信用リスクアセット算定プロセスにおけるリスク管理態勢の高度化

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信用リスクアセット算定プロセスにおけるリスク管理態勢の高度化

バーゼルⅡ自己資本比率算定プロセスに潜むデータリスクとそのコントロール及び内部監査における注意点など

本セミナーは終了致しました。

受講区分	会場
開催日時	2009-03-23（月）　13:30～16:30
講師	監査法人トーマツ金融インダストリーグループ　シニアマネジャー田宮秀樹氏横浜市立大学商学部卒業。政府系金融機関勤務後、大手監査法人を経て、08年に監査法人トーマツ入社。金融機関のリスク管理高度化に対するアドバイス及び内部監査支援を実施しており、特に信用リスク管理に関しては、パラメータ推計プロセス、リスクアセット計算プロセス構築支援を経験している。また、大手銀行、大手証券会社、大手保険会社、Ｊ－ＲＥＩＴ向けに主にシステムリスク管理高度化プロジェクトや内部統制構築支援業務を実施。主な著作は「自己資本比率算定プロセスに潜むデータリスク」（金融財政事情、08年10月13日号）。公認内部監査人(CIA)、公認情報システム監査人(CISA)、システム監査技術者、公認情報セキュリティマネージャー(CISM)、内部統制評価指導士(CCSA)。

概要	平成19年度「金融検査指摘事例集」の「Ⅴ．自己資本管理態勢」において、信用リスクアセットの額の算定に関する指摘事例が列挙されており、このなかでは例えば、内部監査部門が、自己資本比率算定に関する監査について、算定プロセスの適切性やサンプル抽出などによる入力データの正確性に係る検証を行っていないため、貸出に対するリスク・ウェイトの適用誤りを看過している事例などが紹介されている。リスク量算定のための膨大なデータを処理するためにはＩＴの利用が不可欠であり、すでに多くの金融機関において、算定部門でのシステム化やツールの利用が図られている。例えば、バーゼルⅡの最低要件では「内部格付手法採用行は、信用リスクの評価、エクスポージャーに対する内部格付の付与並びにPD、LGD及びEADの推計を行う方法、手続、統制、データの収集及び情報システムを設けなければならない」とされ、内部格付手法による信用リスクアセットの算定は、多くのデータを必要とする。しかし、必要な基礎データはフロントで入力された既存システムをそのまま利用することが多く、算定にはワークシートのようなツールも利用されていることから、データの正確性、安全性について、ブラックボックス化してしまっていることもある。これらは、最近の検査においても課題となりつつあり、監督・検査対応を含め、今後の対応が急がれるところである。本講演では信用リスクアセット算定プロセスや、パラメータ推計プロセスにおけるデータ利用に係るリスクについて述べ、必要な統制活動や内部監査における注意点など、リスク管理態勢の高度化に資する論点を整理する。信用リスクアセット算定のみならず、手作業、計算ツールを利用した全ての業務プロセスに共通するリスクであることから、オペレーショナルリスク管理にも応用可能なものとして、今後の対応に向けた示唆を提示するものである。
セミナー詳細	１．データリスクとは　　・データリスク顕在化の事例　　・金融検査指摘事例集より　　・自己資本比率算定部門の現場より　　・算定プロセスで認識すべき３つのリスク２．算定部門に必要なコントロール　　・入力プロセスから確認する　　・データの発生源を辿ってみる　　・算定ツールの管理と正確性の検証方法３．内部監査におけるデータ監査　　・「何」を「どこまで」監査対象にするか　　・「どのように」監査手続を作成するか４．データガバナンスの構築データリスク管理の高度化に向けて　　・データガバナンスの役割　　・データガバナンスの組織構成　　・データガバナンスのあるべき姿と標準化５．質疑応答／ディスカッション【ストック・リサーチ経営研究セミナー】

概要

平成19年度「金融検査指摘事例集」の「Ⅴ．自己資本管理態勢」において、信用リスクアセットの額の算定に関する指摘事例が列挙されており、このなかでは例えば、内部監査部門が、自己資本比率算定に関する監査について、算定プロセスの適切性やサンプル抽出などによる入力データの正確性に係る検証を行っていないため、貸出に対するリスク・ウェイトの適用誤りを看過している事例などが紹介されている。
リスク量算定のための膨大なデータを処理するためにはＩＴの利用が不可欠であり、すでに多くの金融機関において、算定部門でのシステム化やツールの利用が図られている。例えば、バーゼルⅡの最低要件では「内部格付手法採用行は、信用リスクの評価、エクスポージャーに対する内部格付の付与並びにPD、LGD及びEADの推計を行う方法、手続、統制、データの収集及び情報システムを設けなければならない」とされ、内部格付手法による信用リスクアセットの算定は、多くのデータを必要とする。
しかし、必要な基礎データはフロントで入力された既存システムをそのまま利用することが多く、算定にはワークシートのようなツールも利用されていることから、データの正確性、安全性について、ブラックボックス化してしまっていることもある。これらは、最近の検査においても課題となりつつあり、監督・検査対応を含め、今後の対応が急がれるところである。
本講演では信用リスクアセット算定プロセスや、パラメータ推計プロセスにおけるデータ利用に係るリスクについて述べ、必要な統制活動や内部監査における注意点など、リスク管理態勢の高度化に資する論点を整理する。信用リスクアセット算定のみならず、手作業、計算ツールを利用した全ての業務プロセスに共通するリスクであることから、オペレーショナルリスク管理にも応用可能なものとして、今後の対応に向けた示唆を提示するものである。

セミナー詳細

１．データリスクとは
　　・データリスク顕在化の事例
　　・金融検査指摘事例集より
　　・自己資本比率算定部門の現場より
　　・算定プロセスで認識すべき３つのリスク

２．算定部門に必要なコントロール
　　・入力プロセスから確認する
　　・データの発生源を辿ってみる
　　・算定ツールの管理と正確性の検証方法

３．内部監査におけるデータ監査
　　・「何」を「どこまで」監査対象にするか
　　・「どのように」監査手続を作成するか

４．データガバナンスの構築データリスク管理の高度化に向けて
　　・データガバナンスの役割
　　・データガバナンスの組織構成
　　・データガバナンスのあるべき姿と標準化

５．質疑応答／ディスカッション

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