Мировой финансовый кризис и последующий существенный спад в темпах развития российской банковской системы наряду с серьезными потерями по активным операциям поставили перед банковским сообществом вопрос о роли и значимости риск-менеджмента. С одной стороны, примеры таких финансовых институтов, как Lehman Brothers, ежегодные затраты которого на информационные технологии, включая технологии управления рисками, превышали $2,5 млрд, заставляют усомниться в том, способен ли риск-менеджмент предотвратить существенные убытки. С другой стороны, во многих банках управление рисками давно является неотъемлемым элементом культуры ведения бизнеса, а в нормативном поле Банк России постепенно ужесточает требования к наличию соответствующих процедур.

Прошедший 2009 год стал для российского финансового сектора годом реализации рисков. В дефолте оказалось около четверти всех облигаций, уровень просрочки по кредитам реальному сектору утроился и достиг 6%, а доля резервов по безнадежным ссудам в общем объеме резервов на возможные потери превысила 50%. В этих условиях эффективное управление рисками является условием выживания банка. И такое управление сегодня не мыслится без соответствующих средств автоматизации.

Анализируя последние тенденции развития технологий, следует отметить существенное повышение роли комплексных решений по финансовому управлению. Если раньше основной головной болью являлось формирование регулятивной отчетности, а банкам хватало времени только на базовую аналитику, то сейчас многие участники рынка завершили или завершают проекты по формированию хранилищ данных и внедрению комплексных систем аналитики и управления рисками. При этом наблюдается сближение средств управления эффективностью, управления рисками и контроля соответствия требованиям банковского законодательства как на технологическом, так и на методологическом уровнях.

Оценивая потребности банков в области автоматизации, следует отметить, что наиболее востребованными сегодня являются решения по управлению кредитным и рыночным рисками. Такое распределение в целом соответствует структуре банковского бизнеса: около 70% активов банков составляет кредитный портфель, а доля портфеля ценных бумаг по состоянию на начало 2010 года выросла до 14%.

В отношении кредитного риска система управления риском (СУР) должна обеспечивать оценку внутренних кредитных рейтингов, оценку вероятностей дефолта, ожидаемых и неожиданных убытков портфеля и т.д. Целевым применением этих расчетных оценок является как фактическое ограничение рисков кредитного портфеля за счет введения системы лимитов, так и более точная оценка требуемого экономического капитала. Результатом такой оценки должно являться более точное прогнозирование резервов на возможные потери. Однако на практике поставленная задача превращается в сложноразрешимую. Среди практических вопросов, с которыми сталкивается любой банк, следует отметить следующие:
• проблемы сбора и обработки исходных данных финансовой отчетности;
• построение адекватных моделей внутренних кредитных рейтингов;
• переход от IRB к вероятностям дефолтов; учет групп связанных заемщиков и отраслевых корреляций при оценке непредвиденных потерь и др.

С точки зрения анализа рыночного риска основным риск-фактором является вола-тильность. В условиях существенных колебаний финансовых рынков величина рыночного риска, рассчитанная в соответствии со стандартным подходом, часто позволяет банкам занимать более рискованные позиции. Так, например, в 2008 году волатильность индекса достигала 8-10% в день, что соответствует требованиям на капитал по Ба-зель-II в размере 150% от объема позиции и более. При этом требования на капитал по стандартному подходу для покрытия фондового риска портфеля акций постоянны и составляют около 15% от объема позиции.

Таким образом, в дополнение к стандартному подходу имеет смысл рассчитывать величину риска, базирующуюся на внутренних моделях в соответствии с рекомендациями Базель-II. Однако применение подобных моделей на практике требует решения ряда проблем, связанных в первую очередь с автоматизацией основных рутинных процедур обработки рыночных данных.

Для решения этих и других проблем оценки рисков требуется построение комплексной   системы   управления   рисками, включающей в себя организацию соответствующих бизнес-процессов и технологий. Типовая архитектура СУР включает в себя средства обработки и хранения риск-данных, вычислительное ядро, обеспечивающее необходимые расчеты, и средства построения риск-отчетности. Среди основных требований к решениям -информационная гибкость в части настройки на различные источники данных, возможность самостоятельного изменения заложенных алгоритмов, а также встроенная система формирования отчетности как с точки зрения отчетов для регулятора, так и с позиций управленческого учета.

Эффективность внедрения СУР определяется многими аспектами, среди которых:
• возможность консолидации всей информации, необходимой для оценки рисков по всему спектру операций банка;
• наличие общей карты рисков, позволяющей выявить наиболее проблемные области деятельности банка;
• степень автоматизации функций по управлению риском, включая установление лимитов на банковские операции и хеджирование риска;
• непрерывный мониторинг уровня риска как внутри отдельного подразделения, так и по организации в целом;
• контроль модельного риска математических моделей, применяемых для оценки риска.

Ключевым результатом внедрения СУР является риск-ориентированное управление различными направлениями операций и распределением капитала, что позволяет получить чисто экономический эффект за счет повышения эффективности. Учитывая, что экономические кризисы являются циклическим явлением, можно с уверенностью говорить о том, что риск-менеджмент должен стать основой антикризисного подхода к управлению банком.