Национальная банковская система переживает сейчас непростой период: отголоски глобального кризиса пока слабо доносятся до России, но нет гарантии, что со временем количество не перейдет в качество и банки не начнут испытывать на себе влияние негативных факторов, как внешних, так и внутренних. В этих условиях особенно повышаются роль риск-менеджмента и требования к нему со стороны собственников, руководителей и бизнес-подразделений банков. Какие вызовы бросает современный рынок рисковикам, какие данные нужны для риск-аналитики, какие ИТ-решения необходимы для улучшения качества данных и обеспечения контроля над процессом их сбора — эти и другие актуальные вопросы обсудили участники «круглого стола», состоявшегося 27 июня и организованного компанией «Неофлекс» и Национальным Банковским Журналом.

Анастасия СКОГОРЕВА, Главный редактор НБЖ: Позвольте начать наше обсуждение с упоминания главной темы июльского номера нашего журнала. В ее рамках мы провели опрос среди банкиров, независимых экономистов и экспертов: каковы, по их мнению, на сегодняшний день главные точки уязвимости банков — те самые точки, по которым кризис в случае его эскалации может ударить больнее всего. Практически все эксперты отмечали в своих ответах проблему «плохих» долгов и шире — сомнительных кредитов, которые при неблагоприятном развитии событий могут легко выйти на просрочку. А наличие таких долгов в портфелях банков является следствием несовершенства стратегий риск-менеджмента. Поэтому первый вопрос я бы хотела сформулировать так: как вы оцениваете нынешнее состояние банковского риск-менеджмента, какие вызовы стоят перед вами как рисковиками?

Сергей ГОЛИЦЫН, Заместитель руководителя блока "Риски" МТС-банка: Главный вызов, на мой взгляд, в том, что назревает если не очередная волна кризиса, то достаточно тяжелая ситуация на рынке — и в плане ликвидности, и в плане кредитного риска. Если говорить о том, как рисковики должны реагировать на этот вызов, то ответ, как мне кажется, должен быть таким: во-первых, надо продвигать риск-подход в части управления капиталом под риском, что является одним из требований Basel II, а во-вторых, надо двигаться в сторону риск-ориентированного бизнес-планирования. Это очень важные шаги для любого банка, которые необходимы, чтобы банк мог более реалистично оценивать свои риски. Основная трудность, которая возникает в процессе движения к риск-ориентированному бизнес-планированию, — рейтинговые модели. Эти модели нужно создавать, учитывая точку зрения всего банковского рынка и позицию регулятора. Также нужно продолжать процесс накопления статистики для построения выверенной методологической системы оценки капитала под риском (capital at risk).

Данил ТРОФИМОВ, руководитель проектов по внедрению требований Basel II в банке "Уралсиб": Безусловно, все банки сейчас занимаются внедрением Basel II и более продвинутых подходов к управлению рисками. В этой работе участвуют и финансово-кредитные организации, и Ассоциация российских банков, и Комитет по внедрению Basel II. Но при внедрении Basel II возникает проблема, с которой рано или поздно сталкивается каждый банк, —качество данных. Инструменты, которые при этом используются, могут оказаться неэффективными, а следовательно, могут оказаться ошибочными и выводы, которые банки будут делать на основании собранных данных. Отсюда вывод — задачи построения систем анализа и контроля качества данных нужно решать до того, как банк начнет строить на этих данных систему управления рисками. Сейчас мы отчетливо понимаем, что рисковые модели необходимы. История преподнесла нам определенные уроки, и один из этих уроков в том, что нужно совершенствовать рисковые модели с целью недопущения прежних ошибок.

Марина ХЛЕБНИКОВА, начальник отдела оценки и управления рисками ФОРА-Бнка: Здесь уже говорилось о необходимости внедрения Basel П. Но давайте не будем забывать, что этот стандарт показал себя недостаточно хорошо во время кризиса, авторы Basel II не смогли предвидеть те риски, которые реализовались. Окажется ли Basel III более совершенным? Достаточно ли будет выполнять его требования и рекомендации для того, чтобы избежать проблем? Я бы не стала утверждать это с учетом российских реалий. Западные системы аналитики рассчитаны на то, что у банковских заемщиков есть рейтинги, а у большинства наших предприятий рейтингов нет, и рейтинговаться они не собираются. Будет ли Basel III надежной защитой для банков от рисков с учетом таких условий? Возможно, выход в том, чтобы разрабатывать и адаптировать требования Basel для России.

Д. ТРОФИМОВ: Надо отделять суть Basel от той истории, которая произошла почти четыре года назад. Не очень корректно понимать под Basel набор нормативов, например, достаточность капитала. Главным смыслом внедрения Basel II является качественное улучшение системы риск-менеджмента, а это априори шире, чем только соблюдение норматива Hi. Так что, на мой взгляд, неправильно говорить, что Basel II не смог предотвратить кризис. Авторы стандарта не виноваты в том, что некоторые банки смогли «обойти» нормативы и уклониться от их выполнения. Основная идея Basel, по моему убеждению, применима к банкам независимо от их размера или страны, в которой они работают.

А. СКОГОРЕВА: Наверное, никто всерьез не будет оспаривать вывод, что качество риск-менеджмента необходимо улучшать с помощью создания рисковых моделей, совершенствования систем сбора и анализа данных и т.д. Но возможно ли реальное улучшение качества работы рисковиков в случае, если руководство или собственники банков не уделяют достаточного внимания развитию этого направления? В рамках ранее проведенных «круглых столов», посвященных теме риск-менеджмента, не раз приходилось слышать, что до кризиса от рисковиков отмахивались и воспринимали их как помехи для увеличения объемов кредитных портфелей, для быстрого роста бизнеса. Сохраняется ли такое отношение сейчас?

Сергей БАСКАКОВ, главный руководитель проектов управления технологий кредитного процесса Альфа-Банка: Могу ответить на ваш вопрос только исходя из того, каких подходов в этом вопросе придерживается наш банк. Рисковики занимают ту нишу, которую не может заполнить или компенсировать ни одно другое подразделение банка. Налицо огромный эффект от прогнозирования и управления рисками как при анализе рисков, так и при сопровождении уже предоставленных кредитов. Это очень важно сейчас, когда одна из главных задач для любого банка - не допустить роста просроченной задолженности по портфелям. Рисковики должны дать точный прогноз, выйдет ли клиент на просрочку, и если да, то как с ним работать. Важно быть готовым к любому изменению и оперативно менять риск-стратегию.

А. СКОГОРЕВА: Важность сбора, правильного анализа данных и обеспечения их качества для аналитики уже неоднократно подчеркивалась в ходе выступлений экспертов на нашем «круглом столе». Расскажите, пожалуйста, как с технологической точки зрения происходит сбор данных для риск-аналитики и как можно контролировать качество данных? Юрий ЧЕКАЛИН, директор направления "Управление рисками" компании "Неофлекс": Я бы сформулировал вопрос более провокационно: хватает ли рисковикам данных для решения своих задач? Присутствует ли здесь банк, который считает, что у него есть чистые и обогащенные данные для решения всех задач риск-менеджмента? Д. ТРОФИМОВ: Отвечу так: чем больше данных, тем больше амбиций у риск-менеджеров по их использованию. Аппетит, как хорошо известно, приходит во время еды. Ю. ЧЕКАЛИН: Амбиции — это новые задачи и новые модели. Может, кто-нибудь поделится своими наблюдениями, как изменилась ситуация со сбором и анализом данных? Ведь после кризиса с данными было тяжело — положение заемщиков резко изменилось, требования к ним — тоже.

С. ГОЛИЦЫН: Я в банковском бизнесе уже двенадцать лет. Сначала мы не знали, как и что оценивать, теперь мы оперируем понятиями Basel III. По мере развития банковского бизнеса все более насущной становится необходимость в сложных данных, в том, чтобы они были валидными, в возможности регулярно обновлять и хранить их, а также регулярно использовать для моделирования. Все эти задачи решаются банками на постоянной основе, без остановки. Я работал в одном из крупнейших российских банков и видел, что хранилища данных там постоянно меняются. То, что казалось пиком потребности три года назад, сейчас уже не востребовано.

С. БАСКАКОВ: Скорости обработки и сами объемы обрабатываемых данных растут, так же как и требования к глубине и качеству данных. Нужно выстраивать единый формат, стиль, гарантировать100-процентное качество данных. Но тут возникает проблема: объемы данных, как я уже говорил, постоянно растут, а инфраструктура и методология data mining (интеллектуального анализа данных — прим. ред.) пока не успевает за потребностями бизнеса. К этой проблеме в течение ближайших нескольких лет российские банки будут обращаться постоянно. В этом плане нам пока далеко до западных банков, которые умеют анализировать данные «на лету». Светлана БЕСПАЛОВА, Руководитель аналитического управления Ситибанка: Прокомментирую ситуацию как раз с точки зрения представителя западного банка. На мой взгляд, перед нами стоят те же проблемы, что и перед российскими банками. В системах риск-менеджмента у нас хранится более i8o стандартных отчетов, из них порядка юо отчетов запрашиваются в течение месяца. Где хранить данные, необходимые для составления этих отчетов, как их быстро доставать и оперативно использовать — эти задачи остаются очень актуальными для всех банков, причем не только для подразделений риск-менеджмента, но и для управления розничным портфелем банка.

 

Юрий ЧекалинЮрий Чекалин, директор направления «Управление рисками» компании «Неофлекс»

Клиенты компании «Неофлекс» все больше внимания уделяют управлению кредитными рисками, причем максимальное внимание уделяется рискам, связанным с розничным сегментом бизнеса. Это обусловлено и возросшей конкуренцией, и требованиями регуляторов. Как мы видим из опыта клиентов «Неофлекс», для постоянного развития кредитной политики необходимо сочетание трех составляющих: выверенной методологии оценки рисков, высокого качества данных для анализа возможных угроз, а также гибкости и открытости бизнес-процессов, задействованных в кредитовании. Методология означает как экспертизу, необходимую для решения задач текущего уровня, так и понимание того, что потребуется банку завтра и послезавтра. Качественные данные означают, что в банке есть достаточный объем чистых обогащенных данных для проведения анализа рисков. Гибкость процессов подразумевает способность к быстрой адаптации и изменению кредитной стратегии, что, в частности, означает наличие соответствующих ИТ-систем. Если говорить об особенностях развития управления кредитными рисками для розницы, то к нам обращаются банки с различной спецификой деятельности. Но в целом их можно разделить на три группы. Первая из них — банки, начинающие осваивать сегмент розничного кредитования. Такие банки ищут решение для автоматизации кредитных стратегий, скоринга и обработки данных БКИ. Здесь мы готовы помочь банку, используя специализированные программные продукты IBM IL0G и FIC0 Capstone Decision Accelerator , а для разработки скоринговых карт — IBM SPSS Modeler и FICO Model Builder . Вторая группа — финансовые организации, наращивающие объемы кредитования, находящиеся на этапе активного роста продаж. Основная задача этого этапа — выстроить механизм совершенствования бизнес-процессов выдачи кредита и быстрой адаптации кредитной стратегии. Обычно именно на этом этапе у банка возникает потребность во фронт-офисном решении. Мы готовы предложить в этом качестве нашу флагманскую систему продажи финансовых продуктов Neoflex FrontOffice. Наконец, третья группа обращающихся к нам банков — это зрелые банки с широкой линейкой розничных предложений и объемным кредитным портфелем. Их основные задачи — улучшение качества кредитного портфеля, а также удержание клиентов и повторные продажи. Для их решения используются те же ИТ-продукты, о которых я уже говорил, но акцент делается на моделировании и анализе — на этом этапе развития банком, как правило, накоплен достаточный объем статистических данных. А значит, аналитические возможности FIC0 Model Builder или IBM SPSS Modeler найдут более широкое применение. В ходе нашей дискуссии уже очень много сказано о важности качественных данных. Мы уверены, что наиболее эффективный способ обеспечить качественные данные для моделирования и разработки скоринговых карт — это промышленное хранилище данных. Причем желательно, чтобы витрины для задачи риск-подразделения были выделены в отдельную область со своим регламентом, требованиями к производительности и устойчивости, а главное — к скорости реализации новых задач. Здесь мы готовы предложить нашим клиентам модуль «Анализ банковских рисков», входящий в состав системы банковской аналитики и отчетности Neoflex Reporting . Этот продукт реализован в технологии хранилища данных. Мы считаем, что связка программных решений — фронт-офис, система автоматизации стратегий, аналитическая система и промышленное ХД — гарантируют банку возможность постоянного совершенствования кредитной политики. В этой цепочке обеспечивается полный жизненный цикл данных. Кредитная заявка регистрируется в Neoflex FrontOffice , причем решение по ней принимается с помощью IBM IL0G или FICO CDA . Затем данные заявок и кредитных договоров попадают в ХД, откуда извлекаются в витрины для формирования отчетов о качестве портфеля. Далее информация из ХД поступает в аналитическую систему для построения и развития моделей, а стратегии принятия решений, сформированные в IBM IL0G или FICO CDA , также тестируются на данных ХД. И наконец, обновленные модели и стратегии используются для принятия решения по новым кредитным заявкам.

А. СКОГОРЕВА: Мы переходим к теме хранилища данных для риск-менеджмента. Нужно ли, с вашей точки зрения, создавать отдельное хранилище данных для рисковиков, или более эффективен путь, при котором создается единое большое хранилище, и в рамках него делается отдельный модуль для решения задач риск-менеджмента? С. БЕСПАЛОВА: Отдельного хранилища данных для риск-менеджмента у нас нет, поскольку нет необходимости строить что-то отдельное, нет необходимости дублировать данные. В нашем банке были отдельные хранилища, но при этом «перекрытия» (overlap) со стороны различных подразделений при обращении за необходимыми им данными составляли 8о%. Теперь мы строим единое хранилище, в котором и риско-вики, и бизнес-подразделения смогут брать данные. Михаил ТИТОВ, глава управления технологии рисков банка "Ренессанс Кредит": При обсуждении темы хранилища данных, на мой взгляд, необходимо принимать во внимание следующее: скорость принятия решений и хранилище данных - несовместимые понятия. Поэтому, если говорить о полноте данных для рисковиков, нужно говорить о механизме, который позволит добавлять данные и использовать их в совокупности с хранением. И как раз с учетом этого очень перспективным и интересным представляется развитие в направлении big data - разработка систем, позволяющих объединять хаотично разбросанные данные и быстро с ними работать.

Антон ИГНАТОВ, industry Solutions Software Sales Representative, IBM: Тема big data заслуживает отдельного «круглого стола». Нужно накапливать данные, но большой пул лучше использовать в режиме реального времени, в том числе и для риск-аналитики. Поток транзакционных данных достаточно велик и не очищен, отсюда и появляется сам термин «большие данные». А затем возникает задача, как можно обработать такой поток данных и управлять им с помощью понятных бизнес-метрик. Мы умеем этим потоком управлять, но это, как я уже сказал, отдельная тема. А. СКОГОРЕВА: В программе нашего «круглого стола» — несколько кейсов банков, готовых поделиться с коллегами своим опытом в части проведения политики риск-менеджмента, сбора, обработки и анализа данных.

Андрей ЛУКЬЯНОВ, начальник управления по автоматизации департамента по управлению рисками ДжиИ Мани Банка: Наш банк ежедневно решает множество задач с использованием моделирования. Если говорить о сфере риск-менеджмента, то инструменты моделирования применяются для составления прогнозов по дефолтам, для оценки потенциального заемщика. Мы также используем модели для оптимизации контактов с клиентами — это позволяет соблюдать стандарты ответственного кредитования, принятые в нашей корпорации. Для задач риск-аналитики можно использовать различные источники данных — и файловые выгрузки из систем-источников, и собственные базы данных риск-подразделения, и предна-строенные витрины корпоративного хранилища данных. Но с ростом и развитием бизнеса до определенного уровня у специалистов по рискам возникает острая необходимость в собственном независимом и в то же время контролируемом источнике данных. Для ДжиИ Мани Банка таким источником должна стать специализированная платформа для риск-аналитики — RAP. Основная особенность решения в том, что его проектирование отталкивается не от используемых в риск-отчетности сущностей и атрибутов, а от потребностей аналитиков. Все, что используется в анализе сейчас или может понадобиться в будущем, будет в RAP благодаря детальным, быстро адаптируемым витринам с чистыми выверенными данными для моделирования. Ежедневная загрузка данных и автоматическая сборка витрин не будут ограничивать риск-аналитиков в решении новых аналитических задач -специально спроектированная область Sandbox позволит быстро прогрузить недостающие для анализа атрибуты, в том числе и из новых источников, если такие появятся. В то же время при кажущейся свободе операций с данными будут выполняться все требования compliance и security — процессы логи-рования и многоуровневые права доступа должны соответствовать высоким стандартам информационной безопасности, принятым в ДжиИ Мани Банке в соответствии со стандартами нашей корпорации.

А. СКОГОРЕВА: Следующий доклад посвящен управлению портфелем пластиковых карт. Актуальная тема, если учесть, что сейчас как раз фиксируется быстрый рост просрочки по таким портфелям. С. ГОЛИЦЫН: Я представляю здесь МТС Банк. Почему в случае с нашим банком именно карты были выбраны как локомотив развития розничного бизнеса? Здесь важны два момента - гибкий и понятный инструментарий управления лимитами и продажа продукта, которым приятно обладать, — красивого «пластика». Можно выделить четыре точки принятия  кредитного  риска: момент одобрения кредитной карты, момент повышения up-sell в рамках поведенческого скоринга, проведение cross-sell и продажа карт предодобренным клиентам. Процесс понятен и един во всех вариациях. Проверки, запросы в БКИ, верификация данных, в дальнейшем -автоматическое принятие кредитного решения. Отказ в рамках целевой модели может произойти только на двух этапах — на первом и на четвертом. Основная идея такова: решение по массовому розничному продукту должно приниматься только на основе интегрального скоринга. В нашем банке внедрена платформа Neoflex FrontOffice , с помощью сервисной шины выстроена интеграционная логика. Всей этой логикой управляет один маленький модуль управления решением. Платформа позволяет нам определять точки безубыточности, выставлять скоринговый балл, определять зоны максимального, высокого, среднего и низкого риска. В зависимости от того, в какую зону попадает заемщик, определяются уровень ставки и лимит кредитования. Практически любому клиенту можно одобрить кредит — вопрос только в цене.

А. СКОГОРЕВА: В рамках первой сессии мы начали обсуждать вопрос о хранилище данных. Представитель СДМ-Банка согласился более подробно раскрыть данную тему в рамках своей презентации. Елена РЖАВИНА, директор по рискам СДМ-Банка: Я представляю средний российский универсальный банк, занимающий в рейтинге по величине активов Ю4 место. Кредитный портфель СДМ-Банка на 90% состоит из кредитов юридическим лицам. Основные наши продукты — лизинг, факторинг, кредитование малого бизнеса, потребительское кредитование и ипотека. Все данные, необходимые для риск-анализа, загружаются в единое хранилище данных, построенное на платформе SAP в 2006 году. На основании данных из этого хранилища мы получаем широкий спектр отчетов, в том числе по кредитному риску. Анализируем качество нашего кредитного портфеля, долю реструктурированных и просроченных кредитов. Данные получаем ежедневно. Проверяем, насколько наш кредитный портфель обеспечен резервами. Такой ежедневный мониторинг позволяет банку демонстрировать довольной низкий уровень просрочки — 2%. Чтобы предотвратить нарастание просрочки, нами разработана система раннего реагирования.

А. СКОГОРЕВА: Еще одна презентация — от компании IBM — посвящена тем вызовам в сфере риск-менеджмента, которые ждут российские банки в будущем. А. ИГНАТОВ: С учетом новых вызовов и тех, которые могут возникнуть перед банками в будущем, потребность в управлении рисками очень велика и на зрелых, и на растущих рынках. Это даже важнее качества сервисов для клиентов — так считают владельцы более 150 банков, участвовавших в опросе, который провела компания IBM. В рамках проведенного нами опроса мы спрашивали респондентов: располагаете ли вы достаточной информацией для выполнения своей работы? Половина респондентов ответила — нет. Как же тогда они принимают решения? На основании личного опыта, интуиции, аналитики или коллективного опыта? Ответы распределились следующим образом: 8о% ответили, что доминирующим фактором являются не данные и их качество, а интуиция, личный опыт, не основанный на фактах. А если данных много, то влияние личностного фактора на принятие решения уменьшается. Каким может быть выход из данной ситуации? Наша точка зрения - применение разумной аналитики. Ваш банк имеет доступ к определенной информации, использование которой позволяет прогнозировать определенный бизнес-результат. Концепция разумной аналитики предполагает, что это может быть и негативный результат. Ничего трагичного — благодаря получению различных результатов, как позитивных, так и негативных, система сможет «научиться» делать правильную выборку информации. 

Ссылка на материал

Источник: Национальный Банковский Журнал


Поделиться

Вернуться к списку публикаций