Un orden mundial financiero (r) seguro

Vale, es divertido modificar Twitter y los tuiteros, como hice en mi último post, y es fantástico que esos comentarios saquen tantos comentaristas. Sin embargo, esta semana escribo sobre un tema que es mucho más importante para todos nosotros, aunque piense que Twitter es lo mejor desde la radio CB. El tema de hoy es cómo las organizaciones de servicios financieros gestionarán las complejas decisiones analíticas en el futuro.

¿Por qué este tema es más importante que los billones de tuits? Tal vez recuerde que recientemente casi destruyó nuestro sistema financiero y nuestra economía. La forma en que nuestras instituciones financieras toman decisiones sobre sus operaciones y sus clientes está en el centro de la crisis financiera en la que nos encontramos. Los gerentes de estas instituciones confiaron las decisiones a modelos analíticos no lo entendieron. Los reguladores permitían a los bancos, agencias de calificación, y firmas financieras no bancarias para tomar millones de malas decisiones. La innovación financiera llevó a la irresponsabilidad financiera.

Durante los próximos meses y años, los reguladores y los equipos directivos pondrán en marcha sistemas, procesos y políticas para tratar de evitar la proliferación de malas decisiones. ¿Cuáles deberían ser los atributos de estos controles? Tengo algunas ideas:

Transparencia. Por encima de todo, está claro que los modelos del futuro tendrán que ser más transparentes. Los gerentes, los reguladores y, en algunos casos, los clientes necesitarán saber más sobre cómo se toman las decisiones de inversión y riesgo. Si no está claro cómo funciona un modelo de aseguramiento hipotecario, por ejemplo, el regulador no debería permitirlo y el administrador no debería permitir que se utilice. Supongo que una mayor transparencia será un objetivo clave de Reglamento de Basilea III cuando se desarrollen.

Cada gerente es un cuantitativo. Como los gerentes van a tener que entender los modelos financieros antes de aprobarlos, tendrán que aprender sobre el análisis cuantitativo y cómo funcionan los modelos. Robert Shiller, el economista de Yale que es uno de los más útiles de su profesión a la hora de explicar la crisis, comentarios sobre este tema en una entrevista reciente de McKinsey Quarterly:

«Tiene que ser una persona cuantitativa si dirige una empresa. Los detalles cuantitativos realmente importan. Así que tendrá que buscar modelos, pero creo que parte de lo que nos llevó a esta crisis… [es] una especie de aceptación ciega de la autoridad de los demás que, en términos de varianza [¿valor?] en riesgo o en modelos econométricos, o en términos de las contrapartes con las que tratábamos, solíamos pensar que eran más grandes que la vida. Y así, la gente daba demasiado por sentado.

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Conozca el flujo.** Muchos modelos y decisiones financieros se basan en flujos de trabajo computarizados. Si quiere saber su influencia en la organización, necesita saber hacia dónde va el flujo de trabajo y cuáles son las condiciones de las sucursales. Por ejemplo, ¿se utiliza un modelo crediticio solo para las originaciones iniciales de préstamos o también para las refinanciaciones?

No faltan más datos. La falta de datos, como la documentación de los ingresos de un consumidor, comenzó como una excepción, pero se convirtió en una práctica habitual para muchos prestamistas. Sabemos lo que resultó de la práctica. No es probable que los banqueros más cuidadosos permitan que falten tantos datos en el futuro.

El riesgo coincide con la oportunidad. Durante demasiado tiempo en los sistemas financieros, el riesgo y la oportunidad han estado separados el uno del otro. Cada préstamo o operación implica ambos. Es una locura pensar en cualquiera de los dos de forma individual (por ejemplo, los modelos agregados de «valor en riesgo») sin conocer la otra parte. Los prestamistas, los inversores y las agencias de calificación se engañaron a sí mismos cuando argumentaron que se podía lograr una alta rentabilidad sin un alto riesgo.

Surgieron suposiciones. Cada modelo cuantitativo implica suposiciones sobre el contexto en el que se aplica, los datos de los que se extrae y la base subyacente de los comportamientos que predice. Algunas suposiciones típicas podrían ser, por ejemplo, «Este modelo de aseguramiento hipotecario solo se adapta a los mercados en los que los precios de la vivienda suben continuamente» o «Este modelo de precios de tarjetas de crédito supone tasas de cancelación similares a las que experimentó el banco entre 2000 y 2005». No puede entender realmente si se debe utilizar un modelo a menos que conozca las suposiciones en las que se basa. Se debería obligar a cualquier desarrollador de modelos a enumerar las suposiciones en las que se basa cada modelo y el modelo nunca debe viajar sin las suposiciones que lo acompañan. Por supuesto, la gente todavía puede tomar decisiones estúpidas una vez que sabe y reconoce las suposiciones, pero se hace un poco más difícil.

Por supuesto, el subtexto general de todas estas tendencias es un conjunto de enfoques de decisión más conservadores. La clave es emplear estos enfoques más conservadores sin sofocar la innovación en los productos y procesos financieros.