Что сегодня волнует банкиров? Как сохранить бизнес? Как сократить издержки, чтобы снизить убытки? Где взять деньги на пополнение капитала? Как удержать вкладчиков? Как реструктурировать кредиты, чтобы не потерять клиентов и не сделать кредитный портфель убыточным? Вопросов много больше, чем ответов, и часто от решения каждого из них зависят перспективы выживания бизнеса. В данной статье хотелось бы рассмотреть задачу управления рисками через призму этих и других актуальных на сегодня задач.
Многие убеждены, что нынешние проблемы полностью доказали неспособность риск-менеджмента, по крайней мере в его традиционном понимании, обеспечить для бизнеса какие-либо существенные преимущества. «Риски», по их мнению, лишь «съедают» средства, и без того весьма ограниченные в нынешних условиях. «Сегодня актуальна вовсе не оценка рисков, а работа с просроченной задолженностью», — наверняка и Вам приходилось слышать такие высказывания от коллег и знакомых. Но где истина? Действительно ли управление рисками — бесполезный балласт, навязанный Базельскими мудрецами банковскому сообществу, но нисколько не помогающий выстоять в жестких экономических условиях? Постараемся ответить на этот вопрос, рассмотрев несколько ключевых разделов управления рисками не с точки зрения риск-менеджеров, а с позиции актуальности и полезности для поддержки банковского бизнеса на его современном этапе.
Кредитные риски. В области управления кредитными рисками можно выделить несколько аспектов: оценка рисков индивидуальных заемщиков — физических и юридических лиц, оценка портфельных рисков, расчет регулятивного и экономического капитала. До наступления нынешнего кризиса многие банки воспринимали кредитные риски исключительно через призму индивидуальных рисков отдельных заемщиков, по которым при выдаче кредита рассчитывался его лимит на основе какой-либо методики оценки риска дефолта данного заемщика. Кризис заставил отказаться от формального подхода к оценке достаточности капитала и сделал задачу оценки необходимого капитала одной из ключевых и однозначно критичных для бизнеса. Сегодня при упоминании стресс-тестирования никто уже не скажет, что это бесполезная технология. В США и Европе стресс-тесты крупнейших банков проводятся на государственном уровне, и в России это тоже не за горами. Чтобы выжить, банки будут вынуждены разрабатывать риск-модели для всех основных секторов своей клиентской базы, реализовывать постоянный мониторинг качества кредитного портфеля на основе методов поведенческого скоринга. Уже появилась необходимость применять достаточно сложные стресс-модели, учитывающие множество факторов, прямо или косвенно влияющих на уровень просрочки (цены на нефть, на недвижимость, курсы основных валют, инфляция, уровень безработицы по отраслям и т. д.). Разрабатывать «на коленке» адекватные риск-модели и мониторить их эффективность, проводить регулярные стресс-тесты и сценарное моделирование — не получится. Поэтому мы видим сегодня по всему миру увеличение спроса на промышленные комплексные решения управления кредитными рисками.
Для полноценного анализа кредитных рисков необходимо собирать на регулярной основе большой объем информации по клиентам, контрагентам и их активным операциям. Невозможно адекватно оценивать эти риски, если в банке нет единой базы данных по клиентам. В одной системе есть данные по кредитам, в другой — по депозитам, в третьей — по картам и т. п. На примере внедрения SAS Credit Risk Management System мы видим, что помимо мощных аналитических возможностей все большее значение для построения системы управления кредитными рисками приобретает наличие в ней платформы интеграции и очистки данных.
Работа с просроченной задолженностью. Быстрый рост просрочки сегодня — головная боль банков в любой стране мира. И в России большинство кредитных учреждений озабочены сдерживанием роста просрочки и огромного прироста резервов, активно поглощающих прибыль банка. Крупнейший банк страны — наиболее стабильное и одно из самых консервативных кредитных учреждений России — в первом квартале вынужден был увеличить расходы на создание резервов в 14 раз по сравнению с тем же периодом прошлого года, а его чистая прибыль сократилась на 99%!
Сбором задолженности занимаются коллекторы. В большинстве банков это отдельная служба, находящаяся вне компетенции департамента рисков. Да, эта служба выполняет оперативную работу по взаимодействию с должниками, но практика показывает, что направляющей силой для нее во многих случаях выступает именно департамент рисков. В его компетенции — реализация моделей коллекшн-скоринга, позволяющих определять уровень риска попадания в просрочку (на более чем N дней) для каждого клиента, вероятность и сумму возврата долга, вероятность получения доступа к должнику и отклика при обращении по различным каналам. Кроме того, для крупных банков отдельной большой задачей является оптимизация работы внутренней коллекшн-службы и внешних аутсорсеров с учетом их «пропускной способности», наличия и размера бюджета, эффективности при реализации различных стратегий, ожидаемого объема погашений и т. п. В общем, сложность задачи сбора долгов — многоканальность, многостадийность, многофакторность — приводит к тому, что без применения аналитики технически невозможно построить конкурентоспособную коллекторскую службу. Например, в одном из банков внедрение аналитического решения SAS Debt Collection позволило уже в течение квартала выйти на увеличение объемов сбора задолженности более чем на 30 тыс. евро в месяц на одного коллектора по сравнению с традиционным подходом!
Операционные риски. Сокращение издержек — одна из главных сегодня задач для большинства отраслей, в том числе, и для банков. Чаще всего для этого прибегают к оптимизации персонала и бизнес-процессов. В итоге все это выливается в сокращение числа сотрудников и увеличение нагрузки на каждого. Экономия на процессах и их упрощение приводят к исключению дублирующих функций, дополнительных точек контроля. Сокращение ИТ-бюджета ведет к снижению уровня поддержки систем, увеличению сроков эксплуатации оборудования, использованию более бюджетной, но и менее надежной техники. Таким образом, экономия напрямую влияет на надежность функционирования банка и, соответственно, неизбежно ведет к потерям при реализации рисков операционной деятельности, то есть операционных рисков. Эти риски и в спокойные времена оценивались в 10—15% от общего портфеля рисков, принимаемых на себя банком. В период высокой волатильности абсолютный размер потерь существенно возрастает. Главное здесь — не допустить ситуации, при которой размер реализованных рисков превысит величину сэкономленных в ходе оптимизации бизнеса средств, а такая ситуация, как показывает практика, весьма вероятна.
В управление операционными рисками входит несколько комплиментарных технологий. Проведение самооценки рисков и формирование набора риск-индикаторов, отражающих текущий уровень рисков и его динамику. Сбор данных о потерях и событиях, которые потенциально могут к ним привести. Формирование планов мероприятий, направленных на минимизацию последствий наиболее опасных рисков с точки зрения объема возможных потерь.
Очевидно, что в нынешних условиях, когда требуется оперативное решение задачи управления рисками, начинать собирать статистику за три года уже поздновато. Но хорошая система управления операционными рисками и правильная методология ее внедрения позволяют достаточно быстро структурировать риски, организовать процесс регулярной самооценки и мониторинга риск-индикаторов, начать планировать мероприятия по минимизации рисков, ввести контроль их выполнения и влияния на размер потенциальных и реализовавшихся рисков организации.
Самое главное, что показали внедрения SAS OpRisk Management в России и СНГ, — система позволяет менеджерам увидеть реальную карту рисков и организовать людей, чтобы не допустить выхода ситуации
Единая корпоративная система управления рисками (Enterprise Risk Management, ERM). Для большинства зарубежных кредитных учреждений и практически для всех отечественных построение ERM, при всех огромных преимуществах обладания таким решением, пока остается утопией.
Причин здесь несколько. Во-первых, необходимость создания корпоративного хранилища данных (ХД), в которое должна собираться, очищаться и приводиться к общему знаменателю информация по всем видам финансовых инструментов, операций, клиентов. Для тех, кто, несмотря на все сложности, уже построил такое хранилище, значительную сложность представляет разработка адекватной методологии риск-менеджмента, позволяющей увязать все риски организации в единое целое. При этом важно оценивать не риски в отдельности, а рассчитывать доходность с учетом рисков по отдельным направлениям бизнеса и по всему банку в целом.
Очевидно, что сегодня, в условиях общего сокращения финансирования, интерес к глобальным проектам снижается. Страдает от этого и идея ERM. Тем не менее, ряд факторов «работает» на то, чтобы не откладывать создание корпоративной системы управления рисками до лучших времен. Во-первых, для тех, кто уже внедрил корпоративное ХД или заканчивает такое внедрение, построение на его основе ERM позволит существенно ускорить возврат инвестиций от проекта по ХД, а для ИТ — получить внутри банка влиятельного заказчика, на поддержку которого можно опереться при обсуждении и согласовании бюджета поддержки и развития ХД. Во-вторых, многие банки продолжают реализацию отдельных компонентов комплексной системы управления рисками (операционные, кредитные риски, ликвидность) и уже имеют два и более работающих компонента.
Объединение даже двух компонентов в рамках единого ERM-решения уже позволяет получить более близкую к реальной картину рисков. Например, рассчитывать разрывы ликвидности с учетом вероятности дефолта по предстоящим к погашению договорам и ценным бумагам, а также возможных потерь от колебаний валютных курсов и котировок финансовых инструментов. Учет этих особенностей позволит менеджерам банка избежать принятия излишних рисков и с большей вероятностью гарантировать доходность бизнеса и достаточность капитала для покрытия непредвиденных рисков в случае их возникновения.
Юлий ГОЛЬДБЕРГ, директор по работе с финансовым сектором компании SAS Россия/СНГ
