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Cómo cumplir con la nueva directiva de MiFID II, paso a paso

Publicado: 3 de agosto de 2022
Modificado: 3 de agosto de 2022
Principales conclusiones

Los asesores financieros ya tienen que tener en cuenta las preferencias de sus clientes en materia de sostenibilidad, más allá del perfil de riesgo, que ya se recogía en el test de idoneidad. 

Este cambio entró en vigor el pasado 2 de agosto, con el fin de alinear la Directiva sobre Mercados de Instrumentos Financieros (MiFID II, por sus siglas en inglés) con el Reglamento sobre Finanzas Sostenibles de la Unión Europea. Este es un paso más hacia una mayor transparencia y protección del inversor minorista. 

¿Qué ha cambiado?

Antes de lo que ya se conoce como Green MiFID (o MiFID verde), existían algunos requisitos que los distribuidores de fondos tenían que cumplir, como: 

  • Que el perfil de riesgo del producto financiero fuera coherente con la aversión al riesgo de los clientes, 
  • Que el producto hubiera sido diseñado en beneficio del cliente.

Ahora, a estos dos requisitos se ha sumado un tercero: el perfil "sostenible" de los clientes, que el asesor tiene que tener en cuenta a la hora de aconsejar y seleccionar los fondos. Esta ampliación de la directiva MiFID II supone también una presión añadida para los fondos, ya que deben proporcionar más y mejor información sobre las características sostenibles de sus productos.

De hecho, el artículo 9 hace obligatorio presentar información transparente y pertinente sobre los factores de sostenibilidad de los instrumentos financieros. El objetivo es que los distribuidores puedan considerar debidamente cualquier preferencia de sostenibilidad expresada por su cliente o cliente potencial.

Esta referencia a los "factores de sostenibilidad" es una alusión directa a los reglamentos vigentes de la Unión Europea en finanzas sostenibles como el SFDR y la Taxonomía, que poco a poco están consolidando un lenguaje común para comercializar productos sostenibles en la UE.

El artículo 10 de la MiFID II, que detalla las obligaciones en materia de gobernanza de los productos financieros, insiste en que los distribuidores deben disponer de información adecuada y precisa sobre las características sostenibles de los productos, proporcionada por los propios fondos. 

Y ahora, ¿qué?

En pocas palabras, los "factores de sostenibilidad" forman parte de los requisitos de la MiFID II. Los asesores financieros y otros distribuidores que operan en la Unión Europea están obligados a preguntar a sus clientes sobre sus preferencias de inversión en materia de sostenibilidad y a crear una oferta de productos acorde.

En la práctica, esto se traduce en:

  1. La creación de un proceso para evaluar las preferencias de sostenibilidad de los clientes, como una extensión en el test de idoneidad. Los clientes son los protagonistas de la "MiFID verde", por lo que cualquier cambio tiene que ser debidamente comunicado y fácilmente comprensible para ellos. Reducir la complejidad en la medida de lo posible es, por lo tanto, fundamental.
  2. La integración de este nuevo paso dentro del proceso de selección y oferta de productos.
  3. El acceso a datos fiables para poder construir esta oferta, adaptada a las preferencias expresadas por los clientes. Para llevar esto a cabo, los distribuidores necesitan información que esté alineada con las normativas de finanzas sostenibles ya vigentes en la UE, como el SFDR y la taxonomía. El estándar más aceptado para intercambiar esta información es la plantilla europea ESG (EET, por sus siglas en inglés), un documento que ayuda a los fondos a publicar toda la información exigida por los reguladores. Esta EET es compatible con la EMT, la plantilla europea de la MiFID, ya en uso.
  4. La auditoría de los datos recogidos, para evitar cualquier riesgo de "greenwashing". Aunque los fondos hagan pública la información, es recomendable buscar fuentes alternativas para validar esos datos y poder ofrecer productos sostenibles con todas las garantías. La metodología de Clarity AI, basada en la inteligencia artificial y en otras tecnologías, aumentan considerablemente la fiabilidad y la precisión de los datos, a escala.

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