Средства автоматизации для управления рисками в активе крупнейших российских банков

17 июля 2014 года

На вопросы «Банковских технологий» отвечает заместитель генерального директора по научным исследованиям компании «Прогноз» Сергей Ивлиев.

Внедрение средств автоматизации для управления кредитными рисками стало обязательным для банков. С чем это связано, на ваш взгляд?

Положения по автоматизации были заложены еще в Базель-2. В конце 2000-х годов такие решения внедрило большинство зарубежных банков. А новые стандарты банковского регулирования, вводимые Базель-3, лишь усилили регуляторные требования. Несмотря на то, что ряд положений в российских банках внедряется с запозданием, это колоссальный шаг вперед. Важным условием их успешной работы является соответствие всем самым высоким требованиям как на международном, так и на российском рынках.

К 2015 году несколько российских банков, а следом и другие, планируют разработать и начать применять собственные внутренние модели оценки кредитных рисков для оценки требований к регуляторному капиталу, которая невозможна без средств автоматизации. В настоящее время Банк России готовит методологию для того, чтобы коммерческие банки могли перейти на новую модель оценки рисков с использованием IRB-подхода.

Использование внутренних моделей оценки, при грамотном подходе, даст банкам, работающим с высоконадежными клиентами, а это, как правило, крупные игроки рынка, возможность снизить объем требуемого капитала, а, следовательно, увеличить рентабельность. В то время как менее крупные банки предпочтут использовать стандартизированные подходы, заданные регулятором.

Если рассматривать внедрение IRB-подхода с точки зрения процессов управления, то здесь нет разделения интересов: понимание объективного уровня риска поможет любому банку принять взвешенное решение при заключении сделок.

«Прогноз» разрабатывает системы автоматизации для банков не первый год. Какие изменения в требованиях банков и регулятора к автоматизации вы отмечаете?

Последнее время ведущие российские банки стремятся к тому, чтобы системы оценки кредитных рисков были встроены или максимально интегрированы с процессом кредитования. Конечный продукт, каким его видит заказчик, - это кредитная фабрика или кредитный конвейер с уже настроенными моделями и методиками оценки рисков. Такие целостные системы обеспечения полной и качественной поддержки принятия решений без снижения скорости, стали особенно востребованными финансовыми институтами в посткризисный период, когда все кредитные организации осознали необходимость сквозной автоматизации процессов. Только за прошлый год «Прогноз» выполнил 4 проекта по внедрению кредитных конвейеров для крупнейших банков из России и СНГ.

Кроме того, сейчас многие участники финансового рынка переходят на оценку эффективности операций с использованием показателей доходности с учетом риска – RAROC и показателей активов, взвешенных с учетом риска, – RWA, которые также могут быть рассчитаны средствами автоматизации. На прошедшем в апреле очередном семинаре «IRB Day» компания «Прогноз» представила новую версию продукта «ПРОГНОЗ. Кредитный риск», функционал которой поддерживает рекомендации Базельских стандартов, а также обеспечивает соответствие новым требованиям Банка России к IRB-подходу. В обновленной версии поддерживается расчет ключевых компонент оценки риска: PD, LGD, EL/ UL, CCF, RAROC, RWA для соответствия подходам базовому и продвинутому IRB-подходам, а также расширенные возможности для проведения стресс-тестирования на основе исторических данных. Такие автоматизированные продукты для управления кредитными рисками сегодня наиболее актуальны.

Какие требования предъявляют банки к автоматизированным системам?

Надо сказать, что требования очень высокие. Основное – это надежность, быстродействие, способность выдерживать пиковые нагрузки и, конечно же, соблюдение стандарта Банка России, регламентирующего обеспечение информационной безопасности для организаций банковской системы  Российской Федерации.

Среди функциональных требований ключевую роль играют поддержка версионности методик, сохранение полной истории изменений с точностью до каждой формулы и сравнение получаемых результатов,  возможности гибкого формирования выборки для верификации моделей, в том числе использование внутреннего массива  накопленных данных, загрузку внешних данных для построения выборки, анализ риск-факторов. А также функционал для стандартизации, трансформации, дискретизации показателей и проверки точности получаемых результатов.

С точки зрения портфельного анализа, безусловно, банкам необходима консолидация всей имеющейся информации о клиенте и его сделках, анализ связанности заемщиков и влияние одних участников сделки на других, а также - на финансовый результат по сделке на разные моменты времени.

Учитывая все эти запросы, можно строить адекватную систему оценки риска, оценивать требования к капиталу на покрытие рисков, концентрацию рисков и влияние отдельных сделок перед их заключением на портфельные показатели в целом,  проводить анализ отклонений на всех стадиях обслуживания долга по всему сроку сделки.

Внутренние модели, как правило, являются ноу-хау банка и отражают его подход к оценке риск-показателей. Однако есть и то, что объединяет подобные модели: все они учитывают сегментацию, отраслевую принадлежность и другие критерии дифференциации клиентов, которые при грамотном подходе помогают вести верную кредитную политику и развивать успешный бизнес.

Кроме кредитного риска, что еще банки хотят контролировать риски автоматически?

Наверно, один из главных рисков, который отмечается банками после кредитных - это соответствие требованиям регулятора – комплаенс перед Банком России. Система финансового регулирования постоянно усложняется, контролировать и соблюдать выполнение всех требований достаточно трудоемкий процесс. А продуктов автоматизации, которые позволяют контролировать выполнение всех этих требований и постоянно поддерживаются в актуальном состоянии, на российском рынке немного. Важно, что в данном случае актуально использование именно российского программного обеспечения, которое поддерживает требования местного законодательства. В частности, наш продукт «ПРОГНОЗ. ССВ» проверяет соответствие требованиям Банка России по  вхождению в систему страхования вкладов, производит автоматический расчет и подготовку отчетных форм по стандартам, которые требует Банк России, включая требования к стресс-тестированию.

Относительно недавно, в связи с объединением Банка России с ФСФР, появилась необходимость выявления схем манипулирования и использования инсайдерской информации на финансовых рынках. В ряде  российских компаний уже появились офисы, которые отслеживают торговую активность трейдеров и клиентов банка, чтобы избежать комплаенс-рисков. Мы сейчас работаем над автоматизацией контроля финансовой торговли, расширяя функционал нашего нового продукта «ПРОГНОЗ.Timeline». Это решение обеспечивает анализ данных о сделках и заявках на рынке ценных бумаг, а также визуализацию новостей, сообщений эмитентов на графиках цен. Использование системы позволяет своевременно выявлять нарушения законодательства о рынке ценных бумаг. Думаю, оно окажет незаменимую помощь при проведении внутренних расследований.

- Период замедления темпов развития экономики сказывается как-то на запросах банков к программным продуктам? Меняются ли интересы?

- Безусловно. Это можно наблюдать и по возросшему интересу банков к внедрению кредитных фабрик, и активное применение внутренних моделей оценки кредитных рисков. По нашим наблюдениям,  усиливается потребность в автоматизации управления риском потери ликвидности. В фазе «сжатия» рынка банкам все сложнее перекредитоваться, они внимательнее относятся к постоянному наличию собственных свободных средств, чтобы удовлетворить потребности клиентов и в то же время применяют некоторые «профилактически» меры, в т.ч. снижают кредитные лимиты.

Применяя отдельные программные инструменты при управлении залоговым имуществом, банки могут минимизировать риски за счет качественной экспертизы сделок, формирования полной всесторонней оценки для принятия взвешенных управленческих решений, регулярного мониторинга и переоценки заложенного имущества. А с помощью автоматизированных систем для управления проблемными активами можно проводить мониторинг платежной дисциплины, формировать досье должников и реестр сделок на рефинансирование проблемных обязательств.

Так что вне зависимости от фазы экономического цикла потребность в автоматизации есть всегда.


Банковские технологии, №5, 2014