{"id":292893,"date":"2025-12-17T14:01:24","date_gmt":"2025-12-17T14:01:24","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/292893\/"},"modified":"2025-12-17T14:01:24","modified_gmt":"2025-12-17T14:01:24","slug":"riesgo-de-modelos-convirtiendo-el-cumplimiento-normativo-en-una-capacidad-estrategica-para-los-bancos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/292893\/","title":{"rendered":"Riesgo de modelos: convirtiendo el cumplimiento normativo en una capacidad estrat\u00e9gica para los bancos"},"content":{"rendered":"

Si los modelos son inconsistentes o est\u00e1n tienen una governance deficiente, pueden dar lugar a\u00a0mayores provisiones, un consumo innecesario de capital y una p\u00e9rdida de confianza.<\/strong>\u00a0Una funci\u00f3n s\u00f3lida de Gesti\u00f3n del Riesgo de Modelos mitiga estos riesgos al equilibrar control y agilidad. Integra gobierno, automatizaci\u00f3n y calidad de datos en un marco transparente y \u00fanico.<\/p>\n

Los supervisores est\u00e1n elevando el list\u00f3n.\u00a0El BCE, la PRA y la Reserva Federal esperan que las entidades demuestren un control del riesgo de modelos en toda la organizaci\u00f3n.<\/strong>\u00a0Al mismo tiempo, el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial ampl\u00eda las exigencias de gobernanza a los modelos algor\u00edtmicos, incluyendo requisitos de transparencia, explicabilidad y supervisi\u00f3n continua.<\/p>\n

Un marco de Gesti\u00f3n del Riesgo de Modelos eficiente permite mantener los modelos precisos, conformes a la normativa y \u00fatiles para la toma de decisiones.\u00a0<\/strong>Proporciona a la directiva y a los reguladores la confianza en que la asignaci\u00f3n de capital y las previsiones financieras se apoyan en bases fiables.<\/p>\n

Los bancos que modernicen sus marcos de Riesgo de Modelos no solo cumplir\u00e1n con las expectativas de los supervisores, sino que tambi\u00e9n\u00a0convertir\u00e1n el riesgo de modelos en una fuente de ventaja competitiva, impulsando estimaciones de provisiones m\u00e1s precisas, una asignaci\u00f3n de capital m\u00e1s inteligente y una toma de decisiones m\u00e1s r\u00e1pida y bien gestionada.<\/strong><\/p>\n

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Pilares fundamentales de la Gesti\u00f3n del Riesgo de Modelos moderno<\/p>\n

Un marco de\u00a0Gesti\u00f3n del Riesgo de Modelos moderno necesita algo m\u00e1s que declaraciones de pol\u00edticas<\/strong>. Depende de roles claramente definidos, una visi\u00f3n completa del universo de modelos y un proceso de validaci\u00f3n que opere a lo largo de todo el ciclo de vida. Estos pilares crean la estructura que permite a los bancos demostrar control, responder con rapidez a los problemas y cumplir con unas expectativas supervisoras cada vez m\u00e1s exigentes.<\/p>\n

    \n
  1. Supervisi\u00f3n independiente<\/strong>: Las gu\u00edas supervisoras, como el \u201cSupervisory Handbook\u201d de la EBA, destacan la necesidad de m\u00faltiples l\u00edneas de defensa. Por ejemplo, si la Unidad de Control de Riesgo de Cr\u00e9dito proporciona una primera visi\u00f3n del desempe\u00f1o de los modelos, el equipo independiente de validaci\u00f3n dentro del Riesgo de Modelos debe aportar una segunda evaluaci\u00f3n objetiva. Esta separaci\u00f3n refuerza la objetividad, limita los incentivos a ocultar debilidades y garantiza que los modelos sean revisados por equipos no involucrados en su desarrollo.<\/li>\n
  2. Gobernanza s\u00f3lida<\/strong>: El consejo de administraci\u00f3n, el comit\u00e9 de riesgo de modelos y los propietarios de los modelos deben estar conectados mediante una estructura formal de pol\u00edticas. Esto incluye rutas de escalado bien definidas, informes peri\u00f3dicos de validaci\u00f3n y una declaraci\u00f3n clara del apetito de riesgo. El resultado es una toma de decisiones coherente y una resoluci\u00f3n m\u00e1s \u00e1gil de incidencias.<\/li>\n
  3. Inventario de modelos transparente y clasificaci\u00f3n por niveles<\/strong>: la eficiencia comienza con la visibilidad. Los bancos deben clasificar todas las herramientas cuantitativas (modelos, cuasi-modelos y no modelos) y asignarles un nivel seg\u00fan su complejidad e impacto. Los modelos de nivel superior reciben validaciones y monitorizaci\u00f3n m\u00e1s exhaustivas; los de niveles inferiores, una supervisi\u00f3n proporcional. Los reguladores esperan que esta clasificaci\u00f3n se revise peri\u00f3dicamente, se valide y se registre con precisi\u00f3n en el inventario.<\/li>\n
  4. Validaci\u00f3n y monitorizaci\u00f3n integradas<\/strong>: la validaci\u00f3n es una disciplina continua. Eval\u00faa la solidez conceptual, el desempe\u00f1o, la representatividad de los datos y el cumplimiento de la gobernanza. Los marcos modernos integran la validaci\u00f3n en el ciclo de vida del modelo, utilizando paneles de control para seguir fechas de validaci\u00f3n, hallazgos y acciones correctivas. El back-testing peri\u00f3dico, el an\u00e1lisis de sensibilidad y el benchmarking mantienen los modelos alineados con la evoluci\u00f3n del mercado y de las carteras.<\/li>\n<\/ol>\n

    En conjunto, estos pilares crean una estructura que respalda decisiones consistentes, refuerza la confianza supervisora y facilita la gesti\u00f3n del desempe\u00f1o de los modelos a lo largo de todo su ciclo de vida.<\/p>\n

    \u00a0<\/p>\n

    Del cumplimiento normativo a la capacidad<\/p>\n

    Las revisiones supervisoras demuestran que la gobernanza por s\u00ed sola no garantiza un marco del Riesgo de Modelo eficiente.\u00a0Los bancos necesitan rigurosidad en el uso de datos, procesos claros y tecnolog\u00eda que respalde todo el ciclo de vida del modelo.<\/strong><\/p>\n

    Las\u00a0instituciones m\u00e1s avanzadas<\/strong>\u00a0centralizan la supervisi\u00f3n, automatizan tareas rutinarias de validaci\u00f3n y vinculan directamente los hallazgos con la responsabilidad del negocio. Esto permite cerrar m\u00e1s r\u00e1pidamente los asuntos regulatorios y clarificar la propiedad sobre la calidad de los modelos.<\/p>\n

    En la industria destacan varios habilitadores claves:<\/p>\n

      \n
    • Gesti\u00f3n estructurada de datos: mapeo de datos cr\u00edticos, mejora de la trazabilidad y de la calidad, y mantenimiento de inputs del modelo plenamente trazables.<\/li>\n
    • Automatizaci\u00f3n: alertas autom\u00e1ticas para validaciones y detecci\u00f3n de desviaciones en el rendimiento<\/li>\n
    • Uso de IA: para agilizar tareas de validaci\u00f3n o gesti\u00f3n de riesgos, haciendo el proceso m\u00e1s eficiente.<\/li>\n
    • Cuadros de mando estandarizados: visibilidad en tiempo real del estado de los modelos y su nivel de riesgo.<\/li>\n
    • Gobernanza integrada: integraci\u00f3n de validaci\u00f3n, monitorizaci\u00f3n y control de cambios dentro de los procesos de negocio.<\/li>\n<\/ul>\n

      La implementaci\u00f3n pr\u00e1ctica suele requerir un repositorio centralizado de modelos.\u00a0Este act\u00faa como la fuente \u00fanica de verdad<\/strong>, alojando el inventario completo, los niveles de riesgo y las fechas de validaci\u00f3n, sirviendo de base para la automatizaci\u00f3n del flujo de trabajo y una documentaci\u00f3n coherente.<\/p>\n

      A partir de ah\u00ed,\u00a0la monitorizaci\u00f3n automatizada ejecuta comprobaciones estad\u00edsticas rutinarias (como PSI, t-tests y HHI) para se\u00f1alar desviaciones tempranamente y reducir el esfuerzo manual.<\/strong>\u00a0Los dashboards de validaci\u00f3n unifican el proceso rastreando los hallazgos abiertos, la severidad y las fechas de vencimiento, dando a los responsables de riesgos y propietarios de modelos una visi\u00f3n compartida de d\u00f3nde se necesita atenci\u00f3n. Alojar estas herramientas dentro del propio entorno del banco mantiene los datos detr\u00e1s de su firewall.<\/p>\n

      El resultado es un sistema transparente y auditable que apoya decisiones m\u00e1s r\u00e1pidas y una mejor colaboraci\u00f3n entre Riesgos, Finanzas y Auditor\u00eda.<\/p>\n

      \u00a0<\/p>\n

      Palancas pr\u00e1cticas para la eficiencia<\/p>\n

      Unas pocas pr\u00e1cticas espec\u00edficas pueden hacer que el modelo operativo sea m\u00e1s escalable sin debilitar el control.<\/p>\n

        \n
      1. A medida que crecen los vol\u00famenes y la complejidad de los modelos, la escalabilidad es cr\u00edtica<\/strong>. Se pueden lograr ganancias de eficiencia mediante mecanismos inteligentes de clasificaci\u00f3n y priorizaci\u00f3n. Aprovechar los resultados de la monitorizaci\u00f3n puede ayudar a omitir validaciones completas cuando el rendimiento es estable. Agrupar cambios relacionados en los modelos (en l\u00ednea con las pr\u00e1cticas del BCE) puede reducir los ciclos de validaci\u00f3n y gobernanza innecesariamente largos.
        \u00a0<\/li>\n
      2. Introducir puntos de control para reducir el retrabajo.<\/strong>\u00a0Este enfoque iterativo reemplaza el r\u00edgido proceso en cascada, promoviendo la eficiencia desde el dise\u00f1o y reduciendo el trabajo repetido. Las decisiones clave de modelado tambi\u00e9n deben revisarse por adelantado para asegurar la alineaci\u00f3n regulatoria y prevenir el desarrollo de soluciones no conformes.
        \u00a0<\/li>\n
      3. Enfocar el esfuerzo donde importa.<\/strong>\u00a0Un enfoque basado en el riesgo ayuda a los equipos a separar los hallazgos materiales de aquellos que pueden ser mitigados. Evaluar los problemas frente a los controles disponibles mantiene los recursos enfocados en las debilidades que realmente afectan el uso del modelo.
        \u00a0<\/li>\n
      4. Fortalecer la elaboraci\u00f3n de informes para decisiones m\u00e1s r\u00e1pidas.<\/strong>\u00a0Optimizar los informes ayuda a los \u00f3rganos de gobierno a decidir cu\u00e1ndo los modelos pueden ser aprobados, limitados o retirados. Procedimientos claros de escalado pueden asegurar que solo los problemas de severidad apropiada se eleven a la alta direcci\u00f3n.
        \u00a0<\/li>\n
      5. Equilibrar la mitigaci\u00f3n de riesgos y la remediaci\u00f3n.<\/strong>\u00a0Cambiar el enfoque de desarrollar modelos \u00abperfectos\u00bb a modelos \u00abaptos para su prop\u00f3sito\u00bb. Las debilidades pueden mitigarse a trav\u00e9s del margen de conservadurismo, por ejemplo, manteniendo al mismo tiempo un rendimiento aceptable para los casos de uso principales.
        \u00a0<\/li>\n
      6. Alinear la segunda y tercera l\u00ednea de defensa.<\/strong>\u00a0La coordinaci\u00f3n entre la gesti\u00f3n del riesgo de modelos y auditor\u00eda interna reduce el solapamiento potencial y la duplicaci\u00f3n. Compartir los resultados de las pruebas y los mecanismos de confianza puede agilizar el aseguramiento, minimizar la fatiga y mejorar la efectividad general.<\/li>\n<\/ol>\n

        La IA puede automatizar tareas espec\u00edficas en todo el flujo de trabajo, permitiendo a los equipos centrarse en el juicio experto, pero los bancos deben introducirla con cuidado.<\/p>\n

        \u00a0<\/p>\n

        Dise\u00f1o de un modelo operativo eficiente<\/p>\n

        Algunos modelos requieren habilidades y herramientas especializadas, mientras que otros pueden evaluarse utilizando versiones adaptadas de t\u00e9cnicas existentes. Muchos bancos combinan ahora diferentes enfoques para la gesti\u00f3n del riesgo de modelo y la dotaci\u00f3n de recursos para la validaci\u00f3n:<\/p>\n

          \n
        • Interno:<\/strong>\u00a0Es una opci\u00f3n para el m\u00e1ximo control y conocimiento institucional, pero puede implicar una mayor inversi\u00f3n continua y una mayor necesidad de personal cualificado.
          \u00a0<\/li>\n
        • Co-sourced (Modelo h\u00edbrido\/Insourced):\u00a0<\/strong>Combina la propiedad interna con el apoyo de especialistas para modelos complejos o de alto riesgo, como IA o carteras de negociaci\u00f3n (trading portfolios).
          \u00a0<\/li>\n
        • Externalizado (Outsourced):<\/strong>\u00a0Eficiente en costes para modelos estandarizados o legados, siempre que la supervisi\u00f3n y la documentaci\u00f3n permanezcan dentro de la gobernanza de MRM del banco.<\/li>\n<\/ul>\n

          Muchos bancos combinan ahora estos enfoques, utilizando marcos estructurados y repositorios compartidos para mantener una calidad y auditabilidad uniformes en todas las validaciones.<\/p>\n

          \u00a0<\/p>\n

          \u00bfQu\u00e9 significa para los bancos?<\/p>\n

          A medida que las carteras de modelos se expanden y las demandas regulatorias aumentan, los bancos\u00a0necesitan marcos de riesgo de modelos que sean tanto robustos como pr\u00e1cticos.<\/strong>\u00a0Una gobernanza clara, una validaci\u00f3n estructurada y una monitorizaci\u00f3n integrada dan a las instituciones el control, la visibilidad y la consistencia que los supervisores esperan.<\/p>\n

          Los bancos que fortalezcan estas capacidades ahora estar\u00e1n mejor posicionados para gestionar el riesgo de modelo a escala y utilizar sus modelos con mayor confianza en las decisiones de cr\u00e9dito, capital y planificaci\u00f3n.<\/p>\n

          El MRM ha evolucionado desde un marco de cumplimiento a una capacidad estrat\u00e9gica y con visi\u00f3n de futuro.\u00a0<\/strong>Los bancos que modernicen sus marcos de riesgo de modelos no solo cumplir\u00e1n con las expectativas supervisoras, sino que tambi\u00e9n convertir\u00e1n el riesgo de modelo en una fuente de fortaleza competitiva, impulsando provisiones m\u00e1s precisas, una asignaci\u00f3n de capital m\u00e1s inteligente y una toma de decisiones m\u00e1s r\u00e1pida y bien gobernada.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Si los modelos son inconsistentes o est\u00e1n tienen una governance deficiente, pueden dar lugar a\u00a0mayores provisiones, un consumo…\n","protected":false},"author":2,"featured_media":292894,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[80],"tags":[5219,1842,82,70078,70072,70081,95,94,25,2586,24,70071,70073,50077,70077,70080,70076,9203,70079,70070,23,70075,21443,70074],"class_list":["post-292893","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-economia","tag-banca","tag-bce","tag-business","tag-capital-regulatorio","tag-cumplimiento-normativo","tag-daniel-fernndez","tag-economia","tag-economy","tag-es","tag-espaa","tag-espana","tag-gestin-del-riesgo-de-modelos","tag-gobernanza-de-modelos","tag-grant-thornton","tag-inteligencia-artificial-bancaria","tag-lukas-majer","tag-modelos-financieros","tag-provisiones","tag-regulacin-financiera","tag-riesgo-de-modelos","tag-spain","tag-supervisin-bancaria","tag-toma-de-decisiones","tag-validacin-de-modelos"],"share_on_mastodon":{"url":"https:\/\/pubeurope.com\/@es\/115735277405480029","error":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/292893","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=292893"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/292893\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/292894"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=292893"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=292893"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=292893"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}