Банковские риски

Рисунок 2. Рекомендации Базельского комитета по валидации  моделей (внутренних рейтингов) оценки кредитного риска

Как мы видим, помимо оценки (валидации) рейтинговой системы, необходимо проводить валидацию и рейтингового процесса. В нашей «системе фильтров» это основание пирамиды (рис. 1), то есть очень важная часть защиты от кредитного риска, хотя в данном случае факторы, которые приводят к его реализации, лежат в области операционных рисков. Несмотря на то что мы сейчас говорим об операционных рисках, которые опосредованно вызывают кредитный риск, именно на долю этих факторов приходится более 60% реализации кредитного риска. Важность регламентного и ресурсного обеспечения риск-менеджмента в кредитном процессе демонстрируют простые соображения. Если у банка есть идеальная модель оценки риска заемщиков, очень точно оценивающая кредитный риск, но ее применение организовано неправильно, она не встроена в процесс принятия решений, то пользы от модели не будет. С другой стороны, отсутствие точной модели будет менее значимым, если у банка идеально налажен процесс риск-менеджмента, встроенный в кредитный процесс, и имеются соответствующие ресурсы, например опытные кредитные аналитики. Да, кредитный процесс будет более медленным и затратным, но априори более эффективным, чем в первом случае. Поэтому нужно помнить, что риск-менеджмент это в первую очередь управление, которое может быть основано как на количественных оценках кредитного риска при помощи математических моделей, так и на экспертных оценках или на сочетании количественной и экспертной оценок. При безусловной необходимости контроля над рисками, то есть системы «тонкой очистки», упор все-таки должен быть сделан на управлении рисками, в том числе и на процессном компоненте.

Рассмотрим более подробно второй компонент валидации внутренних рейтингов валидацию рейтингового процесса, а именно каким критериям  должен соответствовать рейтинговый процесс.

Анализ эффективности  рейтингового процесса и ее взаимосвязь с управлением кредитным риском

Процесс рейтинговой  оценки является ключевым в кредитном  процессе, поскольку обеспечивает и  контроль риска, и основу для кредитного менеджмента. В каких случаях мы должны проверять качество работы внутреннего рейтинга и рейтингового процесса? Только ли в том случае, когда банк с разрешения регулятора использует одни и те же модели при принятии кредитных решений и при оценке требований к собственному капиталу, то есть при оценке регуляторного капитала? Конечно же, валидацию следует проводить в любом случае. Компоненты валидации процесса рейтингования (рис. 2) включают:

• анализ качества данных;
• анализ процедур использования моделей в рейтинговом (или другом соответствующем) процессе;
• анализ системы отчетности и процедур рассмотрения проблем.

Знание главный инструмент управления. Билл Гейтс.

Первый компонент валидации  рейтингового процесса анализ качества данных как бы примыкает к блоку  валидации рейтинговой системы, что неудивительно, поскольку без данных хорошего качества любая самая точная модель бесполезна. При этом в зависимости от задачи требования к данным будут разными. Потребность же в качественных данных определяется тем, что они лежат в самом низу пирамиды, обеспечивающей через их преобразование в значимую информацию то «знание» о кредитоспособности клиента, которое необходимо для принятия решения (рис. 3).

Рисунок 3. Преобразование данных в основу для принятия решений

Первое свойство данных полнота определяет их достаточность  для принятия решений или для создания новых данных на основе имеющихся. Чем полнее данные, тем большее число разных методов можно использовать, проще подобрать адекватный метод. Например, применение банком консервативной кредитной политики приводит, как правило, к формированию низкодоходного и низкорискового кредитного портфеля. В нем могут отсутствовать дефолты клиентов или их будет очень мало. Такие данные нельзя будет использовать для построения статистической модели расчета вероятности дефолта заемщика, поскольку модель не на чем обучить. Однако данные могут быть использованы для построения экспертной методики оценки заемщиков. Обобщив данные по хорошим заемщикам, мы можем определить портрет «идеального заемщика» (очень низкий кредитный риск) и несколько градаций в сторону увеличения кредитного риска, который банк сочтет еще приемлемым. Это упрощенный пример построения экспертной методики, но он точно отражает зависимость требуемой полноты данных от бизнес-задачи. В процессе использования разработанной методики (модели) должен быть обеспечен сбор данных, необходимых и для оценки заемщика, и для проверки и перестройки модели. Например, если мы используем в оценке кредитоспособности клиента уровень его должности (входит в руководящий состав или нет), то анкета заемщика должна содержать не прямой вопрос об уровне, исходя из ответа на который операционисту придется самостоятельно делать выводы, а четкие и предполагающие однозначный ответ вопросы. Система преобразования данных в соответствии с заложенными в нее правилами далее определит уровень должности. Так, руководитель организации и его заместитель, предприниматель, имеющий собственное дело, будут отнесены к руководящему составу, а все остальные к неруководящему. Процедура выявления факторов кредитного риска предполагает, что мы заранее решили, какие это могут быть факторы, и организовали грамотный сбор информации. Если мы считаем, что информативный признак отрасль, в которой работает клиент, то следует заранее составить достаточно детальный справочник. Включать в него поле «Другая отрасль» не стоит, иначе даже хорошо прописанные правила не позволят избежать того, что линейный работник, не понимая действительной потребности в информации, будет наиболее часто указывать «другую» отрасль, а при детализации в поле ввода ее нельзя будет однозначно идентифицировать; возможен также ввод с ошибками.

Достоверность данных в  процессе оценки кредитного риска это  важный и очень интересный показатель их качества. Ведь если бы все данные заемщиков были стопроцентно достоверными, то модель оценки вероятности дефолта клиента можно было бы довольно легко построить при условии актуальности информации. Однако многие заемщики по той или иной причине скрывают и искажают информацию о себе или своем бизнесе. Кредитование сотрудников предприятий участников зарплатных проектов банка обеспечивает ему достоверную информацию о доходах заемщиков. При выходе на открытый рынок достоверность информации снижается даже при условии представления справки по форме № 2-НДФЛ. Выход на рынок экспресс-кредитования, где доходы заемщика подтверждаются только его словами, еще заметнее снижает достоверность таких данных. Помимо этого, заемщик, в том числе и корпоративный, может искренне заблуждаться в отношении своей способности вернуть кредит, подправляя данные в нужном направлении, а может и не собираться его возвращать. Таким образом, не все зафиксированные данные являются полезными в базе всегда присутствует какой-то уровень «посторонних сигналов», снижающих ценность имеющейся информации. В этом случае для построения модели вероятности дефолта может потребоваться либо большее количество данных, либо более сложные методы, которые применяются в моделях выявления мошенничества.

Если данные недостоверны или неполны, получить адекватную информацию сложно. Однако даже наличие полных и достоверных данных не гарантирует получения адекватной информации, если к ним были применены неадекватные методы обработки. Простейший пример расчет долговой нагрузки с целью определения того, будет ли заемщик соблюдать условия погашения запрашиваемого кредита. Если при расчете учитывать только оцениваемый кредит, игнорируя кредиты в других банках, полученная информация вряд ли будет адекватной для оценки кредитоспособности заемщика.

Еще один важный фактор кредитного процесса доступность информации. Так, могут отсутствовать сами данные, которые необходимы для оценки кредитоспособности заемщика и управления кредитным риском. Поэтому при построении кредитного процесса необходимо определить состав требуемых достаточных данных, которые в дальнейшем будут храниться с учетом целей развития кредитного риск-менеджмента. С другой стороны, сам банк может разрабатывать и внедрять такие продукты, продажа которых затрудняет получение информации о заемщике (имеются в вижу уже упоминавшиеся выше экспресс-кредиты). Не получая достоверной информации о доходах заемщиков, банк не может обеспечить качественный контроль кредитного риска и зачастую поневоле делает упор на управление. Во-первых, ограничивается сумма, подверженная кредитному риску (сумма кредита). Во-вторых, потери покрываются завышенной платой за кредит. Отсутствие адекватных методов обработки данных также приводит к тому, что информация оказывается недоступной: она вроде бы и есть, а использовать ее невозможно.

И последнее из рассматриваемых  свойств актуальность информации. Значимость этого свойства понятна любому кредитному аналитику. Так, достоверная и адекватная, но устаревшая информация о финансовом состоянии заемщика или его управлении может приводить к ошибочному решению или непринятию нужного решения в нужный момент.

 «Успех во всяком  деле зависит от двух условий:  правильного установления конечной цели и отыскания соответствующих средств, ведущих к этой цели». По сути, в этой цитате Аристотеля дается определение успешности любого процесса. На наш взгляд, основных целей в процессе кредитования может быть две. Первая это получение целевой доходности с определенного объема портфеля кредитов и при этом контроль риска. Вторая получение определенной доходности кредитования с учетом риска для портфеля желаемого объема. Несмотря на похожесть формулировок, эти две цели имеют существенные отличия (таблица). Первая подразумевает контроль кредитного риска, а вторая управление риском.

Таблица 2

Свойства кредитного процесса, целью которого с точки  зрения риск-менеджмента является контроль риска либо управление риском

Соответственно и анализ процедур использования моделей  в рейтинговом процессе будет  для двух случаев разным. Для второго  случая (далее продвинутый процесс, где применимо), когда в качестве цели мы выбираем повышение доходности кредитования с учетом риска, что достигается при помощи активного управления рисками, даже многие компоненты кредитного процесса должны быть другими. На первом шаге мы определяем, не является ли данная сделка с данным клиентом чрезмерно рискованной, отсекая клиентов, не соответствующих требованиям кредитной политики (т.н. «нежелательные клиенты»), при помощи негативных бизнес-правил (рис. 4). Далее на стадии рейтинговой оценки возникает существенное отличие: на смену качественной оценке с размытыми границами, которые при желании легко сдвинуть в ту или иную сторону, приходит количественная прозрачная оценка, привязанная к централизованно установленному аппетиту к риску.

Следующим этапом продвинутого процесса является установление платы  за риск. То есть кредитный процесс  должен включать методику установления цен для разных кредитов в зависимости  от затрат на кредит и принимаемого риска и соответствующий подпроцесс определения стоимости кредита с учетом риска. При этом, говоря о риске кредита, мы должны учитывать не только ожидаемые потери, покрываемые резервами, но и неожидаемые, которые должны покрываться собственным капиталом банка. Чем выше кредитный риск сделки, тем выше плата за кредит. И, конечно, при определении платы за кредит мы учитываем специфику продукта корпоративный это или розничный кредит, стандартный или нестандартный, какова рыночная стоимость аналогичных продуктов.

Здесь мы подходим к взаимосвязи  кредитного процесса с другими процессами банка. Лучшие практики убеждают нас в том, что хорошо бы прогнозировать прибыльность клиента, учитывая возможные продажи других кредитных и некредитных продуктов. Для этого кредитный процесс должен быть включен в банковский процесс анализа и прогноза взаимоотношений с клиентами, который, как правило, основывается на концепции Lifetime Value (LTV), учитывающей текущую стоимость клиента (приносимую прибыль), будущую стоимость и лояльность клиента. Для оптимизации кредитного процесса желательно иметь возможность оценить, можем ли мы сделать клиента (или сделку) прибыльным прямо сейчас. Допустим, клиент запрашивает кредит на определенные срок и сумму, но с этими параметрами кредита вероятность дефолта оказывается высокой выше порога отсечения (это условие показано на рис. 4 ромбом). Продвинутые технологии (блок кастомизации на рис. 4) позволяют рассчитать такие параметры кредита, которые сделают вероятность дефолта ниже порогового значения. Банк сможет выдать данному клиенту кредит, который тот с большой вероятностью вернет. Для повышения прибыльности кредитоспособного клиента могут использоваться наборы «позитивных» бизнес-правил, позволяющие предложить такому клиенту условия лучше стандартных, продление кредита или дополнительный кредит, что является хорошим способом увеличения продаж и дохода от клиента при известном и приемлемом уровне риска.

Рисунок 4. Рейтинговый  процесс

Однако соблюдения всех условий на уровне одной сделки для  принятия окончательного решения недостаточно, поскольку оно должно быть основано на оценке доходности и риска портфеля и зависит от того, как далее банк намерен поступать с выданными ссудами. Поэтому портфельный управляющий рассчитывает лимиты на основе портфельного анализа и выносит предложения по делегированию полномочий, которые зависят не только от суммы ссудной задолженности, но и от рисков и типа кредитного продукта. Таким образом, решения в кредитном процессе принимаются с учетом установленных кредитным комитетом или органом управления банка полномочий и лимитов, а в случаях оценки корпоративных или проектных рисков может проводиться портфельный анализ специально для оценки влияния сделки на кредитный портфель.