Riesgos de modelo: Puntos críticos (analítica avanzada, datos y automatización)

De qué trata

Hernán Enríquez, de Management Solutions, expuso en la I Jornada Anual de Riesgos (22 de septiembre de 2023) los puntos críticos de la gestión del riesgo de modelo en un entorno de analítica avanzada, datos y automatización.

Las 25 diapositivas parten de qué se considera un modelo, la evolución de la supervisión hacia un enfoque integral, la gestión activa del riesgo de modelo y la priorización de los modelos a validar. Abordan cinco ejes (documentación, datos, metodologías, sistemas y procesos, e integración en la gestión), el potencial de automatización, los modelos no regulatorios, el reglamento de inteligencia artificial de la Unión Europea y las fases para implementar un marco.

Objetivos

• Explicar qué es el riesgo de modelo y por qué su gestión se ha vuelto más exigente.
• Presentar los componentes de un marco de gestión de riesgo de modelo y cómo priorizar la validación.
• Identificar dónde hay más eficiencia y potencial de automatización en el ciclo de vida de los modelos.

Ideas clave

1. La gestión activa del riesgo de modelo requiere un marco concreto con planes de acción y priorizar los modelos a validar según el riesgo asociado a cada uno.
2. Los cinco ejes del marco son documentación, datos, metodologías, sistemas y procesos, e integración en la gestión.
3. La mayor eficiencia se da en los datos y en la documentación; un equipo de redactores técnicos (technical writers) es una de las palancas citadas.
4. Una cultura madura de gestión del riesgo de modelo implica la participación de los responsables a lo largo de las tres líneas de defensa.
5. El potencial de automatización varía según la fase del ciclo de vida del modelo, y los modelos no regulatorios (cobro, alertas tempranas, entre otros) también entran en el alcance.
6. Aún queda un largo camino de madurez, y la eficiencia es el próximo objetivo de las instituciones avanzadas.