Programa Especialista en Riesgo de crédito. Construcción y control de modelos internos

• ‍Conocer las ámbitos de desarrollo emergentes en el ámbito de riesgo de crédito, relativos a la implantación de nuevas metodologías como la Inteligencia Artificial, la inclusión del ámbito climático en los modelos y la valoración de las implicaciones de Data Ethics en los mismos.
• Conocer todos los requerimientos sobre la gestión del riesgo de crédito y las expectativas de los supervisores respecto a la misma.
• Valorar el funcionamiento de los modelos implantados en su fase productiva.
• Construir, en el itinerario técnico, modelos de riesgo de crédito una vez interiorizados los diferentes tipos de modelos existentes y sus fases de desarrollo.
• Estimar lo que es el consumo de capital y saneamientos para exposiciones determinadas en base a la información que proporcionan los modelos
• Trazar la información necesaria de cara a la realización de proyecciones de capital y provisiones con el objetivo último de utilizarlo en los ejercicios de Stress Test (regulatorio y climático).

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En el ámbito financiero, como en todo proceso empresarial, la tecnología es una herramienta que permite evolucionar, agilizar, industrializar y hacer más eficiente un proceso o línea de negocio. En el caso de la banca tradicional, esta línea de negocio es, principalmente, la financiación de familias y empresas, asumiendo en dicha decisión el denominado riesgo de crédito.

La inclusión de modelos predictivos en la adopción de riesgos es el elemento que aflora a partir de una plataforma tecnológica robustamente cimentada con un elevado volumen de información histórica sobre el comportamiento de pago de los clientes. Esto supone objetivar la toma de decisiones y permitir que estas sean infinitamente más ágiles, pudiendo obtener, incluso, respuestas en tiempo real.

De hecho, el sector de la banca es uno de los agentes sociales más innovadores, ya que ha tenido la convicción del beneficio que aporta la inclusión de modelos predictivos en todos los procesos de gestión internos y en la medición exhaustiva y supervisada de las necesidades de capital (Basilea) o provisiones (IFRS9) de sus posiciones de riesgos.

En el medio plazo, en entornos cada vez más exigentes tanto desde la óptica macroeconómica como de la inmediatez sólida en la digitalización, las entidades que liderarán el sistema financiero serán aquellas cuyos modelos estén totalmente orientados a las necesidades de los clientes, enraizados en el funcionamiento de la entidad y, desde el ámbito técnico, metodológicamente diferenciales en su fortaleza predictiva

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