BCE vrea să știe exact cum funcționează modelele băncilor care folosesc AI și cere reguli clare pentru folosirea acestora

Banca Centrală Europeană (BCE) a publicat pe 28 iulie 2025 versiunea revizuită a Ghidului privind modelele interne, document care reflectă noile cerințe de reglementare introduse prin CRR3 și aduce clarificări esențiale cu privire la utilizarea tehnicilor de tip machine learning (ML) în modelele interne de risc ale instituțiilor financiare.

În noua versiune a ghidului, BCE introduce o secțiune specială dedicată tehnicilor de învățare automată, în cadrul capitolului reconfigurat “Principii generale pentru modelele interne”. Astfel, sunt stabilite așteptările de supraveghere în legătură cu utilizarea acestor tehnologii sofisticate în modelele interne utilizate pentru calculul cerințelor de capital aferente riscurilor de credit, de piață și de contrapartidă.

Modelele interne bazate pe machine learning sunt definite ca fiind acele modele care implică un număr mare de parametri, sunt capabile să reprezinte funcții extrem de neliniare și necesită volume mari de date pentru calibrare. BCE consideră că aceste modele prezintă o complexitate ridicată și o capacitate redusă de interpretare, motiv pentru care instituțiile trebuie să aplice cerințele de guvernanță și validare într-un mod proporțional cu nivelul de complexitate și materialitate al modelului.

Potrivit BCE, utilizarea tehnicilor ML în modelele interne impune o implicare mai profundă a conducerii instituțiilor, inclusiv a organelor de conducere și a comitetelor de risc. Toate cele trei linii de apărare – dezvoltare, control de risc și audit intern – trebuie să dețină competențe adecvate în domeniul inteligenței artificiale. În cazul grupurilor bancare, aceste competențe trebuie să fie prezente la toate entitățile relevante din punct de vedere al determinării cerințelor de fonduri proprii.

În plus, modelele ML sunt tratate de BCE ca un factor suplimentar de complexitate și materialitate, ceea ce înseamnă cerințe sporite pentru raportarea către conducere și validarea internă. Modelele care folosesc ML tind să fie clasificate ca fiind materiale, ceea ce implică o supraveghere mai strictă.

Ghidul revizuit aduce și alte clarificări importante în materie de risc de credit, inclusiv cu privire la validarea internă, auditul modelelor IRB, responsabilitățile conducerii privind cererile adresate BCE și definirea parametriilor PD și LGD. În ceea ce privește riscul de piață, sunt prezentate cerințe distincte pentru CRR2 și CRR3, în contextul amânării aplicării noilor standarde Basel până în 2027. Capitolul dedicat riscului de contrapartidă este actualizat cu detalii privind modelarea expunerilor în dinamică și maturitatea contractelor.

Documentul a fost elaborat în colaborare cu autoritățile naționale competente și a fost supus consultărilor cu industria bancară. BCE consideră că această actualizare va contribui la armonizarea și eficientizarea supravegherii modelelor interne, sprijinind totodată inițiativele de simplificare a peisajului de modelare din sectorul bancar.