os bancos han contado siempre con procedi-

mientos de análisis de riesgo de distinto nivel

de sofisticación. No obstante, los Acuerdos

de Basilea, un conjunto de normativas y recomenda-

ciones alrededor del objetivo de establecer un techo

para el valor de los créditos que puede conceder una

entidad bancaria en función de su capital propio, están

revolucionando el sistema bancario europeo.

En 1988 los países más desarrollados deciden po-

ner en marcha un acuerdo que estableciese las reglas

del negocio financiero y marcase unas exigencias mí-

nimas de capital para cubrir los riesgos de la actividad

bancaria. Las crisis económicas mundiales cambiaron

de forma radical el concepto de riesgo financiero aso-

ciado hasta entonces con impagos de clientes y lleva-

ron a lanzar en 1999 una nueva propuesta, Basilea II.

Ésta se estructura en torno a tres pilares fundamen-

tales: el establecimiento de un capital regulatorio en

bancos y entidades financieras que fuese sensible a

los riesgos reales de la actividad; el reforzamiento de

los procesos de supervisión bancaria, y, por último, la

puesta en marcha de protocolos de disciplina de mer-

cado sobre la base de la transparencia y la difusión de

la información. La clave de Basilea II está en la redefi-

nición del concepto de riesgo, que pasa de un enfo-

que meramente contable, circunscrito casi exclusiva-

mente al riesgo de crédito, a otro mucho más diná-

mico que introduce una visión más amplia del

concepto de riesgo financiero.

44 Estrategia Financiera Nº 253 • Septiembre 2008

Ficha Técnica

AUTOR: Montoya, Javier

TÍTULO: BI aplicado a la gestión de riesgos: el ejemplo de Bankinter

FUENTE: Estrategia Financiera, nº 253. Septiembre 2008

LOCALIZADOR: 67/ 2008

RESUMEN: Las soluciones de business intelligence adoptadas por Bankinterpara afrontar la gestión del riesgo bancario les ha permitido ir generando es-cenarios y simulaciones de riesgo para conocer todas aquellas variables quepueden intervenir en el negocio financiero. En este artículo se presenta elnuevo panorama normativo desde la entrada en vigor de la normativa BasileaII, así como la reorganización interna llevada a cabo por Bankinter para con-trolar los riesgos operativos, de mercado y clientes a partir de un conjunto deherramientas que convierten el riesgo en una ventaja competitiva.

DESCRIPTORES: Riesgos, business intelligence, Basilea II, CRM (Customer Re-lationship Management).

BI aplicado a la gestión deriesgos: el ejemplo

de Bankinter

Riesgos

BI aplicado a la gestión deriesgos: el ejemplo

de BankinterSi la gestión del riesgo ha sido siempre uno de los parámetros más vigilados por las

entidades financieras, desde la entrada en vigor de Basilea II se ha convertido en un temaestratégico, así como una oportunidad para obtener ventaja competitiva. El caso práctico de

Bankinter muestra los beneficios de una gestión previsora del riesgo

, Javier MontoyaRisk Practice Manager SAS España

L

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Nº 253 • Septiembre 2008 Estrategia Financiera 45w

www.estrategiafinanciera.es[ ]

Basilea II obligó a los bancos a hacer mayor hincapié

en sus procedimientos de gestión de riesgos y a tener

permanentemente activadas las operativas para detectar

y evaluar de forma continuada estos riesgos. Esto su-

pone una transformación a la hora de gestionar uno de

los aspectos clave del negocio bancario que revoluciona

la forma de hacer negocios en el mundo financiero.

Basila II reformuló el concepto de riesgo y su

gestión en las entidades financieras y contempla tres

tipos de riesgos:

• Riesgo operacional: se define como la probabili-

dad de que se produzcan pérdidas resultantes de

procesos, de personal o de sistemas internos ina-

decuados o defectuosos, incluidos los errores hu-

manos y los fallos informáticos, o bien por causa

de acontecimientos externos, incluidas las catás-

trofes y los atentados. Engloba el riesgo legal y ex-

cluye el estratégico y de reputación.

• Riesgo de mercado: determina la influencia que

las variables del mercado, bien sean los tipos de

interés, los cambios de divisas o las fluctuaciones

bursátiles, tienen en la actividad bancaria.

• Riesgo de crédito: profundiza más en el concepto

de morosidad del cliente y obliga a establecer un

sistema de anotación de la calidad del riesgo de

todos los activos financieros del banco, de modo

que exista una estimación de la probabilidad de

incumplimiento por parte de los clientes en un pe-

riodo de un año. Basilea II exige además un con-

trol de la severidad de pérdida después del incum-

plimiento, incluyendo el efecto que todo el coste

de la recuperación del capital puede tener en la

estructura general de la entidad.

Basilea contempla un nuevo concepto de riesgo

que va más allá de la simple estimación de la morosi-

dad contemplada hasta ahora. Además Basilea II

añade la noción de pérdida inesperada, que es toda

aquella derivada de la volatilidad de los mercados y

de los cambios de ciclos económicos.

En estas circunstancias, la gestión del riesgo se

convierte en un tema estratégico para las entida-

des financieras y en una oportunidad para obtener

una ventaja competitiva a la vez que se cumple

con los requerimientos que exige el Banco de Es-

paña.

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Nº 253 • Septiembre 2008

BI aplicado a la gestión de riesgos:el ejemplo práctico de Bankinter

A la hora de hacer frente a los retos que implica

Basilea II, muchas entidades se han dado cuenta de

que se encuentran ante una situación en la que el bu-

siness intelligence tiene mucho que decir. La clasifica-

ción de los niveles de riesgo y la determinación de las

coberturas se pueden resolver gracias a la recopila-

ción de información y la aplicación de modelos analí-

ticos para convertir los datos en conocimiento.

Existen soluciones de business intelligence para

hacer frente a la gestión de riesgos bancarios

que dan respuesta a las necesidades de ges-

tión de los diferentes tipos de riesgo: ope-

racional, de mercado y de crédito. Estas

soluciones parten de la creación de

una gran base de datos, escalable y

fácilmente depurable, sobre la que

trabajan soluciones analíticas tales

como motores de cálculo, mode-

los estadísticos, y herramientas de

generación de informes que tras-

ladan el conocimiento generado a

los responsables de la toma de de-

cisiones. Esta metodología permite

anotar o calificar los niveles de riesgo

de cada cliente, de cada producto fi-

nanciero, de grupos de clientes y de

carteras de activos financieros y esti-

mar así las probabilidades de incum-

plimiento, severidad de la pérdida y la

exposición.

Existen soluciones de Business In-

teligente que permiten generar esce-

narios y establecer simulaciones de

riesgo que se van modificando

cuando cambiamos las variables que

intervienen en el negocio financiero.

Esto nos permite saber, por ejemplo,

qué pasaría si cambiasen los tipos

de interés etc. Estas soluciones de BI

para la gestión de riesgos llevan in-

corporadas las fórmulas fijadas por

Basilea II para la determinación de los

capitales según las anotaciones de

riesgo obtenidas por los diferentes pro-

cesos analíticos, estándar, básico y

avanzado. Además permiten la elaboración de cua-

dros de mando e incluyen informes predefinidos

tanto para las estimaciones de capital como para las

exposiciones, la concentración de riesgo y la calidad

crediticia de las entidades financieras. También pro-

porcionan un mapa del grado de cumplimiento de las

exigencias regulatorias de Basilea II.

EL EJEMPLO DE BANKINTER

Tradicionalmente Bankinter ha contado con he-

rramientas de gestión que le han permitido medir el

riesgo de sus clientes. Pero a principios de esta dé-

cada los nuevos conceptos de cobertura de riesgos

surgidos de Basilea II imponen un escenario más exi-

gente, y hacen necesario contar con una solución que

permita tramitar un alto volumen de información,

con unas soluciones analíticas que permitan generar

valoraciones de riesgo de forma casi automática.

Desde un principio Bankinter percibió que un

ajuste en la determinación de sus riesgos no sólo le

proporcionaría ahorros de capital, sino que le permi-

tiría incrementar su competitividad en el mercado. La

entidad observa entonces que las herramientas utili-

zadas hasta ese momento ya no cubrían sus necesi-

dades y decide evolucionar hacia nuevas soluciones

con las que conseguir la máxima eficiencia en el con-

trol de sus riesgos. Se hace por tanto necesario se-

leccionar una nueva solución que permita conocer los

riesgos de cliente, los de mercado y los operativos,

que la nueva reglamentación internacional exigía

controlar.

Bankinter confía en las soluciones de gestión de

riegos de SAS. El banco dividió sus posiciones de

riesgo en personas físicas y jurídicas. Para las perso-

nas físicas y según las recomendaciones de Basilea II,

se propuso diseñar modelos de valoración del riesgo

por tipos de operaciones (hipotecas, créditos, tarje-

tas, descubiertos...) mientras que en el segmento de

empresas los modelos se centrarían en el estudio

concreto de cada cliente.

Así, por ejemplo, para la creación del sistema de

determinación de riesgos en préstamos hipotecarios

Bankinter elaboró una gran base de datos con infor-

mación centrada en cuatro grupos de variables bási-

cas: variables de la operación, es decir, cantidad soli-

citada, plazos de amortización, etcétera; variables so-

cioeconómicas y demográficas del solicitante, edad,

situación laboral, familiar, etcétera; datos de calidad

de riesgo, que se refieren a su historial de pagos y,

por último, datos referentes a su relación con el

banco, si tiene otros productos y cómo ha sido su

trayectoria interna en la entidad. Bankinter puede, a

partir de estos modelos predictivos, determinar el ni-

vel de riesgo. Siguiendo las recomendaciones de Ba-

silea II, se aplican además variables macroeconómi-

cas, y se obtiene como resultado final una puntua-

ción o scoring del 1 al 9 que indica el riesgo de

morosidad de cada hipoteca. El modelo de determi-

nación de riesgo hipotecario ha sido probado para

ver su efectividad ante situaciones límite del mer-

Las soluciones de BI permitengenerar escenarios y simulaciones deriesgo que se van modificandocuando cambiamos las variables queintervienen en el negocio financiero

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Riesgos

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cado, como modificaciones de los tipos de interés o

fluctuaciones de la tasa de paro. Además, el modelo

ha sido testado con muestras de diferentes años para

verificar su robustez y estabilidad. Bankinter com-

prueba además que sus resultados se ajustan a la re-

alidad del mercado para garantizar la eficiencia de

los modelos.

Bankinter utiliza una aplicación de inteligencia de

negocio que combina la solución con aplicaciones

desarrolladas internamente. Con esta aplicación, la

entidad puede acceder en tiempo real a la informa-

ción necesaria para decidir si debe conceder o no una

hipoteca. El modelo de valoración de las operaciones

es robusto y fiable, como prueba el que prácticamente

la totalidad de las operaciones hipotecarias son va-

loradas con dicho modelo, y la mitad de ellas se au-

torizan automáticamente, siendo esta decisión to-

talmente vinculante. El resto (aquellas opera-

ciones de elevado importe, o que son

mas complejas), son revisadas por los

analistas, quienes deben tomar una

decisión final, a partir del scoring

asignado por la solución.

El sistema de gestión de ries-

gos de Bankinter contiene otros

elementos de inteligencia de ne-

gocio muy destacables. El modelo

de análisis predictivo aplicado para

determinar la aceptación o el re-

chazo de una operación de em-

préstito, determina automá-

ticamente cuáles son las

razones para aceptar o

denegar una hipoteca,

identificando los as-

pectos dudosos de la

operación.

Además, con

este modelo la en-

tidad dispone de

información pun-

tual y fidedigna so-

bre la situación de

morosidad de toda la

operativa crediticia del

banco, pudiendo conocer

el porcentaje de volumen de

capital prestado que no es devuelto

por los clientes en relación al total del volumen de

créditos concedidos. Esta información ayuda a la en-

tidad a tomar decisiones estratégicas.

Para el control del riesgo, Bankinter utiliza tam-

bién una herramienta que combina soluciones SAS

con aplicaciones desarrolladas internamente. Con ella

puede activar también un sistema de alertas de mo-

rosidad que le permite anticiparse a posibles situa-

ciones de impagados. Los modelos predictivos permi-

ten establecer pautas de comportamiento de los

clientes que activan alertas ante operaciones que el

sistema detecta que puedan ser delictivas.

El sistema para determinar los niveles de riesgo

en el segmento de empresas es muy parecido al de

las hipotecas. La base de datos se alimenta de infor-

mación sobre la operativa concreta de cada caso y de

datos referentes a la situación general de la empresa

y del sector en el que opera. Sobre los datos se apli-

can modelos predictivos que puntúan las operacio-

nes de 1 a 9 valorando así el riesgo de

impago que tiene dicha operación. Los

gestores pueden matizar esta puntua-

ción automática en las grandes empre-

sas en función a su experiencia y conoci-

miento de la compañía como cliente. El

modelo es capaz de explicar por qué se

da una puntuación determinada, selec-

ciona qué variables son las más pre-

dictivas. Además, se somete a un

chequeo permanente para compro-

bar que los resultados que propor-

ciona se ajustan a la realidad del

mercado.

Además del control de

riesgos crediticios, Ban-

kinter utiliza el entorno

de business intelligence

en el terreno comercial.

Las soluciones de inteli-

gencia de negocio aplicadas

permiten desarrollar modelos de

relación con los clientes en los aspectos puramente

comerciales y en los analíticos. La masa de datos que

el banco tiene de sus clientes es una materia prima de

excelente calidad sobre la que aplicar soluciones

avanzadas de CRM (Customer Relationship Mana-

gement).

A partir de datos históricos y de comporta-

miento, el banco determina un perfil y un valor

de cliente. El siguiente paso es la segmenta-

ción de las bases de datos a partir de la cual

se determinarán los segmentos de particu-

lares o de empresas hacia los que se debe

enfocar cada acción comercial. Bankinter ha

conseguido ofrecer a cada cliente el pro-

ducto que necesita en el momento oportuno

y por el canal adecuado, manteniendo siempre

unos altos niveles de satisfacción del cliente. La

unidad de CRM, que ha sido reconocida con el Pre-

mio Gartner 2005 a la excelencia en esta materia, se

ha convertido en muy poco tiempo en un área clave

de Bankinter que suministra inteligencia a muy diver-

sas áreas de la compañía.

La gestión interna del riesgo en Bankinter se ha

convertido en una de sus ventajas competitivas. La

entidad se ha reorganizado internamente y cuenta

con departamentos propios que tienen como mi-

sión principal controlar el riesgo de los clientes, los

riesgos operativos y de mercado. Gracias a su po-

tente estrategia de business intelligence, Bankinter

dispone de un sistema único de control y valora-

ción de sus riesgos, que le permite fijar con total

exactitud la provisión anual necesaria para cubrir

su actividad. 9

BI aplicado a la gestión de riesgos:el ejemplo práctico de Bankinter

Riesgos

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