Aexis logo

De betrouwbaarheid van margesturing in de bankensector verbeteren

In een veeleisende economische en regelgevende context moeten banken de sturing van hun marges versterken door planning, forecasting, rendabiliteit en risicobeheer met elkaar te verbinden.

Thomas Leduc
Thomas Leduc
Sales Leader Frankrijk & Benelux. Verantwoordelijk voor de verkoop van IBM-licenties en AEXIS-oplossingen, van initiële scope en licensing tot verlengingen en gecombineerde software- en serviceaanbiedingen voor de groep.
5 minuten leestijd

Actief beheer van risico en rendement is nog nooit zo cruciaal geweest voor financiële instellingen. Bankplanning kan zich niet langer beperken tot een jaarlijkse oefening die losstaat van operationele en regelgevende realiteiten. Met de opkomst van normen zoals verwachte kredietverliezen en verplichte stresstests moeten banken hun forecastprocessen herdenken. Wanneer deze correct worden gestructureerd, vormen deze verplichtingen een opportuniteit: planning omvormen tot een echte hefboom voor het verbeteren van de betrouwbaarheid van winstprognoses en de globale performance.

Margesturing en risicobeheer in de bankensector
Margesturing en risicobeheer in de bankensector

Planning, rendabiliteit en risico verbinden: een cruciale uitdaging voor banken

Om competitief te blijven in een volatiele economische en regelgevende omgeving moeten banken hun aanpak van margeplanning aanpassen om de nauwkeurigheid van forecasts te verbeteren en risico's te beperken.

Door meer gedetailleerde winstprognoses te ontwikkelen die beter aansluiten bij toekomstige beslissingen, kunnen financiële instellingen de impact van strategische keuzes op rendabiliteit en financiële weerbaarheid beter inschatten.

De historische scheiding tussen performance en risicobeheer

Banken vormen een van de meest geavanceerde voorbeelden van de interactie tussen risico en rendement. Toch zijn risicobeheersmechanismen-zoals asset & liability management (ALM) en stresstests-doorheen de tijd losgekoppeld geraakt van de planningstools die worden gebruikt om toekomstige performance te projecteren.

Waar financiële planning zich richt op rendabiliteit en verantwoordelijkheid van business units, hanteren ALM en stresstests een globale, risicogerichte benadering. Deze twee perspectieven komen vaak moeilijk samen binnen één geïntegreerd kader.

Het volledige balansbeeld voorspellen om marges te versterken

In tegenstelling tot de meeste sectoren kan bankplanning niet uitsluitend vertrekken vanuit de resultatenrekening. De rendabiliteit van een bank komt in grote mate voort uit haar balans, met name uit leningen en deposito's.

Balansplanning houdt in dat activa en passiva worden geprojecteerd en dat hun impact op de globale risicopositie wordt geïntegreerd. Een oplossing voor margesturing moet alle balanscomponenten-leningen, deposito's, liquiditeit, voorzieningen en vereist kapitaal-samenbrengen in één coherente en evenwichtige visie.

Gebruikmaken van gekende kasstromen en contractuele data

Banken beschikken reeds over een aanzienlijke hoeveelheid informatie over toekomstige kasstromen op basis van de contractuele kenmerken van krediet- en depositoproducten.

Door deze bestaande data te benutten in plaats van gemiddelde of vereenvoudigde aannames te gebruiken, kunnen marges nauwkeuriger worden voorspeld en beter aansluiten bij de operationele realiteit.

Klantgedrag integreren in de forecasts

Aannames over klantgedrag-zoals vervroegde aflossingen, wanbetalingen, gebruik van kredietlijnen of seizoensinvloeden-vullen contractuele informatie aan en zorgen voor een realistisch toekomstbeeld.

Door deze gedragingen te koppelen aan economische variabelen worden scenarioanalyses en stresstests vereenvoudigd en wordt de robuustheid van forecasts versterkt.

Funds Transfer Pricing (FTP) integreren

Funds transfer pricing is essentieel voor het analyseren van risicogecorrigeerde rendementen. Het maakt het mogelijk om rente- en liquiditeitsrisico's over te dragen naar een centrale treasuryfunctie.

Deze aanpak beschermt business units tegen marktvolatiliteit en stelt hen in staat zich te concentreren op de marges die zij daadwerkelijk beheersen, wat de planning vereenvoudigt en de betrokkenheid bij forecasts vergroot.

Kosten afstemmen op echte performance drivers

Kostenbudgetten die zijn gebaseerd op arbitraire percentages vergroten het risico op forecastfouten. Banken moeten kosten koppelen aan verwachte activiteitsvolumes en portefeuille-evoluties.

Door kostendrijvers duidelijk te identificeren, worden budgetten een sturingsinstrument dat aansluit bij de verwachte performance in plaats van een loutere onderhandelingsoefening.

Inspelen op macro-economische variabelen en rentevoeten

Banken zijn bijzonder gevoelig voor evoluties in rentevoeten, inflatie en economische activiteit. Deze factoren beïnvloeden rechtstreeks de groei van portefeuilles, de waardering van activa en de marges.

Planningstools die macro-economische aannames centraliseren en automatisch toepassen, vergemakkelijken simulaties en verhogen de weerbaarheid tegenover economische schokken.

Het onderscheid maken tussen status quo en strategische initiatieven

Strategische initiatieven die door raden van bestuur zijn goedgekeurd, moeten afzonderlijk worden geanalyseerd van de dagelijkse werking van de bank.

Door een duidelijk onderscheid te maken tussen status quo en strategische projecten vermijden instellingen de wildgroei aan parallelle bestanden en verbeteren ze de leesbaarheid en betrouwbaarheid van forecasts.

Een gecontroleerd en auditbaar forecastproces opzetten

In een strengere regelgevende context moeten planning- en forecastprocessen voldoen aan dezelfde vereisten inzake controle, transparantie en auditbaarheid als traditionele financiële systemen.

Forecasttools zijn niet langer louter interne managementinstrumenten, maar kritische onderdelen van het compliance- en governancekader van banken.

Terug naar blog

Tags

BankenMargesturingFinanciële ForecastingRisicobeheerALMStresstests

Last updated on Jan 22, 2026

De betrouwbaarheid van margesturing in de bankensector verbeteren | AEXIS Blog