仮想通貨ニュース

信用リスクの把握

信用リスクの把握
当行のリスク管理態勢は、大きく次の4つに分けられます。①コンプライアンス会議のもとにおける法令等遵守管理、②ALM委員会における収益の源泉となるリスクの管理、③信用リスク管理委員会における信用リスクに重点を絞ったリスクの管理、④オペレーショナル・リスク管理委員会における事務リスク、システムリスク等の極小化すべきオペレーショナル・リスクの管理であります。
ALM委員会では、市場リスクや信用リスクの計量化により当行のリスク量を把握し、最適な運用・調達構造の実現と、中長期的な安定収益の確保を目指しております。
また、信用リスク管理委員会では、信用リスク管理、内部格付制度に係る制度設計および検証、バーゼル規制に係る課題対応に取り組んでおります。
一方、オペレーショナル・リスク管理委員会では、オペレーショナル・リスクの実態を特定、評価、モニタリングの上、重要課題について組織横断的に対応を策定する等、オペレーショナル・リスク管理の高度化に取り組んでおります。組織的対応では、オペレーショナル・リスクである事務リスク、システムリスク、法務リスク、人的リスク、有形資産リスクについて、各リスクの主管部署を定め、厳正なリスク管理を行うと同時に、統括部署としてリスク統括部を定め、管理態勢の整備を行っております。
また、リスク管理全般の統括部署である「リスク統括部」は、各リスク主管部署が担当しているリスク管理に関する検証の統括を行っております。
なお、当行のリスク管理体系図は、次のとおりであります。

RISK MANAGEMENT 信用リスクの把握 統合信用リスクの高度化

金利低下。貸出先の減少。そして、新たな競争を生むAIの勃興。
今、金融業界における与信業務を取り巻く環境が激変しており、将来の銀行経営を見据えた際、
従来のやり方による与信業務を続けることは「リスク」として捉えられるようになっています。
弊社は創業以来、「データ」に基づく理論的、合理的な判断基準を生み出し、その仕組みを提供してきました。
これは、与信業務においても同様、金融機関における取引先のリスク評価、
リスク管理に資する仕組みを金融機関と力を合わせて考え、提供し続けており、そこで培った知識を、
改めて今の激変している時代に通用する仕組みとして新たに提供していくことを、今後のミッションとして考えております。

金融業界で求められていること

貸出先の発掘、債務者審査(格付付与)、貸出案件稟議、融資実行後のフォローアップ、状況変化の把握と適切な起稟、、、。
一つの貸出案件に対する案件サイクルを考えた場合でも、多くの「やるべきこと」が与信業務には存在します。しかしながら、ゼロ金利や競争の激化などに起因する今の低い利鞘水準において収益が減ってきている現状においては、従来から実施してきたこの「やるべきこと」をそのまま続けていくことは当然ながら経費の削減にはならず、収益的なデメリットになってしまうことが懸念されます。
そのことを勘案すると、この「やるべきこと」を可能な限り軽減し、効率的な人員配置を組織として考え、事務コストの低減、並びに営業力の強化が喫緊の重要課題として挙げられ、多くの金融機関において求められているものと考えられます。
では、従来の「やるべきこと」の軽減、並びに営業力強化と銘打った現場人員の増強を、確かな戦略の無い中行うことでどのようなデメリットが考えられるか。今まで把握してきた顧客に対する理解度が低減し、必要資金の正確な把握がなされないまま渉外が行われることが可能性としては考えられ、資金の使途を正確に知り、顧客が本当に必要とすることの提案を行う【明識】と【雅量】、という、金融機関のレゾンデートルともいうべき非常に重要なスキルが欠落していってしまう、といったデメリットが考えられるのではないでしょうか。
このようなデメリットを顕在化させないためにも、顧客のことを正確に把握するポイントを抑えた「情報力」が非常に重要であり、その「情報力」を損なわないためにも、蓋然性を確保したデータの存在を把握し、そのデータを利用した分析・検証を常に行う仕組みを作り、そこから理解される情報を適切に参照できることが必要と考えます。

提供できるアプローチ

01 与信業務のBPR

  • 顧客毎の「取引方針」の整理
  • 「取引方針」に基づき、負荷をかけるべき先と負荷を軽減すべき先の整理
  • 今までの業務負荷との比較

が挙げられます。
単純な規模(与信規模、顧客の売上規模等)による整理ではなく、今までの総体的な取引状況や、稟議案件発生状況などを勘案し、取引規模が小さく、現時点での収益が少ない先であっても将来の取引を見越して負荷をかけるべき先や、規模が大きく収益も得られる先であっても、負荷の軽減によるコスト低減と収益の最大化を図るべき先、といった整理を行います。
顧客の把握が行われた後、「債務者審査(格付付与)」、「案件審査(案件稟議)」といった、今の与信業務における重要な柱について、負荷をかけるべき先、負荷を軽減すべき先それぞれに対する運用方法を整理します

信用リスクの把握

Credit Analytics の信用スコア、信用分析モデルおよび各種ツールを活用すれば、格付け/非格付け、上場/非上場企業に関するリスク分析業務をスムーズに実施できます。

投資銀行のビジネスを拡大したDCM業務の成長戦略とは

73万件を超える透明性の高いクレジット・スコアにアクセス

オリジネーション

分析モデル

モニタリング&予兆管理

リスク・エクスポージャの全体像を把握

信用リスクを360度の視点で

業界屈指のソリューション

豊富な統計データで業界トレンドを把握

Credit Analyticsについて

潜在リスクの管理

株価をベースに推計されたデフォルト確率(PD)Market Signalsを活用し、Point-in-Time(ある特定の時点)での特定の上場企業に関する信用リスクを把握します。さらに株式市場センチメントを敏感に読み取り、会計年度期間中のデフォルト発生の可能性について早期警告シグナルも配信。世界6万4,信用リスクの把握 000を超える上場企業のデータを網羅するMarket Signalのデフォルト率は、毎日最新のデータに更新されます。

カウンターパーティのデフォルトリスクを把握

非格付け企業の信用スコアを算出

回復の可能性を測る

弊社の強力な統計ツールLossStats™モデルを通じて、業界および債券の特性を考慮した米国および欧州の債券および融資ファシリティの損失および回収レベルの予測が可能です。 債務のポジショニングを把握しながら、複数のエクスポージャーと優先順位に応じた負債の損失を計算します。 ファンダメンタル・デフォルトリスク・モデルをシームレスに統合します。

関連記事

よかったらシェアしてね!
  • URLをコピーしました!
  • URLをコピーしました!

コメント

コメントする

目次
閉じる