Auge de los modelos en el sector bancario: ¿por qué ahora?

En este contexto, el incremento en el uso de los modelos, así como el cumplimiento de las expectativas supervisoras, introduce nuevos desafíos que las entidades financieras deben encarar a través del diseño e implementación de un marco robusto de riesgo de modelo y un plan estratégico de modelos.

¿Por qué la gestión de los modelos es prioritaria a día de hoy para las entidades?

Antes de explorar algunos aspectos a considerar en un plan estratégico de modelos, es necesario entender por qué la gestión de los modelos es un tema de máxima prioridad para los bancos a día de hoy:

1. En primer lugar, la confianza en el valor añadido que aportan no ha dejado de crecer: nunca se habían usado tantos, por tantas áreas diferentes y para tan distintos propósitos. Desde las funciones de gestión de riesgos con modelos internos para la estimación de capital hasta los equipos encargados de la ciberseguridad o del marketing.
2. En segundo lugar, el aumento en la complejidad. Esto se ve particularmente motivado por la incorporación de algoritmos basados en metodologías de Inteligencia Artificial y Machine Learning, especialmente utilizados para modelos que tratan de dar respuesta a las necesidades del negocio.
3. Adicionalmente, la preocupación de los reguladores por este ámbito motiva una gran actividad normativa con impacto en las distintas fases del ciclo de vida de los modelos. Con especial atención a la futura entrada en vigor del marco definitivo de Basilea III, que supondrá una reflexión profunda sobre los modelos internos para la estimación de capital.

Por todas estas razones, los responsables de la gestión de modelos están viendo incrementadas tanto las tareas que desempeñan como la exhaustividad de las mismas, con el objetivo de demostrar que el riesgo generado por los modelos es adecuado para su propósito.

Qué tener en cuenta en el diseño de la estrategia de modelos

En este sentido, las entidades financieras necesitan diseñar e implementar una estrategia de modelos que debe contemplar, al menos, los siguientes aspectos:

1. Un programa de transformación que fije los pasos a dar en materia de automatización y digitalización, ayudando a mejorar la eficiencia en los procesos y asignando a los equipos tareas de mayor valor añadido.
2. Una decidida apuesta por la capacitación técnica y tecnológica que ayude a dar respuesta a los desafíos que plantean especialmente los modelos que incorporan factores ESG así como los basados en metodologías de Inteligencia Artificial, además del correspondiente cumplimiento de los principios de Data Trust y Data Ethics.
3. Y, para finalizar, el diseño de planes no solo para atraer y retener el mejor talento sino también para crear nuevas estructuras organizativas que fomenten formas de trabajar que ayuden a conseguir modelos de mayor calidad y promuevan la eficiencia, por ejemplo, a través de la implementación de Hubs o Centros de Excelencia.

Por tanto, aquellas entidades capaces de anticiparse a estos desafíos metodológicos, tecnológicos y de gestión de equipos, sin dejar de cumplir con las expectativas supervisoras, serán las que marquen la diferencia y alcancen una ventaja competitiva en el mercado.