado di:

    • incorporare anche fattori esogeni di natura sia macroeconomica che microeconomica, per valutare appropriatamente e gestire sia le attività di workout che quelle relative alla costruzione di strutture finanziarie
    • orientare le politiche di pricing
    • favorire il monitoraggio nel tempo dei business case dei vari portafogli.

    L’attuale contesto di mercato evidenzia tre principali tendenze che necessitano di uno specifico approfondimento:

    • lo sviluppo di nuove strutture finanziarie finalizzate ad evitare il consolidamento e conseguentemente l’applicazione delle disposizioni concernenti il livello minimo di rettifica prudenziale imposto dal calendar provisioning, conciliando le politiche di derisking delle banche con la necessità di mantenere il supporto alla clientela
    • il ruolo significativo delle strutture di Servicing, valutate sulla loro esperienza consolidata nel recupero sia in termini di volumi che di speditezza d’azione, adottando differenti logiche e modalità di interazione con la clientela
    • la modellazione (in ottica forward looking) di quella parte high risk del portafoglio crediti (tipicamente lo è parte di “Stage 2”) che alimenta il flusso di ingresso in non performing loans e richiede azioni gestionali proattive e anticipatrici per ridurne la portata e gli impatti economici e patrimoniali.  Questa capacità di modellazione va considerata anche alla luce delle proposte di copertura del rischio di decadimento di parte di Stage 2 attraverso contratti di credit default swap negoziati per determinati livelli di PD/LGD/EL con AMC esterne, allo scopo di avvicinarsi al desiderabile livello minimo, se non nullo, di NPE raccomandato dal Regolatore. 

    La commissione avrà quindi l’obiettivo di rappresentare il punto di vista di AIFIRM su questi temi in termini di migliori prassi di mercato e possibili soluzioni operative.

    Climate Stress Test: un primo passo verso una gestione integrata dei rischi climatici e ambientali

    Coordinatori: Elisabetta Gualandri (Università di Modena e Reggio Emilia), Nicola Morandin (Unicredit),
    PMO: Prometeia (Maurizio Pierigè), supervisione a cura di Corrado Meglio (Vice Presidente AIFIRM)
    La BCE ha comunicato a novembre 2020 le proprie aspettative in merito alla gestione e alla disclosure dei rischi climatici e ambientali nella “Guide on climate-related and environmental risks”, riportando in particolare una specifica expectation (n. 11) in merito al fatto che le banche con materiali rischi climatici e ambientali valutino l’appropriatezza dei processi e delle metodologie di stress testing e procedano ad incorporare questi rischi nelle loro analisi di scenario (base e/o stressate). BCE si aspetta inoltre che gli enti considerino tali rischi nell’ambito della formulazione e attuazione della propria strategia aziendale e
    dei propri di processi di governance e gestione del rischio.
    Nel corso del 2021 la BCE ha inoltre dato seguito al proprio piano di adeguamento della vigilanza
    prudenziale attraverso tre iniziative:

    • un self-assessment richiesto a 112 significant banks in risposta alle (13) supervisory expectations contenute nella guida (cfr. nota 1);
    • l’avvio del primo stress test climatico, con requisiti differenziati in base all’applicazione del principio di proporzionalità;
    • la comunicazione di una temathic review (da avviare nel 2022), relativa alle practices di risk management sui rischi climatici e ambientali e alla loro integrazione nella definizione delle strategie;

    apprestandosi così ad una progressiva integrazione dei rischi climatici e regolamentari nel processo SREP e, a tendere, nella definizione dei requisiti di pillar 2.
    A fronte di questa evoluzione del contesto le banche si trovano oggi a fronteggiare due diverse sfide; nell’immediato evolvere i rispettivi framework di stress test per gestire le complessità metodologiche, operative ed organizzative imposte dalle peculiarità di un (nuovo) framework regolamentare di “Climate stress test 2022”. In seconda battuta, a valle di quest’ultimo, capitalizzare le esperienze e gli investimenti in corso (in dati, metodologie e strumenti) indirizzando coerentemente i processi di governo e di controllo impattati (con particolare riferimento all’analisi delle potenziali ricadute sui processi gestionali di governo strategico dei rischi) e strutturando adeguati processi di comunicazione agli organi direzionali.
    La commissione sarà finalizzata alla stesura di un position paper con l’obiettivo di inquadrare il nuovo esercizio di stress test climatico, con l’intento di metterne in luce i principali elementi metodologici, le criticità operative, i fattori critici di successo nelle fasi di disegno e implementazione, i potenziali ambiti di evoluzione ai fini della definizione di un framework di stress test gestionale e di delineare le potenziali ricadute / contributi di questa prima esperienza ai principali processi gestionali (framework dati comune, metodologie di misurazione degli impatti degli eventi climatici e ambientali, strumentazione di supporto, reporting e disclosure, etc…).
    Nota 1: la BCE ha recentemente pubblicato l’esito della supervisory review condotta sui self-assessment a fronte dei quali solo il 23 % delle Banche risulta avere effettuato prove di stress test integrando i rischi climatici e ambientali all’interno del framework metodologico, anche alcune banche hanno anticipato alcuni progressi nell’integrazione dei rischi climatici all’interno dei rispetti framework di stress test.

    Big data & Advanced Analytics per il risk management

    Coordinatori: Paolo Giudici (Università di Pavia), Giulio Mignola (Intesa SanPaolo), PMO: Prometeia, supervisione a cura di Corrado Meglio (Vice Presidente AIFIRM)
    Il crescente utilizzo di Big Data e Advanced Analytics (BD&AA), compreso il Machine Learning, in tutto il settore finanziario evolverà rapidamente nei prossimi anni. Un recente rapporto EBA identifica le tendenze recenti e suggerisce misure di salvaguardia chiave nel tentativo di sostenere costantemente la neutralità tecnologica attraverso gli approcci normativi e di vigilanza, identificando quattro pilastri chiave – gestione dei dati, infrastruttura tecnologica, organizzazione e governance e metodologia di analisi – necessari per supportare il lancio di Advanced Analytics, insieme a una serie di “elementi di fiducia”.
    La necessità della competenza necessaria sta diventando sempre più importante, sollevando una sfida importante per istituzioni, autorità di vigilanza e autorità di regolamentazione. La formazione e lo sviluppo, nonché un più stretto coinvolgimento tra le parti interessate, potrebbero essere un punto di partenza appropriato per affrontare questa sfida.
    Un approccio “basato sui dati” sta emergendo in tutto il settore finanziario, influenzando le strategie aziendali, i business model Fintech -Like, i rischi e le operazioni delle istituzioni con i rispettivi cambiamenti nella mentalità e nella cultura ancora in corso.
    In questo contesto, il CRO ha un ruolo fondamentale come centro di eccellenza analitico per l’evoluzione, in collaborazione con le diverse funzioni di riferimento ed in particolare con il CIO per le componenti tecnologiche, con approcci sempre più di tipo ‘ibrido’ per la modalità agile di passaggio applicativo delle metodologie sviluppate.
    Tutte le funzioni nelle istituzioni finanziarie trarranno vantaggio dalle applicazioni BD&AA in quanto miglioreranno i servizi esistenti in una prospettiva di efficienza, produttività e riduzione dei costi o creazione di nuove opportunità di business. Si ritiene che la situazione attuale possa evolversi rapidamente nei prossimi anni.
    Obiettivi della commissione
    L’obiettivo della commissione è quello di effettuare una ricognizione delle best practice di mercato e delineare le metodiche più efficienti per applicare fonti alternative di dati alle applicazioni di risk management sia sui rischi di primo e secondo pilastro che al sistema dei controlli che alle applicazioni di tipo manageriale (e.g. nuovi modelli di servizio di Fast Lending e Customer Centricity) con particolare riferimento a:
    · Overview di possibili use case di BD&AA in ambito risk management
    · Struttura dei dati utilizzabili
    · Architetture IT di sviluppo di riferimento
    · Pipeline analitiche
    Impatti operativi e normativi (quali ad esempio: Etichs e Consumer Protection)
    Il lavoro fornirà, infine, un contributo al dialogo dell’Associazione AIFIRM con le istituzioni di vigilanza sui temi critici per l’applicazione e aree di approfondimento anche sfruttando eventuali sandbox normative dedicate.

    Evoluzione del framework Cyber Resilience: verso una visione “customer – center”

    Coordinatori Paolo Trucco (Politenico di Milano), Veruska Orio (IntesaSanpaolo), PMO Nicasio Muscia (Accenture), supervisione Corrado Meglio (Vice Presidente AIFIRM)
    In un ecosistema sempre più digitale, interconnesso ed in continua evoluzione, il rischio Cyber ha assunto dimensioni significative, fino ad essere considerato non più soltanto un fenomeno di natura tecnologica, ma anche legato a fattori comportamentali e alla cultura dei rischi aziendali.
    La pandemia COVID-19 ha imposto un rapido cambiamento degli scenari e delle modalità di gestione dei rischi Cyber, introducendo numerose sfide per le aziende, tra le quali:

    • nuove tipologie di minacce legate ai vettori di social engineering (14.795 nuovi domini registrati di cui il 50% indentificato come malevolo) e all’utilizzo del remote-working come nuova prassi lavorativa;
    • necessità di garantire la continuità e la resilienza dei processi aziendali (non solo quelli critici);
    • necessità di rivedere le soluzioni di emergenza e di disaster recovery, nonché di definire modalità di attivazione / riattivazione più snelle.

    In questo contesto si evidenzia un trend crescente nel numero di attacchi, perpetrati principalmente sfruttando le classiche tecniche di spam con impatti sia in termini economici sia reputazionali.
     
    L’incremento del numero degli attacchi, in aggiunta a una crescente digitalizzazione dei servizi per effetto della pandemia, ha ulteriormente messo in evidenza l’importanza di gestire il fenomeno Cyber anche in ottica di resilienza operativa.
     
    Le recenti evoluzioni del quadro normativo (es. DORA Framework) sono orientate verso dei modelli di gestione del Cyber Risk & Resilience, basati su standard condivisi a livello europeo in relazione a:

    • Testing della resilienza dei sistemi;
    • Classificazione degli eventi di perdita;
    • Gestione del rischio derivante dalle terze parti;
    • Condivisione delle informazioni tra i player.

     
    In un contesto così dinamico, sono possibili evoluzioni del framework di Cyber Resilience verso una visione customer-centric, che pone il cliente e i disservizi subiti al centro della strategia di mitigazione e risposta alle minacce Cyber. L’approccio proposto si propone di soddisfare le seguenti finalità:

    • favorire l’interazione tra le strutture specialistiche di security, gli utenti business e le funzioni di risk management chiamate a collaborare per una gestione efficace delle minacce;
    • adottare strategie di mitigazione e risposta al tempo stesso selettive e profilate rispetto ai clienti oggetto degli attacchi;
    • rafforzare i meccanismi di protezione dei dati della clientela in linea con le aspettative regolamentari.

     
    Obiettivo del position paper è proporre un approccio strutturato (descritto nella forma di un framework) che, sfruttando la mappatura della clientela normalmente predisposta per finalità legate alla customer experience, supporti le aziende nella definizione di azioni di prevenzione, rilevamento e mitigazione personalizzate a seconda del segmento di riferimento e delle tecnologie ad esso associate, permettendo così un intervento mirato che massimizzi la riduzione complessiva del rischio Cyber.

    Iniziative Commissione congiunta AIFIRM-ASSIOM FOREX | Fundamental Review of the Trading Book – FRTB

    Referenti e PMO

    • AIFIRM: Carlo Frazzei (Banca Akros) e Gabriele Bonini (Deloitte)
    • ASSIOM FOREX: Stefano Masante (Intesa Sanpaolo), Giacomo Elena e Alessandro Garufi (Banca Akros)
    • PMO Deloitte: Leonardo D’Auria e Michael Zottarel (supervisione), Andrea Rodonò, Valentino Caputo, Federico Canfora e Luca Serra (supporto operativo)

     
    Obiettivi
    L’iniziativa è finalizzata a:

    • definire una best practice di mercato in termini di modelli di calcolo e modello operativo, sia per le banche che utilizzano il solo modello standard che per le banche che adottano il modello interno;
    • valutare gli impatti su aspetti organizzativi e di processo del nuovo framework regolamentare per il rischio di mercato, con una panoramica sui temi di governance e framework dei controlli.

    I benefici per gli aderenti all’iniziativa riguardano la partecipazione attiva nel disegno di una best practice di mercato in termini di modelli di calcolo e modello operativo (sia per le banche con il solo SA sia per le banche a IMA) e la convergenza sugli aspetti metodologici attualmente soggetti ad interpretazione normativa nonché sulle tematiche organizzative del nuovo framework normativo per il Market Risk.
     
    Fasi
    L’iniziativa si articola in 3 fasi successive:
     
    Set-up iniziativaindicativamente aprile-maggio 2021

    • Dopo un primo incontro di kick-off, al fine di garantire un level playing field di tutti i partecipanti interessanti e condividere nel dettaglio gli obiettivi dell’iniziativa tra i partecipanti, saranno effettuati sia un incontro preliminare di training/allineamento delle competenze sia un brainstorming iniziale per condividere le tematiche oggetto di trattazione;

     
    Modello standardindicativamente maggio-agosto 2021

    • Analisi congiunta dei key points metodologici, con focus sulle maggiori challenge implementative (e.g. impatti sulle strategie di business delle principali technicalities, nonché fornire linee guida condivise per l’integrazione nei processi organizzativi delle sensitivity utilizzate per il calcolo);
    • Analisi attinenti temi segnaletici, organizzativi e di governance (e.g. competenze e ruoli nel processo di segnalazione del requisito – FO/Risk/Segnalazioni – nonché dubbi interpretativi della normativa emersi lato reporting COREP – boundary e trading intent);

     
    Modello internoindicativamente settembre-dicembre 2021

    • Analisi congiunta dei principali key points metodologici under discussion (e.g. NMRF: impatti sul requisito dei fattori di rischio non-modellable e criteri per definizione della modellabilità);
    • Impatti su aspetti organizzativi e di processo del nuovo framework (e.g. definizione Trading Desk e Trading Desk Mandate, Internal Risk Transfer, Validation Test: Back-testing e P&L Attribution).
    Iniziative Commissione congiunta AIFIRM-ASSIOM FOREX | Natura operatività algoritmica e Stress test

    Iniziative Commissione congiunta AIFIRM-ASSIOM FOREX | Natura operatività algoritmica e Stress test
    Le due iniziative saranno portate avanti congiuntamente nell’ambito di un Tavolo di lavoro che si struttura nei seguenti tre obiettivi:

    1.  CP ESMA: risposta a livello associativo al Consultation Paper ESMA sulla negoziazione algoritmica – entro il Q1
    2. Natura operatività algoritmica: condivisione di un’interpretazione a livello di settore sulle principali definizioni attinenti al framework della negoziazione algoritmica e sui relativi requisiti applicabili (e.g. interpretazioni su qualifiche HFT e DEA, valutazione in merito all’introduzione di principi normativi ad hoc per l’attività market making al servizio della liquidità di mercato) – entro il Q4
    3. Stress test: definizione di una metodologia di stress test su ambienti di mercato nell’ambito del processo di autovalutazione e convalida – entro il Q3

    I Referenti delle iniziative sono:

    • AIFIRM: C. Frazzei (Banca Sella) e G. Bonini (Deloitte)
    • ASSIOM FOREX: G. Elena (Banca Akros) e S. Masante (Intesa Sanpaolo)

    CP ESMA – completato
    Lo scorso 18 dicembre ESMA ha avviato, ai sensi dell’articolo 90(1)c di MiFID II, una Consultazione che riguarda le disposizioni normative complessivamente attinenti la negoziazione algoritmica e finalizzata alla produzione da parte di ESMA di un Final Report che sarà trasmesso entro il mese di luglio 2021 alla Commissione Europea.
    Per analizzare il documento in consultazione e produrre la relativa risposta, in funzione delle tematiche trattate e delle relative competenze richieste, sono stati previsti i seguenti Gruppi di Lavoro e relativi Capitani:

    • GdL-1 “Definizioni e perimetro di applicazioni”: F. Ciarambino (Deloitte)
    • GdL-2 “Notifiche al Regolatore e processo di autovalutazione”: V. Abico / G. Andreucci (Intesa Sanpaolo)
    • GdL-3 “Regole per il corretto funzionamento dei mercati”: E. Pavesi (Banca Akros)

    L’obiettivo è stato produrre entro il 12 marzo una risposta a livello associativo (il Form sarà trasmesso a nome di AIFIRM e ASSIOM FOREX) e fornire gli elementi utili ai partecipanti per rispondere anche individualmente alla consultazione nell’ambito delle rispettive Organizzazioni

    Economia sostenibile: rischi e opportunità per il sistema bancario italiano

    Coordinatori: Marina Brogi (Università degli Studi di Roma La Sapienza) e Maurizio Vallino (Banca Carige)
    PMO: Oliver Wyman
    La transizione verso un’economia sostenibile, ossia verso modelli di business che sappiano conciliare i tipici obiettivi della gestione economico-patrimoniale con gli aspetti e le implicazioni di natura ambientale, sociale e di governance (Environmental, Social, Governance – ESG) sta raccogliendo una crescente attenzione da parte di tutti i principali stakeholder che siano essi rappresentanti del mondo politico, scientifico e sociale, autorità di regolamentazione e supervisione, investitori di mercato, lavoratori e consumatori.
    Le imprese (industriali e finanziarie) che meglio sapranno rispondere a questa tendenza di mercato saranno quelle che affronteranno le tematiche ESG non in ottica di pura risposta alla pressione pubblica e regolamentazione, ma quelle che ne faranno un vantaggio competitivo duraturo e di crescita di lungo termine, assumendo una posizione di leadership attiva nella sostenibilità.
    Per il settore bancario, in particolare, le implicazioni saranno notevoli, dato il ruolo fondamentale che le banche ricoprono nel finanziamento all’economia e alle imprese. Riuscire, infatti, ad individuare in modo puntuale i settori, le imprese e le iniziative di business maggiormente esposti a queste tendenze risulterà un fattore fondamentale per riuscire, da un lato, a comprendere, identificare, misurare e mitigare in modo efficace i nuovi rischi ad esse associate, dall’altro, a cogliere tempestivamente le nuove opportunità collegate al supporto e al finanziamento della riconversione verso un’economia maggiormente sostenibile.
    Nell’attuale contesto, inoltre, una grande opportunità in tal senso è rappresentata dalla possibilità di veicolare verso iniziative di economia sostenibile una quota consistente dei fondi pubblici messi a disposizione dai governi dell’Area Euro per il rilancio dell’economia a seguito dell’emergenza pandemica. In dettaglio il quadro finanziario pluriennale 2021-2027 dell’Unione Europea prevede una dotazione di 1.074,3 miliardi mentre il Next Generation EU ne prevede 750 miliardi; buona parte di tali fondi saranno vincolati a progetti ESG.
    Per rispondere in modo adeguato alle sfide e opportunità poste dal nuovo contesto ed essere preparati ad intercettare in qualità di intermediari tale importante massa di finanziamenti, dovranno essere ripensati diversi aspetti del modo tradizionale di fare banca con molteplici implicazioni a livello di priorità strategiche, governance, organizzazione interna, dati e strumenti a supporto.
    In questa direzione la Banca Centrale Europea ha pubblicato lo scorso Novembre la Guida sui rischi climatici e ambientali nella quale ha esplicitato tredici aspettative di vigilanza attinenti alle seguenti aree tematiche;

    • i modelli imprenditoriali e alla strategia aziendale;
    • la governance e alla propensione al rischio;
    • la gestione dei rischi;
    • la disclosure.

    In tale ambito, la funzione di risk management sarà chiamata a svolgere un ruolo chiave non solo nella misurazione e mitigazione dei rischi ESG, ma anche come funzione di supporto nell’individuazione delle nuove aree di opportunità e nella promozione di strategie, politiche e comportamenti a sostegno dell’economia sostenibile, attraverso l’incorporazione di tali elementi nelle logiche di definizione del risk appetite della banca e, a cascata, nei processi decisionali core della stessa.
    L’obiettivo della Commissione è di analizzare le priorità strategiche per le banche nell’affrontare i rischi e le opportunità collegati alla transizione verso un’economia sostenibile, di individuare le iniziative a maggior valore aggiunto per il mercato e i rispettivi fattori abilitanti per la loro concreta realizzazione.
    Il Position Paper affronterà e svilupperà le seguenti tematiche:

    • Contesto di mercato, analisi dei vincoli di destinazione dei fondi europei e tendenze osservabili nel settore bancario a livello internazionale.
    • Stato dell’arte delle banche italiane relativamente all’integrazione degli aspetti ESG nei processi decisionali core quali la gestione del rischio e posizionamento delle stesse rispetto alle aspettative esplicitate da BCE nella Guida sui rischi climatici e ambientali
    • Politiche e strategie creditizie e la definizione della proposizione commerciale.
    • Priorità strategiche per le banche: come posizionarsi quali attori chiave nel finanziare la transizione verso un’economia sostenibile.
    • Potenziali iniziative concretamente attivabili per affrontare efficacemente le sfide e le opportunità connesse ai temi ESG.
    • I fattori chiave di successo: la governance, le implicazioni a livello organizzativo e di talent management, l’incorporazione delle strategie ESG nei processi decisionali core della banca, lo sviluppo di capabilities innovative in termini di dati e analytics.
    • Il ruolo del risk management come funzione di misurazione e mitigazione dei rischi ESG e di supporto all’individuazione di nuove opportunità di business.

     

    Artificial Intelligence e Credit Risk Models”, come tecniche e dati alternativi possono essere inclusi nei modelli di rating a fini manageriali e regolamentari

    Coordinatori: Rossella Locatelli (Università degli Studi dell’Insubria) e Fabio Salis (Creval)
    PMO: Giovanni Pepe (KPMG)
    Contesto
    Nell’ultimo decennio un accesso più agevole alla capacità computazionale e la disponibilità di nuove informazioni attinenti ad individui ed imprese, anche legati all’utilizzo diffuso di Internet, hanno creato le condizioni per lo sviluppo e l’applicazione di tecniche di intelligenza artificiale nell’attività di impresa.
    In ambito bancario, un aspetto di grande rilevanza consiste nell’applicazione di queste tecniche al settore di Credit Risk Models, per più motivi.
    Innanzitutto, le banche da molti anni utilizzano modelli per la valutazione del rischio di credito. Si tratta di modelli sviluppati con approcci “tradizionali” e basati sulla raccolta e l’utilizzo di dati di tipo strutturato.
    Grazie a questi modelli il Credit Risk Management ha conquistato un ruolo cruciale nella gestione aziendale e nell’interlocuzione con le Autorità di regolamentazione. Le evoluzioni del contesto richiedono ora ai Credit Risk Manager di affrontare una nuova sfida, legata all’utilizzo di informazioni “nuove”, anche non strutturate, e di tecniche di Artificial Intelligence.
    Per vincere questa nuova sfida i risk manager dovranno essere in grado sfruttare le potenzialità offerte da tecniche e dati nuovi senza tralasciare il tema della interpretabilità e prestando la dovuta attenzione agli aspetti etici, che l’impiego dell’Intelligenza Artificiale sempre pone.
    L’importanza della tematica è enfatizzata dal fatto che dal 2019 è in vigore la direttiva europea sui servizi di pagamento, c.d. PSD2, che nel tempo consentirà alle banche l’accesso a nuove informazioni, che dovranno essere sfruttate nel modo più accurato possibile.
    Inoltre, la forte discontinuità creata dalla crisi economica da COVID-19 ha dimostrato come l’impiego di dati alternativi, ad esempio quelli transazionali, possa supportare la capacità predittiva dei modelli in presenza di un regime change, che i modelli tradizionali fanno fatica a scorgere.
    I principali operatori hanno già intrapreso passi significativi in questa direzione, creando quindi le condizioni per una riflessione su come i dati alternativi, e.g. dati transazionali, possano essere inclusi nei modelli di rischio di credito e quali tecniche di modelling alternative possano essere utilizzate per coglierne il valore aggiunto.
    Nell’ambito di tale riflessione potrà anche essere valutato quali specifici elementi di attenzione siano necessari per utilizzare i nuovi approcci in ambito regolamentare.
     
    Obiettivi della Commissione
    La Commissione si pone innanzitutto l’obiettivo di pervenire a una rappresentazione delle aree  di utilizzo di tecniche e dati alternativi nell’ambito dei modelli di Credit Risk Management.
    Ciò fatto, la Commissione ha l’ambizione di identificare ed analizzare diversi approcci metodologici per l’utilizzo di tecniche e/o dati alternativi a fini manageriali e regolamentari.
    Il presupposto per l’avvio della Commissione è che la combinazione di tecniche di modellistica tradizionali e tecniche di Artificial Intelligence e l’utilizzo di dati alternativi, può aumentare la capacità predittiva dei modelli di rating, permettendo una maggiore discriminazione del rischio.
    I modelli di rating manageriali e regolamentari prevedono attualmente l’utilizzo di dati tradizionali (i.e. andamentali, finanziari, anagrafici etc.) nei modelli di rating e di tecniche di modellizzazione tradizionali (i.e. regressioni lineari, regressioni logistiche, alberi decisionali etc).
    Nel combinare tecniche e dati tradizionali con tecniche e dati alternativi, si possono indagare diverse soluzioni:
    –        È possibile incrementare il set informativo di partenza, aggiungendo ai dati tradizionali quelli alternativi e modellandoli con tecniche alternative.
    –        È possibile sfruttare al massimo il potere informativo dei dati alternativi (ad es. transazionali, reputazionali), modellandoli con una combinazione di tecniche tradizionali e alternative, anche con approcci a due stadi.
     
    Nel primo caso, il solo utilizzo di tecniche di Artificial Intelligence permette di sfruttare maggiormente il potere informativo dei dati a disposizione, incrementando le performance dei modelli e quindi la capacità di discriminare il rischio, elemento di grande importanza in generale ed in particolare in un contesto di notevole incertezza, quale quello successivo alla crisi da COVID-19.
    L’utilizzo di un approccio c.d. “two-step”, ovvero l’aggiunta di una componente modulare sviluppata con tecniche alternative a valle di un modello sviluppato con tecniche e dati tradizionali, permette di bilanciare problemi di performance e interpretabilità.
    Tale circostanza assume rilievo in relazione al fatto che l’applicazione di tecniche alternative conduce ad una maggiore accuratezza dei modelli di rating, ma provoca una loro maggiore complessità e quindi difficoltà nella loro interpretazione, che non sussistono invece nel caso dei modelli tradizionali.
    Il tema della interpretabilità dei modelli assume poi specifica rilevanza nel contesto dell’applicazione dei modelli di rating ai fini regolamentari.
    A titolo esemplificativo e non esaustivo il Position Paper approfondirà i seguenti aspetti metodologici:
    –         Come includere i dati alternativi nei modelli di rischio di credito
    –         Come selezionare il migliore algoritmo di Machine Learning
    –         Come utilizzare le tecniche di Artificial Intelligence e prevenirne le problematiche etiche e di tutela della privacy
    –         Two-stage approach per l’inclusione della componente di Machine Learning nei modelli per il rischio di credito
    –         Come interpretare i risultati dei modelli di Artificial Intelligence
    –         Come utilizzare i “nuovi” modelli per il rischio di credito ai fini regolamentari
     
    Avvio dei lavori
    Gli interessati sono pregati di iscriversi con una mail a amministrazione@aifirm.it. Si ricorda che la partecipazione ai lavori è riservata ai soli soci AIFIRM.
     
    Tempistica
    La finalizzazione del Position Paper è prevista per fine settembre 2021

    L’IFRS9 e le sfide di contesto

    Coordinatori: Paolo Palliola (Credit Agricole), Giuseppe Torluccio (Università di Bologna)
    PMO: DELOITTE
     
    Contesto
    Il Principio IFRS9 richiede alle istituzioni finanziarie di produrre stime di perdita attesa sul credito ancorate al ciclo economico corrente (c.d. point in time) e che considerino gli elementi prospettici disponibili (c.d. forward looking).
    A tal fine la gestione degli impatti economici della crisi sanitaria generata dalla pandemia Covid 19 pone significative sfide agli intermediari finanziari. In tale contesto i Regulator hanno fornito nel corso degli ultimi mesi una rilevante serie di indicazioni e linee guida per il trattamento delle esposizioni creditizie nel contesto Covid.
    Tuttavia la stima delle perdite attese IFRS9 continua a porre una serie di significative sfide per le Istituzioni Finanziarie, ad esempio con riferimento ai seguenti aspetti

    • Relazioni tra gli scenari macroeconomici prospettici e le perdite sui crediti, in presenza di un verosimile break strutturale nelle relazioni storicamente osservate, anche in considerazione del differente impatto sui diversi settori economici
    • Trattamento delle moratorie nelle serie storiche di sviluppo e calibrazione dei parametri di rischio IFRS9
    • Trattamento delle moratorie attive (sia staging che calcolo ECL)
    • Gestione delle misure di sostegno definite a livello Nazionale ed Europeo (e.g. Next generation EU) ai fini delle stime forward looking

    In tale contesto le Banche ricevono peraltro importanti e condivisibili sollecitazioni affinché continuino a mantenere il massimo sostegno all’economia.
    Obiettivo della commissione
    L’obiettivo della commissione è definire alcune indicazioni utili per il trattamento delle esposizioni creditizie ai fini IFRS9. Il Position Paper potrebbe affrontare, tra l’altro, i seguenti temi:

    • l’esame del quadro regolamentare e delle indicazioni dei Regulator;
    • mil trattamento degli impatti Covid nelle serie storiche di sviluppo;
    • il trattamento degli interventi pubblici e settoriali di sostegno.