---

На сегодняшний день в России банковское сообщество уже осознало необходимость управления рисками, однако в большинстве банков управление рисками отсутствует как отдельный вид деятельности или имеет формальный характер. Тем не менее, все большее количество банков начинают выстраивать систему управления рисками, одним из важнейших элементов которой является информационная структура.

Состав и функциональность системы управления рисками

В данной статье представлен практический опыт компании РДТЕХ по разработке и внедрению информационной структуры управления рисками в ЗАО "Сургутнефтегазбанк" (далее банк). Отметим, что банк уже управляет рисками на достаточно высоком уровне, что подтверждается рейтинговым заключением компании Standard&Poor's. Однако по мере развития бизнеса, а следовательно, и усложнения методик оценки и управления рисками, возникла необходимость внедрения единой информационной инфраструктуры.

Прежде чем начинать строить систему, необходимо определить задачи, для решения которых она будет предназначена, и цели, которых мы хотим достигнуть при ее помощи. Упрощенно, всю деятельность в рамках управления рисками можно описать выполнением цикла состоящего из функций:

• идентифицировать риск;
• оценить риск;
• принять решение по управлению риском;
• проконтролировать выполнение принятого решения.

Перечисленные шаги преследуют цель достижения заданного уровня прибыли при минимальном возможном уровне риска. Таким образом, в нашем понимании часть системы по управлению рисками Банка может быть представлена в виде организационно-информационного комплекса, обеспечивающего поддержку следующих процедур:

• сбор исходной информации из источников Банка;
• оценка принимаемого риска с заданным уровнем надежности и с учетом указанных настроек;
• подготовка регламентных и аналитических отчетов;
• хранение информации о принятых решениях;
• контроль и протоколирование результатов исполнения решений;
• сбор событий реализации рисков;
• проверка адекватности и совершенствования методики оценки рисков.

Целью проекта по внедрению системы управления рисками (далее проект) в ЗАО "Сургутнефтегазбанк" являлась автоматизация процесса сбора и хранения данных, а также автоматизация методологии банка по оценке и управлению рисками, т. е. проект был направлен на решение шести первых задач, в представленном выше цикле по управлению рисками.

Проект можно разбить на два больших этапа:

Сбор данных

Наличие полных, согласованных и историчных данных является необходимым условием для функционирования систем риск-менеджмента. Именно поэтому планированию на данном этапе стоит уделить особое внимание. Требуется проанализировать состав и наличие необходимых данных в автоматизированных банковских системах (далее АБС), которые использует банк, а также наметить способы доставки недостающей информации. Для решения указанных задач в рамках проекта использовалась технология хранилищ данных (далее ХД). Данная технология подразумевает внедрение базы данных, в которую при помощи специального программного обеспечения на ежедневной основе загружаются данные из разных информационных источников. В проекте для построения ХД использовалось программное обеспечение Oracle. Процесс загрузки также подразумевает очистку и согласование данных полученных из различных источников. Одной из проблем являлась задача сопоставления сущностей из разных источников, например, необходимо было сопоставить информацию о клиенте, поступающую из MS Excel, со справочником клиентов из АБС. В рамках проекта специалистам банка пришлось доработать АБС, поскольку в ряде случаев она не обеспечивала возможность вносить необходимые данные. Ниже приведен перечень источников информации, загрузка из которых была реализована в рамках проекта, также указаны данные, загружаемые из конкретного источника:

• АБС банка:
  • справочник клиентов;
  • договорная база;
  • справочник ценных бумаг и сделок с ними;
  • бухгалтерская база.
• Информационная система Reuters 3000Xtra:
  • история котировок ценных бумаг;
  • история курсов обмена валют;
  • история рыночных ставок.
• MS Excel и DBF файлы:
  • финансовая отчетность заемщиков;
  • экспертная оценка заемщиков.
• Пользовательский ввод:
  • ввод управляющей информации;
  • запуск алгоритмов;
  • указание дополнительных характеристик объектов риска.

Реализация аналитических модулей

Кредитные риски
Согласно методике банка, кредитный риск вычисляется по формуле CR=PD x EAD x LGD , где CR - кредитный риск в денежном выражении, PD - годовая вероятность дефолта, EAD - сумма подверженных кредитному риску активов банка, LGD - величина потери в случае дефолта субъекта кредитного риска. Вероятность дефолта определялась на основе финансовой информации о заемщике и ряде экспертных показателей и оценивалась для промышленных компаний, предоставляющих отчетность по РСБУ, МСФО и GAAP, кредитных организаций, отчитывающихся по РСБУ и GAAP, российских страховых компаний, субъектов федерации и физических лиц. Таким образом, в рамках проекта организована загрузка финансовой информации разных стандартов, для ввода экспертных оценок пользователю предоставлен веб-интерфейс.
Под EAD понимается сумма текущих требований банка, например для кредитов - это остаток срочной ссудной задолженности, для ценных бумаг - сумма покупки. При вычислении LGD во внимание принималась стоимость обеспечения, его ликвидность (экспертная оценка времени на реализацию), а также судебные издержки и штрафные санкции банка. В рамках модуля управления кредитными рисками реализовано около 50 отчетов отражающих около 1500 показателей. Используя отчетность, специалист банка может получить детальную информацию о финансовом состоянии заемщика, а также увидеть из чего сложилась оценка его кредитного риска.

Анализ кредитного портфеля
Данный модуль представляет собой набор аналитических отчетов, позволяющих проводить анализ состояния кредитного портфеля банка. Отчеты отражают величину срочной и просроченной задолженности в различных разрезах: филиал, процентная ставка, валюта и т. д. Также модуль дает возможность оценивать динамику изменения количества клиентов и величины выданных кредитов, выделять наиболее крупных заемщиков как по филиалам, так и по банку в целом.

Фондовые риски
Согласно методике банка, риск оценивался по каждой ценной бумаге в портфеле с использованием методологии VaR. На данном этапе VaR оценивается при помощи метода исторического моделирования, взвешивания не предусмотрено. В качестве параметров моделирования пользователь имеет возможность задать горизонт оценки, доверительный интервал и глубину истории котировок, на основе которой производится расчет. История котировок для каждой бумаги загружается из информационной системы Reuters 3000Xtra. Под горизонтом оценки понимается временной период, на который оценивается максимальное возможное изменение котировок, т.е. если моделирование происходит с горизонтом 1, это означает, что рассчитывается однодневный VaR. Возможность проводить моделирование с различными значениями горизонта избавляет от необходимости масштабирования величины риска, что в свою очередь повышает точность оценки. Управление значением глубины истории позволяет отсечь ?устаревшие? данные, что также повышает точность оценки риска.

Анализ портфеля ценных бумаг
Данный модуль представляет собой набор отчетов, позволяющих анализировать портфели ценных бумаг и других финансовых инструментов (РЕПО, BSB), оценивать доходность и рассчитывать ряд аналитических показателей (дюрация, выпуклость для облигаций) как по отдельно взятой бумаге/финансовому инструменту, так и по портфелю в целом.

Валютные риски
Модуль позволяет оценивать влияние переоценки ОВП (открытая валютная позиция) и спекулятивных сделок на величину валютного риска банка. Предоставляет отчеты по динамике изменения и структуре ОВП и дает возможность проводить оценку совокупного валютного риска банка. Риск оценивается посредством VaR. Для вычисления VaR используется метод исторического моделирования.

Процентные риски и риски ликвидности
Для оценки процентных рисков и рисков ликвидности в рамках проекта реализованы как методы, основанные на потоках платежей, так и коэффициентные методы. Для применения метода потока платежей наличие качественной и подробной информации в АБС банка имеет принципиальное значение. Оценка процентных рисков производится только для активов/пассивов, чувствительных к процентному риску, для выделения таких активов/пассивов система предоставляет пользователю веб-интерфейс. Для оценки риска ликвидности необходимо учитывать все требования и обязательства банка, кроме того, помимо инструментов с детерминированными сроками погашения, также следует принимать во внимание движение бессрочных средств и средств до востребования. Для оценки характера движения бессрочных средств строится гистограмма плотности распределения величин оттоков за соответствующий период, далее по заданному квантилю находится соответствующее значение оттока, которое и принимается за коэффициент оттока (притока) средств на заданный горизонт. Гистограмма строится на основе исторических данных. Используя полученные значения потоков как процентных платежей, так и платежей в погашение основной части требований/обязательств, а также значения остатков, система рассчитывает аналитические показатели для оценки риска: разрывы срочной и процентной структуры, маржа банка, процентный риск, дюрация и приведенная стоимость. Результат работы системы доступен пользователю посредством ряда отчетов. Помимо аналитических показателей и потоков платежей отчетность предоставляет возможность анализировать динамику изменения показателей, а также видеть срочную балансовую структуру активов/пассивов банка.
В рамках данного модуля также оценивалась рыночная ликвидность ценных бумаг, которая была учтена при построении платежного баланса. Мерой рыночной ликвидности выступает количество дней, необходимое для полной продажи или погашения отдельной бумаги. Количество дней, необходимое для продажи, определялось исходя из стоимости ценных бумаг, которыми владеет банк, и среднего объема торгов данными бумагами на биржевых площадках. Усреднение исходных данных происходит в соответствие со значением параметра указанного пользователем. Для бумаг, имеющих структурированные потоки платежей и договорные сроки погашения (облигации и векселя), при оценке ликвидности также учитывались оферты и сроки гашения по договору.

Контроль лимитов
В задачи данного модуля входит сбор и предоставление информации для отслеживания исполнения ограничений. Информацию об исполнении лимитов пользователь получает посредством набора отчетов. В рамках проекта реализована функциональность по контролю следующих лимитов:

• лимит на кредитные операции

Группа отчетов отображает исполнение лимитов по кредитованию физических и юридических лиц, групп связанных заемщиков, а также лимитов на совокупные вложения в ценные бумаги. Лимиты устанавливаются в разных валютах, на конкретные подразделения банка, на конкретный вид договора, на отдельного заемщика. Предусмотрена возможность задания и контроля отдельных лимитов по решению кредитного комитета, комитета по управлению активами и пассивами.

• лимит на операции с ценными бумагами

Группа отчетов отображает исполнение лимитов на размер портфелей ценных бумаг (торговый, инвестиционный, валютный торговый и т. д.), лимитов на вложения в отдельный тип бумаг (акции, облигации, государственные облигации и т. д.), на размер операций с отдельным контрагентом, на размер операций с бумагами отдельного эмитента. В рамках контроля лимитов на ценные бумаги также предоставляется отчетность о результатах операций с ценными бумагами, которая направлена на контроль размеров потерь, если таковые имеются.

• лимит на размер ставок привлечения/размещения

Группа отчетов отображает информацию о максимальных рекомендуемых ставках привлечения и минимальных ставках размещения ресурсов. Размер ставок устанавливается в разрезах по валюте и сценарию.

• лимит на дефицит мгновенной/текущей и избыток долгосрочной ликвидности

Данная группа отчетов позволяет контролировать не только исполнение лимитов в разрезе по валютам, но также предоставляет рекомендации по необходимому размеру ликвидных активов, которыми должен обладать банк для поддержания ликвидности. Размер ликвидных активов рассчитывается согласно методике банка, которая учитывает поток платежей, генерируемых текущей позицией банка, сценарии развития ситуации с ликвидностью. Сценарий задается посредством ряда экспертных коэффициентов, в частности, учитывается срочность оттока привлеченных средств банка, а также возможность занимать на межбанковском рынке. Отчеты предоставляют информацию о структуре мгновенной, текущей и долгосрочной ликвидности, в разрезе валют и сценариев, также имеется возможность отслеживать динамику развития ситуации с ликвидностью. Все необходимые для работы методики настройки задаются пользователем посредством веб-интерфейса.

Операционные риски
В рамках проекта требовалось реализовать на базе ХД имеющуюся у Банка систему сбора и анализа операционных событий. Для решения этой задачи потребовалось также создать механизм работы с классификаторами бизнес-блоков, бизнес-процессов, бизнес-функций, видов и источников рисков. Модуль представляет собой ряд пользовательских интерфейсов, посредством которых пользователь вносит информацию в базу данных. Основными характеристиками события на данном этапе развития методологии являются:

• место возникновения (подразделение, бизнес-блок, бизнес-процесс, бизнес-функция);
• суть события (вид реализовавшегося риска);
• причина (краткое описание причины возникновения риска, например, отказ каналов связи);
• источник (человек, процесс, сервер и т. п.);
• степень тяжести (выражается размером понесенных финансовых потерь);
• предполагаемая стоимость устранения (стоимость организации и проведения мероприятий по устранению или снижению степени тяжести риска).

Оптимизация структуры доходных активов
Задачей данного модуля является оценка эффективности размещения средств банка в доходные активы с учетом риска. Оптимизации подлежит пара риск/доходность, т. е. необходимо получить заданный уровень доходности при минимальном уровне риска. Математически это - задача оптимизации с ограничениями. Для ее решения доходные активы банка группируются по статьям, каждой из которых соответствует некоторое значение риска и доходности. В качестве ограничения используется величина средств банка, направляемая на формирование доходных активов, а также условие того, что величина статьи не может быть отрицательной. Кроме того, заданы ограничения по максимальному совокупному риску банка (экономическому капиталу), пользователь может непосредственно указать размер любой статьи актива, которая не должна участвовать в оптимизации, или диапазон изменения ее размера в целях оптимизации. Задача состоит в том, чтобы найти оптимальное сочетание размеров статей активов с учетом заданных параметров и ограничений. На данном этапе прогнозная среднегодовая доходность каждой статьи определяется пользователем. Соответствующие риски рассчитываются автоматически или могут быть определены пользователем. Всего каждой статье может соответствовать пять видов риска:

• кредитный;
• валютный;
• фондовый;
• операционный;
• риск ликвидности;
• процентный.

Это не означает, что каждой статье присущи все пять видов риска, у каждого вида актива есть набор характерных рисков. Расчетные величины рисков попадают в модуль оптимизации из соответствующих внедренных модулей. Для каждого вида риска предусмотрена возможность масштабирования в зависимости от горизонта оптимизации, а также функциональность по усреднению значения риска за определенный период. Настройками масштабирования и усреднения пользователь управляет посредством веб-интерфейса. На данном этапе развития методики совокупный риск каждой статьи определяется как сумма величин всех присущих активу рисков.
В целях оптимизации пользователь обязан указать шаг итерации алгоритма. После того, как определены все параметры, запускается алгоритм оптимизации, используя шаг итерации, процедура генерирует возможные значения доходности и для каждого значения рассчитывает структуру доходных активов, имеющих наименьший риск при заданных ограничениях.

Планируемые направления совершенствования и развития системы.

Авторы статьи считают, что развитие системы управления рисками неразрывно связано с развитием самого банка. Более того, управление рисками должно способствовать развитию бизнеса и служить реальным инструментом принятия решений. Таким образом, совершенствовать систему управления рисками в банке нужно таким образом, чтобы она стала инструментом управления бизнесом. Исходя из указанных целей, можно выделить ряд приоритетных направлений развития системы:

адекватность оценки рисков
Первое, чего необходимо добиться, - это реализовать на базе ХД методику банка по анализу адекватности получаемой оценки величины риска (back-testing). Также нужно разработать процедуру протоколирования принятых решений и рекомендаций, полученных от подразделения рисков, что даст возможность оценить корректность предлагаемых решений.

понимание и контроль над процессами банка
Речь идет об информационной системе управления операционными рисками.
Система управления операционными рисками подразумевает проведение регулярных опросов сотрудников (экспертов) с целью получения субъективной оценки наличия рисков в некоторых процессах, а также частоты их появления и тяжести последствий. Необходимо разработать процедуры контроля за качеством выполнения операций банка и обеспечить их регулярное выполнение и хранение результатов выполнения, качество процедур также должно получать экспертную оценку. Для обнаружения предпосылок к реализации угроз, а также для контроля за производительностью, необходимо определить показатели, отражающие количество происходящих сбоев, и количественные оценки выполняемых работ (MAPs, KRI). При обнаружении "узких" мест в процессах банка следует организовать разработку инструкций по их устранению, а также хранение результатов выполнения и контроль над процессом исполнения инструкций. Среда управления операционными рисками должна обеспечивать возможность анализа влияния рисков на бизнес-процессы, а также поддерживать механизмы сигнализации о событиях (например, превышение порога каким-либо показателем риска) и доставку информации ответственным сотрудникам. Ну и конечно, система должна представлять функциональность по расчету капитала на покрытие рисков. Большая часть перечисленных задач, так или иначе, уже решена банком и нуждается только в автоматизации. Те области, которые еще не охвачены, предполагается сразу реализовать в разрабатываемой информационной системе.

контроль лимитов
Основными направлениями развития системы контроля лимитов являются:

• интеграция в операционные системы банка (данная функциональность призвана осуществлять превентивный контроль исполнения лимитов)
• интеграция разных типов лимитов между собой (данная функциональность необходима для более тщательного контроля лимитов)

оптимизация структуры доходных активов
Наиболее приоритетные шаги, которые необходимо предпринять в этом направлении - детализировать систему деления активов на портфели (усовершенствовать алгоритм определения структуры), а также разработать методики, более точно отражающие величину интегральных рисков, присущих каждому активу.

сценарное моделирование
На данный момент в банке уже реализована система поддержки сценарного моделирования, в рамках которой специалисты имеют возможность изменять значения рисковых факторов при помощи пользовательского интерфейса. В данном пункте речь идет о развитии методологии в направлении расширения набора факторов, лежащих в основе моделирования, анализ их релевантности и характера изменения. В рамках совершенствования информационной структуры, необходимо реализовать систему, позволяющую производить динамическое моделирование профиля риска банка в зависимости от задаваемого пользователем распределения значений рисковых факторов.

внедрение Basel II
В данном случае под Базелем II понимается набор правил и принципов относительно методик и практик управления рисками, предусмотренных в Pillar I. Это, несомненно, является одной из самых приоритетных задач реализации системы управления рисками банка на базе ХД.

Заключение

Проект реализации аналитико-методологической части системы управления рисками Сургутнефтегазбанка на платформе Хранилища данных позволил получить не только мощный инструмент масштабирования бизнеса и систему централизованной отчетности по рискам, но и решить ряд других задач, а именно:

• взглянуть на методологию банка с другой стороны, переработать и оптимизировать ряд методик и бизнес-процессов;
• создать основу для полноценного внедрения системы интегрированного управления рисками банка;
• подготовить базу для внедрения в банке мощных аналитических продуктов и систем, позволяющих проводить многофакторное моделирование деятельности банка в режиме реального времени.

Разработка и внедрение системы управления рисками - сложная, интеллектуальная и длительная работа. Успех проекта зависит от координации усилий множества людей, как со стороны банка, так и со стороны компании, предоставляющей услуги по реализации проекта. Фактически, на время проекта эти люди становятся единой командой, объединенной общей целью. Компания-партнер - это не только поставщик бизнес-приложений, это полноценный участник проекта, который знает и понимает нужды клиента и в случае необходимости готов также участвовать в разработке и совершенствовании методик и технологий управления рисками. Выбирая партнеров, вы выбираете не столько IT-технологии и программное обеспечение, сколько команду.

Описание проекта в Сургутнефтегазбанке "Система поддержки принятия решений на основе Oracle Financial Services Applications"