Presente y Futuro de la Administración de Riesgos - Heleodoro Ruiz Medellin, Bogotá - Colombia - SAS
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Presente y Futuro de la
Administración de Riesgos
Heleodoro Ruiz
heleodoro.ruiz@afirme.com
Medellin, Bogotá – Colombia 5 y 6 de Febrero MMXX
heleodoro.ruiz@gmail.com 1
Contenido
1 Riesgo y Administración de Riesgos
2 De Basilea I a Basilea III
3 Modelos de Rating, Scoring y Pricing
4 Ai y la Administración de Riesgos
5 Conclusiones
heleodoro.ruiz@gmail.com 2
Contenido
1 Riesgo y Administración de Riesgos
2 De Basilea I a Basilea III
3 Modelos de Rating, Scoring y Pricing
4 Ai y la Administración de Riesgos
5 Conclusiones
heleodoro.ruiz@gmail.com 3
Riesgo
El riesgo existe porque hay incertidumbre
“Risk comes from not knowing what you’re doing.”
Warren Buffet
heleodoro.ruiz@gmail.com 4
Riesgo
La Incertidumbre, es la posibilidad de que un
resultado esperado no ocurra, dicha incertidumbre
puede ser general o específica.1
La Incertidumbre General es la completa ignorancia
sobre la forma en la que se obtiene un resultado
potencial, lo cual hace que las decisiones racionales y
la cuantificación sean imposibles.
En la Incertidumbre Específica es posible asignar
ciertas probabilidades objetivas o al menos subjetivas
de que un resultado potencial ocurra y por lo tanto es
posible su cuantificación.2
1. Schroech, Gerhard, “Risk management & value creation in financial institutions”, Wiley Finance, 2002, pág. 24.
2. Johanning 1998, pág. 47.
heleodoro.ruiz@gmail.com 5
Administración de Riesgos
La Administración de Riesgos en el sector financiero tiene como objetivo
identificar, cuantifica y gestionar la incertidumbre
en los resultados esperados, para evitar daños al patrimonio
y a los ingresos potenciales de la institución
e identificar oportunidades que permitan optimizar la rentabilidad ajustada por riesgo
heleodoro.ruiz@gmail.com 6
Contenido
1 Riesgo y Administración de Riesgos
2 De Basilea I a Basilea III
3 Modelos de Rating, Scoring y Pricing
4 Ai y la Administración de Riesgos
5 Conclusiones
heleodoro.ruiz@gmail.com 7
De Basilea I a Basilea III
Basilea I Basilea 1.5 Basilea II Basilea III
Propuesto: 1986 Propuesto: 1996 Propuesto: 1999 Propuesto: 2010
Efectivo: 1988 Efectivo: 1998 Efectivo: 2004 Efectivo: 2013-2019
Riesgo Crédito Riesgo Crédito Riesgo Crédito Riesgo Crédito
Riesgo Mercado Riesgo Mercado Riesgo Mercado
Riesgo Operacional Riesgo Operacional
Riesgo Sistémico
Escenarios ESC
ICAP: Capital
Activos (Riesgo Crédito + Riesgo Mercado + Riesgo Operacional) Liquidez CCL, CFEN
Operativo)
Basilea I y II: 8.0% Apalancamiento
Basilea III: 10.5%
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¿Por qué son necesarios los
requerimientos mínimos de capital
y los acuerdos internacionales
para cubrir los riesgos?
heleodoro.ruiz@gmail.com 9
Crisis Bancarias en Latinoamérica
Jamaica
Nicaragua 1995
1990, 2000 Haití
México 1994
1981,1994 Rep. Dominicana
2003
El Salvador
1989 Venezuela
1994
Costa Rica Guyana
1987 Panamá 1993
1988
Colombia
1982, 1999
Ecuador
Perú
1982, 1996, 1998, 2001
1993
Brasil
1990, 1994
Bolivia
1986, 1994, 2001 Paraguay
1995
Chile Uruguay
1976, 1981 1981, 2002
Argentina
1980, 1989 , 1995 , 2001
Fuente: (1) (IMF) Avoiding Banking Crises in Latin America A. G. Carstens, D. C. Hardy, and C. Pazarbasioglu Finance & Development Sept 2004.
(2) (BIS) Las entidades de crédito y la naturaleza cambiante de los riesgos en América Latina y el Caribe, Camilo E Tovar, BIS Papers nº 33, Febrero 2007
heleodoro.ruiz@gmail.com 10¿Pero esto no ocurre en
economias avanzadas verdad?
heleodoro.ruiz@gmail.com 11Crisis en Economías Avanzadas
E.U.A 2008 Inglaterra 1991 Noruega 1988 Suecia 1992
Riesgo de mercado y
Riesgo crediticio Riesgo operacional Riesgo crediticio
crediticio
(Crisis Subprime) (Fraude) (Hipotecas)
(Devaluación)
Francia 2008
Riesgo operacional
y mercado (Fraude:
Société Générale)
Suiza 1991
Riesgo crediticio
Japón 1994
Riesgo Crediticio
(Hipotecas)
(Crisis económica)
Alemania 1974
E.U.A. 1982 Riesgo de mercado
Riesgo de mercado y (Caso Herstatt)
crediticio (Hipotecas)
España 1983
Riesgo operacional
(Caso Rumasa)
* Bank Failures in Mature Economies. Working Paper No.13. Basel Committee on Banking Supervision. Abril 2004.
heleodoro.ruiz@gmail.com 12Crisis en Economías Avanzadas
Alemania E.U.A. E.U.A España Noruega Inglaterra Suiza Suecia Japón Francia
TOTAL
1973 1982 2008 1983 1988 1991 1991 1992 1994 2008
Societe
Hipo. CINB Subprime BCCI Barings
Generale
Tipos de Riesgo
Crediticio 9
Mercado 6
Operacional 5
Origen
Supervisión deficiente 6
Concentración de cartera 6
Mercado Hipotecario 6
Liberalización financiera 4
Particular (Interno) 5
Soluciones
Cambios regulatorios 12
Supervisión más estricta 9
Intervención externa 4
* Bank Failures in Mature Economies. Working Paper No.13. Basel Committee on Banking Supervision. Abril 2004.
heleodoro.ruiz@gmail.com 13Desregulación y Crisis
Charles S. Hamlin Roy Young Marriner Eccles William McChesney Martin Jr. Paul Volcker Allan Greenspan Ben Bernanke Janet Yellen
(1914 – 1916) (1927 – 1930) (1934 – 1948) (1951 – 1970) (1979 – 1987) (1987 – 2006) (2006 -2014 ) (2014 - )
1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2020
CRECIMIENTO DESREGULACIÓN CRISIS
• 1933 Ley Glass – Steagall • 1980 Desregularización de Ahorro y Previsión. • 1929 La Gran Depresión
• 40 años de crecimiento sin crisis desde 1945 • 1994 Intento de regulación de derivados • 1987 Quiebra Bancos de Ahorro y Prestamos
• 1998 Acta Gramm-Leach-Bliley • 2002 Facilidad de endeudamiento.
• 1999 Fusión CITICORP y TRAVELERS. • 2008 Crisis de las Sub Primes
• 1989 Crecimiento de CDO, CDS y Sub Primes.
• 1999 Bancos mas grandes y concentrados
• Respaldo Académico para desregulación.
• 2000 Crecimiento de burbuja Hipotecaria.
heleodoro.ruiz@gmail.com 14Video Inside Job
heleodoro.ruiz@gmail.com 15The film that cost over 20,000,000,000,000 dlls
heleodoro.ruiz@gmail.com 16Christine Lagarde - Managing Director del FMl
heleodoro.ruiz@gmail.com 17Contenido
1 Riesgo y Administración de Riesgos
2 De Basilea I a Basilea III
3 Modelos de Rating, Scoring y Pricing
4 Ai y la Administración de Riesgos
5 Conclusiones
heleodoro.ruiz@gmail.com 18Riesgo Crédito
La posibilidad (Incertidumbre) de que los acreditados no cumplan con sus
obligaciones de pago, total o parcialmente.
A P
Exposición de Depósitos e
Cartera Vencida Activos Inversiones
y pérdidas sujetos a
Riesgo de
Crédito
Mayores Pérdidas
Pérdida No Esperada K Capital
Pérdida Esperada Reservas
heleodoro.ruiz@gmail.com 19Calificación de Riesgo de Crédito
“Una Calificación es una opinión objetiva acerca del riesgo,
basada en la capacidad y voluntad del acreditado
para pagar completamente principal e intereses (EAD),
en el plazo acordado, que considera las fuentes alternas de pago
que puedan mitigar la severidad de la pérdida (LGD)
en caso de incumplimiento (PD)”
EL = (EAD) * (PD) * (LGD)
heleodoro.ruiz@gmail.com 20Modelos de Riesgo de Crédito
MARCO REGULATORIO
Estimación de Cálculo de capital Rentabilidad
Modelos parámetros de riesgo y reservas Ajustada por Riesgo
Gobiernos Estatales y Municipales
Empresas
RATING
Créditos Estructurados
Servicios Financieros
Soberanos
EAD
Regulatorio PRICING
PD
Crédito Hipotecario
Económico RAR
Tarjeta de Crédito LGD
SCORING
Crédito Automotriz
Crédito de Nómina
PYME
EL = (EAD) * (PD) * (LGD)
Microcrédito
Capital Ec. = UL = EAD * LGD * zα PD(1 - PD) ρ + (1 - ρ)H
PLATAFORMA TECNOLÓGICA Y BASES DE DATOS
heleodoro.ruiz@gmail.com 21Modelos de Riesgo de Crédito
Modelos RIESGO FACTORES A EVALUAR
FINANCIERO Cuantitativo
Gobiernos Estatales y Municipales Cualitativo
Empresas
RATING
INDUSTRIA Riesgo Industria
Créditos Estructurados
Servicios Financieros EXPERIENCIA CREDITICIA Experiencia Crediticia
Soberanos
PAIS Riesgo País (PISO)
Rating PD (%) Descripción del nivel de riesgo
1 0.1 Substancialmente sin riesgo
Crédito Hipotecario
2 0.3 Por abajo del riesgo mínimo
Tarjeta de Crédito 3 0.5 Riesgo mínimo
SCORING
4 1.0 Riesgo bajo
Crédito Automotriz
5 5.0 Riesgo moderado
Crédito de Nómina 6 7.0 Riesgo promedio
7 20.0 Riesgo que requiere atención adm.
PYME
8 40.0 Pérdida parcial potencial
Microcrédito 9 60.0 Alto porcentaje de pérdida
10 100.0 Pérdida total
EL = (EAD) * (PD) * (LGD)
heleodoro.ruiz@gmail.com 22Calificación de Riesgo de Crédito
Altman Z-score
La fórmula para predecir quiebras
Z-score = 1,2 * T1 + 1,4 * T2 + 3,3 * T3 + 0,6 * T4 + 1,0 * T5
Donde:
•T1: (Capital Circulante/Activos Totales)
•T2: (Beneficios no distribuidos/Activos Totales)
•T3: (EBITDA/Activos Totales)
•T4: (Capitalización Bursátil/Deuda Total)
•T5: (Ventas Netas/Activos Totales)
heleodoro.ruiz@gmail.com 23Distribución de Rating
1 2 3 4 5 6 TOTAL
AÑO EMI VEN EMI VEN EMI VEN EMI VEN EMI VEN EMI VEN EMI VEN
2001 101 0 1,941 4 4,798 46 1,218 32 388 15 251 11 8,697 108
2002 175 0 1,543 3 5,768 13 1,209 13 254 9 32 3 8,981 41
2003 154 0 3,146 3 6,134 17 1,047 11 163 16 17 1 10,661 48
2004 511 0 4,545 32 6,278 14 1,190 7 64 5 23 4 12,611 62
2005 528 0 3563 26 6401 49 1257 5 89 3 5 0 12142 90
2006 971 0 3828 2 6725 11 1103 1 129 4 4 0 13128 26
2007 530 0 5178 0 5757 13 915 3 183 0 47 0 12,869 20
2008 948 0 3170 4 3730 8 685 4 45 1 0 0 8,720 18
2009 780 0 2077 2 3231 11 589 6 76 4 6 1 7,026 28
2010 293 0 2151 0 3101 4 502 8 56 6 1 0 6,303 29
2011 388 0 1646 0 2618 2 302 3 15 0 1 0 5,035 8
TOTAL 5,379 0 32,788 76 54,541 188 10,017 93 1,462 63 387 20 107,297 582
PD
Observada
0.00% 0.23% 0.34% 0.93% 4.31% 5.17% 0.54%
PD
Esperada
0.10% 0.30% 0.50% 1.00% 5.00% 7.00%
*EMI se refiere a los créditos emitidos u otorgados en el año y VEN a los créditos que durante los siguientes 12 meses fueron Malos, es decir Vencidos
heleodoro.ruiz@gmail.com 24Incumplimiento Esperado vs Incumplimiento Observado
100.0%
90.0%
Observado
80.0%
70.0%
60.0%
% PD
Esperado
50.0%
40.0%
30.0%
20.0%
10.0%
0.0%
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1
+ RIESGO RATING - RIESGO
heleodoro.ruiz@gmail.com 25Modelos de Riesgo de Crédito
Modelos
Gobiernos Estatales y Municipales
Empresas
RATING
Créditos Estructurados
Servicios Financieros
Scoring
Soberanos Originación Gestión Cobranza
Underwriting Management Recovery
Crédito Hipotecario Comportamiento (Behavior Scores)
Tarjeta de Crédito Optimización (Optimization Scores)
SCORING
Crédito Automotriz
Rentabilidad (Profitability Scores)
Prepago (Prepayment Scores)
Crédito de Nómina
Retención (Attrition Scores)
PYME Incrementos de Línea
Microcrédito
PD f (Logit (p) = β0 +β1X1 + β2X2…βnXn)
heleodoro.ruiz@gmail.com 26Distribución de Scorecard
Score Range # Buenos # Malos Total % PD
1 0 -591 422 114 536 21.3%
2 520 - 546 490 100 590 16.9%
3 547 - 570 495 77 572 13.5%
4 571 - 594 597 75 672 11.2%
5 595 - 612 311 46 357 12.9%
6 613 - 627 707 82 789 10.4%
7 628 - 639 378 41 419 9.8%
8 640 - 649 360 38 398 9.5%
9 650 - 658 422 26 448 5.8%
10 659 - 567 778 70 848 8.3%
11 668 - 674 380 23 403 5.7%
12 675 - 681 377 21 398 5.3%
13 682 - 687 438 21 459 4.6%
14 688 - 693 731 30 761 3.9%
15 694 - 699 364 19 383 5.0%
16 700 - 708 650 18 668 2.7%
17 709 - 720 314 9 323 2.8%
18 721 - 735 539 7 546 1.3%
19 736 - 756 575 4 579 0.7%
20 >756 429 5 434 1.2%
Total 9,757 826 10,583 7.8%
heleodoro.ruiz@gmail.com 27% PD
0.0%
5.0%
10.0%
15.0%
20.0%
25.0%
0 -591
520 - 546
+ RIESGO
547 - 570
571 - 594
595 - 612
613 - 627
628 - 639
Esperado
Observado
640 - 649
650 - 658
659 - 567
668 - 674
SCORES
675 - 681
682 - 687
688 - 693
694 - 699
700 - 708
709 - 720
721 - 735
736 - 756
heleodoro.ruiz@gmail.com
>756
Incumplimiento Esperado vs Incumplimiento Observado
- RIESGO
28Pricing
Asignación de Tasas en Función al Riesgo
heleodoro.ruiz@gmail.com 29Elementos del Pricing
Componentes de la tasa activa
COSTOS + GANANCIAS
1 Costo de fondeo Rendimiento esperado
1
de los inversionistas
2 (+) Costo Regulatorio
3 (+) Costo operativo
4 (+) Riesgo de Crédito
(PE)
5 (+) Otros costos
6 (-) Comisiones
cobradas
7 (-) Compensación CE
heleodoro.ruiz@gmail.com 30Elementos del Pricing
$ Precio
Punto de
Equilibrio
P Rendimiento
r esperado
Capital
e
G
c a
I n
a
o n
c
i
a
s
C
o Fondeo
s
t Regulatorio
o
s Operativo Compensación
CE
Riesgo de Crédito (PE)
Otros Costos
Comisiones
cobradas
heleodoro.ruiz@gmail.com 31Crédito Rating 4
7.6%
$ 7.0% Precio
Punto de 0.6%
Equilibrio
P Rendimiento
r esperado
Capital*
e
G
c a
I n
a
o n
c
i
a
s
C
o Fondeo 4.1%
s
t Regulatorio 0.4%
o
s Operativo 0.6% Compensación
CE -0.1%
Pérdida Esperada 1.0%
Otros Costos 1.5%
Comisiones
cobradas -0.5%
* Rendimiento Esperado por los Accionistas de 20%, Capital Económico 2.8% = 0.6%
heleodoro.ruiz@gmail.com 32Crédito Rating 7
13.8%
$ 13.0% Precio
Punto de 0.8%
Equilibrio
P Rendimiento
r esperado
Capital*
e
G
c a
I n
a
o n
c
i
a
s
C
o Fondeo 4.1%
s
t Regulatorio 0.4%
o
s Operativo 0.6% Compensación
CE -0.1%
Pérdida Esperada 7.0%
Otros Costos 1.5%
Comisiones
cobradas -0.5%
* Rendimiento Esperado por los Accionistas de 20%, Capital Económico 3.9% = 0.8%.
heleodoro.ruiz@gmail.com 33Hipotecario
Millones de US$
Cartera Total, Tasas de Interés e Ingresos
Ingresos: US$ 884
US$ 8,845
Modelo de Negocio
Tasa Fija
Transfiere Riesgo de Mercado
Swap de Cobertura
Modelo Credit Scoring
Selección de clientes calidad
+Seguro desempleo
Ingresos: US$59
Tasa de Interés Tasa de Interés
20% 11.50% a 7.99%
US$ 294
2000 2020 2013
Diciembre
Fuente: Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV) – Datos a noviembre 2019 En dólares de enero 2020 (MXP 18.80 x 1USD)
heleodoro.ruiz@gmail.com 34Grupo Financiero
Millones de US$
Activos Sujetos a Riesgo 75,950
61,950
53,400
44,200
35,550
26,450 27,200
21,650
18,700
10,500
3,100 210
350
7
1992 1997 2004 2006 2007 2008 2010 2011 2013 2015 2017 2018
2019
Fuente: Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV) En dólares de septiembre 2019
heleodoro.ruiz@gmail.com 35Grupo Financiero
Millones de US$
1992 2020
# Sucursales 125 1,172
# ATM 32 8,829
Depósitos (US$) 286 38,406
Activos Totales (US$) 424 84,237
Cartera Total (US$) 403 39,739
Participación (CT) 1.2% 13.7%
Fuente: Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV) – Datos a noviembre 2019 En dólares de enero 2020 (MXP 18.80 x 1USD)
heleodoro.ruiz@gmail.com 36Grupo Financiero
Millones de US$
Ha pasado de una participación regional a una nacional
y de una nacional a internacional
2006
1992 2020
# Sucursales 125 1,172
# ATM 32 8,829
Depósitos (US$) 286 38,406
Activos Totales (US$) 424 84,237
Cartera Total (US$) 403 39,739
Participación (CT) 1.2% 13.7%
1992 2002
Fuente: Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV) – Datos a noviembre 2019 En dólares de enero 2020 (MXP 18.80 x 1USD)
heleodoro.ruiz@gmail.com 37Diversificación de la Cartera de Crédito
Miles de Millones de US$
1992 2019
81.0 72.3
1,9
Balance 2.1
0.2
8.7
CT: US$ 0.4 CT: US$ 38.7
3%
5%
7%
4%
Cartera de 14% 36%
11%
Crédito
75% 20%
25%
Empresas
Hipotecario Empresa Gobierno Hipo Pymes
Auto y Tarjeta Nómina Tarjeta Auto
Fuente: Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV) En dólares de septiembre 2019
heleodoro.ruiz@gmail.com 38Comparativo Bancos por Tamaño de Cartera
1993 2020
1 Bancomer
1993 1 Enero 2020
# Banco % # Banco %
2 Banamex
1 Bancomer 23% 1 BBVA 22.8%
2 Banamex 18% 2
3 Banca Serfín 2 Banorte 13.7%
3 Serfín 16%
3 Santander 13.2%
4 Bital 9% 4 Bital 3
4 Citibanamex 12.2%
5 Mexicano 6%
5 Mexicano
6 Del Atlántico 6% 5 HSBC 7.7%
4
7 Bancrecer 4% 6 Del Atlántico 6 Scotiabank 7.5%
8 Promex 4%
7 Bancrecer 7 Inbursa 4.8%
9 Confía 4%
5
. 8 Promex
.
. 9 Confía 6
17
Mercantil del
4% ..
Norte
18 Banoro 2%
.
17 Mercantil del Norte 7
18 Banoro
Fuente: Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV) – Datos a noviembre 2019
heleodoro.ruiz@gmail.com 39Acción Grupo Financiero Enero 2005 Enero 2018
1992 Capitalización de Mercado 2018
US$500 Millones de dólares US$20,000
95 + 455%
41,640 + 220%
6,635 + 208%
23,118 + 117%
Grupo Financiero
Fuente: Yahoo Finance. Valor acción IPC en MXN, Nasdaq y Dow Jones en USD
Secretaría de Hacienda y Crédito Público (SHCP)
heleodoro.ruiz@gmail.com 40Comparativo Bancos por Tamaño de Cartera
2020 2030
# Banco % 1 Bancomer
?
1 Bancomer 22.8%
2 Banorte 13.7% 2 Banorte
3 Santander 13.2% ?
4 Banamex 12.2% 3 Santander
5 HSBC 7.7%
4 Banamex ?
6 Scotiabank 7.5%
7 Inbursa 4.8% 5 HSBC
.
. ?
. 6 Scotiabank
14 AFIRME 0.8% 7 Inbursa
?
.
.
..
. .
49 Bank of China 0.007% 14 AFIRME ?
50 Dónde Banco 0.005%
..
.
49 Bank of China ?
50 Dónde Banco
Fuente: Comisión Nacional Bancaria y de Valores (CNBV) – Datos a noviembre 2019
heleodoro.ruiz@gmail.com 41Contenido
1 Riesgo y Administración de Riesgos
2 De Basilea I a Basilea III
3 Modelos de Rating, Scoring y Pricing
4 Ai y la Administración de Riesgos
5 Conclusiones
heleodoro.ruiz@gmail.com 42Nuevos Retos de Administración de Riesgos
Estamos en un importante
punto de inflexión en nuestra
sociedad.
heleodoro.ruiz@gmail.com 43Cuarta Revolución Industrial
1700s 1800s 1900s 2000s
heleodoro.ruiz@gmail.com 44Inteligencia e Inteligencia Artificial
La inteligencia es la capacidad mental que implica:
• Habilidades de razonamiento
• Planificación
• Resolución de problemas
• Pensamiento abstracto
• Comprensión de ideas complejas
• Aprendizaje con rapidez
• Aprendizaje en base a la experiencia.
La inteligencia artificial es la simulación de procesos de
inteligencia humana por parte de máquinas.
Estos procesos incluyen:
• Aprendizaje
(la adquisición de información y reglas para el uso de la información)
• Razonamiento
(usando las reglas para llegar a conclusiones aproximadas o definitivas)
• La autocorrección
Fuente: https://www.elmundodelsuperdotado.com/que-es-la-inteligencia/
https://searchdatacenter.techtarget.com/es/definicion/Inteligencia-artificial-o-AI
heleodoro.ruiz@gmail.com 45Nuevos Retos de Administración de Riesgos
Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial
despierta interés
Machine Learning
Inicia su desarrollo y
despliegue
Deep Learning
Los resultados desatan el
boom de la Inteligencia
Artificial
1950’s 1960’s 1970’s 1980’s 1990’s 2000’s 2010’s 2020’s … …
heleodoro.ruiz@gmail.com 46Ninguna de estas seis compañías existía hace veinte años
La compañía de taxis más grande del
mundo, no posee vehículos
El proveedor de hospedaje más
grande, no posee inmuebles
El proveedor más popular de
medios, no crea contenido
La compañía fotográfica más
valiosa, no vende cámaras
La red de televisión con mayor
crecimiento, no utiliza cables
El comercio minorista más
valioso, no tiene inventario
heleodoro.ruiz@gmail.com 47"La mayor amenaza son los nuevos
competidores que aún no están
clasificados como competidores".
"Los límites de la competencia
se están volviendo ambiguos".
heleodoro.ruiz@gmail.com 48Big Tech - Fintech
Big Tech
Fintech
Cryptocurrencies
heleodoro.ruiz@gmail.com 49Artificial Intelligence (AI)
Sophia
• Mayo 1997 - Deep • Noviembre de 2014 - • Abril de 2015 – • 2003 – Se crea Tesla
Blue vence a Garri Amazon anunció Alexa. • Nace Sophia. Motors en Palo Alto,
Kaspárov. California.
• Para crear Alexa, Amazon • Desarrollada – por Hanson
• Febrero 2011 – Gana se inspiró en la voz del Robótics (Hong Kong) • Tomó el nombre del
el Jeopardy! Grand computador del Starship físico e ingeniero
Challange. Enterprise - Star Trek. • Está inspirada en la actriz Nikola Tesla.
Audrey Hepburn
• Agosto 2011 • Marzo 2016 - Google • Entre 2008 y 2012 -
Watson for Healtcare. anuncia el desarrollo de un • Desde 2017 – su Tesla pone en
altavoz inteligente para nacionalidad es Saudí. circulación más de
• Marzo 2012 – Watson competir contra Amazon. 2000 unidades en todo
for Financial Services. el mundo.
• Noviembre 2016 - El
• Desde 2014 – Watson altavoz inteligente Google • Tesla es la empresa
Industry Solutions. Home fue lanzado a la automotriz con el
venta en los Estados mayor Mkt Cap $116
Unidos. BB USD
heleodoro.ruiz@gmail.com 50Video Tansformación Digital
heleodoro.ruiz@gmail.com 51Video Tansformación Digital
heleodoro.ruiz@gmail.com 52Tendencias en la Industria de los Servicios Financieros
El sector financiero al igual que muchas industrias enfrenta la convergencia
de nuevas tecnologías sobre su modelo operativo.
Estos cambios disruptivos presentan peligros y oportunidades, de los
cuales surgirán solo aquellos que sepan adaptarse rápidamente.
El Sistema Financiero y la Administración Integral de Riesgos han
llegado a un nuevo punto de inflexión y enfrenta nuevos retos.
Amenaza al modelo tradicional de banca: Fintech, Bigtech y las Criptomonedas
Aplicación de la ciencia de datos, Big Data, e información no estructurada
Aplicación real de AI (Artificial Intelligence) y ML (Machine Learning)
Uso de biométricos y reconocimiento del lenguaje natural
Banking as a Service y Open Banking
heleodoro.ruiz@gmail.com 53Nuevos Retos de Administración de Riesgos
Aplicación de Big Data, AI & ML
Nuevos Datos Nuevo Modelos
heleodoro.ruiz@gmail.com 54Nuevos Datos Alternativos
Estadísticas
de archivos
de audio
Geo Consumo de
Localización datos
Llamadas
Aplicaciones
Emails
Mensajes
Calendario Detalles del
hardware del
Contactos
teléfono
Estadísticas
de archivos Consumo de
de imagenes energía
Fuente: Experian
heleodoro.ruiz@gmail.com 55Ejemplos de lo que es Predictivo del Riesgo de Crédito
Archivos de • Menor proporción de
• Cuanto mayor sea el Audio archivos de música en el
número de llamadas teléfono, mayor riesgo.
perdidas, mayor será
el riesgo
• Mayor duración Llamadas
• Mayor el número de
promedio de la
Aplicaciones aplicaciones instaladas en el
llamada implica bajo
teléfono, reduce el riesgo
riesgo
• Si la persona usa el • Más días de historial del
calendario del teléfono Browser navegador implica menor
Calendario riesgo, indicadores
para configurar
recordatorios y específicos de URL
reuniones, entonces riesgosos
disminuye el riesgo
• Cuanto mayor es el número
• Cuanto mayor sea el Mensajes de mensajes, el riesgo
número de contactos Contactos disminuye
totales, menor será el
riesgo
Fuente: Experian
heleodoro.ruiz@gmail.com 56Contenido
1 Riesgo y Administración de Riesgos
2 De Basilea I a Basilea III
3 Modelos de Rating, Scoring y Pricing
4 Ai y la Administración de Riesgos
5 Conclusiones
heleodoro.ruiz@gmail.com 57Ante el ambiente disruptivo y la convergencia de sectores
La convergencia de sectores impulsa la __________ entre competidores
¿Cooperación Sustitución Integración ………….?
¿Representa una
¿Cuáles son las
amenaza o una implicaciones en los
oportunidad desde mi modelos de
posición competitiva?
negocio?
¿Qué acciones puedo llevar a cabo para
fortalecer mi posición?
heleodoro.ruiz@gmail.com 58Conclusiones
• Una sólida Administración de Riesgos (AR) es altamente rentable.
• La AR no es una disciplina enfocada exclusivamente a evitar perdidas.
• Se ha convertido en una función enfocada a la creación de valor.
• Los modelos de riesgos son fundamentales en la estrategia de las instituciones.
• Un sistema financiero sólido apoya el crecimiento y desarrollo sostenido.
• Las crisis son recurrentes.
• Los bancos con una sólida AR tienen una ventaja competitiva.
heleodoro.ruiz@gmail.com 59Presente y Futuro de la
GRACIAS
Administración de Riesgos
Heleodoro Ruiz
heleodoro.ruiz@afirme.com
Medellin, Bogotá – Colombia Febrero 5 y 6 MMXX
heleodoro.ruiz@gmail.com 60También puede leer
