Risk Consulting

Kreditrisiko-Expertise für Finanzakteure

Unser Risk-Consulting-Team unterstützt Banken und Finanzinstitute bei der Kreditmodellierung, dem Datenmanagement und der Integration von ESG-Kriterien in Risikomanagementprozesse.

Unsere Schwerpunkte:

Kreditmodellierung
Integration von ESG-Kriterien in Ihr Kreditmodell und Unterstützung bei der Entwicklung von ESG Roadmaps
Datenmanagement

Ihre Vorteile

Expertise und Best Practices kombinieren
Unsere Berater*innen empfehlen den optimalen Ansatz zur Definition von KRIs und liefern Ihnen die besten Bewertungen und Empfehlungen für Geschäftsverteilung, Portfoliomanagement, Risikomanagement und Personalplanung.
Kreditrisikomessung und -analyse
Mit unserem tiefen Verständnis der regulatorischen Anforderungen und fundierter statistischer Expertise bieten wir Ihnen methodische und praktische Unterstützung bei der Modellierung, Stresstest-Analyse, Modellvalidierung sowie der Risikoüberwachung und Berichterstattung.
ESG in das Kreditrisiko integrieren
Wir helfen Ihnen, ESG-Risiken erfolgreich in Ihr Kreditrisikomanagement zu integrieren und stellen Ihnen unser Fachwissen zu ESG- und Quantifizierungsmethoden, -Vorschriften und –Datenbanken zur Verfügung.
Einsatz in allen Baseler Modellen (PD, LGD, EAD) und allen Assetklassen

Anwendungsfälle

Konzern-Risikomanagement
Kunde
Eine führende europäische Bank, die ihren Firmen-, institutionellen und Privatkunden eine breite Palette an Beratungsdienstleistungen und Finanzlösungen bietet.
Aufgabe
Modellierung des Retail-Parameters PD PRO/SCI Basel
Zielsetzung
Entwicklung eines relevanten, vereinfachten, nachhaltigen und vollständig konformen Kreditrisikomodells.
Annähern
  • Aufbau der Modellierungsdatenbank (RDS) 
  • Risikodifferenzierung: Entwicklung des Scoring-Modells und Klassifizierung der Risikostufen                        
  • Risikoquantifizierung: Kalibrierung des Modells                                              
  • Bereitstellung des Modellierungspakets 
Durchführung des Backtests für das Private-Banking-PD-Modell
Kunde

Die Privatbank einer großen europäischen Bank.

Kontext

Das PD-Modell für das Private Banking ist ein sogenanntes Expertenmodell, das mit minimalem statistischem und quantitativem Aufwand erstellt wurde. Daher stellte der quantitative Backtest eine besondere Herausforderung dar.

Zielsetzung

Erfüllung der regulatorischen Anforderungen sowie die Einführung neuer statistischer Überwachungsindikatoren, die den Erwartungen der Regulierungsbehörden entsprechen

Vorgehensweise
  • Aufbau einer operativen Datenbank, die Informationen aus verschiedenen Quellen durch Joins und Kontrollen zusammenführt
  • Anpassung der Datenbank für die Nutzung in Arbeitsinstrumenten 
  • Entwicklung von Indikatoren oder Äquivalenzen basierend auf den verfügbaren Informationen 
  • Durchführung regulatorischer statistischer Tests (PSI, HHI, AUC, GINI, Binomialtest etc.) 
  • Integration der Empfehlungen des Validierungsteams 
Ergebnisse
Unsere Analysen bestätigten, dass die bereits implementierten PD-Werte konservativ waren, und es bestand kein unmittelbarer Handlungsbedarf. Dennoch wurde ein neues Modell entwickelt, um das bestehende zu optimieren.
Unser Beitrag
Durch diesen Backtest konnten wir den Modellierungsteams einen Bericht vorlegen, der den Anforderungen der Aufsichtsbehörden entsprach. Zudem profitierten die Teams von automatisierten Programmen, die auch bei anderen Projekten eingesetzt werden können, was die Produktivität steigerte.
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