TPBankはバーゼルIIIの高度なレベルを導入

TPBank は、バーゼル III 基準を満たしており、内部格付け方法 (基本および高度) に従って資本を配分する際に、この基準をより高いレベルに引き上げ続けています。

当行は、基礎的および高度的内部格付手法（FIRB および AIRB）に基づくバーゼル III 資本計算プロジェクトの立ち上げ式を開催しました。このイベントには、国立銀行、信用機関システムの安全性監督局、およびプロジェクト実施パートナーである KPMG Company Limited の代表者が出席しました。

IRB の導入は、銀行が資本コストを最適化できるようにするだけでなく、IRB の結果を業務運営に適用する際の管理能力の向上にも貢献します。 IRB の最も顕著な応用例の 1 つは、限度額の決定、ローンの価格設定、効率の測定などの信用管理活動です。同時に、リスクレベル、リスク調整後リターン、各特定リスクポートフォリオに対する銀行の嗜好に応じた積極的なポートフォリオ管理により、効果的な資本配分決定と資本計画/戦略に貢献します。 TPBank はこれらのアプリケーションに加えて、今後のプロジェクトの実装において IRB の結果を継続的に調査し、適用して、銀行のリスク管理能力をさらに向上させていきます。

このイベントで、信用機関システム安全監督局の副局長であるレ・チュン・キエン氏は、バーゼルIIIプロジェクトの実施におけるTP銀行の方向性と取り組みを高く評価しました。

キエン氏によると、信用機関のシステム開発において、規模の拡大に加え、標準規格を適用することが、銀行システムの安全性を維持し確保するための基盤となる。提案されているように短期目標完了スケジュールを持つこのプロジェクトは、TPBank にとって大きな挑戦となりますが、成功すればリスク管理の新たな前進となり、長期的な中核価値を高めることになります。

信用機関システム安全監督局副局長のレ・チュン・キエン氏がこのイベントで講演しました。写真: TPBank

バーゼルとは、世界中の銀行監督の質の向上を通じて金融の安定性を高めることを目的としてバーゼル銀行監督委員会が発行した銀行監督条約を指します。特に、バーゼルIII合意では資本と流動性の管理に関する重要な要件が定められています。基準が高くなるほど、資本要件が厳しくなり、運用リスクを軽減するためにより大きなバッファーの適用が義務付けられます。従来の標準アプローチ (SA) では、銀行資産には固定のリスクウェイトが割り当てられ、それぞれのリスクレベルに基づいて異なる資産クラスに指定されていました。これにより、銀行は流動性、レバレッジ、十分な資本準備を確保し、市場の変動に適応して経済ショックに耐えることができます。

「しかし、必要以上に資本準備金を保有する可能性は、銀行の収益性と利益に直接影響するため、この方法の次善の点である」とTPバンクの代表者は述べた。

一方、IRB は、銀行が独自の内部リスク管理モデルと実践を使用して、資産ポートフォリオのリスク要素とリスク レベルを自己評価し、SA で規定された単純なリスク加重パーセンテージよりも正確に資本要件を計算することを許可しています。従来の方法のように厳格なリスクウェイトを適用する代わりに、特定のモデルを通じてリスクパラメータを推定すると、リスクをより正確に測定し、各顧客/ローンのリスクレベルをより正確に反映し、銀行が良好な信用ポートフォリオを保有している場合は資本を節約する機会が生まれます。

TPBank のバーゼル III 資本計算プロジェクトの立ち上げ式典に出席した TPBank の代表者、ゲスト、パートナー。写真: TPBank

2021年11月、TPBankはバーゼルIII、IFRS9のすべての要件を完了し、第4四半期から包括的に導入すると発表しました。当時、TPBankはベトナムの銀行として初めて、第三者機関であるKPMG Vietnam Co., Ltd.による独立した審査を受けた。2022年、ベトナムの多くの銀行が依然としてバーゼルIIを適用している中、TPBankはバーゼルIIIの実施を完了し、SAに基づくバーゼルIII改革を達成した。同行は今年5月までに、内部格付け手法（FIRBおよびAIRB）に基づくバーゼルIII資本計算プロジェクトの実施を継続した。

IRB 計算を実行するには、銀行はデータ品質とモデル ガバナンスの要件を満たす必要があります。 IRB モデルの構築に使用されるデータは、完全性、整合性、関連性を最低 5 ～ 7 年にわたって同時に確保する必要があるため、銀行はデータを収集し、膨大な量のデータを持つデータマートを構築および管理するためにリソースを投資する必要があります。同時に、構築、監視、テストが必要なモデルの数が多いため、銀行は高度な資格を持つ人員で構成されたチームによる強力なモデルガバナンス フレームワークを備えることも必要です。

IFRS-9に従って予想信用損失を評価するためのモデルのデータ収集と構築は、独立した第三者であるアーンスト・アンド・ヤング・マレーシアによって以前に監査されており、内部測定システムの定量モデルが良好な品質であることが示されており、TPBankがIRB - バーゼルIIIに従ってPD、LGD、EADモデルの研究、実装、構築、調整を継続するための好ましい基盤が構築されています。さらに、この銀行は、モデルの構築と管理をサポートするために、AI アルゴリズム、機械学習などの高度なテクノロジーを適用しています。

銀行の代表者によると、これを実現するためには、銀行は短期的な利益を犠牲にして、特に情報技術システム、データ処理、高度なアルゴリズムの応用への投資、および銀行の要件を満たすための優秀な人材の採用、訓練、維持にかかるコストなど、多額の投資コストの問題を解決しなければならないという。

TPバンクのグエン・フン総裁は、「TPバンクの発展目標は、国際リスク管理基準を遵守し、実際の業務に適用するリーディングバンクの一つとなることです。私たちは、テクノロジー、データ、そして優秀な人材という十分な基盤を備えており、今年もIRB（内部格付手法）に基づく資本計算を継続して実施していくことができます」と述べました。

銀行の代表者によると、これらの高度な国際基準を適用するには、多大な労力と費用がかかり、基準の厳格な要件に従って活動を自ら制限する必要があるとのことです。

アン・ニエン

ソースリンク: https://vnexpress.net/tpbank-trien-khai-muc-basel-iii-nang-cao-4612965.html