TPBankはバーゼルIIIに従ってリスク管理能力を向上

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TPバンクは5月31日、バーゼルIII内部格付け方式を用いて資本を計算するプロジェクトを開始し、リスクおよび財務管理能力を新たなレベルに引き上げた。

インド銀行は、基礎的および高度（FIRBおよびAIRB）内部格付手法に基づくバーゼルIII自己資本計算プロジェクトの立ち上げ式典を開催しました。式典には、インド国立銀行、信用機関システム安全監督局、そしてプロジェクト実施パートナーであるKPMGカンパニー・リミテッドの代表者が出席しました。

IRBの導入は、銀行の資本コストの最適化を支援するだけでなく、IRBの結果を業務運営に適用することで、経営能力の向上にも貢献します。IRBの最も顕著な応用分野の一つは、限度額の決定、融資価格の設定、効率性の測定といった信用管理業務です。同時に、リスク水準、リスク調整後利益、そして各リスクポートフォリオに対する銀行の投資意欲に基づいた積極的なポートフォリオ管理も実現し、資本配分の意思決定と効果的な資本計画・戦略の策定に貢献します。これらの応用に加え、TPBankはIRBの結果を継続的に研究し、今後のプロジェクトにおいても適用することで、銀行のリスク管理能力のさらなる向上に貢献していきます。

このイベントでは、信用機関システム安全監督局の副局長であるレ・チュン・キエン氏が、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、信用機関の発展において、規模の拡大に加え、技術基準の適用は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間で完了するこのプロジェクトは、TPBankにとって大きな挑戦となるだろうが、成功すればリスク管理における新たな前進をもたらし、長期的な中核的価値を高めることになるだろう。

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

バーゼルとは、バーゼル銀行監督委員会が世界中の銀行監督の質の向上を通じて金融安定性を高めることを目的として発行した銀行監督条約を指します。特に、バーゼルIII合意は、資本および流動性管理に関する要件を定めています。基準が高ければ高いほど、資本要件はより厳格になり、オペレーショナルリスクの削減の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。従来の標準的手法（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、リスクレベルに基づいて各資産グループごとに設定されていました。これにより、銀行は流動性比率、レバレッジ、そして十分な資本準備金を確保し、市場変動への適応と経済ショックへの耐性を確保することができました。

「しかし、必要以上に資本を準備しなければならない可能性があることは、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す」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務を用いて資産ポートフォリオのリスク要素とリスク水準を自己評価することを可能にしており、SAで規定された単純なリスクウェイト率よりも正確な資本要件の算出を可能にします。従来の方法のように厳格なリスクウェイトを適用するのではなく、特定のモデルを用いてリスクパラメータを推定することで、リスクをより正確に測定し、各顧客／ローンのリスク水準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、資本節約の機会を提供します。

プロジェクト開始式典に出席したTPBankの代表者、ゲスト、パートナー — TPバンクの代表者と来賓/パートナーが、TPバンクのバーゼルIIIに基づく資本計算プロジェクトの立ち上げ式に出席した。写真： *TPバンク*

TPバンクは2021年11月、バーゼルIIIおよびIFRS第9号のすべての要件の完了を発表し、第4四半期から包括的に実施しました。当時、TPバンクはベトナムで初めて第三者機関であるKPMGベトナム株式会社による独立したレビューと認定を受けました。2022年、ベトナムの多くの銀行がまだバーゼルIIを適用していた時期に、TPバンクはSAに基づきバーゼルIIIおよびバーゼルIII改革の実施を完了しました。今年5月までに、同行は内部格付け方法（FIRBおよびAIRB）に基づくバーゼルIII資本計算プロジェクトを継続して実施しました。

IRBを用いた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するデータは、完全性、完全性、合理性を同時に確保する必要があり、最低5～7年のデータ期間が必要です。そのため、銀行は膨大なデータ量を扱うデータマートの収集、構築、管理にリソースを投入する必要があります。同時に、構築、監視、検証すべきモデルの数が多いため、銀行は高度なスキルを持つ専門チームによる堅牢なモデルガバナンス・フレームワークも必要とします。

IFRS-9に基づく予想信用損失評価モデルのデータ収集と構築は、独立した第三者機関であるアーンスト・アンド・ヤング・マレーシアによる監査を経て実施されました。その結果、内部測定システムにおける定量モデルの品質が良好であることが示され、TPバンクがIRB（内部格付手法）-バーゼルIIIに基づくPD、LGD、EADモデルの調査、実装、構築、調整を継続していく上で好ましい基盤が整いました。さらに、同銀行はモデルの構築と管理を支援するため、AIアルゴリズムや機械学習などの先進技術を活用しています。

銀行の代表者によると、これを実現するために、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。当行は、今年もIRB（内部格付手法）に基づく資本計算を継続していくための十分な技術、データ、そして優秀な人材基盤を備えています」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自らの活動を制限しなければならないとのことだ。

アン・ニエン

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