CCAR观点：2018年周期中面临的不确定性风险2017年七月 2CCAR观点：2018年周期中面临的不确定性 内容1. 风险识别–超越8压力测试2. 风险管理模型–选择12运作模式3. 数据–投资CCAR并进行改进16银行业务4. 审计–观察者– 18审计作为战略资产CCAR观点：2018年周期中面临的不确定性3 CCAR观点：2018年周期中面临的不确定性4语境6月28日，美联储（Fed）公布了34家银行控股公司（BHC）的2017年综合资本分析与审查（CCAR）结果。500亿美元的资产。机构继续增加资本，平均而言，普通股一级资本（CET1）的资本比上一年增长了1.7％。因此，连续第三年没有一家银行在数量上倒闭就不足为奇了。但是，2017年是CCAR考试定性部分开局之年。 SR 15-19所涵盖的21个复杂程度较低的机构首次没有受到公共定性审查。相反，他们将接受从今年夏天开始的私人审查和反馈过程。在另一个第一，SR 15-18涵盖的所有13家大型复杂银行都公开“通过”了测试的定性部分。只有第一资本获得有条件无异议，需要重新提交以解决已发现的弱点。短期内，银行正在校准将多少重点和多少资源投入到CCAR2018。它们在2017 CCAR周期中表现良好，且资本金比近期历史更好。此外，政府已宣布放松管制是包括银行业在内的一个目标，并已开始重新任命重要的监管角色。然而，到目前为止，美联储没有降低其标准的迹象，而失败的CCAR的负面影响依然严峻。在银行为2018年CCAR做准备时，有五个主题需要牢记，我们在执行摘要中概述了这些主题。在接下来的简短部分中，我们将研究美联储获得广泛反馈的多个领域的发展：风险识别，模型风险管理，数据质量和内部审计。在过去的一年中，几乎所有机构都在筹集资金2016年与2017年CET之间的差异19大而复杂大而复杂1结果不包括CIT Group，Inc.于2017年首次提交CCAR资料来源：2016年和2017年美联储全面资本分析和审查：评估框架和结果7544211<0%▪美国运通卡▪第一资本▪市民▪发现▪太阳信托▪盟国0–1%▪密钥公司▪西方银行▪摩根士丹利▪美国银行▪ PNC▪纽约梅隆▪地区▪花旗集团▪桑坦德▪高盛▪ 州街▪摩根大通▪ 美国银行1–2%▪BB＆T▪BBVA▪美洲▪第五名▪公吨▪北方信托▪富国银行▪锡安人>2%▪BMO▪数据库信托▪汇丰银行▪亨廷顿▪三菱▪道明 CCAR观点：2018年周期中面临的不确定性5执行摘要在监管存在重大不确定性的背景下，随着银行开始着手应对其 CCAR 2017，我们看到了五个关键主题缺点，为CCAR 2018做准备，并建立其长期压力测试方法。1.即使过程减轻，标准仍将保持严格政府已表明其广泛意图，转向更具针对性的监管和较宽松的监管。银行正在考虑这是否，何时以及如何影响CCAR。我们几乎没有迹象表明美联储将取消标准的基本组成部分在过去十年的压力测试中建立起来，即使该测试继续增长以风险为基础且强度较低。大型机构监督协调委员会（LISCC）框架下的银行和2018年新加入CCAR的美国中间控股公司（IHC）将需要保持特别的警惕。在过去的一年中，CCAR的变化以及当前的讨论表明，正朝着更加基于风险的方法迈进。在CCAR 2017中，LISCC公司受到的待遇比那些公司更严格SR 15-18银行既大型又复杂，而SR 15-19涵盖的风险较低的银行则完全不受公共定性过程的约束。关于基于风险状况的未来差异化的讨论已经越来越多，财政部已将其纳入美国金融体系改革的建议中。然而，到目前为止，美联储的反馈和公开声明表明，最大银行的CCAR实质性标准将保持不变。有迹象表明，CCAR流程本身可能会变得不再那么艰巨—不再那么频繁，更加私密，并以更加透明的标准进行。美联储对其CCAR评估程序已经变得更加公开透明，银行业绩的某些要素也不再公开。从更广泛的角度来看，财政部的建议反映了普遍的偏好提高监管方法的透明度，但减少银行业绩的公开分享。 2017年发布的CCAR结果显示，与以往相比，其监管透明度更高，描述了定性评估流程，并举例说明了过去几年公司的劣势。此外，美联储主席耶伦和美联储理事鲍威尔都表示，美联储可能会开始发布有关其模型的更详尽的信息。例如，在美国财政部关于潜在监管改革的报告中，还讨论了将CCAR审查周期改为每两年一次，同时保留对基础能力的更频繁审查。然而，到目前为止，没有什么迹象表明CCAR 2018的SR 15-18公司发生了重大变化。2.重点增加对新型压力的理解影响自成立以来，CCAR一直要求银行在压力下证明其资本充足率。当前的利率上升环境，更普遍的宏观经济不确定性以及数字化发展推动的新产品开发都意味着，明天的压力可能看起来与过去不同。也许是在这些情况的刺激下，美联储已开始更加明确地呼吁各机构对在压力条件下，特别是在没有历史先例的情况下可能发生的情况表现出细微的了解。这些期望会影响风险识别和损失估计。为了识别风险，美联储在今年的反馈中呼吁企业了解仅在压力下才可能出现的风险，尤其要指出新产品带来的风险。以及承保标准的变化。损失估计方法必须捕捉风险驱动因素和损失之间特定于压力的关系，包括当这些关系与预期状况或先前的低迷时期的关系有所不同时。 CCAR观点：2018年周期中面临的不确定性6CCAR的全球市场冲击（GMS）部分说明了美联储对损失估计的期望。 GMS的风险识别必须比全银行范围的风险识别流程更为精细，并且可能包含1,000多个风险因素。对于GMS，风险识别必须涵盖压力条件下的流动性不足，集中和基础风险。将投资组合暴露于打破历史格局的情景中，可以帮助机构识别仅在前所未有的压力下才会出现的风险。 GMS测试中的损失估算可能需要量身定制的方法，以准确捕获风险因素对损失的影响。在最细微的层次上对投资组合进行建模，执行全面的重估，并使前端办公室积极参与审核和挑战，可以提高高压力环境中损失估计的准确性和理解度。3.继续加强内部控制最终，美联储希望银行提供自己的完全有效的控制措施，而不是依靠外部监管措施。对内部控制的关注并不是新事物。然而，尽管许多公司在过去一年中取得了有意义的进步，但美联储继续呼吁SR 15-18公司在模型风险管理，数据准确性和内部审计方面达不到最终期望。随着银行在这些控制领域的改进，美联储将能够更多地将重点放在CCAR的结果上，而不是在探索CCAR的过程上-当监管资源受到限制并且监管机构承受着政府施加压力以表明监管要求时，这是有帮助的效率是有效的，这是13772号行政命令中规定的核心原则之一。当然，机构本身也将从强大而有效的内部控制中受益，这使它们也可以更注重结果而不是过程。例如，在2018年的CCAR周期中，美联储希望所有银行都能熟练掌握模型风险管理（MRM）的基本知识：模型识别过程，明显独立的验证功能，适用于全面模型清单的一致标准以及规范且透明的工作流程。更为先进的机构应专注于确保验证方法调整至风险程度，并涵盖非统计方法和模型。在数据和数据治理中，主管将重点放在可确保用于模型的模型和指定压力测试“跳出”点的CCAR数据准确性的控制上。银行应该已经有一个明确定义的数据架构，系统地实施的数据质量控制和治理标准，以确保持续独立地验证数据质量和血统。更加先进的机构正在投资自动化以降低成本，并使员工能够专注于结果和见解，而不是数据对账。近年来，美联储提高了对内部审计计划的期望，并在2017年再次强调了在CCAR申请中该领域的弱点。美联储预计，审计师应能够审查，质疑和刺激主管人员继续发现缺陷的领域的变化，包括风险识别，损失估计，模型风险管理和数据治理。作为银行转向更多基于风险的方法，应对这一挑战将需要具有更多资源的日益复杂的审计职能，包括具有深厚业务知识的人才。4.CCAR的期望将继续反映出广泛的监管重点美联储已经采用CCAR作为最有效的机制来传达对基本风险管理的期望。所有迹象表明这将继续。在过去的周期和2017年，美联储使用CCAR澄清并加强了预期适用于风险识别，治理和基础控制领域中的常规银行流程（模型风险管理，数据准确性和内部 CCAR观点：2018年周期中面临的不确定性7审计）。例如，美联储最初使用CCAR考试来推动机构制定系统的风险识别流程，但现在它要求银行将风险识别作为日常操作中的基础风险活动，而不仅仅是将其视为一年一次的监管活动。同样，现在预计银行将在库存中的所有模型中始终采用与CCAR相同的强大MRM标准。美联储还期望将更广泛适用于银行的标准嵌入到资本计划流程中，并且在进行CCAR审查时，它将使银行遵守这些标准。例如，美联储期望采用CCAR流程中的流程将反映BCBS 239的风险数据汇总原则，董事会参与关键决策的标准以及稳健且独立的内部审核流程。5.主动机构将充分利用其CCAR投资自CCAR成立以来，银行已投入大量金钱和时间进行测试：作为一个整体，最大的银行已花费了超过20亿美元和数千万小时的时间。积极主动的机构将利用这些投资来实现运营和战略目标，即使监管要求的强度降低。一些银行已经开始积极地进行这项工作，而另一些银行只是尝试或尚未开始。将压力测试输出整合到决策中是最明显的机会。输出可以用于预算编制，优化资产负债表分配，建立风险承受能力以及做出收购或撤资决策。通过将压力测试方法，功能和系统集成到日常业务流程中，银行也可以从中受益。例如，场景生成可以支持快速的“假设”分析；信用损失建模可以为投资组合管理提供信息；通过为压力测试开发的数据汇总功能获得的经验可以用于支持更广泛的管理和董事会报告。最初为CCAR开发的其他功能也可以更广泛地使用，既可以满足更广泛的监管要求，又可以提高决策质量。例如，压力测试所需的MRM功能和数据管理改进可以帮助确保定价和客户细分的质量。为了从迄今为止的CCAR投资中获得最大的收益，大多数银行将需要继续尽可能地优化和自动化其压力测试流程，至少对于那些能够推动整体财务业绩的投资组合而言。机构应该利用这段时期的资本实力和相对的监管不确定性，为自己和监管者清楚地表明，其CCAR流程的哪些部分对于业务目的将是最重要的，而流程的哪些方面却增加了价值。 CCAR观点：2018年周期中面临的不确定性81.风险识别超越压力测试为了应对包括CCAR要求在内的监管压力，美国的主要银行已经制定了全面的风险识别计划。这些计划实现了监管机构规定的关键目标：了解，评估银行的潜在风险并确定其优先级，并为管理层和董事会提供风险图片。监管者认为风险识别为从压力测试的要求扩展到使用他们对风险识别能力的评估来促使银行加强基础风险管理。更广泛地说，风险识别对于银行机构的安全有效运作至关重要。意识到这一点的银行建立在他们进行资本规划的风险识别工作的基础上，并将严格的风险识别作为日常业务常规的一部分。我们确定了风险识别的复杂性和用法的四个演变阶段。1.制定和维护风险清单风险清单或“目录”是风险识别的基础。创建目录是基本的监管期望。银行必须建立和维护全面的清单，其中应包括所有风险类型和类别的风险业务。这些库存在过去的CCAR周期中建立和完善，对于美国银行，尤其是对于最大，最复杂的机构（受SR 15-18审查的机构）而言，是一项重大成就。创建全面的风险识别清单需要解决复杂的流程和方法挑战，银行必须就如何做到这一点做出重要选择。建立风险清单的第一步是确定清单中的风险单位。最佳实践机构已将单位定义为风险事件，而不是使用通用风险类别。围绕风险事件或“小场景”组织风险清单有助于更具体地定义风险。例如，通过考虑特定的网络事件（不同的潜在攻击以及可能受到影响的银行和IT系统的不同区域），而不是评估单一的通用网络风险类别，银行可以确定更可能发生的实际风险。使用风险事件也可以使运动更实际和相关的做法，迫使业务主管和控制部门考虑可能发生的实际事件以及它们最终将如何影响银行（例如，直接财务损失，声誉受损，监管后果）。风险事件还有助于管理层识别新的或正在出现的风险，并开始考虑如何应对它们。 CCAR观点：2018年周期中面临的不确定性9最佳实践机构将风险类别用作结构化和详细的风险分类法的基石，该分类