Юлия Кветкина, директор департамента аналитических систем R-Style SoftlabЮлия Кветкина,
директор департамента аналитических систем
R-Style Softlab

Не так давно компания R-Style Softlab завершила проект по построению информационно-аналитического программного комплекса на базе платформы RS-DataHouse в Юнибанке (Армения). В кредитном учреждении было создано централизованное хранилище и автоматизированы такие направления банковской аналитики, как управление банковскими рисками, бюджетирование и формирование управленческой отчетности с трансфертным ценообразованием.

Преимущества хранилища

Надо заметить, что благодаря построению хранилища данных, в котором аккумулируется полная и согласованная информация, банк смог добиться идеальной точности расчетов: так, показатель ликвидности, используемый департаментом риск-менеджмента, оказался идентичным величине балансовой ликвидности, полученной бухгалтерией банка.

Контроль рисков — приоритетная и интересная задача

В данном проекте особенно важными для заказчика и наиболее интересными для нас с точки зрения реализации были задачи автоматизации рисков: кредитного, процентного и риска ликвидности. Контроль показателей риска и устойчивости к различным риск-факторам был определен финансово-кредитным учреждением как высокоприоритетная задача. Поэтому в первую очередь совместная проектная команда, состоящая из специалистов банка и компании-разработчика, должна была определить методы управления рисками и предложить варианты реализации, которые бы не только соответствовали требованиям банка, но и отвечали современным тенденциям.

Работы по автоматизации банковских рисков были разбиты по направлениям: риск-анализ кредитного портфеля, GAP-анализ и оценка риска ликвидности. Рассмотрим их более подробно.

Риск-анализ кредитного портфеля

Главная цель риск-анализа кредитного портфеля — минимизация рисков потерь банка из-за нежелания (или невозможности) клиента выполнять свои обязательства по договору. Автоматизация данного направления позволит банку рассчитывать вероятность дефолта заемщика и доли потерь от суммы кредита в случае наступления дефолта, а также на основании полученной информации быстро реагировать и принимать верные управленческие решения.

Для целей управления кредитными рисками банк решил реализовать винтажный анализ, позволяющий отслеживать динамику качества кредитного портфеля в различных структурных и продуктовых разрезах и благодаря этому своевременно выявлять кредитные риски. Как он «работает»? Строится винтажная матрица, в которой кредитный портфель разбивается по дате выдачи на поколения кредитов, а затем рассчитываются накопительные суммы потерь отдельных поколений. Таким образом, анализируется поведение рисков по кредитам нескольких поколений в один и тот же период. Кроме того, рассчитываются риски убытков в случае дефолта и сумма кредитного портфеля для каждого риска убытков. Затем оценивается качество кредитного портфеля, что позволяет снизить риск невозврата ссуд, рассчитываются коэффициент проблемных ссуд, коэффициент убыточности займов и коэффициенты покрытия ссуд.

В рамках проекта в Юнибанке был реализован выпуск целого ряда отчетов, отражающих информацию по просроченным и списанным кредитам клиентов и по корзинам просрочки. С их помощью банк может анализировать портфель просроченной задолженности за отчетный период и изменения, произошедшие в этом периоде с данным портфелем просрочки, а именно перешел ли он в следующую корзину просрочки, сколько раз за это время попадал в просрочку, полностью гасился или нет.

Благодаря автоматизации риск-анализа кредитного портфеля банк получил возможность моделировать параметры риска кредитного портфеля, рассчитывать вероятность распределения перехода ссудного долга по корзинам просрочки за период, анализировать отдельные банковские операции и сделки.

GAP-анализ

Под процентным GAP-анализом понимается расчет показателей процентного риска, влияющего на капитал. При автоматизации модели процентного риска была реализована возможность рассчитывать GAPы, анализировать чувствительность активов и пассивов к изменению рыночных ставок и влияние последних на процентный доход банка, рассчитывать показатели процентного риска. Это позволит банку оценить влияние изменения процентных ставок на чистый процентный доход и определить размер возможных потерь вследствие неблагоприятного изменения процентных ставок.

При наличии реалистичного прогноза изменения рыночных ставок риск-менеджеры смогут использовать эту ситуацию для получения дополнительного дохода — за счет создания дисбаланса необходимого уровня. Кроме того, оценка банковских процентных рисков позволяет влиять на изменение чистого процентного дохода (ЧПД), корректировать состав и структуру активов и пассивов.

В соответствии с современными тенденциями в оценке рисков, существующими в мировой экономике, в проекте был использован новый подход к оценке GAP: в него были добавлены индикаторы (ставка рефинансирования, ставка по розничным кредитам и т.д.) и показатели процентного риска, такие как «Дюрация», «Текущая стоимость», «Изменение чистого процентного дохода». Для расчета этих показателей используется кривая доходности, построенная с помощью модели Блэка-Шоулза.

GAP-анализ и рассчитанные показатели позволяют риск-менеджеру оценивать прибыль и убыток, чувствительные к изменению процентной ставки, контролировать и анализировать банковские процентные риски.

В результате проекта банк получил инструмент для моделирования ситуации с изменением процентных ставок и анализа их влияния на активы и пассивы. Теперь он может оценивать чистый процентный доход и вовремя реагировать на ухудшение ситуации.

Оценка ликвидности

Ликвидность подразумевает возможность банка своевременно, в полном объеме и без потерь обеспечивать выполнение своих обязательств перед всеми клиентами. Основными объектами контроля в процессе оценки ликвидности служат остатки активов и пассивов, входящие и исходящие финансовые потоки, соотнесенные по срокам возникновения.

Ключевая задача, которая стояла перед банком, — это возможность определения риска ликвидности, расчета и анализа показателей ликвидности, таких как коэффициент избытка (дефицита) ликвидности, коэффициенты текущей и мгновенной ликвидности, показатель краткосрочной ликвидности.

Для реализации этой задачи был построен платежный календарь банка, разработан алгоритм расчета денежных потоков — для инструментов с фиксированной и плавающей ставкой. Были созданы разнообразные отчеты, в которых предоставлена информация по будущим оттокам и притокам денежных средств, в разрезе каждой сделки, с детализацией до графиков платежей.

В целях анализа риска потери ликвидности проводится оценка зависимости банка от банковских операций, операций крупных клиентов, концентрации кредитных рисков.

Автоматизация данного направления позволила банку получать отчеты по ликвидности в различных валютах с расчетом разных показателей, а также оценивать на ежедневной основе риск ликвидности.

Что в итоге?

В рамках данного проекта компания R-Style Softlab внедрила в Юнибанке функциональность для оценки ликвидности и проведения GAP-анализа, позволяющую контролировать активы и пассивы, анализировать влияние изменения процентных ставок на процентный доход, оценивать банковские процентные риски и риск ликвидности. Благодаря новому решению банк существенно сократил время на расчет показателей рисков и ликвидности, а также получил возможность не только оперативно получать отчеты и более эффективно управлять рисками, но и моделировать показатели рисков в соответствии с различными сценариями.

Реализованные в данном проекте методики отражают современные тенденции в сфере управления банковскими рисками. Приобретенный нами в рамках совместного проекта опыт обеспечивает возможность дальнейшего их оперативного применения и позволяет повысить точность результата на основе единого хранилища данных, что положительно отразится на качестве управления рисками в коммерческих банках.