TPBank는 바젤 III 기준을 충족했으며, 내부 평가 방식(기본 및 고급)에 따라 자본을 배치할 때 이 기준을 더 높은 수준으로 계속 높이고 있습니다.
은행은 방금 기본 및 고급(FIRB 및 AIRB)을 모두 포함하는 내부등급방법을 기반으로 한 바젤 III 자본산출 프로젝트에 대한 출범식을 개최했습니다. 이 행사에는 국립은행 대표, 신용기관 안전감독부 대표, 프로젝트 실행 파트너인 KPMG 주식회사 대표가 참석했습니다.
IRB를 구현하면 은행이 자본 비용을 최적화하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 IRB 결과를 기업 운영에 적용할 때 경영 역량을 향상시키는 데에도 도움이 됩니다. IRB의 가장 두드러진 응용 분야 중 하나는 한도 결정, 대출 가격 책정, 효율성 측정과 같은 신용 관리 활동입니다. 동시에 위험 수준, 위험 조정 수익률, 각 위험 포트폴리오에 대한 은행의 선호도에 따라 선제적으로 포트폴리오를 관리하여 효과적인 자본 배분 결정과 자본 계획/전략에 기여합니다. 이러한 응용 프로그램 외에도 TPBank에서는 IRB 결과를 연구하고 향후 프로젝트 구현에 적용하여 은행의 위험 관리 역량을 더욱 향상시킬 것입니다.
이 행사에서 신용기관 안전 시스템 감독부 부국장인 Le Trung Kien 씨는 Basel III 프로젝트를 시행하는 데 있어 TPBank의 지향성과 주도성을 높이 평가했습니다.
키엔 씨에 따르면, 신용 기관 시스템을 개발할 때 표준을 적용하는 것은 규모를 키우는 것 외에도 은행 시스템의 안전성을 유지하고 보장하는 기반입니다. 제안된 대로 단기 목표 완료 일정을 갖고 있는 이 프로젝트는 TPBank에 큰 도전이 될 것이지만, 성공한다면 위험 관리에 있어 새로운 진전을 이루고 장기적 핵심 가치를 증대시킬 것입니다.
신용기관 안전감독부 부국장인 레 중끼엔 씨가 이 행사에서 연설했습니다. 사진: TPBank
바젤이란, 전 세계의 은행 감독의 질을 개선하여 금융 안정성을 강화하는 것을 목표로 바젤 은행감독위원회가 발표한 은행 감독 조약을 말합니다. 특히, 바젤 III 협정은 자본 및 유동성 관리에 대한 주요 요건을 명시하고 있습니다. 기준이 높을수록 자본 요건도 엄격해지고, 운영상의 위험을 줄이기 위해 더 큰 완충액을 의무적으로 적용해야 합니다. 이전 표준 방식(SA)에 따르면 은행 자산에는 고정 위험 가중치가 할당되었으며, 각 자산 그룹별로 해당 위험 수준에 따라 위험 가중치가 지정되었습니다. 이를 통해 은행은 유동성, 레버리지, 충분한 자본 준비금을 확보해 시장 변동에 적응하고 경제적 충격을 견뎌낼 수 있습니다.
"그러나 이 방법은 필요 이상으로 자본 준비금을 늘릴 가능성이 있는데, 이는 은행의 수익성과 이익에 직접적인 영향을 미치기 때문에 최적이 아닙니다." TPBank의 한 대표가 말했습니다.
한편, IRB는 은행이 자체적인 내부 위험 관리 모델과 관행을 사용하여 자산 포트폴리오의 위험 요소와 위험 수준을 자체 평가하고, 이를 통해 SA에서 규정한 간단한 위험 가중치 비율보다 더욱 정확하게 자본 요구 사항을 계산할 수 있도록 허용합니다. 기존 방식처럼 엄격한 위험 가중치를 적용하는 대신, 특정 모델을 통해 위험 매개변수를 추정하면 위험을 보다 정확하게 측정하는 데 도움이 되며, 각 고객/대출의 위험 수준을 더욱 면밀히 반영하고 은행이 우수한 신용 포트폴리오를 보유하고 있는 경우 자본을 절감할 수 있는 기회를 제공합니다.
TPBank의 바젤 III 자본 계산 프로젝트 출범식에 참석한 TPBank 대표와 초대 손님 및 파트너들. 사진: TPBank
TPBank는 2021년 11월에 Basel III, IFRS 9의 모든 요건을 충족하고 4분기부터 전면적으로 시행한다고 발표했습니다. 당시 TPBank는 베트남 은행 중 최초로 제3자 기관인 KPMG Vietnam Co., Ltd.로부터 독립적으로 실적을 검토받았습니다. 2022년 현재 베트남의 많은 은행들이 아직 바젤 II를 적용하고 있을 때, TPBank는 SA에 따르면 바젤 III, 바젤 III 개혁 시행을 완료했습니다. 올해 5월까지 은행은 내부 평가 방법(FIRB 및 AIRB)을 기반으로 한 바젤 III 자본 산출 프로젝트를 계속 시행했습니다.
IRB 계산을 수행하려면 은행이 데이터 품질 및 모델 거버넌스 요구 사항을 충족해야 합니다. IRB 모델을 구축하는 데 사용되는 데이터는 최소 5~7년의 기간을 갖고 완전성, 무결성, 관련성을 동시에 보장해야 하므로 은행에서는 데이터를 수집하고, 방대한 양의 데이터를 갖춘 데이터마트를 구축하고 관리하는 데 리소스를 투자해야 합니다. 동시에, 구축, 모니터링, 테스트해야 할 모델의 수가 많기 때문에 은행에서는 고도로 자격을 갖춘 인력으로 구성된 팀을 갖춘 강력한 모델 거버넌스 프레임워크가 필요합니다.
IFRS-9에 따른 예상 신용 손실을 평가하기 위한 데이터 수집 및 모델 구축은 이전에 독립적인 제3자 기관인 Ernst & Young Malaysia에서 감사를 실시했습니다. 그 결과 내부 측정 시스템의 정량적 모델이 양호한 품질인 것으로 나타났으며, TPBank가 IRB - Basel III에 따라 PD, LGD, EAD 모델을 계속 연구, 구현, 구축 및 교정할 수 있는 유리한 기반을 마련했습니다. 또한 이 은행은 AI 알고리즘, 머신러닝 등의 첨단 기술을 적용하여 모델 구축 및 관리를 지원하고 있습니다.
은행 담당자에 따르면, 이를 위해서는 은행이 단기 이익을 희생하여 대규모 투자 비용 문제를 해결해야 합니다. 특히, 정보 기술 시스템, 데이터 처리, 고급 알고리즘 적용에 대한 투자는 물론, 은행의 요구 사항을 충족시키기 위해 고품질 인력을 채용, 교육 및 유지하는 데 드는 비용도 포함됩니다.
"TPBank의 개발 방향은 실제 운영에서 국제적 위험 관리 표준을 준수하고 적용하는 선도적인 은행 중 하나가 되는 것입니다. 우리는 올해 IRB에 따른 자본 계산을 계속 구현할 수 있는 기술, 데이터 및 고품질 인적 자원의 기반을 충분히 갖추고 있습니다."라고 TPBank의 총괄 이사인 응웬 헝 씨가 말했습니다.
은행 담당자에 따르면, 이러한 선진 국제 표준을 적용하려면 많은 노력과 비용이 필요하며, 표준의 엄격한 요구 사항에 따라 자체 활동을 제한해야 한다고 합니다.
안 니엔
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