Commissioni

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.

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

Coordinatori. Paolo di Biasi (Intesa Sanpaolo), Andrea Resti (Università Bocconi), PMO: CRIF
Contesto
Negli ultimi anni è aumentata l’attenzione delle organizzazioni internazionali verso la finanza sostenibile, intesa come strumento per creare valore nel lungo periodo.
Dal punto di vista regolamentare, la Commissione Europea ha alimentato l’interesse per il tema e delineato una roadmap ambiziosa in termini di obiettivi per i prossimi anni, attraverso l’emanazione di un piano d’azione sulla finanza sostenibile finalizzato a:

• stabilire un sistema di classificazione UE per le attività sostenibili;
• creare standard e etichette per la finanza verde;
• favorire gli investimenti in progetti sostenibili;
• incorporare la sostenibilità nella consulenza finanziaria;
• sviluppare parametri e misure oggettive di “sostenibilità”;
• integrare meglio la sostenibilità nelle valutazioni finanziarie;
• promuovere best practices tra gli investitori istituzionali e i gestori di patrimoni;
• incorporare la sostenibilità nei requisiti prudenziali;
• rafforzare l’informativa di bilancio e al mercato sulla sostenibilità;
• favorire una corporate governance “sostenibile” e attenuare l’enfasi dei mercati dei capitali sui soli risultati a breve termine.
• Nell’ambito di questo piano d’azione:

• l’EBA, attraverso il proprio “Action plan on sustainable finance” ha definito una roadmap che entro il 20205 prevede la regolamentazione dell’integrazione dei fattori ESG all’interno del business model e del risk management delle banche, la definizione di requisiti di vigilanza prudenziale nonché criteri di disclosure;
• sempre l’EBA,  nelle proprie “Linee guida in materia di origination e monitoring dei crediti” ha inserito, nell’ambito degli standard volti a migliorare concessione e monitoraggio dei crediti, anche i rischi ambientali, sociali e di governance, invitando le banche a definire processi e modalità di gestione dei green lending (“Institutions should incorporate ESG factors and associated risks in their credit risk appetite and risk management policies, credit risk policies and procedures, adopting a holistic approach”);
• la Commissione Europea ha emanato una “tassonomia” (“EU taxonomy”) finalizzata a creare una classificazione delle attività economiche sostenibili, ovvero che contribuiscono positivamente all’ambiente, su aspetti sociali e di governance;
• la BCE ha diffuso una propria “Guida sui rischi climatici e ambientali” che espone le aspettative di vigilanza in materia di gestione di tali rischi e di informativa.

Infine, recentemente, Ursula von der Leyen, presidente della Commissione Europea, ha dichiarato l’importanza di utilizzare il Green Deal europeo come «navigatore» nella ripresa post Covid-19. La «Green Recovery» appare dunque destinata a essere valorizzata come opportunità per uscire dalla crisi pandemica ricostruendo il sistema economico per renderlo resiliente e sostenibile.
Tale contesto acuisce l’esigenza, per gli intermediari finanziari, di incrementare i propri sforzi in materia di prodotti e iniziative di finanza sostenibile, considerando i fattori ESG (Environmental, Social, Governance) come nuovo elemento di valutazione del rischio di credito.
 
Obiettivo della commissione
L’obiettivo della commissione è mettere in luce i profili, le informazioni e le azioni che gli intermediari finanziari dovrebbero considerare nella definizione e nella valutazione dei prodotti finanziari “sostenibili”, nonché delle imprese che intraprendono scelte legate all’ambiente, agli aspetti sociali e alla governance.
Un primo obiettivo potrebbe essere l’esame del quadro regolamentare, ancora fluido ed oggetto di possibili differenti interpretazioni. Il Position Paper potrebbe inoltre affrontare i seguenti temi:

• l’evoluzione del framework di risk governance alla luce dei fattori ESG;
• l’evoluzione dei modelli interni di analisi del rischio di credito (attraverso l’integrazione di uno “score ESG” e la verifica dell’incidenza di quest’ultimo sul rischio di default e/o di recupero);
• l’integrazione dei fattori ESG nelle policy di erogazione e monitoraggio (anche alla luce delle indicazioni fornite da EBA e BCE).

 
Avvio dei lavori
La riunione di avvio dei lavori (“kick-off”) avrà luogo martedì 27 ottobre 2020, in videoconferenza. 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.

Coordinamento Rosa Cocozza (Università di Napoli), Stefano Romano (Prometeia), Corrado Meglio (BCP)
Contenuti  
I modelli hanno assunto un ruolo pervasivo nell’operatività bancaria configurandosi come driver essenziali nel decision making sia in ambito regolamentare che gestionale, e questa considerazione, seppur con caratterizzazioni diverse, risulta valida sia per banche “significant” che “less significant”.
Valutando questa tematica con una prospettiva estesa, si evidenzia che il numero e la complessità dei modelli abbiano raggiunto un livello di ampiezza tale da richiederne una gestione dedicata e strumenti specifici per evitare che la base decisionale si poggi su algoritmi, dati o elaborazioni non adeguati.
Oltre alla complessità intrinseca dei modelli, si aggiunge una crescente interconnessione tra gli stessi per cui le criticità di un modello possono riverberarsi sui modelli collegati con effetti poco prevedibili.
Sotto l’accezione di Model Risk Management vengono inclusi tutti gli strumenti operativi e concettuali per gestire l’intero ciclo di vita dei modelli con l’obiettivo di mappare puntualmente modelli, connessioni, fasi operative, owner e strumenti atti a garantire livelli di performance sempre più elevati.
L’emergenza Covid ha amplificato l’esigenza di ridurre la distanza tra l’identificazione delle criticità sui modelli (ad esempio un radicale cambio del contesto), la presa in carico delle azioni correttive, il relativo monitoraggio e il rilascio degli interventi. Una catena di trasmissione non adeguata comporta inevitabilmente tempi di risposta più lunghi con modelli che non sono in grado di rappresentare adeguatamente il nuovo contesto.
L’obiettivo della commissione è quello di mappare le prassi attuali nella gestione del ciclo di vita dei modelli, le eventuali differenziazioni in base al tipo modello, il livello di maturazione degli strumenti a supporto e il livello di accuratezza della regolamentazione interna.
Il position paper evidenzierà l’omogeneità o meno di queste prassi, le relative peculiarità in base a driver dimensionali e di tipologia di modelli e suggerirà un framework di riferimento per la gestione del Model Risk Management nel rispetto dei principi di proporzionalità.

Coordinatori AIFIRM: Marina Brogi (Università La Sapienza); Fabio Verachi, Fiorella Salvucci, Annalisa Richetto (Intesa Sanpaolo); Edoardo Faletti (BancoBPM)
PMO: Oliver Wyman
Lo scenario Covid 19 sta producendo e produrrà rilevanti impatti sul sistema bancario e a fronte di questi in vari paesi le autorità di vigilanza (inclusa la BCE) hanno previsto importanti misure di proroga sia sui ratios patrimoniali sia sul trattamento contabile delle moratorie (e delle altre misure previste) sui bilanci. Sebbene il framework di vigilanza preveda il ricorso periodico agli stress test, le attuali previsioni relative all’andamento del PIL del 2020 sono peggiori rispetto al worse case scenario dei passati stress test.
 
In dettaglio la BCE ha concesso alla Banche:

• l’utilizzo, lo scorso 12 marzo, del Capital Conservation Buffer (CCB) e della Pillar 2 Guidance per sostenere l’economia reale oltre che alla possibilità di operare al di sotto dell’indicatore di Liquidity Coverage Ratio (LCR);
•  la flessibilità, lo scorso 20 marzo, per permettere alle banche di godere di un pieno beneficio dalle garanzie e moratorie poste in essere dalle pubbliche autorità

Le banche potrebbero, pertanto, operare al di sotto dei ratios previsti dalle decisioni SREP e al di sotto del livello usuale fissato per molti indicatori RAF e Recovery Plan con tuttavia l’obiettivo – a medio termine – di tornare a rispettarli nuovamente pur in presenza di una prevedibile contrazione della redditività nei prossimi anni.
L’obiettivo della Commissione è quello di individuare una coerenza nella stesura dei prossimi RAF, Recovery Plan, Piani pluriennali e modelli di perdita attesa mantenendo la sostenibilità del modello di business in una fase di rilevante crisi economica.
Il Position Paper sarà affronterà i seguenti temi:

• analisi dell’ambiente competitivo COVID 19 (flessibilità BCE, Bankit, SRB; moratorie e garanzie del Governo)
• prima stima degli impatti sul sistema bancario dovute alla pandemia e delle diverse soluzioni adottate con riguardo al calcolo del ECL ai sensi del IFRS9 desumibili dai comunicati stampa delle banche quotate (italiane ed estere)
• costruzione di un set di indicatori andamentali di crisi (indicatori RAF e di Recovery)
• analisi la sostenibilità del business nel medio termine e strategia per riportare a regime i ratios patrimoniali

l’eventuale necessità di modifiche nel framework regolamentare per tenere conto in maniera strutturata e coerente del rischio pandemico