断片的なシグナルから確かな与信判断へ

リスクライブ2025において、クレジット・ベンチマークとオリバー・ワイマンは、集約された銀行データと高度なアナリティクスが、リスクチームがより確信を持って将来を見据えた与信判断を行う上でどのように役立っているかを探りました。

信用リスクのプロフェッショナルは、かつてないほど明確でない、より多くのことを求められています。不安定なマクロ経済情勢、プライベート・クレジット・エクスポージャーの増大、規制当局の監視の強化が相まって、社内のリスク・モデルが伸び悩み、従来のクレジット・データ・ソースの限界が露呈しています。銀行、アセットマネージャー、保険会社にとって、この課題は単にリスクをモニタリングするだけではなく、断片的で不完全なデータに埋もれているシグナルを見つけ出すことです。

Credit BenchmarkとOliver Wymanは、Risk Liveのセッション「Signals in the noise: Extracting Credit Risk Clearness from a fragmented world」で、この課題に取り組みました。このプレゼンテーションでは、両社がどのように協力し、金融機関が将来を見据えた集約的なクレジット・ビューを得られるよう支援しているか、特に公的格付けの及ばない部分で増加している市場について、洞察を提供しました。

データ・ギャップ

クレジット市場の構造は急速に進化しています。中堅企業、プライベート・エクイティ、ヘッジファンド、ファンド・オブ・ファンズなど、公的格付けのないプライベート市場のカウンターパーティに接する機会が増えています。同時に、グローバルな銀行は、内部格付に基づくアプローチ（IRB）や国際財務報告基準（IFRS）第9号（IFRS第9号）のもとで、内部データが乏しい低デフォルトのポートフォリオであっても、十分に較正された、防御可能なモデルを要求される要件の強化に直面しています。

「オリバー・ワイマンのパートナーで英国・アイルランドのリスク・モデリング部門の責任者であるセム・デデガ氏は、「多くの場合、単一の金融機関のデータセットだけでは、ロバストなクレジット・モデルを構築したり、検証したりするのに十分ではありません。「これは特に、デフォルトが観測されていないようなモデル化しにくいセグメントに当てはまります。

モデリングの問題だけではありません。ポートフォリオがアセットクラスや地域に分散するにつれ、社内の見解がサイロ化することで、クレジットモニタリングや資本計画に盲点が生じます。そこでCredit Benchmarkのモデルの出番です。

集約されたビュー

Credit Benchmarkのソリューションは、世界最大手40行の内部信用リス ク評価（デフォルト確率（PD）、与信損失）をプールし、従来の情報源では見落とされがちな企業 の信用コンセンサス格付け（CCR）を作成することです。

「Credit Benchmarkのバンキング、アジア太平洋・中東地域の責任者であるジョー・プロクター氏は、「これらは、銀行が実際のエクスポージャーを管理する際に使用される実際の信用評価です。「私たちが行っているのは、そのデータを匿名化し、集約して、リスク専門家がリアルタイムでこれらの企業をどのように見ているかを反映した単一のコンセンサスビュー（毎週更新）を作成することです。

現在、Credit Benchmarkは11万5,000以上の事業体のコンセンサス評価を有しており、その約90%は公的格付け機関によって格付けされていません。このデータセットは、ファンド・ファイナンス、プライベート・コーポレート、ストラクチャード・クレジット・エクスポージャー、ミッドマーケット・レンディングといった分野をカバーしています。

「これは単に空白を埋めるだけではありません。「また、これらのデータは、グローバルなシステム上重要な銀行を含むIRBモデルを使用している銀行から入手したものであるため、すでに規制基準に沿ったものとなっています。

資本緩和

クレジット・ベンチマークのデータの最も直接的な用途の一つは、規制遵守のためのモデル開発と検証です。

「最新の規制ガイダンス（特にイギリスとヨーロッパを対象）では、銀行は、低欠陥ポートフォリオであっても、より強固なエビデンスでモデルの有効性を実証することが求められています。「しかし、もし内部データがそれを示すことができなければ、不必要に資本を拘束するような保守主義を適用せざるを得なくなるかもしれません」。

IRBネクサスと呼ばれる共同イニシアチブを通じて、オリバー・ワイマンとクレジット・ベンチマークは、IRBモデルの開発、モニタリング、検証において、コンセンサス・データを補完的に使用するよう金融機関と協力してきました。デデガ氏は次のように述べています：「クレジット・ベンチマークのデータを利用することで、デフォルトやPDパラメータに関するより広範な市場見解を構築することができ、社内の検証チームや規制当局の審査において、さらに重要な証拠を提供することができました。

このアプローチはすでに実を結んでいます。「銀行はすでにこの手法を使って監督当局の検査を受けています。「特に、銀行が保守主義のレベルを正当化するのに役立ち、内部モデルのフレームワークをより擁護しやすくなりました」。

より良い早期警告システム

コンセンサス・データは、規制当局のモデリングにとどまらず、損失が顕在化する前に信用悪化の兆候を察知することを目的とした、統合的な早期警戒指標の一部としてますます利用されるようになっています。

「アルケゴスのような出来事の後、銀行には、公的格付けのない企業であっても、ストレスを早期に発見できることを示す圧力が高まっているようです。「コンセンサス・データは、銀行のリスク・チームが内部見解を更新する実際の行動に基づく、もう一つのシグナルを提供します。

クレジット・ベンチマークは、オピニオン・チェンジ指標（図1参照）を追跡しています。

「コンセンサスは横ばいでも、PDが低下傾向にあれば、それは貴重なメタデータです。「どこを詳しく見るべきかがわかります。

オリバー・ワイマンは、機械学習を利用してダウ・ジョーンズ・ファクティバのデータからセンチメント・シグナルを統合しています。これにより、特定のエンティティを取り巻くニュースの流れを評価するのに役立ち、さらに深みが増します。

「私たちは大規模な言語モデルを適用して、信用センチメントが肯定的か否定的かについて記事をスコアリングします。「それを集約し、モニタリング・シグナルとしてエンティティにリンクさせます。これは格付けではなく、アナリストがどこに時間を割くべきかを示すスポットライトです。リスク管理が何倍も効率的になるのです」。

これらのツールを組み合わせることで、顧客は、コンセンサス・データから得られる基本的な信用シグナル、意見の変化から得られる方向性のシフト、ニュースのセンチメントから得られるタイムリーな危険信号といった、重層的な洞察を得ることができます。

ユースケースの拡大

コンセンサス・モデルはモデリングやモニタリングにとどまらず、クレジット・ポートフォリオ管理、プライシング、2次（またはルックスルー）リスク分析にも採用されています。

例えばファンドファイナンスでは、原資産となるカウンターパーティが格付のないリミテッド・パートナーやファンド・オブ・ファンズであることが多く、Credit Benchmarkは中核的なデータプロバイダーとなっています。

「銀行から債務者リスト（数万件にのぼることもある）をすべて送ってもらい、当社がコンセンサス格付けを持っている場所を示したカバレッジ・マップを返送します。「従来のデータが存在しないプライベート・エクイティのような分野では、これは特に有用です。

信用評価デスクにとって、コンセンサスPDは、公的ベンチマークが利用できない場合に、より信頼性の高いクレジット・カーブを構築するのに役立ちます。また、合成証券化のようなリスク移転市場では、このデータはストラクチャリングの時点で基礎となるクレジット分布を評価するのに役立ちます。

「格付けされていない企業へのエクスポージャーを管理する金融機関からの関心が高まっています。「コンセンサス・データは、IFRS第9号のベンチマーク、信用リスク管理、ポートフォリオ分析など、貴重なユースケースを提供します。

与信判断の未来

最終的に、クレジット・ベンチマークとオリバー・ワイマンのコラボレーションの特徴は、内部モデルや外部格付けに取って代わろうとすることなく、見えにくいリスクを可視化することに重点を置いていることです。

「私たちは格付け会社になろうとしているのではありません。「私たちが提供しようとしているのは、補完的なシグナル、つまり、銀行全体が市場全体の信用リスクの変化をどのように見ているかを反映するシグナルです。

この見解は、モデルの正当性を主張し、広大なポートフォリオを監視し、新たなリスクにより迅速に対応する必要に迫られている金融機関の共感を呼んでいます。

「今日の環境では、クレジットに関する単一のレンズを持つだけでは十分ではありません。「信用リスクをより完全に把握するためには、センチメントや内部格付けなど、さまざまな種類のシグナルが必要です。

クレジット市場がより広範で不透明なものとなり、相互接続が進むにつれて、明確さは1つのモデルやデータセット、シグナルからは得られません。それらを統合する能力によって、断片的な洞察を確信に満ちた意思決定に変えることができるのです。

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