Основные направления автоматизации в банковской сфере (стр. 4 из 7)

Перечисленная информация будет накапливаться в ХД в историческом разрезе и использоваться для внутрикорпоративных целей управления рисками и подготовки отчетности по обязательным резервам.

Важнейшая задача подготовки данных для риск-менеджмента, которая на базе ХД решается минимальными усилиями, – это выверка данных, приведение к единому формату и консолидация. Штатными средствами ХД осуществляется контроль корректности поступающих данных по договорам и клиентам, рыночной информации; разноформатные данные приводятся к единой структуре. Многофилиальным банкам функция консолидации позволяет получать сводные показатели и отчеты.

Интегрированная система управления рисками на базе ХД данных может быть представлена следующими модулями:

Многофилиальный банк, выполняющий полный спектр банковских операций и специализирующийся на обслуживании крупных корпоративных клиентов (предприятий топливно-энергетического, оборонного и атомно-энергетического комплекса), использует в целях корпоративного управления систему "Контур", реализованную на базе ХД данных.

Банк имеет клиентоориентированную организационную структуру, в которой выделены Клиентские центры и за ними закреплены отраслевые клиенты. Управленческий учет банка нацелен на оценку финансовых результатов клиентских центров, клиентов и групп в разрезе банковских продуктов. Для целей управленческого учета в ХД данных из АБС банка в ежедневном режиме загружаются данные по счетам и проводкам бухгалтерского учета, клиентам, исполнителям, финансовым инструментам и пр. По данным бухучета методом трансформации и дополнительных корректировок рассчитываются управленческие регистры и выпускаются отчеты по Клиентским центрам, группам и отдельным клиентам: ежедневные управленческие балансы, отчеты об остатках, план-факт отчеты о прибылях и убытках. Расширяя спектр управленческих задач, решаемых на базе BPM-системы, банк приступил к проекту автоматизации риск-менеджмента. Первый этап включает сбор данных по договорам в ХД из АБС банка и систем регистрации договоров (сделок).

Уже через 3-4 месяца после начала проекта была налажена загрузка данных по ценным бумагам из системы Diasoft 5NT CUSTODY и специалисты банка получили возможность выпускать отчеты для анализа портфеля ценных бумаг. Теперь ХД данных интегрируется с системами FUND (сделки МБК) и ДБО BS-Client v.3 (розничные операции), из которых будут собираться данные по остальным сделкам. После этого этапа будет настроена процедура разметки поступающих договоров аналитическими признаками отнесения к статьям активов и пассивов, доходов и расходов и управленческие регистры будут формироваться с детализацией до договоров.

По данным рассчитанных управленческих структур активов/пассивов, доходов/расходов специалисты Управления рисков и анализа будут выпускать:

Отчеты для оценки риска ликвидности – структурный баланс банка, отчет о ликвидной позиции банка по разным временным интервалам (6 мес., год), платежный календарь, отчет о разрывах ликвидности и др.;

Отчеты для оценки рыночных рисков: процентного, валютного, фондового;

Отчеты для оценки финансового результата по портфелям ценных бумаг;

Отчетность по обязательным нормативам.

Примеры отчетов, выпускаемых по данным ХД, приведены на рисунках (см. Рис. 2 и Рис. 3).

Еще один проект в кредитном учреждении, которое оказывает финансовые услуги для юридических и физических лиц и обслуживает более 6500 клиентов, показывает пример построения комплексной системы управления рисками. До начала проекта в банке уже эксплуатировалось в промышленном режиме ХД данных "Контур Корпорация" компании Intersoft Lab, выполнялся сбор первичных бухгалтерских данных и формирование управленческой отчетности методом трансформации бухучета.

Для автоматизации задач оценки рисков банк приобрел приложение для сбора и учета сделок в ХД данных. Из АБС Diasoft 5NT был организован сбор договоров с графиками платежей/выплат. На основании данных по договорам банк планирует выпускать первые отчеты приблизительно через 3 месяца после начала комплексного проекта, в их числе отчеты для анализа кредитного портфеля и портфеля ценных бумаг. Также на базе ХД данных было обеспечено ведение единого Реестра клиентов банка, в котором аккумулируются данные по заемщикам и контрагентам банка, при этом отслеживается дублирование клиентов. Эта информация будет использована для оценки кредитного риска. В настоящее время для организации управленческого учета по договорам на стороне ХД данных реализуется их автоматическая разметка атрибутами отнесения к статьям активов и пассивов, доходов и расходов. После загрузки данных бухгалтерского учета и договоров в ХД, счета/проводки и договора будут размечаться аналитикой и формироваться управленческие структуры активов и пассивов, доходов и расходов. По данным управленческого учета сделок аналитические службы банка будут выпускать отчеты: Активы и пассивы (объем, доход и доходность по привлеченным и размещенным денежным ресурсам), Финансовый результат, Анализ ликвидности.

Также ХД данных будет использоваться для централизованной установки лимитов на операции по контрагентам (клиентам и эмитентам ценных бумаг, в которые инвестируются средства). Для этого служба контроля рисков будет в специализированных интерфейсах планировать лимиты на операции на определенные периоды и затем передавать их подразделениям, заключающим сделки. По итогам отчетного периода будут формироваться план-факт отчеты с целью контроля исполнения лимитов подразделениями.

Как показывает опыт, в банках, где ХД данных уже эксплуатируется и наполняется данными бухгалтерского учета, срок реализации задачи сбора данных по договорам и формирования отчетности для анализа портфелей договоров занимает в среднем 3-5 месяцев. Если эти задачи будут решаться в рамках комплексных BPM-систем, которые банк будет внедрять "с нуля" и автоматизировать целый ряд технологий финансового управления, то этот срок будет более длительным. Так проект внедрения BPM-системы "Контур" в крупном российском банке, обслуживающем предприятия военно-промышленного комплекса, который был начат в марте 2006 года, позволил получить первые результаты через 10 месяцев. За это время ХД данных было интегрировано с АБС банка, налажен сбор данных бухгалтерского учета и договоров, запущены основные процессы (ведение сметы накладных расходов с контролем документооборота, управленческий учет и выпуск отчетов для анализа доходов-расходов центров ответственности, банковских продуктов и клиентских сегментов, доходности финансовых инструментов, расчет ключевых показателей эффективности и пр.), обеспечен выпуск GAP-отчетов для оценки риска ликвидности и процентного рисков.

4. Скоринговые системы

До создания скоринговых систем бремя решения вопросов кредитования лежало только на экспертах в этой области, услугами которых пользовался каждый банк. Но вторая мировая война привела к тому, что у банков возникла проблема: как в условиях отсутствия экспертов решать данные вопросы? Поэтому было принято решение: попросить их описать правила, по которым они принимают решение, чтобы в дальнейшем следовать им. Так и появились бальные оценки.

Консервативность же банкиров донесла данный принцип оценки до наших дней. Сейчас существуют куда более прогрессивные способы добычи и формализации знаний (Data Mining). Даже если самого эксперта нет, то, основываясь не на опыте, а на статистических данных, им станет, например, дерево решений.

Данные же для построения моделей классификации берутся из огромных баз данных по заемщикам. Мировые кредитные агентства предоставляют централизованную информацию о каждом заемщике. Очевидна необходимость создания подобных организаций и у нас, но сейчас это невозможно, поскольку существует положение о банковской тайне. Также наиболее крупные банки не захотят делиться информацией в силу следующих причин:

- Крупный банк итак обладает огромными объемами информации.

- Оглашенная информация о "хороших" заемщиках приведет к их переманиванию.

- Оглашенная информация о "плохих" заемщиках не даст им перезанять денег в другом банке, чтобы рассчитаться с первоочередным кредитором.

Основные проблемы в области кредитования физических лиц, стоящие перед банками на сегодняшний день:

1. Отсутствие специального законодательства, регулирующего отношения в области потребительского кредитования. Отношения в данной сфере регулируются законом "О банках и банковской деятельности" и законом "О защите прав потребителей".

2. Отсутствие кредитной истории. Это дает массу возможностей недобросовестным заемщикам, которые могут получить несколько кредитов в различных банках без какой–либо проверки их предыдущих кредитных "подвигов".

3. Используемые зарплатные схемы предприятий. Работодатели зачастую отдают предпочтение "серым" схемам выплаты вознаграждения своим работникам. Заемщик не может официально подтвердить уровень доходов, а банк лишается платежеспособного клиента.

4. Нет простого механизма возврата денег инвестору в случае несостоятельности заемщика. Стоимость таких ошибок очень велика: потеря основной суммы долга, судебные издержки, административные издержки, потерянное время и т.д.

5. Проблемы классификации. Необходима достоверная оценка потенциального заемщика, отсечение "плохих" заемщиков. Неверная классификация порождает проблему обеспечения возврата средств заемщиком в принудительном порядке.