Тема расчета кредитного риска на основе внутренних рейтингов становится более актуальной для России в свете перехода национальных банков на стандарт Базель III и наделения ЦБ правом выносить мотивированное суждение. Очевидно, что в таких условиях от правильности расчета данного вида риска будет зависеть не только благополучие и дальнейшее развитие финансово-кредитной организации, но и при определенном раскладе ее существование. Поэтому нет ничего удивительного в том, что банки начинают присматриваться к программным продуктам, внедрение которых позволит им четко и эффективно выстроить методики расчета. И здесь большое значение уделяется решениям, которые уже прошли «обкатку» в иностранных финансово-кредитных организациях, например Bank Analyzer, разработанный компанией SAP.

Как хорошо известно, последние несколько лет многие российские крупные коммерческие банки вели серьезную работу по подготовке к внедрению более совершенных подходов к расчету требований по капиталу. К этому их подталкивал не только собственный горький опыт, приобретенный в результате различных кризисов, но и регулятор рынка в лице Банка России. Поскольку Россия является членом «большой двадцатки», то для нее, как и для участников этого «клуба сильнейших», насущной задачей является внедрение рекомендаций Базельского комитета - стандартов Базель II и Ба­зель III. Для российских же банков выполнение этих требований означает не только повышение уровня защищенности от различных внешних и внутренних потрясений, но и удешевление фондирования, в частности в рамках привлечения средств на мировых рынках капитала.

Поэтому нет ничего удивительного в том, что коммерческие банки сформулировали за эти годы много предложений по вопросу о переходе на Базель II и Базель III, а Банк России тщательно изучил данные инициативы. Некоторые финансово-кредитные организации пытались внедрить подходы Базель II самостоятельно, о чем свидетельствуют, например, результаты исследования, проведенного Банком России в сотрудничестве с Европейским центральным банком: российские банки в подавляющем своем большинстве трактуют требования Базель II не всегда последовательно, а иногда неверно. Зачастую причина этого не в том, что банковским специалистам, выполняющим соответствующую работу, не хватает профессионализма, а в том, что техническая база для анализа и расчета рисков не отличается должной эффективностью. Данные, которые используют банки, могут быть неочищенными и/или разрозненными. Их использование, как легко догадаться, искажает общую картину и препятствует организации осознать, какие виды рисков являются для нее наиболее существенными, как реализация тех или иных рисков может сказаться на качестве и состоянии капитала банка. Даже в мирное время подобные ошибки не могут считаться допустимыми, поскольку они не только повышают уязвимость банка к различным внешним или внутренним «шокам», но и напрямую сказываются на эффективности деятельности и на конкурентоспособности организации. И здесь на помощь участникам российского банковского рынка приходит Bank Analyzer, разработанный компанией SAP.

ПЕРЕДОВОЕ РЕШЕНИЕ

Впервые компания SAP выпустила на рынок решение Bank Analyzer еще в начале 2000-х годов, оно предназначалось для того, чтобы облегчить процесс перехода банков на Базель II, и для оптимизации процессов составления отчетности по международным стандартам (МСФО). Поскольку в это время «базельская тема» еще была несколько чуждой для большинства российских банков, первыми заказчиками, опробовавшими Bank Analyzer, стали европейские финансово-кредитные организации.

Их оценки функционала нового решения оказались очень высокими. В немалой степени это объяснялось тем, что в SAP Bank Analyzer изначально была включена единая модель финансовых продуктов в качестве поставляемого и преднастроенного бизнес-содержания. Модель покрывала все потребности современного банка, включала модули всех финансовых продуктов, как простых (кредиты), так и синтетических (деривативы), а также модули всех видов залогового обеспечения (ценные бумаги, гарантии, физические активы и др.), связанных с основной кредитной сделкой. Это позволяло добиваться оптимальных для банков результатов с точки зрения расчета кредитных рисков: при загрузке информации по той или иной сделке в Bank Analyzer поступают необходимые параметры для всех вариантов расчета кредитных рисков и для проведения финансового анализа.

Изначально по своей идеологии система SAP Bank Analyzer представляла собой классический бэк-офисный инструмент, используемый один раз в конце дня. Однако банковский рынок не стоит на месте, и все эксперты отмечают, что грань между бэк-офисом и фронт-офисом перестает быть такой четкой, какой была еще несколько лет назад. С учетом этого вносятся изменения и в концепцию построения ИТ-решений. SAP Bank Analyzer не является исключением из этого правила: благодаря внесенным коррективам систему теперь возможно использовать для online-аналитики, например для контроля кредитных лимитов или для быстрого перерасчета этих лимитов после выдачи нового кредита или выплаты части задолженности. Также в перспективе можно будет с помощью системы проводить предварительный расчет прибыльности каждого кредита перед его выдачей. Совершенно очевидно, что обе эти функции SAP Bank Analyzer  чрезвычайно востребованы финансово-кредитными организация­ми, осуществляющими на ежедневной основе массовые операции по выдаче и обслуживанию кредитов.

МНОГОФУНКЦИОНАЛЬНОСТЬ РЕШЕНИЯ

Вообще тема многофункциональности и масштабируемости ИТ-решений уже несколько лет является одной из самых «горячих» на банковском рынке. Кредитные организации тщательно планируют свои ИТ-бюджеты, и, естественно, они заинтересованы не в приобретении монолитных продуктов, способных справляться только с узким кругом задач, а в ИТ-решениях, подлежащих модификации, дальнейшему наполнению по мере роста потребностей банков.

SAP Bank Analyzer относится к числу таких продуктов. Следует отметить, что одним из его бесспорных конкурентных преимуществ по сравнению с аналогичными решениями является то, что данный продукт тесно интегрирован с хранилищем данных (ХД) на основе SAP Business Warehouse.

Таким образом, SAP Bank Analyzer совмещает в себе все возможности классического EDW (гибкость проце­дур загрузки и преобразования, полнота данных, настраиваемость, быстрый доступ к информации, широкий спектр аналитических отчетов) со способностью выполнять сложные аналитические расчеты, которые просто невозможны в классическом хранилище данных. То есть можно загружать в SAP Bank Analyzer информацию, как в обычное ХД, и вместе с тем использовать это решение для проведения массовых вычислений.

Процессы таких вычислений особенно упростились после появления высокопроизводительного аналитического программно-аппаратного комплекса SAP HANA (High Performance Analytic Appliance), который позволяет обрабатывать огромные объемы информации в режиме реального времени. Таким образом, появляется возможность загружать в SAP Bank Analyzer уже очищенные качественные данные, что объективно способствует правильному вычислению рисков и, соответственно, повышению эффективности стратегий риск-менеджмента.

Несмотря на то что Bank Analyzer изначально содержит полную предварительно настроенную модель данных, его внедрение можно проводить поэтапно в зависимости от того, насколько конкретные подразделения и информационные системы банка готовы обеспечить процедуру загрузки данных в ХД.

ИНВЕСТИЦИИ В СТАБИЛЬНОСТЬ И РАЗВИТИЕ

Для российских банков, как и для иностранных, в современных условиях очень важны вопросы оптимизации расходов. Поэтому большое внимание уделяется теме инвестиций в высокие технологии: как сделать так, чтобы вложения в новые ИТ-продукты и ИТ-решения принесли желаемую отдачу. Следует отметить, что в случае с внедрением SAP Bank Analyzer эта задача решается очень эффективно: инвестиции, сделанные в продукт на начальном этапе, сохраняются при его дальнейшем более широком использовании.

В качестве иллюстрации можно привести такой пример: банк подходит к внедрению продукта поэтапно, и на первом этапе проекта внедряется только хранилище данных. В этом случае развитую модель данных можно использовать в качестве подсказки для планирования работ по подготовке и очистке загружаемых атрибутов на следующем этапе. Подобный подход выгоден, поскольку все атрибуты разработаны на основе мировой практики, все они используются для обеспечения расчетов параметров риска для Базе­ля II, для составления отчетности по международным стандартам, для определения трансфертных цен и т.д. Банковским методологам в этом случае не приходится тратить время и силы на изобретение велосипеда, процесс создания аналитических приложений существенно упрощается.

Другой пример: банк намерен внедрить SAP Bank Analyzer, но без SAP Business Warehouse, так как у него уже есть хранилище данных другого разработчика, и имеющееся решение его вполне устраивает. В этом случае Bank Analyzer становится так называемым Data Mart (витриной данных) по управлению кредитными рисками. Архитектура решения при этом несколько меняется, и Bank Analyzer перемещается в область «Витрина данных и отчетность».

В последние несколько лет подходы к риск-менеджменту значительно усложнились. Данные, которые используются для расчета кредитных рисков, требований к капиталу на основе ПВР (internal ratings based approach - подход на основе внутренних рейтингов), становятся все более глубокими с точки зрения исторической перспективы. Для таких специальных целей в составе Bank Analyzer присутствует так называемая историческая база данных, в которой может храниться информация за много лет о фактическом поведении заемщиков. Так, например, при расчете кредитных рисков в систему SAP Bank Analyzer загружается историческая информация по дефолтам: факты вхождения заемщиков в дефолт и факты выхода из состояния дефолта. При этом такие показатели, как PD (вероятность дефолта) и LGD (убытки в результате дефолта), могут загружаться в систему уже готовыми или могут рассчитываться на основе собранной банком исторической базы данных по заемщикам или на основе приобретенной статистики. Конечно, для получения наиболее достоверной картины необходимо решить одну очень важную задачу - составить максимально однородный портфель заемщиков, так как модели поведения при обслуживании заемщиками различных видов кредитов могут существенно разниться. Разнородность портфелей, таким образом, может исказить показатели PD и LGD, что, в свою очередь, может повлечь за собой неправильный расчет банком кредитных рисков и требований к капиталу.

Завершающей фазой процесса является расчет достаточности капитала и при необходимости распределение залогового обеспечения по кредитным сделкам. Расчет этого показателя очень удобен для использования: он многократно может быть проведен в тестовом режиме. Также стоит отметить, что возможно проведение банками с помощью SAP Bank Analyzer самостоятельного стресс-тестирования. В систему загружаются произвольные показатели, соответствующие той или иной стрессовой ситуации, и затем рассчитывается уровень достаточности капитала, который необходим для того, чтобы банк смог справиться с возникшими проблемами. Стресс-тестирование также можно провести на произвольной выборке информации из исторической базы данных, которая, как уже отмечалось выше, является составной частью Bank Analyzer.

Таким образом, компания SAP уже сегодня готова предоставить российским банкам систему для расчета кредитных рисков, которая позволит финансовой  организации полностью соответствовать рекомендациям Письма ЦБ РФ № 192-Т и обеспечивать целостную, консистентную модель данных и архитектуру вычислений, и для решения других задач управления банком.

ТОНКОСТИ ВНЕДРЕНИЯ И ВОПРОСЫ ЭКОНОМИИ

Естественно, еще один вопрос, который волнует потенциальных пользователей любого ИТ-решения и любой ИТ-системы, - это нюансы, связанные с их внедрением. Не секрет, что было уже достаточно случаев, когда процесс внедрения срывался или затягивался, что приводило к разочарованию банка в конечных результатах внедрения. Ведь для финансово-кредитной организации важно не только то, сколько она заплатит за тот или иной ИТ-продукт, но и то, в какие сроки она сможет начать пользоваться им не в пилотном режиме, а на промышленной основе. Конечно, при внедрении следует учитывать, насколько совершенным является ИТ-ландшафт банка. Если с этим есть проблемы, то может возникнуть серьезный риск: сложность методологии может наложиться на сложность сбора и подготовки исходных данных. В таких условиях трудно ожидать, что банк получит высококачественную аналитику и сможет проводить на регулярной основе правильные расчеты уровней кредитных рисков и показателей достаточности своего капитала.

В случае с внедрением SAP Bank Analyzer многие из этих рисков минимизированы. От компании SAP банк-заказчик сразу же получает готовый бизнес-контент: модель загрузки данных, модель атрибутов, модель вычислений и модель отчетов. Это позволяет значительно сократить общий цикл ведения проекта и повышает качество результата на выходе. Стоит отметить, что SAP, как мировой лидер на рынке интеграционных решений, располагает большой сетью партнеров - компаний, которые в состоянии помочь банку внедрить SAP Bank Analyzer. Эти партнеры, в том числе и SAP Consulting, входящая в компанию SAP, имеют опыт внедрения данного продукта в зарубежных финансовых учреждениях. Естественно, на всех этапах процесса внедрения SAP или ее партнеры осуществляют поддержку всех аспектов работы продукта, а также оказывают банкам-пользователям решения методологические консультации по вопросам Базеля II.

Выше уже упоминалось о том, что банки традиционно уделяют большое внимание цене вопроса - стоимости решения для пользователя. Однако в случае с SAP Bank Analyzer актуально звучит пословица «Скупой платит дважды». Правильная оценка рисков, умение ими управлять - в этом сама суть банковского бизнеса. В ситуации, когда риски становятся более сложными и составными, когда регуляторы во всем мире уделяют максимум внимания надзору и регулированию банковской деятельности, становится опасно экономить на передовых решениях. Ведь финансово-кредитная организация, которая обманывает сама себя при расчете рисков и капитала, может потерять самое ценное, что у нее есть, - лицензию на осуществление банков­ской деятельности.