FINANWARE™ Riesgo de Crédito IRBa ha sido diseñado y construido para ofrecer un marco de soporte a la implementación de las recomendaciones emitidas por el Comité de Basilea, con relación a la adecuada gestión y administración del riesgo crediticio basada en la calificación interna (IRBa Internal Ratings Based approach). La flexibilidad del diseño de la solución, permite acoplarse a las definiciones y particularidades señaladas por los organismos de control de cada país y a las diferentes formas de autorregulación.

El soporte a la gestión proporcionado por FINANWARE™, permite construir las bases para la medición y análisis técnico del riesgo de crédito, y está conformado por modelos flexibles y paramétricos, que una vez ajustados a la metodología definida por la institución, permiten el análisis estático y dinámico de los principales indicadores de riesgo de crédito, tanto para el cumplimiento de las normas legales aplicables, como para la determinación y manejo de las probabilidades de incumplimiento o default, la exposición al momento de incumplimiento, las pérdidas esperadas por el incumplimiento y las tasas de recuperación esperadas. Los modelos base que se ofrecen han sido desarrollados bajo principios y normas de ingeniería financiera estandarizada de aplicación probada y exitosa en el mercado, que integran facilidades para la definición y ponderación de variables a ser utilizadas en la generación de los modelos de análisis de comportamiento y de proyección de resultados.

Con el apoyo de las herramientas estadísticas, FINANWARE™ Riesgo de Crédito IRBa, dispone de un ambiente que permite la flexible generación de varios escenarios de análisis, que facilitarán la simulación y visualización del impacto y resultados de la aplicación de los supuestos en el valor de los activos y/o utilidades de la institución financiera, así como determinar los niveles de provisiones y capital que se requerirían para cubrir las pérdidas, facilitando además el análisis de las mejores estrategias institucionales para reducir el riesgo crediticio o mitigar sus efectos. La estructura del modelo permite analizar dinámicamente la información tomando como dimensiones entre otras: los productos, oficinas, áreas, tasa de interés, moneda, plazo, montos, tipo de cliente, segmento de clientes, sector económico, destino económico del crédito, estado del crédito, calificación, provisiones y tipos de garantía.

Los modelos permiten la definición flexible de las variables a ser consideradas tanto por criterios cuantitativos como cualitativos para el scoring y los ratings previos a la concesión, como para los de seguimiento y control.

Tradicionalmente las funciones de calificación y cálculo de provisiones han estado a cargo los sistemas transaccionales que tienen a su cargo la automatización de los procesos operativos, pero la necesidad de aplicar nuevas metodologías y modelos de calificación interna, con capacidad de evaluación y predicción de pérdidas esperadas en los contratos de crédito, hacen que esta función deba ser manejada por sistemas especializados en la recolección y tratamiento de la información con este enfoque.

Para realizar el proceso de calificación en los sistemas transaccionales, se enfrentan dificultades por la disponibilidad de la información necesaria ya sea porque está dispersa en más de un sistema para la gestión de cartera o porque no está integrada con la información del cliente o con la información de otras fuentes de riesgo de crédito como tarjetas de crédito, sobregiros, contingentes, o porque los cambios en las definiciones, modelos, variables o ponderaciones involucrados requieren grandes esfuerzos de programación para ajustar el sistema de calificaciones.

FINANWARE™ Riesgo de Crédito IRBa es un módulo diseñado específicamente para la ejecución de este proceso, construido sobre una arquitectura que permite la definición y ajuste flexible de los modelos, variables y parámetros a ser aplicados en el proceso de calificación de clientes.

La flexibilidad de la solución, permite seleccionar y cambiar las variables que se considerarán para la calificación, determinar como parámetros los valores, rangos, pesos y ponderaciones que se aplicarán en el proceso, las escalas de calificación, la evaluación de los resultados y el cálculo de las provisiones (pérdida esperada) a ser generadas como resultado del proceso. Ofrece además facilidades de análisis y de escenarización, generando varias plantillas de calificación para stress-testing y reduciendo así la necesidad de back-testing para la calibración de modelos.