Una hoja de ruta hacia el cumplimiento de la NIIF 9

Una hoja de ruta hacia el cumplimiento de la NIIF 9


De la edición de IASB de la versión final de IFRS 9 Financieros (IFRS 9), las organizaciones financieras han estado concentradas en su comprensión, interpretación y cumplimiento.

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Subjects la medición y reconocimiento de activos y pasivos, la contabilidad de coberturas y el modelo de deterioro bajo el esquema de pérdidas esperadas, son las principales preocupaciones.

La NIIF9 es importante e importante para el sector en términos de implementación total. Modificaráspectos clave como la operación, los cálculos, la coordinación, el desempeño y la revisión de las provisiones de la cartera crediticia. Sí, adquirirá mayor relevancia en el momento de crear escenarios prospectivos para realizar las pruebas de estrés con aquellos correspondientes a esta norma.

A estos se suman el aumento de las previsiones, lo cual reduce los indicadores de desempeño de los bancos y puede impactar los precios del mercado; el reconocimiento de las pérdidas crediticias esperadas de los instrumentos financierossy de cada activo, y las cuales necesitan actualizarse en cada informe para reflejar los cambios en el riesgo crediticio; y prueba de información detallada y confiable que un banco debe considerar cuando determina sus pérdidas crediticias.

De ahí que las instituciones de finanzas requieran evaluar también el impacto potencial de escenarios futuros, ya sean crediticios, macroeconómicos o del mercado, que podrían afectar su balance y, por tanto, desarrollar nuevos modelos de riesgo crediticio a fin de medir aquellos asociados a los escenarios anteriores.

Hacia donde llegar

Para superar estos y otros desafíos, las organizaciones de la industria requieren tener claridad para interpretar las reglas que integran la NIIF 9, establecer una colaboración fluida entre las áreas de finanzas, riesgo, crédito y TI, y contar con los datos y la tecnología ad hoc .

Existen dos elementos fundamentales que dictan la norma y que se utilizan en varios países, incluidos México y los de la región de América Latina, y son los referentes a la identificación del deterioro de los créditos y la generación y elección de escenarios prospectivos para el caso del enfoque interno. En ambos casos, los criterios, calculos y procesos necesitan mejorarse, en tanto que el gobierno, la transparencia y la auditabilidad deben optimizarse.

Si bien nada está escrito sobre roca respecto al cumplimiento de la NIIF 9, los expertos coinciden en una serie de pasos, las Organizaciones pueden utilizar como una hoja de ruta, y que les dar un panorama mucho más objetivo del terreno donde están paradas hoy y hacia donde necesitan acercarse.

  • hacer y inventario de las fechas y procesos y sistemas actuales. Es crítico tener flexibilidad, gobierno y desempeño en cuanto a procesos y tecnología.
  • reencuentro Gestionar los datos correctos. Se recomienda y las partes relevantes de la organización y transferidas a un entorno de prueba, gobernado, automatizado y centralizado.
  • Definir una metodología. Mediante ensayos se determina cómo se segmentará el portafolio hasta poder efectivamente medir las pérdidas crediticias esperadas.
  • Desarrollar ygmodelos estándar. Integrar tecnología que pueda soportar el proceso de modelado, asegurar la auditabilidad y monitoreo, y evaluar el impacto de estos y otros modelos de pruebas/desarrollo.
  • diseñar motores de calculo de las perdidas crediticias esperadas. Dichos motores tienen que ofrecer un alto rendimiento en un entorno controlado que los analistas pueden ajustar, así como reutilizar diferentes modelos de cálculo y escenarios.
  • alcanzar resultados analizar y repetir. Mediate motores analíticos se evalúan el impacto financiero en un entorno que permita replicar los resultados.
  • Tomar decisiones. Una vez reunidos todos los datos relevantes, es posible comparar la información dentro de la organización de forma eficiente y oportuna.
  • Reutilizar la tecnología y la inversión. Al reutilizar los componentes técnicos y de conocimiento es posible superar los desafíos internos y regulatorios.

Cada país tendrá que implementar su propia versión de la NIIF 9 de acuerdo con los ordenamientos locales; en tanto, las organizaciones financieras tendrán que ser proactivas para cumplir con las reglas y, al mismo tiempo, aprovechar el mercado al calificar y gestionar su riesgo de crédito bajo esta premisa y con el conocimiento que les Permita detectar y evaluar el comportamiento de sus clientes y productos

Analítica para el cumplimiento

En este sentido, la analítica avanzada puede ser una herramienta crítica para desarrollar y optimizar las herramientas de análisis que allowan mejorar y robustcer los cálculos, a partir de la recolección y gestión eficientes de los datos, el análisis de la información y su publicación, lo que Permitirá entender más los riesgos y oportunidades a partir de la toma de decisiones de negocios, independientemente de la complejidad de los diagnósticos.

Mediante soluciones analíticas, los jugadores del sector pueden crear, probar y ejecutar modelos complejos, aplicar las reglas de contabilidad y preparar informes detallados y libros de contabilidad con fines regulatorios, así como entender y evaluar los impactos de los cambios de los datos, modelos y suposiciones, y añada funcionalidad para optimizar sus flujos de trabajo a medida que cambien las modificaciones y las necesidades comerciales.

Asimismo, les permita dedicar más tiempo al análisis y la exploración para estimar las pérdidas esperadas según lo requieran las nuevas normas de contabilidad de deterioro crediticio de la NIIF 9.

La transición a la NIIF 9 sigue haciendo muchos desafíos financieros y operativos, agravados por los numerosos detalles de implementación que están sujetos a diversas interpretaciones.

Los institutos deben abordar estos desafíos de manera integral con flexibilidad para adaptarse. Los reguladores y los inversionistas deben saber que los bancos están evaluando y gestionando eficazmente los riesgos de su cartera. La implementación proactiva de un enfoque bien gobernado para administrar datos y modelos infunde confianza en que procesos existentes para administrar estos problemas críticos ahora y en el futuro.

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