Risk Adjusted Performance Commentary
ConformitéFinance 19 janvier, 2021

Adopter une approche proactive de la gestion de la performance ajustée en fonction du risque

Alors que le monde fait face à un paysage économique difficile, 2021 promet d’être une période de test pour les entreprises du monde entier, ainsi que pour les banques qui les servent et les soutiennent. Dans un contexte où les entreprises clientes réagissent à l’incertitude économique émergente, les banques doivent évaluer leurs pratiques de prêt afin d’obtenir une idée claire de l’impact du climat financier sur la croissance et la performance de leur activité.

Avant même que la pandémie de Covid-19 ne fasse des ravages dans l’économie mondiale, perturbant le commerce mondial et obligeant les entreprises à repenser leurs plans, les banques étaient confrontées à un environnement difficile. La tendance globale vers des taux d’intérêt bas a abouti à une chute brutale en 2020 qui, combinée à l’incertitude liée à la croissance des entreprises, voire à leur survie, laisse entrevoir la perspective de pertes substantielles. La combinaison de la baisse des marges d’intérêt et du risque accru de pertes sur prêts signifie que les banques doivent planifier soigneusement l’avenir.

Cette incertitude planant sur l’évolution future des taux exerce une pression sur les marges nettes d’intérêt, ce qui en fait une préoccupation majeure des banques et des régulateurs. Cela apparaît également dans un contexte où les banques sont aux prises avec une croissance sous-jacente de la complexité de la trésorerie et de la gestion des risques actifs-passifs (ALM), qui dure depuis un certain temps déjà.

Dans ce contexte, les banques se rendent compte qu’elles doivent gérer leur bilan de manière proactive afin de maintenir la croissance et d’améliorer la rentabilité. Elles doivent analyser leurs pratiques de prêt et identifier les sources de financement ainsi que les objectifs de prêt éligibles, afin d’assurer une bonne gestion des prêts. Les banques doivent également bien comprendre leur exposition au risque de taux d’intérêt et de liquidité, évaluer la combinaison de produits à taux variable et fixe et ajuster leur stratégie face à l’évolution de la dynamique du marché.

Tout cela implique nécessairement une réévaluation de la capacité de leurs systèmes internes à réagir rapidement aux conditions économiques changeantes, qui peuvent avoir un impact sur le risque et les rendements du bilan.

L’incertitude économique récente a testé l’adéquation des systèmes internes utilisés pour surveiller et gérer le risque de bilan, et de nombreuses banques arrivent à la conclusion que les solutions ponctuelles existantes ne seront pas à la hauteur des demandes des services des risques et des finances pour modéliser de nombreux scénarios commerciaux et de risque.

Les systèmes qui modifiaient les scénarios en quelques jours et semaines ne sont plus acceptables au vu de la nécessité d’intégrer des données commerciales et de générer des analyses basées sur des scénarios reposant sur des données, qui sont indispensables non seulement pour répondre aux régulateurs, mais aussi pour informer correctement les dirigeants et les décideurs. Ces facteurs contribuent à renforcer les attentes des régulateurs vis-à-vis des banques en ce qui concerne la mise en place de capacités de calcul avancées et la vitesse de traitement, couplées à une gouvernance plus forte exercée sur cette fonction.

La réponse des banques

Pour de nombreuses banques, la situation montre la nécessité d’une transformation vers des systèmes et des processus capables de relever le défi émergent. Les banques cherchent désormais à combiner les capacités de modélisation des systèmes ALM avec la gouvernance et la portée des systèmes de planification et la puissance analytique des outils de BI avancés. Ce n’est qu’ainsi qu’elles pourront être sûres de maintenir et peut-être même d’améliorer leur rentabilité.

Dans le cadre de cette nouvelle approche, les banques ne limitent plus la gestion actif-passif à la conformité réglementaire. Selon l’opinion dominante, elles peuvent aller au-delà de la simple conformité jusqu’à la création de valeur commerciale grâce à une modélisation de scénarios flexible qui leur donne une vision véritablement exhaustive des facteurs de risque ayant une incidence sur les performances futures de l’entreprise.

Cette approche implique une évaluation du risque actif-passif, du risque de liquidité, du risque de crédit et de la planification opérationnelle des activités. Pour tirer parti de l’adoption de ce type d’approche proactive de la gestion de la rentabilité ajustée en fonction du risque, les banques doivent mettre en œuvre plusieurs capacités clés. Il s’agit notamment de méthodologies et de processus de gestion des taux d’intérêt et d’optimisation du bilan qui servent de cadre pour une modélisation de scénario avancée rapide et efficace.

Les banques doivent également analyser les résultats de leurs modélisations de scénarios. À cet effet, elles ont besoin de la puissance d’analyse nécessaire pour évaluer rapidement les options qui s’offrent à elles au fur et à mesure qu’elles réagissent aux évolutions du marché, afin de maintenir et d’améliorer leur rentabilité.

Enfin, les banques doivent agir pour donner suite à cette analyse. Cela les oblige à mettre en place les outils d’information de l’équipe de direction nécessaires pour permettre au personnel de première ligne, en contact avec le client, d’exécuter la ou les options de réaction rapide choisies, ainsi qu’à mettre en place des processus et des mesures qui permettront à l’équipe de direction d’évaluer le succès ou non d’une mesure donnée.

Liste de contrôle pour les praticiens

Alors qu’elles s’apprêtent à procéder à la transition vers une plateforme complète de gestion de la performance ajustée en fonction des risques, les banques doivent garder à l’esprit les questions suivantes :
- Quels facteurs ont un impact sur les bénéfices et la liquidité dans un environnement changeant ?
- La banque intègre-t-elle les contributions de son personnel en contact avec le marché concernant la croissance, les spreads et les pertes potentielles ?
- La banque prend-elle un risque crédit, et si oui, à quelle hauteur ?
- La banque effectue-t-elle la gestion sur la base de la composition de son bilan actuel sans tenir compte des événements futurs, tablant ainsi sur des flux de trésorerie susceptibles de disparaître ?
- Le système de la banque est-il capable de gérer différents scénarios de taux d’intérêt, notamment une volatilité élevée et des taux négatifs ? - La banque peut-elle mesurer l’impact de ces scénarios sur la liquidité et les bénéfices ?
La solution actuelle de gestion actif-passif de la banque aide-t-elle à prendre des décisions qui maximiseront la valeur pour les parties prenantes ?

Se fondant sur ces considérations, les banques arrivent à la conclusion qu’elles ont besoin d’une solution qui combine trois éléments clés. Le premier est un système de gestion actif-passif capable d’élaborer plusieurs scénarios et disposant des performances requises pour les calculer rapidement de bas en haut. Le deuxième est une solution capable d’inclure des outils d’analyse commerciale pour comparer et contraster les plans de réaction rapide pour la hiérarchisation et l’exécution. Et, le troisième est un outil de gestion des performances ajustées en fonction des risques (RAPM) pour mesurer et gérer les résultats.

Adopter une approche exhaustive de la gestion de la performance ajustée en fonction du risque

L’expérience a montré que tenter de créer une solution avec cette gamme de capacités peut en soi être une entreprise risquée. Avec les systèmes de points hérités et généralement axés sur un seul domaine de l’exigence globale, les banques sont souvent obligées de concocter une solution fragmentée afin de relever le défi. Cette approche présente des inconvénients, le principal étant l’absence d’une vision globale ou exhaustive de la véritable situation de la banque en matière de risques. En effet, les processus manuels basés sur des feuilles de calcul de données du grand livre général peuvent fournir une image actuelle de l’entreprise, mais ne parviennent pas à modéliser les risques imprévus ou à anticiper les changements de comportement.

Il peut en résulter une déconnexion entre la vision qu’a la banque des risques auxquels elle est confrontée et les véritables facteurs ayant une incidence sur la performance de la banque à l’avenir, ce qui sape toute la raison d’être de l’exercice.

En outre, être aux prises avec plusieurs systèmes et fournisseurs peut en soi générer des risques supplémentaires sous la forme d’une mauvaise communication, d’un manque de clarté sur la propriété des fonctions clés et d’une mauvaise interopérabilité, qui peut potentiellement perturber les flux de travail. Recourir aux services de plusieurs fournisseurs peut obliger la banque à maintenir plusieurs équipes de projet avec divers spécialités et points de contact dédiés aux fournisseurs, ce qui ajoute de la complexité et augmente les dépenses.

Pour ces raisons, les banques se tournent de plus en plus vers une approche plus intégrée combinant les risques, la conformité et l’analyse afin de relever le défi de la gestion de la performance ajustée en fonction du risque. L’adoption d’une plateforme consolidée peut donner aux banques la cohérence et l’agilité nécessaires pour avoir une vision fidèle de leur situation en matière de risques.

La solution OneSumX Risk Management de Wolters Kluwer Financial Services, par exemple, combine des calculs de revenus complets avec la modélisation de scénarios et la budgétisation, permettant aux banques d’avoir une vision claire de l’analyse et de la gestion des performances. La fonctionnalité prête à l’emploi de la solution prend en compte les revenus futurs sur la base d’évaluations qualitatives et d’un mix de produits à taux fixe et/ou variable.

Le cadre de modélisation de la solution permet aux banques de modéliser l’impact de divers scénarios de produits sur le bilan. Quant à sa fonction de budgétisation et de planification, celle-ci fournit une évaluation à l’échelle de la banque en examinant non seulement les actifs et les prêts, mais également la masse salariale, les immobilisations et l’équipement, ainsi que d’autres dépenses non liées aux revenus, permettant d’effectuer une analyse des performances par région, par centre de coûts ou selon d’autres paramètres. Une couche de données capable de gérer les modifications de données, ainsi que la normalisation et la distribution à des fonctions spécifiques fait partie intégrante de la fonction.

Il en résulte une vision réaliste et complète de la trajectoire commerciale de la banque, accessible et gérée via un point de contact unique, garantissant cohérence de l’approche et efficacité opérationnelle.

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