{"id":2024,"date":"2023-09-26T08:39:58","date_gmt":"2023-09-26T11:39:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.b3bee.com.br\/site\/?p=2024"},"modified":"2024-01-12T20:55:06","modified_gmt":"2024-01-12T23:55:06","slug":"rsac-regua-multissetorial-de-sensibilidade-ao-risco-climatico-da-febraban","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.b3bee.com.br\/site\/2023\/09\/26\/rsac-regua-multissetorial-de-sensibilidade-ao-risco-climatico-da-febraban\/","title":{"rendered":"RSAC: R\u00e9gua Multissetorial de Sensibilidade ao Risco Clim\u00e1tico da FEBRABAN – Estudo de Caso"},"content":{"rendered":"\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Estudo de caso: como operacionalizar o modelo da R\u00e9gua Multissetorial de Sensibilidade ao Risco Clim\u00e1tico da FEBRABAN?<\/p>\n\n\n\n

Nossos clientes (institui\u00e7\u00f5es financeiras) questionaram sobre uma sugest\u00e3o de metodologia para avalia\u00e7\u00e3o do risco clim\u00e1tico, social e ambiental (RSAC). Nossa especialidade est\u00e1 mais em TI, na captura e tratamento de dados a partir de necessidades j\u00e1 definidas de quais informa\u00e7\u00f5es extrair a partir desses dados. Uma sugest\u00e3o \u00e9 a partir do modelo publicado pela FEBRABAN, dispon\u00edvel em R\u00e9gua multissetorial de sensibilidade ao risco clim\u00e1tico<\/a>, inspirar-se aplicando ondas sucessivas de melhoria cont\u00ednua num modelo interno, conforme caracter\u00edsticas peculiares de cada institui\u00e7\u00e3o financeira.<\/p>\n\n\n\n

Para tornar esse entendimento menos abstrato, operacionalizamos um prot\u00f3tipo j\u00e1 funcional<\/strong>, parametrizado para calcular conforme esse modelo, onde destacamos os itens a seguir. Ressaltamos que sendo amplamente parametriz\u00e1vel, modelos internos alternativos e paralelos podem conviver simultaneamente.<\/p>\n\n\n\n

1-Obten\u00e7\u00e3o dos dados: <\/strong>utilizamos as potencialidades de nosso m\u00f3dulo de Integra\u00e7\u00e3o, conforme os artigos Integra\u00e7\u00e3o ETL e Reposit\u00f3rio de Dados<\/a> e O que sua TI e auditoria podem considerar na integra\u00e7\u00e3o entre aplicativos<\/a>. <\/strong><\/p>\n\n\n\n

1a-Carteira: <\/strong>importamos uma carteira simulada de opera\u00e7\u00f5es a partir do CADOC 3040 por ser um arquivo gerado por todas as institui\u00e7\u00f5es financeiras e enviado ao regulador, portanto, dispon\u00edvel em qualquer cliente. Tamb\u00e9m por j\u00e1 possuir o IPOC e saldo da exposi\u00e7\u00e3o na data base dentro desse CADOC, caso as avalia\u00e7\u00f5es sejam por opera\u00e7\u00e3o. E finalmente, por terem prazo das opera\u00e7\u00f5es, necess\u00e1rios dentro do motor de c\u00e1lculo dessa metodologia. N\u00e3o encerra o escopo, uma vez que n\u00e3o possui aplica\u00e7\u00f5es em t\u00edtulos por exemplo, mas permite j\u00e1 simular um fluxo completo de informa\u00e7\u00f5es desse \u2018encanamento\u2019 funcional.<\/p>\n\n\n\n

1b-Rela\u00e7\u00e3o CNPJ x Setor CNAE<\/strong>: Geralmente uma informa\u00e7\u00e3o cadastral, simulamos uma estrutura que vincule o c\u00f3digo do setor CNAE para cada pessoa jur\u00eddica em nosso Reposit\u00f3rio de Dados \u00danico.<\/p>\n\n\n\n

1c-Tabela de Taxonomia Verde da FEBRABAN<\/strong>: planilha disponibilizada no link https:\/\/portal.febraban.org.br\/paginas\/1103\/pt-br\/#<\/a>, relacionando cada setor CNAE com uma avalia\u00e7\u00e3o de risco clim\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n

2-Parametriza\u00e7\u00e3o do Modelo: <\/strong>conforme descrito nos artigos  R\u00e9gua de sensibilidade ao risco clim\u00e1tico febraban<\/a> , R\u00e9gua de sensibilidade – camada 1 por setor<\/a> e R\u00e9gua de sensibilidade – camada 2 por cliente<\/a> e R\u00e9gua de sensibilidade – camada 3 por opera\u00e7\u00e3o \/ TVM<\/a> <\/strong><\/p>\n\n\n\n

2a-Convers\u00e3o de vari\u00e1veis cont\u00ednuas em uma escala de vari\u00e1veis discretas:<\/strong> A base de dados original possui informa\u00e7\u00f5es com escalas cont\u00ednuas, tais como valores e prazos. A primeira etapa foi parametrizar cada faixa dessas vari\u00e1veis cont\u00ednuas em uma escala de vari\u00e1veis discretas. Por exemplo, todos prazos at\u00e9 12 meses sendo considerados de \u2018baixo risco\u2019 e todos os prazos acima de 36 meses considerados de \u2018alto risco\u2019. A defini\u00e7\u00e3o dessas faixas e quantidade de itens da escala de n\u00edvel de risco s\u00e3o parametriz\u00e1veis, permitindo amplo ajuste.<\/p>\n\n\n\n

2b-Agrega\u00e7\u00e3o ou consolida\u00e7\u00e3o<\/strong>: para cada produto cartesiano entre duas escalas de vari\u00e1veis discretas combinadas entre si, pode-se atribuir o n\u00edvel da escala dessa matriz resultante. Dependendo da escala do eixo x e do eixo y, pode-se atribuir uma severidade maior em dire\u00e7\u00e3o a um dos eixos, numa alternativa em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 cl\u00e1ssica diagonal com n\u00edvel m\u00e9dio de risco, canto superior \u00e0 direita com n\u00edvel alto e canto inferior \u00e0 esquerda com n\u00edvel baixo. Amplamente parametriz\u00e1vel, tamb\u00e9m \u00e9 poss\u00edvel variar tanto a quantidade de vari\u00e1veis da escala no eixo x como no eixo y, criando matrizes com lados n\u00e3o obrigatoriamente sim\u00e9tricos, se necess\u00e1rio.<\/p>\n\n\n\n

3-Monitoramento<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n

3a-C\u00e1lculo<\/strong>: a partir dos dados importados, converter as vari\u00e1veis cont\u00ednuas em vari\u00e1veis discretas, que por sua vez ser\u00e3o consolidados sucessivamente conforme a parametriza\u00e7\u00e3o, gerando o mapa de calor de mais alto n\u00edvel.<\/p>\n\n\n\n

3b-Rastreabilidade<\/strong>: como a avalia\u00e7\u00e3o de maior n\u00edvel em um mapa de calor \u00e9 resultado da composi\u00e7\u00e3o de diversos fatores prim\u00e1rios com escalas julgamentais de consolida\u00e7\u00e3o, identificamos a necessidade de uma forma pr\u00e1tica dessa visualiza\u00e7\u00e3o. Da\u00ed elaboramos uma funcionalidade que apresenta a \u00e1rvore de decis\u00e3o, isto \u00e9, os crit\u00e9rios adotados para o c\u00e1lculo desde a classifica\u00e7\u00e3o dos fatores prim\u00e1rios at\u00e9 a consolida\u00e7\u00e3o de maior n\u00edvel. Dessa forma, \u00e9 poss\u00edvel identificar pontos cr\u00edticos onde \u00e9 mais eficaz aplicar medidas de mitiga\u00e7\u00e3o de risco com efeito cascata de maior impacto no n\u00edvel mais consolidado de risco.<\/p>\n\n\n\n

4-Evolu\u00e7\u00e3o<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Sendo a avalia\u00e7\u00e3o do risco social ambiental e clim\u00e1tico uma novidade na gest\u00e3o, a r\u00e9gua de sensibilidade da FEBRABAN foi um exerc\u00edcio pr\u00e1tico em como implementar um motor de c\u00e1lculo baseado em dados dispon\u00edveis da pr\u00f3pria carteira de cr\u00e9dito. E para esses c\u00e1lculos convergirem para a mensura\u00e7\u00e3o qualitativa do CADOC 2030, conv\u00e9m a estrutura comportar  ampla parametriza\u00e7\u00e3o a fim de suportar novas ondas sucessivas de melhoria cont\u00ednua.<\/p>\n\n\n\n

Essa e outras publica\u00e7\u00f5es com o tema Risco Social, Ambiental e Clim\u00e1tico em https:\/\/www.b3bee.com.br\/site\/category\/esg_rsac\/<\/a> e https:\/\/www.b3bee.com.br\/site\/category\/cadoc\/esg2030\/<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

#esg #cadoc #2030 #cadoc2030 #drsac #grsac #prsac #institui\u00e7\u00e3ofinanceira #bc #bcb #dadosabertos #dasfn#reguasensibilidade #riscoclimatico #febraban <\/p>\n\n\n\n

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Yoshio Hada: s\u00f3cio administrador da B3Bee Consultoria e Sistemas, licenciando sistemas \u00e0s institui\u00e7\u00f5es financeiras nos temas de Modelagem RSAC, dados abertos (Demonstra\u00e7\u00f5es Financeiras, Pilar 3, GRSAC e Canais de Atendimento), CADOC\u2019s (DLI 2062, COS 40XX, Saldos Di\u00e1rios 4111, 5011, ETF 80XX, DF 9011\/9061, SVR 9800, DRSAC 2030, RCP 4076, Pagamentos do Varejo e Canais de Atendimento 6209), FGC405, convers\u00e3o de layouts (ETL), controle de limites, calend\u00e1rio de obriga\u00e7\u00f5es acess\u00f3rias ou rotinas administrativas, valida\u00e7\u00e3o e envio de CADOC\u2019s.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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