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”. Si evidenzia che il numero e la complessità dei modelli hanno 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. Le mutevoli condizioni di contesto (accentuate dall’emergenza Covid), hanno ulteriormente amplificato l’esigenza di ridurre la distanza tra l’identificazione delle criticità sui modelli, 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 contesto operativo.

Model Risk Management. Le prassi e il modello a tendere.

Rosa COCOZZA
Primo
2021

Abstract

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”. Si evidenzia che il numero e la complessità dei modelli hanno 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. Le mutevoli condizioni di contesto (accentuate dall’emergenza Covid), hanno ulteriormente amplificato l’esigenza di ridurre la distanza tra l’identificazione delle criticità sui modelli, 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 contesto operativo.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11588/907106
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