Del riesgo a la resiliencia: Incorporar la inteligencia climática en las decisiones financieras

Por qué el riesgo climático es el nuevo riesgo crediticio

El riesgo climático ha pasado de los titulares a los balances de las instituciones financieras. Durante décadas, los modelos crediticios y las pruebas de estrés financiero han ayudado a las instituciones a decidir a quién prestar, dónde invertir y cómo optimizar sus recursos financieros. Pero el siguiente factor de riesgo importante no tiene que ver con la solvencia ni con la volatilidad del mercado. Se trata de algo aún menos predecible: el clima.

Los riesgos climáticos no se limitan a las inundaciones, incendios o sequías en sí. Se propagan, interrumpiendo las cadenas de suministro, cortando el acceso a las materias primas y retrasando la producción. Un huracán en el Golfo de México no solo daña propiedades, sino que también detiene los envíos de productos químicos y plásticos utilizados en todo el mundo. Una sequía en Latinoamérica no solo afecta a los cultivos, sino que también incrementa los costos de los insumos para las empresas alimentarias de todo el mundo. Estos efectos secundarios terminan impactando las carteras de las entidades crediticias en forma de mayor riesgo de impago y menor rentabilidad del capital.

Incluso los préstamos estables, como el financiamiento de operaciones sostenibles o proyectos de transición, conllevan un riesgo climático. El plan de transición a cero emisiones netas de un prestatario puede fracasar si las cadenas de suministro colapsan, las nuevas tecnologías presentan un rendimiento inferior o las condiciones climáticas extremas interrumpen las operaciones. En estos casos, el banco asume el riesgo de impago.

Pruebas sobre el terreno

Los testimonios ya están aquí. En 2022, Europa enfrentó su peor sequía en 500 años. El nivel del agua en el Rin bajó tanto que los buques de carga solo pudieron navegar al 25 % de su capacidad, lo que retrasó las entregas y elevó los costos en múltiples industrias.¹ Ese mismo año, el río Misisipi se volvió tan poco profundo que más de 2000 barcazas quedaron varadas hasta que las cuadrillas de dragado despejaron el camino. El impacto se estimó en 20 000 millones de dólares en daños económicos.² Y en el suroeste de Estados Unidos, los científicos dicen que la región está atravesando su período más seco en 1.200 años.³

Para las instituciones financieras, la sostenibilidad no se limita a ecologizar sus operaciones. Se trata de comprender las exposiciones climáticas inherentes a los modelos de negocio, las cadenas de suministro y los planes de transición de los prestatarios. El riesgo climático ya se ha convertido en el nuevo riesgo crediticio. El reto ahora es medirlo con la rapidez y precisión necesarias para gestionarlo.

Las capas del riesgo climático

Las instituciones financieras enfrentan riesgos físicos y de transición en múltiples niveles. Estos se manifiestan en sus propias operaciones, los préstamos que otorgan y las carteras que gestionan. Para comprenderlo, podemos considerar tres niveles de riesgo.

Capa 1: El banco como entidad

Los bancos son entidades físicas. Oficinas, centros de datos y sucursales se encuentran en lugares expuestos a inundaciones, olas de calor o incendios forestales. Este es el nivel más simple de riesgo climático. Si una instalación crítica deja de funcionar, la interrupción es real.

• Mejores prácticas para el modelado: estas exposiciones se pueden mapear y monitorear, lo que ayuda a las instituciones a implementar los planes de mitigación y continuidad adecuados.

Capa 2: Exposición de toda la cartera

La capa intermedia es la más compleja y la más integral. Los bancos mantienen diversas exposiciones: carteras de negociación, bienes raíces, capital privado y préstamos corporativos. Estas suelen gestionarse de forma aislada, lo que dificulta la visión global del riesgo climático.

• Mejores prácticas de modelado: Al integrar datos geoespaciales, modelado financiero y sólidas capacidades de análisis de escenarios y pruebas de estrés, los bancos obtienen una visión consolidada de toda la cartera. Esto permite a los equipos directivos tomar decisiones informadas y desde una perspectiva vertical.

Capa 3: Préstamos sostenibles

Aquí es donde el riesgo climático empieza a ser más profundo. La financiación de la transición y los préstamos de cero emisiones netas están directamente vinculados a la capacidad del prestatario para cambiar su modelo de negocio. Si dicho prestatario se enfrenta a una perturbación climática o no realiza la transición, el préstamo entra en impago.

• Mejores prácticas para la modelización: Los bancos pueden realizar pruebas de estrés a los prestatarios en diferentes escenarios climáticos, definir el apetito por el riesgo y estructurar términos de financiamiento que equilibren el crecimiento con la resiliencia.

¿Qué hace que el modelado del riesgo climático sea eficaz?

Los modelos climáticos solo son relevantes si los resultados son claros, creíbles y útiles para la toma de decisiones. Los enfoques más eficaces comparten cinco características:

• Precisión: Los conjuntos de datos climáticos globales proporcionan la base, pero sin un refinamiento local, pasan por alto los riesgos más importantes. Un modelo global de inundaciones podría señalar “Europa Occidental”, pero un conjunto de datos local identifica qué ríos están en riesgo y qué zonas industriales se encuentran en sus riberas.
• Integración: Con demasiada frecuencia, los equipos de sostenibilidad, los gestores de riesgos y los equipos financieros utilizan herramientas diferentes. El resultado es la duplicación de esfuerzos y la inconsistencia de las cifras. Los modelos eficaces unifican los flujos de datos para que todos trabajen desde una única fuente de información.
• Velocidad: Los equipos de riesgo no pueden esperar semanas por los informes. Las pruebas de escenarios deben ser rápidas, repetibles y lo suficientemente flexibles como para responder a las preguntas de la junta directiva en tiempo real.
• Traducción: La ciencia del clima es técnica. Los inversores y ejecutivos necesitan métricas financieras. Los modelos eficaces traducen el “calentamiento de 2 °C” en resultados tangibles como las probabilidades de impago, el valor en riesgo de la cartera y la rentabilidad del capital tangible.
• Validación: Los modelos internos son importantes, pero rara vez funcionan por sí solos. La validación externa genera confianza, identifica puntos ciegos y fortalece la credibilidad ante los reguladores y los accionistas.

Por qué los enfoques actuales son insuficientes

Las instituciones financieras no están eligiendo si modelar el riesgo climático. Los reguladores y los organismos normativos ya lo exigen. En todo el mundo, el listón es alto y los plazos son reales:

• La Directiva sobre Informes de Sostenibilidad Corporativa (CSRD) ya está en vigor en la UE y exige la presentación de información sobre sostenibilidad basada en datos y análisis de escenarios.
• El Grupo de Trabajo sobre Divulgación Financiera Relacionada con el Clima (TCFD) se ha convertido en un referente mundial, ya integrado en los sistemas de presentación de informes desde el Reino Unido hasta Japón.
• El Consejo de Normas Internacionales de Sostenibilidad (ISSB) está implementando normas que se están adoptando rápidamente en todas las jurisdicciones.

La información debe ser transparente, basada en datos y auditable. Además, debe estar a la altura de las expectativas regulatorias y de los inversores.

La brecha de la traducción

La ciencia del clima no se corresponde perfectamente con los estados financieros. Un “escenario de calentamiento de 2 °C” puede sonar académico, pero ¿qué significa en la práctica? ¿Aumenta la probabilidad de impago de un préstamo agroindustrial regional en un 5 %? ¿Cambia el valor en riesgo de una cartera corporativa en 100 millones de dólares? Para superar esta brecha se necesitan modelos que vinculen los factores climáticos con los resultados financieros en un lenguaje comprensible para las juntas directivas y los inversores.

Procesos aislados, herramientas ineficientes

Muchos bancos ya ejecutan modelos climáticos internamente, pero la realidad puede ser confusa:

• Los equipos de riesgo, finanzas y sostenibilidad trabajan de forma aislada.
• Los datos provienen de fuentes dispersas, a menudo en diferentes formatos y supuestos.
• Los modelos son inmaduros, inconsistentes y rara vez se validan externamente.
• La generación de informes es lenta. Para cuando se completa una prueba de estrés, las condiciones del mercado pueden haber cambiado y la oportunidad de actuar puede haber pasado.

El resultado son revelaciones que requieren un esfuerzo significativo y aún luchan por ofrecer la profundidad que los reguladores y los inversores esperan cada vez más.

Por qué lo interno no es suficiente

Las instituciones financieras construyen modelos inteligentes, pero incluso los mejores equipos internos enfrentan tres brechas recurrentes:

• Validación: Los modelos requieren evaluación comparativa externa. Sin validación externa, la confianza es baja y los reguladores pueden cuestionar su credibilidad.
• Análisis: Los modelos generan datos, pero no siempre la información práctica que necesitan las juntas directivas y los inversores. Las instituciones suelen tener dificultades para convertir las métricas climáticas en decisiones a nivel de cartera.
• Perspectiva: El riesgo rara vez se limita a un solo equipo o conjunto de datos. Lo que se necesita es una perspectiva integral que conecte todos los elementos.

Los beneficios de hacerlo bien

Las consecuencias de una modelización climática deficiente son evidentes en el balance general. Un préstamo a una fábrica cancelado tras una inundación, un prestatario que incumple durante una sequía o un activo inutilizado que arrastra la valoración se traducen directamente en pérdidas financieras. Si a esto le sumamos el daño reputacional causado por la divulgación insuficiente, el coste se agrava.

Por otro lado, el retorno sobre el capital que supone hacerlo bien es tangible:

Ésa es la verdadera razón por la que los enfoques actuales fracasan: no sólo retrasan el cumplimiento, sino que también ponen en riesgo el rendimiento financiero.

¿Está listo su modelado climático?

Una autoevaluación rápida para los equipos de riesgo, finanzas y sostenibilidad:

• Integración: ¿Se comparten sus datos entre los departamentos de riesgo, sostenibilidad y finanzas, o los equipos trabajan de forma aislada?
• Velocidad: ¿Puede ejecutar escenarios climáticos en horas, no en semanas?
• Traducción: ¿Sus modelos convierten los eventos climáticos en riesgo crediticio, probabilidades de impago y pérdidas financieras?
• Validación: ¿Se han comparado sus modelos externamente para identificar puntos ciegos?
• Cobertura: ¿Está realizando pruebas en los tres niveles de riesgo: entidad, préstamo y cartera?

Si la respuesta es “no” a cualquiera de las preguntas anteriores, su institución puede tener dificultades para cumplir con las expectativas regulatorias y perder oportunidades de convertir el conocimiento sobre el clima en una estrategia comercial.

Qué aportan los modelos híbridos eficaces

La previsión por sí sola no preparará a las instituciones financieras para el riesgo climático. Se necesita un enfoque híbrido que combine el análisis descendente con el detalle ascendente, vinculando la ciencia climática con los resultados financieros.

Un modelo híbrido fuerte ofrece tres cosas:

• Probabilidad: ¿Qué tan probable es que se produzca una inundación, una sequía o un incendio forestal en la región del prestatario?
• Impacto: De ocurrir, ¿cuáles serían las consecuencias para los ingresos, las cadenas de suministro o la capacidad de pago?
• Opciones: ¿Cuál es la diferencia entre no hacer nada, responder tarde o contar con un plan de mitigación?

Cada escenario debe someterse a pruebas de estrés y retrospección, mejorando la precisión a medida que se disponga de nuevos datos. Si se hace correctamente, esto proporciona a las instituciones una visión amplia de las perturbaciones macroeconómicas y una perspectiva granular de la exposición a nivel de cartera o de activos.

Las capacidades clave de una plataforma híbrida moderna incluyen:

• Integración de datos: Integración de API, datos geoespaciales e introducción manual de datos.
• Flexibilidad regulatoria: Compatibilidad con múltiples jurisdicciones y plantillas.
• Gestión de escenarios: Creación, cancelación y reproducción de simulaciones bajo demanda.
• Sandbox + producción: Experimentación sin interrumpir las operaciones en vivo.
• Análisis escalable: Ejecución de simulaciones complejas de forma rápida y a escala.
• Colaboración: Los equipos de riesgo, finanzas y sostenibilidad trabajan desde la misma perspectiva.

La recompensa es rapidez y confianza. Las pruebas de estrés que antes tardaban semanas ahora pueden repetirse en cuestión de horas. Y la comprensión del riesgo se vuelve más clara, lo que permite mejores opciones de préstamo, carteras más resilientes y diálogos más sólidos con reguladores y accionistas.

Un ejemplo concreto: cómo el modelo de riesgo adecuado podría haber anticipado la sequía del Rin

El evento

• En 2022, el nivel del río Rin en Europa bajó tanto que los buques de carga solo pudieron transportar el 25 % de su carga.
• Industrias enteras se paralizaron debido a la imposibilidad de transportar materias primas y mercancías.
• Las pérdidas ascendieron a millones.

El riesgo perdido

• Muchos prestamistas no habían modelado la exposición a las vías navegables interiores.
• La interrupción de la cadena de suministro se tradujo en retrasos en los ingresos, prestatarios más débiles y un mayor riesgo de impago.

Con el modelo de riesgo adecuado

• Los bancos podrían haber ajustado sus planes de exposición o contingencia antes de la sequía.
• Los escenarios simulados de estiaje podrían haber revelado puntos críticos.
• Las pruebas de estrés de la cartera habrían alertado a los prestatarios que dependían del transporte marítimo del Rin.

El camino a seguir para las instituciones financieras

Las perturbaciones climáticas ya no son perturbaciones poco frecuentes. Son factores de estrés recurrentes que afectan a los prestatarios, las cadenas de suministro y las carteras. Para las instituciones financieras, esto convierte el riesgo climático en un riesgo financiero directo. Los reguladores lo saben. Los inversores lo esperan. Los accionistas lo piden.

Para mantener el ritmo, los bancos necesitan más que hojas de cálculo fragmentadas o modelos internos sin probar. Necesitan velocidad, validación y una visión única del riesgo que conecte la ciencia climática con las métricas financieras.

El modelo Business for Planet Modeling (BfPM) de Capgemini se creó con este desafío en mente. Ayuda a las instituciones a:

• Ejecute escenarios climáticos con la suficiente rapidez para fundamentar decisiones reales.
• Valide y fortalezca los modelos existentes.
• Integre datos entre equipos para obtener una visión unificada y creíble.
• Traduzca el riesgo climático al lenguaje financiero que exigen los reguladores y las juntas directivas.

El riesgo climático ha llegado para quedarse. Con BfPM, los bancos pueden dejar de tratarlo como un shock externo y empezar a gestionarlo como parte de su actividad habitual.

Para obtener más información, explora Business for Planet Modeling con Google Cloud.

Notas finales

¹ Comisión Europea “Sequías en Europa en agosto de 2022: el grave déficit de precipitaciones está afectando a los cultivos y aumentando los riesgos de incendios”, 22 de agosto de 2022.
² Reuters “El río Mississippi se reabre al tráfico de barcazas tras los cierres por bajamar – Guardia Costera de EE. UU.”, 10 de octubre de 2022.
³ Nature “Rápida intensificación de la megasequía emergente en el suroeste de América del Norte en 2020-2021”, marzo de 2022.