руководитель управления развития кредитных продуктов дирекции кредитования корпоративных клиентов Альфа-банка Андрей Монько- Андрей, расскажите, пожалуйста, чем занимается подразделение, которое вы возглавляете?

- Мы занимаемся развитием продуктов для крупных корпоративных клиентов. Помимо этого автоматизируем процессы бизнеса.

- Совсем недавно в банке была внедрена система оценки кредитоспособности (СОК) на базе хранилища данных RS-DataHouse. А как до этого проекта производилась оценка клиентов, и почему возникла необходимость в промышленном решении?

- Однозначного ответа на этот вопрос нет. Отмечу лишь несколько моментов. Оценка производилась в специальном модуле на базе MS Excel с набором макросов. Данное решение было неудобным, поскольку не предусматривало возможность накопления данных по группе клиентов в централизованном хранилище. По сути, никакого хранилища и не было. Второй недостаток такого решения – существующие в MS Excel ограничения как по производительности, так и по возможностям – далеко не все функции, которые мы хотели в методику расчета заложить, можно было в MS Excel реализовать. Таким образом, имеющийся у нас функционал для оценки заемщиков не удовлетворял запросы бизнеса.

- Как осуществлялся выбор решения? Какие требования к системе выдвигались? Чем привлекла наша разработка?

- Для бизнеса принципиальным было создание централизованного хранилища, наполнение его финансовой информацией по клиентам и обеспечение требуемого уровня производительности с точки зрения одновременной работы пользователей в системе. Разумеется, были еще определенные требования в плоскости ИТ, в частности они касались архитектуры системы и ее соответствия стандартам банка.

Состоялся тендер, на котором рассматривалось несколько автоматизированных систем. Откровенно говоря, на рынке не было готовых продуктов под наши потребности ни с точки зрения функционала, ни с позиции ИТ. Из всех разработок, что мы видели, у одних не было полноценного «тонкого клиента», у других – хранилища, у третьих хранилище было, но отсутствовали прикладные решения в этой области. Продукт R-Style Softlab выбрали потому, что, во-первых, архитектура системы соответствовала требованиям банка, а сама она имела хорошие характеристики по настраиваемости и масштабируемости; во-вторых, у компании были наработки в этой сфере (я говорю об опыте реализации оценки банковских рисков); в-третьих, мы получили положительные рекомендации от наших коллег из других банков. С учетом всех этих факторов и был сделан выбор.

- В чем принципиальное отличие, если оно есть, конечно, оценки кредитоспособности корпоративных клиентов и физических лиц?

- Главное отличие в оценке кредитоспособности корпоративных клиентов, на мой взгляд, заключается в необходимости учитывать огромное количество показателей, несоизмеримо большее, чем при оценке «физиков», а также в наличии как минимум пяти-шести методик, учитывающих специфику работы определенных категорий заемщиков (их отраслей и пр.). Требуется индивидуальный подход если не к каждому конкретному заемщику, то к их некой совокупности, поэтому методика настраивается под каждую группу клиентов. При оценке физических лиц все более стандартно и единообразно. С другой стороны, и в этом заключается преимущество модели для «физиков», там гораздо больше клиентов, а значит, накапливается более объемный пласт статистики для валидации.

- Представители каких бизнесов являются вашими корпоративными клиентами?

- Как правило, это компании с выручкой от $100 млн. в год и выше. Есть среди них и те, чья годовая выручка составляет несколько миллиардов долларов. Наши клиенты представляют практически все отрасли, значимые с точки зрения структуры ВВП России. Это и нефтегазовая отрасль, и металлургическая, и атомная промышленность, и энергетический комплекс, а также угольная промышленность, торговля, строительство, транспортная инфраструктура и т. д.

- Правильно ли я понимаю, что модели оценки в каждом банке индивидуальны и практически не повторяются?

- Да, это так, поскольку сами подходы к принятию рисков в разных банках отличаются. Если государственные кредитные учреждения практически ничего не боятся, то частные практикуют подход более консервативный, который по большей части базируется на собственном опыте и накопленной за годы работы статистике. Понятно, что опыт и статистика у каждого банка свои, потому решения для оценки кредитоспособности у них разные.

- Но давайте вернемся к проекту. Итак, выбор был сделан, началось внедрение. Что дальше?

- В конце 2008 года была создана новая методика расчета кредитоспособности заемщиков и доработан алгоритм. Если вы помните, это был самый разгар кризиса, отходить от которого мы начали только к концу 2009 года. Именно тогда – в октябре-ноябре – начался проект. В первоначальном своем виде система была внедрена в 2010 году, но после этого целый год она «жила» в режиме опытной эксплуатации. Только в апреле 2011 года мы смогли полноценно закрыть старое решение и перейти на новое. Причина столь длительного ожидания в том, что параллельно с реализацией проекта мы стали вносить в методику существенные изменения. Когда мы начинали общаться с R-Style Softlab, у нас была одна методика, а на выходе – совсем другая, потребовавшая серьезных доработок, так что система менялась параллельно с изменением методологии.

Но, наряду с изменением требований с нашей стороны, были и другие факторы, не позволившие немедленно приступить к эксплуатации системы. Это и дефекты технологического характера, которые, конечно, постепенно были устранены, и сложности с адаптацией пользователей к новому ИТ-продукту.

По завершении первого этапа был составлен список ошибок и необходимых доработок, реализующих усовершенствованную методику. Сформировали требования, отправили разработчику, внесли все изменения в СОК… Чтобы контролировать правильность вносимых в систему изменений, мы продублировали все функции, расчеты и алгоритмы в MS Excel, а потом сверили полученные данные. Это, конечно, потребовало от нас немалых усилий, зато результатом мы довольны. Затем было полномасштабное тестирование, постепенно начали вливаться в работу. В конце апреля – начале мая приступили к промышленной эксплуатации.

- По вашей оценке, насколько в процентном отношении изменились требования к системе с момента первоначальных переговоров и до начала исполнения проекта?

- Думаю, процентов на 20–25 от первоначальных требований (это что касается изменений, связанных с реализацией новой методики).

- Сколько пользователей работает с системой в банке в настоящее время?

- В Москве и регионах с системой работают порядка 250–300 пользователей.

- Привнес ли данный проект какой-нибудь новый опыт вам лично, банку, а может быть и компании-разработчику?

- Начну, пожалуй, с компании. Насколько мне известно, для R-Style Softlab это был первый опыт разработки «тонкого клиента» для СОК, благодаря чему систему теперь можно настраивать из регионов. Эта разработка была выполнена специально для Альфа-Банка.

Для банка, и для меня в частности, проект сопряжен с оформлением нетипичного договора сопровождения. Так как в ИТ банка есть своя профессиональная команда разработки, и мы можем самостоятельно быстро и качественно производить небольшие доработки, касающиеся непосредственно алгоритма расчета, то есть то, что может гибко меняться, был подготовлен договор сопровождения, согласно которому доработки ведут и компания, и банк, а их сопровождение полностью ложится на разработчика. То есть вы принимаете наши доработки и берете их на сопровождение. Сразу оговорюсь, что инициатором подписания данного соглашения был я. Не буду скрывать, что в работе с R-Style Softlab меня не устраивала скорость реакции на мелкие изменения банка. Есть доработки существенные, например, изменения интерфейса, которые мы готовы терпеливо ждать в течение полугода. Но бывают и срочные, когда нужно в системе что-то быстренько «подкрутить». Та технология работы, которую компания предлагает своим клиентам, к сожалению, не позволяет этого сделать.

- А были ли в ходе проекта какие-то проблемы?

- На первых этапах отмечались проблемы с производительностью, но не знаю, надо ли на это пенять. Вы же понимаете, что все познается в сравнении. Вот если бы мы попробовали внедрить одновременно несколько решений, вполне могло оказаться, что у R-Style Softlab самая производительная система. А так нам представляется, что можно было бы и шустрее работать.

В систему производится загрузка/выгрузка данных из/в MS Excel, при этом задействуются ресурсы ОС Microsoft. Вот как раз на стыке систем и возникали какие-то неприятные моменты: при формировании заключений, при загрузке данных. Плюс сама технология не была достаточно отработана. Да и объем данных в хранилище очень велик. Так что в целом небольшие проблемки были, но таких ситуаций, чтобы система «легла», и ее невозможно было восстановить, не возникало.

- Какое хранилище данных используется в Альфа-Банке – общее корпоративное или отдельное, применяемое исключительно для нужд системы оценки кредитоспособности?

- В банке есть централизованное хранилище по сделкам – банковским транзакциям. Мы же сейчас говорим о финансовых показателях клиентов, а не банка. Перемешивать эти данные в одном хранилище бессмысленно. Так что «первичка» по финансовым показателям клиентов хранится только в СОК и никуда больше не поставляется.

- То есть это изолированное хранилище под нужды системы?

- Изолированным я бы его не назвал, потому что так или иначе данные из СОК в другие системы поставляются, да и в обратную сторону информационный поток налажен. В частности, параметр «Отрасль» из другой системы поступает, равно как и ряд других данных, дополняющих информацию о клиенте. И клиентский справочник у нас внешний, то есть мы клиента не в СОК заводим, а берем из централизованной CRM-системы. Но, повторюсь, сами первичные данные мы никуда больше не транспортируем.

- В некоторых кредитных учреждениях из числа наших клиентов используется единое корпоративное хранилище, в котором предусмотрены ячейки для нужд разных подразделений. Как вам такая схема?

- У меня была попытка задействовать хранилище СОК для прочих нужд, в том числе для построения управленческих отчетов, но коллеги такой подход не одобрили. Другое дело, что такая возможность сохраняется, и, если в дальнейшем ситуация изменится, это несложно будет реализовать, особенно учитывая наличие лицензии полноценной с базой Oracle.

- Давайте вернемся к системе. Расскажите, пожалуйста, как в ней осуществляется работа кредитного инспектора – основного пользователя функционала. Опишите сам процесс.

- Начинается работа с заполнения файла в формате MS Excel, куда вводится вся информация по клиенту. После этого данные загружаются непосредственно в систему. Далее нажимается специальная кнопка – производится расчет – выдается заключение. Все расчеты выполняются автоматически.

Но прежде чем приступить непосредственно к работе, нужно определенным образом настроить, как будет осуществляться расчет. Например, какие-то показатели можно получить как с использованием данных бухгалтерской отчетности, так и на основании аналитических расшифровок. В процессе настройки пользователь видит своего рода тумблеры, которые переключаются, и в зависимости от этого меняется алгоритм расчета. И таких «переходов» достаточно много.

Кроме того, пользователь является ответственным за ввод экспертных оценок того или иного показателя (это делается вручную). Записанные поверх учетного значения, экспертные оценки используются системой вместо данных формализованного расчета.

- Сколько времени требуется кредитному инспектору для ввода и обработки данных по одному клиенту?

- Полагаю, порядка двух часов. На то, чтобы ввести данные, рассчитать, сформировать заключение. На первый взгляд может показаться, что это очень долго. Но если бы инспектору пришлось все это делать с помощью MS Excel или на бумажке с калькулятором, то времени бы ушло несоизмеримо больше. К тому же, как бы хорошо человек ни владел информацией, держать в голове все формулы и корректировки просто невозможно. Если бы расчет осуществлялся не в специализированной системе, то процент ошибок был бы намного выше.

- А есть еще какая-то практическая польза от внедрения системы?

- Если говорить о пользе решения, то нельзя не упомянуть очень важный аспект – обучение. Кадровый состав рядовых сотрудников в банке меняется достаточно быстро. Научить нового человека методике на пальцах теоретически возможно, а практически не очень. Но наличие СОК существенно облегчает процесс освоения методики, поскольку этот инструмент является еще и своеобразным руководством пользователя.

- Был ли у вас ранее опыт внедрения подобных систем?

- Нет, у нас была обычная «считалка» в MS Excel. Надо заметить, что четыре года назад, когда мы озаботились данной проблемой, в российских банках таких систем в принципе не было. Кто-то, как и мы, обходился средствами MS Excel, другие имели какие-то отдельные хранилища, куда закачивалась информация из табличного редактора, но больше ничего с этим хранилищем не происходило. Откровенно говоря, я думаю, что систем, подобных той, что мы в банке реализовали, на рынке просто нет.

Конечно, есть еще коробочные решения, но, на мой взгляд, они для банковской практики не очень удобны. Они бы подошли для частных инвесторов, которые не готовы задумываться о какой-то там методике. У них есть форма ввода, куда заносятся данные, после чего получается результат, который нужен только в этот конкретный момент и больше нигде не используется. Для банков такой подход неприемлем.

- Из ваших слов стало понятно, что методика – вещь непостоянная. Как часто она изменяется?

- Существенная переработка методики происходит раз в два года. При этом каждые полгода мы вносим в нее изменения настроечного характера. Так что вы правильно заметили, методология оценки рисков постоянно меняется.

- Вы упомянули, что были определенные сложности с адаптацией сотрудников к новой системе. В чем они заключались?

- Первый фактор, конечно же, носит психологический характер: еще вчера человек работал в хорошо знакомом MS Excel, а сегодня ему приходится с нуля осваивать какую-то непонятную систему, причем достаточно сложную, с незнакомым интерфейсом. Без посторонней помощи это сделать совсем непросто.

Ну и не могу не сказать еще об одной проблеме – очень сложном ИТ-образном интерфейсе, предназначенном больше для специалистов, нежели рядовых пользователей. Не очень интуитивно понятный, не слишком дружественный. Правда, когда человек разберется, на какие кнопки ему жать, дальше он уже достаточно просто со всем справляется. Более того, я обратил внимание, что после того, как люди освоились в системе, количество запросов от них существенно уменьшилось. В отличие от некоторых других систем, в которых со временем поток ошибок и вопросов не иссякает.

А что касается интерфейса, то сейчас мы с компанией над этим активно работаем. Мы опросили пользователей, проанализировали все замечания и буквально недавно получили прототип будущего интерфейса, то есть то, каким мы хотим его видеть в плане дружелюбности и пр. Так что теперь задача компании-разработчика – реализовать этот прототип на практике, чтобы сделать интерфейс системы симпатичней и удобней. Соответствующие работы уже ведутся полным ходом.

- Каковы планы по развитию системы в банке?

- Планы грандиозные: мы хотим внедрить эту систему во всех дочерних банках, в частности находящихся в Минске, Киеве и Алма-Ате, то есть распространить на всю банковскую группу. На сегодняшний день проект в Минском филиале находится в завершающей стадии, а в остальных филиалах – на этапе проработки.

Хранилище данных для системы оценки кредитоспособности будет централизованным, и располагаться оно будет у нас. А вот сами алгоритмы в каждом банке будут отличаться.

- Сейчас все российские банки внедряют стандарты Базеля, а это предполагает хранение и систематизацию информации за большой период времени. Как с этим обстоят дела в Альфа-Банке?

- Да, это действительно так. Насколько мне известно, в «пилоте» участвуют порядка пяти банков – три государственных и два крупнейших частных. У каждого из них есть какое-то ИТ-решение, в котором они будут информацию накапливать. Все остальные кредитные учреждения также придут к этому через год-два.

Для Базеля нужна информация за пять лет. Хотим мы того или нет, нам придется в хранилище эти сведения собрать. Как мы это сделаем – естественным путем за период эксплуатации либо загружая исторические данные за прошлые годы – пока не решено.

- Вот вы говорили о кризисе 2008 года. В этом году также ожидается финансовый кризис. Готовы ли вы к нему?

- Как раз наличие СОК позволяет нам достаточно уверенно смотреть в будущее. В чем принципиальное отличие 2012 от 2008? Сегодня мы гораздо лучше знаем своих клиентов и знаем качество нашего портфеля. Разумеется, мы опасаемся кризиса, но не боимся.

- По итогам работы, что вы можете назвать самым важным своим личным достижением?

- Главное, что мы смогли внедрить новую методику. Она работает, портфель банка растет. По отзывам коллег из Управления рисков кредитная оценка стала более адекватной – вот это самый показательный результат.

Плюс было реализовано централизованное хранение данных, возможность обращения к историческим сведениям с целью проведения аналитики.

Оборачиваясь назад, скажу, MS Excel – это, конечно, не тот инструмент, с которым хорошо и удобно работать. Сейчас у нас стоит система, которая полностью нас устраивает, поэтому просто отлично, что мы на нее перешли.

- Какие остались впечатления о совместной работе с компанией?

- В целом положительные впечатления и от проекта, и от команды. Периодически, правда, не хватало ресурсов, а в остальном все было нормально. Самым важным показателем здесь считаю то, что за последние полтора года мне не приходилось подключаться к решению каких-либо вопросов с R-Style Softlab. Я даже не знаю о существовании каких-то проблем, и это положительный момент. Для сравнения: когда мы только начинали работать над проектом, приходилось постоянно устраивать встречи, планерки, разборки и т. д. Сейчас проект вошел в фазу, когда он может развиваться в автономном режиме, а все вопросы решаются в рабочем порядке. Я считаю, что это замечательно.

- Что бы вы могли пожелать R-Style Softlab?

- Удачи желаю. Развивайтесь сами и развивайте тонкий клиент. Приятно было с вами работать. Надеюсь, наше сотрудничество продолжится и впредь.

- Большое спасибо.