SAS Solvency II Seminar 4/ Basel II IRB erfaringer fra Bankdata

Transkript

1 SAS Slvency II Seminar 4/ Basel II IRB erfaringer fra Bankdata

2 Agenda Intrduktin til Bankdata Basel II prjektet Anbefalinger/erfaringer Spørgsmål? spørgsmål er gså velkmne undervejs

3 Agenda Intrduktin til Bankdata Basel II prjektet Anbefalinger/erfaringer Spørgsmål?

4 Struktur er rganiseret sm en frening med det frmål at udvikle IT-løsninger, fretage databehandling g relaterede aktiviteter fr freningens medlemmer g fr servicemedlemmer er ejet 100% af freningens medlemmer:

5 Missin - derfr er vi her Vres kunder skal have de bedste knkurrencevilkår, derfr vil Bankdata være de bedste i Danmark til at fremskaffe, implementere g drifte højkvalitets itløsninger. Visin - at gøre it nyttigt Vi ønsker at skabe synergi i grænselandet mellem bankfrretning g IT

6 Medlemspengeinstitutter Alm. Brand Bank Djurslands Bank Kreditbanken Nrdfyns Bank Nrdjyske Bank Nørresundby Bank Ringkjøbing Landbbank Skjern Bank Sparekassen Sjælland Sydbank Tønder Bank Vestfyns Bank Østjydsk Bank Aarhus Lkalbank

7 Medarbejdere Over 500 medarbejdere i

8 leverer ttale it-løsninger til den finansielle sektr: Systemudvikling - fra analyse til implementering Systemdrift g uddata Systemintegratin med decentrale systemer Kmmunikatin til g fra andre EDB-centre Teknlgisk rådgivning g supprt Kundesupprt

9 Agenda Intrduktin til Bankdata Basel II prjektet Anbefalinger/erfaringer Spørgsmål?

10 Basel II prjektet Hvad er Basel II??? Og hvrdan hænger det sammen med Slvency II?? WikiPedia ften called "Basel fr insurers," Slvency II is smewhat similar t the banking regulatins f Basel II.

11 Basel II prjektet Fra Slvency II er mere kmpleks end Basel II g indehlder en betydelig udfrdring mkring intern mdelvalidering. Alligevel kan selskaberne lære meget af bankernes implementering af Basel II, hvr én af de største udfrdringer ikke var selve kapitalkravsberegningen. Udfrdringen var at pnå knsistens g kvalitet i de data, der bruges til at gennemføre beregningerne. Starter man lige præcis her, så får Slvency II-prjektet fra starten en række psitive effekter i frretningen. Det er nemlig de samme data, sm selskabet kan bruge til at styrke kvaliteten af de daglige frretningsmæssige beslutninger!

12 Basel II prjektet There are clear parallels between the appraches being taken in Basel II and Slvency II, in particular, the emphasis n risk mdelling and the use f a three-pillar system: Pillar 1 sets ut the minimum capital requirements (MCR) fr insurance, market, credit and peratinal risk; Pillar 2 defines the supervisry review prcess and Pillar 3 the disclsure and transparency requirements. Implementatin is currently planned fr 2010.

13 Basel II prjektet Basel II er: Regulatrisk krav fra EU Opdelt i 3 søjler sm Slvency II Pillar 1: Kredit risik Standard IRBF IRBA

14 Basel II prjektet Basel II IRB giver mulighed fr kapitallempelse ved, at alle kunder bliver individuelt risikvurderet via statistiske mdeller(pd) der anvendes mdeller til at beregne frventet tab givet default(lgd) g efterfølgende beregne de risikvægtede aktiver(rwa)

15 Basel II prjektet Startet i 2006 Initieret af en af vres største pengeinstitutter Løsning til fællesskabet (14) Peak med 35 mand allkeret Frdelt hs pengeinstitut, SAS g Bankdata 3 PL er til at sikre krdineringen Mange stramme deadlines Alt skulle bygges fra scratch Organisatrisk ændring BICC i Bankdata Afsluttet 1Q 2010

16 Agenda Intrduktin til Bankdata Basel II prjektet Anbefalinger/erfaringer Prjektstyring Frretning Analyse g mdellering Data Spørgsmål?

17 Anbefalinger Dette er IKKE et IT-prjekt.. så.. Find spnsr må ikke være drevet af regulatriske krav, men af frretningsmæssige men IT er en STOR del af prjektet

18 Anbefalinger Prjektstyring Leverancer Kæmpe prjekt så hp ikke med på Big Bangstrategien Agilt med løbende leverancer

19 Anbefalinger

20 Anbefalinger Sme f the principles behind the Agile Manifest [6] are: Custmer satisfactin by rapid, cntinuus delivery f useful sftware Wrking sftware is delivered frequently (weeks rather than mnths) Wrking sftware is the principal measure f prgress Even late changes in requirements are welcmed Clse, daily cperatin between business peple and develpers Face-t-face cnversatin is the best frm f cmmunicatin (c-lcatin) Prjects are built arund mtivated individuals, wh shuld be trusted Cntinuus attentin t technical excellence and gd design Simplicity Self-rganizing teams Regular adaptatin t changing circumstances

21 Anbefalinger Prjektstyring Leverancer Agilt med løbende leverancer Find guldet i jeres data fx til prtletter (Operatinel BI) Mdeller Levér løbende Rapprtering Data generelt Understøttelse af mdeller

22 Anbefalinger Kmpleksitet Nytteværdi Beslutningsstøttende -Baseret på frtid, -nutid g fremtid Prediktiv - Hvad sker der i fremtiden Traditinel ledelsesrapprtering - Frtid g nutid Udvikling af BI ver tid

23 Anbefalinger Prjektstyring Samarbejde med leverandør Sikre et tæt samarbejde med leverandøren det fungerer ikke uden tætte g gde relatiner. On-site, integreret del af prjektet Samarbejde med frretningen Dette er IKKE et IT-prjekt Tresidet samarbejde

24 Anbefalinger Prjektstyring Kmpetencer Fremtiden ville kræve flere BI løsninger Basel II IRBF prjekt startet Gruppevise Nedskrivninger baseret på ratings Svært at fasthlde de specielle kmpetencer hvis ikke der blev taget actin Uafhængig af ekstern knsulent bistand In-huse kmpetencer

25 Anbefalinger IT kan ikke selv g det kan frretningen heller ikke Løsninger udvikles i tæt dialg mellem BICC g frretningen Kredit Kredit Regel- g limitstyring Credit Scring Analytikere Kredit Basel II - IRBF ETL udviklere SAS Institute Ledelse Gruppevise nedskrivning inkl. Applicatin scring Frretnings arkitekter AML Kundelyalitet mm. Kunde g rådgiver Betalingsfrmidling Basissystemer

26 Anbefalinger Prfiler Frretningsarkitekter IT persner med str indsigt i finansielle frretninger der kan msætte frretningskrav til IT Analytikere Persner med statistisk baggrund der kan udvikle avancerede statistiske mdeller ETL udviklere Persner der kan udvikle løsninger med SAS DI Studi mm.

27 Anbefalinger Frretning skab pbakning, find spnsr må ikke være drevet af regulatriske krav, men af frretningsmæssige Fra lempelse af kapitalkrav til ptimering g ratinalisering af frretningen Skab tillid Har I traditin fr at anvende statistisk mdellering? En str udfrdring sm ikke må negligeres. Skal man gdkendes skal det anvendes! Frretningsgangsbeskrivelser er ikke nk Talk the talk, Walk the Walk

28 Anbefalinger Analyse g mdellering Definitiner Kunder, risik ect. Target variabel Analyse grundlag Der skal være tilstrækkeligt analyse grundlag Statistisk funderet frretningsmæssigt gdkendt g frståeligt Finanstilsynet stiller krav Statistisk baseret mdeller hvr muligt. men sm bedste bud/ekspert mdeller ved lw-default grupper (ver fitting) Pragmatisk tilgang Man kan arbejde sig selv ihjel. Dkumentatin CRISP - CRss-Industry Standard Prcess fr Data Mining

29 Anbefalinger Data GIGO princippet - Garbage in, garbage ut It s all abut the data, stupid! Tænk datakvalitet ind i udviklingen Vælg evt. specifikke værktøj Datadiscipliner Kan en medarbejder ændre i data => dårlig datakvalitet Ændre frretningsgange g system valideringer Løsningen kan give incitament til bedre disciplin Test rdentligt! Meget mere kmpliceret at teste histrik af data end fx skærmbillede regressinstest

30 Agenda Intrduktin til Bankdata Basel II prjektet Anbefalinger/erfaringer Prjektstyring Frretning Analyse g mdellering Data Spørgsmål?

31 Spørgsmål? Martin Paarse mpa@bankdata.dk mb. :