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Modélisa)on des risques opéra)onnels dans le cadre de Solvency II
Ins)tut des Actuaires & S.A.C.E.I Le 18 Septembre 2009
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1. Objectifs de la quantification des risques opérationnels
2. Définition du capital réglementaire selon Solvency II
3. Les deux approches de quantification des risques opérationnels
4. Limites et solution
5. Evaluation des risques à dire d’experts: une démarche pas à pas – Profil de risque opérationnel d’une compagnie d’Assurance – Deux types de risque opérationnels – Etapes de l’analyse en scénarios – Etapes de l’analyse des défaillances de processus – Livrables de l’évaluation des risques à dire d’experts
6. Etude comparative des résultats en fonds propres
7. Approche statistique et approches mixtes
8. Exemples de situations de risque – Pandémie – Attaque virale – Blanchiment d’argent
9. La gestion des risques opérationnels au sein du Groupe AXA
10. Le développement de modèles internes d’allocation de fonds propres au risque opérationnel au sein du Groupe AXA
11. Conclusion
Contenu
July 2008 -‐ Group Risk Management 3 July 2008 -‐ Group Risk Management 3
Objectifs de Solvency II / Bâle II: protéger les institutions financières et le système financier dans son ensemble contre des événements de risque catastrophiques, au travers:
– d’une identification et un suivi des risques les plus critiques – de la mise en œuvre de dispositif de prévention et de protection – d’une allocation de capital dédiée au risque opérationnel
L’exercice d’évaluation du risque opérationnel est donc une mesure de la résilience de l’organisation face à la survenance de risques catastrophiques et permet de :
– connaître les risques auxquels elle est exposée – définir le niveau de tolérance par rapport au risque en fonction des perspectives de croissance et de
rentabilité des activités – améliorer les dispositifs de maîtrise des risques – ajuster le périmètre du transfert de risques
L’évaluation des fonds propres peut se faire: – selon une approche forfaitaire, – à partir de modèles internes
Objectifs de la quantification des risques opérationnels
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Selon Solvency II le capital réglementaire représente la perte maximale générée par le risque opérationnel à l’horizon d’un an avec un niveau de confiance de 99,5%
Elle est évaluée au niveau de l’évènement unitaire au travers d’une composition de deux distributions:
– une distribution de fréquences – une distribution d’impacts
Quantile à 99.5 % de la distribution globale - médiane = montant de fonds propres réglementaires à allouer à un risque opérationnel au niveau unitaire:
– les fonds propres représentent une réserve spécifique destinée à couvrir des pertes inattendues
– la médiane correspond à la perte attendue peut être déduite de la perte inattendue pour calculer les fonds propres
L’agrégation de l’ensemble des calculs de fonds propres au niveau unitaire représente la charge en capital global
Cette agrégation peut tenir compte d’un effet de diversification
Défini&on du capital réglementaire
selon Solvency II
Distribu&on de fréquence
Distribu&on de pertes globale
Distribu&on de pertes unitaires
Les approches de quantification des risques opérationnels
Approche statistique: - Collecter les pertes opérationnelles de l’entité par type de risque,
éventuellement à partir d’un seuil prédéfini (exemple 10 000 €) - Puis créer une distribution de fréquences et d’impacts par couple
[type de risques/ligne métier] - La Loss Distribution Approach (LDA) inscrite dans les textes de
Bâle II et a été documentée par le Groupement de Recherche Opérationnelle du Crédit Lyonnais en 2003
Approche à dire d’expert: - Obtenir une estimation à dire d’expert de la fréquence moyenne
devenant le paramètre de la distribution de fréquences - Obtenir une estimation de l’impact d’un évènement unitaire dans
les cas typique (impact le plus courant) et extrême afin d’évaluer les paramètres des distributions d’impacts
July 2008 -‐ Group Risk Management 6 July 2008 -‐ Group Risk Management 6
Approche statistique: – Applicable aux évènements récurrents, – Inopérante pour les évènements rares, – Approche faisant l’hypothèse implicite que le passé permet d’expliquer l’avenir:
o fortement pénalisante en cas de survenance d’un évènement majeur, o ne tient pas compte de l’amélioration des dispositifs de maitrise des risques, o approche inopérante pour les évènements qui ne se sont jamais produit.
Approche à dire d’expert: – Subjective en particulier pour l’estimation de la fréquence – Difficile à justifier – Des experts métier peu familiers avec l’univers des probabilités
La solution: – Utiliser une méthodologie robuste d’évaluation des risques à dire d’expert pour les évènements
rares – Documenter les évaluations d’expert – Combiner données statistiques et données à dire d’expert pour les évènements courants.
Limites des deux approches
8 Comité Sujets Transversaux -‐ 20
juillet 2009
Trois types d’exposi)on au risque opéra)onnel sont à considérer:
• Exposi)on structurelle à l’échelle de l’entreprise: – Fraude externe – Ressources humaines – Réglementa)on
– Clients
• Exposi)on liée aux ac)vités / processus: – Fraude interne – Interrup)on d’ac)vité
– Technologie – Exécu)on
• Exposi)on organisa)onnelle et stratégique: – Prestataires – Ges)on du changement
Profil de risque opéra)onnel d’une compagnie d’assurance en France
Exposition à l’échelle de l’entreprise – Un risque de fraude externe très élevé – Un risque modéré de litige avec les collaborateurs et une faible dépendance par rapport aux
personnes clé – Un environnement réglementaire relativement souple mais susceptible de devenir plus
contraignant dans le contexte de fusion ACAM – Commission bancaire – Une exposition significative au risque d’attrition client
Exposition liée aux activités / processus – Une exposition moyenne au risque de fraude interne – Peu de processus réellement exposées au risque d’interruption d’activité – Une exposition moyenne aux risques systèmes – Une forte exposition à des risques d’exécution (leakage)
Exposition stratégique – Une exposition forte aux risques liés aux tiers (réassureurs, prestataires
informatiques) – Une exposition au risque de gestion du changement dépendant des cas individuels
Profil de risque d’une compagnie d’assurance en France
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Cause
Défaillance de processus
Types d’impact
Types d’impact
Défaillance de processus
Types d’impact
Types d’impact
1
Risques déterminés par une défaillance de processus:
Risque déterminé par sa cause:
Deux types de risques opérationnels
Analyse en Scénarios
Analyse en arbres de défaillance
Cause Défaillance de processus
Types d’impact
Types d’impact Cause
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Part du profil de risque à l’échelle de l’entreprise, identifie les principales causes de risque transversales et analyse les conséquences de chaque cause pour l’organisation sous forme de :
Perte de productivité, Perte d’efficacité commerciale, Augmentation des taux de d’erreur
d’exécution… Non respect de délais…
Part d’une analyse de l’organisation pour identifier le profil de risque des processus, étudie les causes et les modes de défaillance:
Organisationnelle, Humaine Système Tiers
Etapes de l’analyse en scénarios
Classe 3 – Pandémie – Grève
Classe 5 – Incendie – Crue
Casse 6 – Défaillance réseau – Attaque virale
Exemples de conséquences d’un l’évènement sur l’organisation
Efficacité du PCA
Score basé sur les éléments suivants:
Exhaustivité de la couverture du PCA (activités critiques)
Qualité de la coordination des équipes
Qualité de la gestion de la crise…
1. Actions correctrices Activation du PCA Réhabilitation des locaux Location d’un site de remplacement
2. Allocation de ressources supplémentaires Heures supplémentaires pour les
personnels critiques Consultants & travail temporaire
3. Dégradation de la performance des processus/ augmentation des taux de défaillances Erreurs d’exécution Leakage
4. Pertes d’exploitation Perte de clients existant en cas de
mauvaise gestion de la crise Perte de chiffre d’Affaires (nouveau
clients)
Analyse de la robustesse des dispositifs de maîtrise
des risques
Identification des actions correctrices et défaillances
de processus associées
July 2008 -‐ Group Risk Management 11
Sélection des scénarios de risques critiques correspondant
au profil de l’organisation
Exemples de scénarios
Etapes de l’analyse centrée sur les processus
Processus métier Fonctions support Distribution
Selon les facteurs de vulnérabilité de l’organisation
Evénements associés
Facteurs déclencheurs ou révélateurs d’une défaillance ex: sinistre, contrôle de l’autorité de tutelle,…
Evènement générateur de perte: variation adverse des marchés financiers…,
1. Défaillance organisationnelle processus mal conçus processus inefficace niveau de ressources inapproprié
2. Erreur humaine compétences insuffisantes encadrement insuffisant incompétence/malveillance
3. Défaillance de système informatique systèmes mal conçus mauvaise maintenance
4. Défaillance de tiers Erreurs, délais de livraison Evènement catastrophe Faillite
Identification des facteurs déclencheurs & évènements
générateurs de pertes
Identification des modes de défaillance
des processus clé
July 2008 -‐ Group Risk Management 12
Identification des processus clé
Contribuant à la chaîne de valeur de l’entreprise
Représentation graphique
Critères de fréquence
Défail- lances de Processus
Types d‘impact
Causes potentielles
Critères d‘impacts
• Approche homogène de l‘évaluation des risques
• Méthode d‘évaluation des critères de fréquence et d‘impact
Histoire Analyse quantitative
• Elle représente une situation de risque qui associe :
– une ou plusieurs causes – avec une ou plusieurs
défaillances de processus – aboutissant à un ou
plusieurs types d‘impacts • Spécifique et non générique • Focus sur l‘étude du scénario
extrême, • Identification de l‘enchainement
de phénomènes qui conduit aux scénarios extrêmes
• Facteurs de fréquence o Evènement déclencheur o Défaillance (Humaine de
l‘organisation, système ou tiers)
o Evènement générateur de perte
• Facteurs d‘impact o Sanction réglementaire o Perte de chiffre d‘affaire o Pénalité financière...
Distribution de fréquences
Distribution de pertes globale
Le risque en perspective Description détaillée de la survenance du risque
Distribution de pertes unitaires
Livrables de l‘évaluation des risques
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Approche statistique: – Basée sur les évènements de pertes constatées – Combinaison de deux distributions:
– une distribution de fréquences basée sur la loi de Poisson – une distribution d’impacts basée sur une loi LogNormale et des lois alternatives en fonction de tests
d’adéquation (Weibull, Pareto)
Deux approches mixtes: – Approche par intégration :
o la distribution à dire d’experts est considérée comme une distribution a priori o elle va être progressivement corrigée par la distribution de pertes constatées o si on a beaucoup de données statistique la distribution converge vers la LDA
– Approche par combinaison : deux distributions de pertes o une distribution basée sur les évènements de pertes constatées, o une distribution à dire d’experts, o un paramètre de combinaison permet de régler la pondération de l’une des distribution par rapport à
l’autre o approche plus équilibrée
Approche statistique et approche mixte
Vue d‘ensemble de la ges)on des risques opéra)onnels du Groupe AXA
Evaluation top-down Basée sur l’opinion d'experts des
lignes métiers Approche pragmatique
Identification
Validation par le sénior management local
Actions de réduction des risques potentiels
Coordination avec d’autres fonctions de pilotage des risques et des contrôles
Mesure Management
Approche prospective Destinée à tester la résilience de
l’organisation face à la survenance de scénarios catastrophe
Evaluation statistique Calcul d’une Charge en capital au
niveau Groupe
Collecte des pertes dans les entités
Impacts financiers, juridiques et réputationnels
Plans d’actions et de gestion des risques critiques avec les instances de gouvernance
Evaluation des risques opérationnels
Collecte des pertes opérationnelles
& Réduction et transfert des risques opérationnels
Calcul du capital économique et réglementaire
Résultats
Développement de modèles internes au sein d’AXA
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Un projet transversal: – Animé par AXA Group – 20 entités participantes dans 15 pays
Objectifs du projet: – Conserver une avance significative en matière de pratique de gestion des risques (Notation du
dispositif de gestion des risques d’AXA "excellent " par les agences de rating), – Etre force de proposition vis-à-vis des autorités de tutelle, – Disposer d’une évaluation des risques homogène entre les différentes entités du groupe, – Pouvoir justifier des évaluations qualitatives auprès d’auditeurs ou de régulateurs, – Mieux connaître le profil de risque du groupe afin de mettre en œuvre des plans d’actions
adaptés, – Optimiser la résilience de l’entreprise face à la survenance de risques majeurs.
Conclusion
Quantifier le risque opérationnel est non seulement possible mais nécessaire
La quantification des risques opérationnels à partir de conventions communes à l’échelle d’un groupe permet : – de s’assurer de l’homogénéité des approches et de la cohérence des résultats – de pouvoir justifier de l’ensemble des hypothèses retenues vis-à-vis d’un auditeur ou d’un
régulateur, – de réfléchir aux risques les plus critiques en fonction de leur plausibilité, – d’évaluer la robustesse de l’organisation face à la survenance de "cygnes noirs", – de mettre en œuvre des dispositifs de prévention et de protection cohérents par rapport aux
enjeux en terme de réduction des fonds propres, – d’ajuster les couvertures d’assurance, – de mettre en perspective le couple rendement / risque des activités.
A propos de Metametris
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Société de conseil spécialisée sur l’identification, l’évaluation, la maîtrise et le transfert des risques opérationnels
Assistance au déploiement de projets d’évaluation des risques opérationnels et de dispositifs de maîtrise des risques de grands établissements financiers: – cartographies des risques – analyse en scénarios – assistance au déploiement de bases incidents – insurance gap analysis
Editeur de la méthode d’évaluation des risques opérationnels ORMERA ® (Operational Risk Modelling and Enterprise Resilience Analysis)
Editeur de la solution ORMERA ® Quant Objects, outil de calcul du capital économique à allouer au risque opérationnel conçu en partenariat avec le spécialiste de l’inférence bayésienne et de la programmation probabiliste Probayes SAS www.probayes.com (une version d’évaluation d’ORMERA ® Quant Objects est téléchargeable)
Contact
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Hélène DUFOUR Associée
[email protected] 00 33 6 07 91 04 29
METAMETRIS 151, Rue Montmartre
75 002 PARIS www.metametris.com