モデルリスクガバナンスとリスクインテリジェンスは同じではない

ユースケース
エンタープライズリスクインテリジェンス＆ストレステスト分析

金融サービスのリスク管理は、世界金融危機以降、驚くほど高度化しました。モデルリスクガバナンスフレームワーク、ストレステストインフラストラクチャ、制限監視システムなど、リスクインフラへの投資は莫大でした。SR 11-7は、ほとんどの機関がモデルリスク管理プログラムのベンチマークとする規制基準であり続けています。現在、ほとんどの大手金融機関は、リスクチームが意味のある監視を行える以上のリスクモデル、データフィード、監視ダッシュボードを保有しています。

インフラストラクチャの洗練度は、根本的な問題を覆い隠す可能性があります。CROが信用リスク濃度の現在の状態、特定のシナリオに対するストレステストの感度、または市場リスクポジションと信用ブックエクスポージャー間の相関関係を理解する必要がある場合、その答えを得るには、複雑なモデル出力、アナリストの解釈レイヤー、および互いに連携するように設計されていないデータシステムをナビゲートする必要があります。

リスクリーダーシップにおけるインテリジェンスのギャップ

リスク管理の意思決定は迅速に行われます。信用委員会レビュー、市場リスクの日次ブリーフィング、制限違反のエスカレーション、規制当局からの問い合わせなどです。CROは、それらの瞬間に、迅速で正確、かつ擁護可能な回答を必要とします。彼らが頻繁に得るものは、レポートが設計されたときに予測された質問に答える既製のレポートであり、会議で提起されている特定の質問には答えていません。

リスクレポートは、レポートに組み込まれたものを教えてくれます。リスクインテリジェンスは、あなたが実際に尋ねている質問に答えます。それは、ダッシュボードを構築した人が予期していたものとはめったに正確に一致しません。

SR 11-7に基づく会話型リスクインテリジェンス

Databricks AI/BI Genieは、金融サービス規制が必要とするガバナンス制御を備えた、リスクリーダーが自然言語でリスクデータ環境を調査できるようにします。CROは、「地理的地域とLTVバンド別に分類された、当社のローンブックにおける商業用不動産への現在の集中エクスポージャーはいくらで、内部制限構造と比較してどうですか？」と尋ねることができます。その回答は、適切なアクセス制御と監査ログを備えた実際の信用データから表示されます。

ガバナンスからインテリジェンスへ

リスクガバナンスフレームワークは必要ですが、リスク管理の卓越性には十分ではありません。現在の市場環境が実際に生成している質問、つまり最後のダッシュボードが構築されたときに予測された質問だけでなく、会話形式でリスク環境を調査できるCROは、根本的に質の高い情報でリスクを管理しています。

DATABRICKS GENIE · 主要な差別化要因
データのために構築され、ルールによって管理され、あらゆるビジネスリーダーに対応します。

• 擁護可能な監査証跡：すべてのGenieクエリと応答はログに記録され、モデルリスクガバナンスと規制検査の準備に不可欠です。
• Unity Catalogデータリネージ：Genieの回答は、生成したソースデータにまでたどることができ、モデルリスクガバナンスフレームワークの帰属要件を満たします。
• クロスリスクビュー：統合環境における信用、市場、オペレーショナル、流動性リスクデータ。単一リスクダッシュボードでは回答できない相関関係の質問を可能にします。
• ストレステスト統合：シナリオ出力データは、実際のエクスポージャーデータと同じ環境の一部です。「シナリオXでブックがどのように機能するか」はリアルタイムの質問です。

Genieがあなたのチームに何ができるかをご覧ください

Databricks Genieは本日よりご利用いただけます。業界の同業他社がどのようにそれを使用して、データへのアクセスと活用方法を再考しているかをご覧ください。

(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事