«При изменении кредитной политики в кризис очень важна точность оценки»

Ирина Кремлева, член правления «ФК Открытие», рассказала «Ъ-Банку» о развитии IT-инфраструктуры, об использовании моделирования в управлении рисками, о функционировании кредитного конвейера, рисках «цифровой эры» и о том, как правильно настроить процессы риск-менеджмента в успешном банковском бизнесе.

Выйти из полноэкранного режима

Развернуть на весь экран

— Ирина Владимировна, мир до сих пор ощущает последствия продолжающейся пандемии коронавируса. Как в «Открытии» преодолевали этот кризис?

— Банк прошел кризис довольно успешно. У нас не было ни остановки кредитования, ни значимого роста NPL (non performing loans — просроченные кредиты.— “Ъ”). Более того, по итогам 2020 года мы впервые вошли в топ-3 российских банков по размерам чистой прибыли по РСБУ и победили в трех номинациях глобальной премии World Economic Magazine Awards. Наш президент—председатель правления Михаил Задорнов был признан лучшим банковским CEO России. А еще «Открытие» стал победителем в номинациях «Лучший корпоративный банк России» и «Лучший цифровой банк».

— Считаете ли вы, что кризис дает новые возможности для развития?

— Безусловно. Многое из того, что мы планировали делать постепенно, пришлось делать очень быстро и без потери качества. Прежде всего многократно возросла скорость перевода наших процессов в «цифру».

Ну и, конечно, любой кризис — это проверка «в бою» качества риск-менеджмента. В кризис очень важны быстрота и точность реакции. Скорость реакции зависит от качества заранее настроенных процессов, уровня их стандартизации, унификации и автоматизации. Это позволяет в моменте корректировать кредитную политику банка.

— У вас эти процессы уже автоматизированы?

— С начала «новой истории» банка «Открытие» мы планомерно и кропотливо работали над стандартизацией и унификацией процессов, правил и процедур. Выстраивали и автоматизировали процессы, создавали стандартизованные кредитные политики и целевые риск-профили наших клиентов в различных отраслях и сегментах, разрабатывали модели и добивались их высокой точности.

Уже с 2019 года процессы кредитования в КИБ (корпоративно-инвестиционный бизнес) и МСБ (малый и средний бизнес) проходят в автоматизированном кредитном конвейере — этим могут похвастаться немногие банки. Не говоря уже о рознице: там без автоматизации процесса кредитования вообще невозможно.

К началу 2020 года все модели в розничных рисках были разработаны уже на собственной статистике с использованием самых современных методов машинного обучения. Мы знаем и умеем предсказывать поведение своих клиентов.

В сегменте малого и среднего бизнеса работает большое количество моделей оценки риска, которые используют не только внутреннюю информацию о клиенте, но и множество внешних источников. Технологии в МСБ, базирующиеся на моделях, мы называем «бесчеловечными». Не в том смысле, что мы жестко и бездушно подходим к клиенту. Как раз наоборот — анализ большого массива данных позволяет учитывать индивидуальные потребности и возможности каждого. «Бесчеловечные» они потому, что оценка клиента и принятие решений полностью автоматизированы и проходят без участия человека. Признанием качества цифровых продуктов сегмента МСБ и моделей оценки риска, используемых в них, стала премия «Золотой Меркурий», которую мы получили за лучшую банковскую программу для МСБ.

Качество работы риск-менеджмента в «мирное» время во многом определяет то, как финансовые организации проходят кризисы. Риск-менеджеры как пилоты самолетов — тренируются всю жизнь, чтобы в экстремальных условиях совершить максимально безопасную посадку.

— Насколько сложно и дорого для банка настроить эффективные процессы риск-менеджмента?

— Может показаться, что риск-менеджмент с качественно настроенными и автоматизированными процессами — очень дорогая вещь. Здесь есть несколько аспектов. Действительно, первоначальное построение эффективных процессов требует инвестиций, причем как в технологии, так и в человеческий капитал, в привлечение с рынка грамотных и профессиональных специалистов. Но и отдача на эти инвестиции существенна. Это успешное прохождение банком кризисов и турбулентности, которые в современном мире, увы, случаются с завидной регулярностью. Но не только. Построение высокотехнологичных процессов позволяет в дальнейшем существенно экономить на численности персонала, включая риск-менеджеров. Разумеется, при соблюдении заданных параметров по уровню риска, который организация готова принять в соответствии со своей стратегией. Это особенно важно в свете общей тенденции на банковском рынке, заключающейся в снижении CIR и повышении эффективности.

— Как развитие технологий повлияло на риск-менеджмент?

— С развитием технологий люди все больше начинают осознавать серьезность рисков и понимать, что ими нужно управлять. И если раньше в банках по большому счету оценивался только один риск — кредитный, то в современном мире существенных рисков, которыми нужно управлять, значительно больше — это и стратегический риск, и кибербезопасность, и многие другие. Например, модельный риск — один из важнейших. Не могу сказать, что это риск новый, но чем больше моделей в различных областях бизнеса мы используем, тем выше именно этот риск.

— Расскажите о вашей IT-инфраструктуре. Какие инструменты были внедрены за последнее время?

— Уровень автоматизации и роботизации процессов в банке высок — про это я готова рассказывать бесконечно и с огромным удовольствием. Нам есть чем похвастаться. К примеру, в операционном блоке в 2019 году стартовал, а сейчас уже распространен на весь банк проект роботизации функций. По оценке вендора, с которым мы сотрудничаем, у нас лучший проект по динамике в Восточной Европе.

Также в рамках проектов по комплексной автоматизации кредитного процесса корпоративного и инвестиционного бизнеса был разработан и внедрен в действие лимитный модуль. Он позволяет в режиме реального времени автоматически контролировать утилизацию установленных лимитов как на портфельном уровне, так и на каждого клиента. Не только отслеживать текущий уровень использования лимитов, но именно контролировать их. Например, блокировать выдачи кредитов, которые не соответствуют условиям установленных банком лимитов. Раньше этот функционал ложился на сотрудников операционного подразделения, а сейчас он практически полностью автоматизирован.

Кроме того, с минимальными вложениями средств, с использованием стандартных инструментов BI мы построили функционал «рабочих мест» корпоративных риск-менеджеров и сотрудников мониторинга, что позволило собрать всю имеющуюся в банке информацию о клиенте в удобном для работы сотрудника интерфейсе. Это не только существенно сокращает трудозатраты и время на принятие соответствующих решений, но и значительно повышает качество работы этих сотрудников, снижая потенциальные операционные риски.

— Используете ли вы возможности big data?

— Конечно. В розничных моделях оценки риска мы используем big data давно. К 2020 году, например, мы создали и внедрили систему мониторинга во всей линейке кредитования юридических лиц, охватывающей не только традиционные сегменты КИБ и МСБ, но также и банки, госсектор, небанковские финансовые институты. Система раннего предупреждения (EWS — early warning system) — одна из лучших практик мониторинга кредитного портфеля, используемая на банковском рынке. Используя big data и автоматизированные решения, «Открытие» ежедневно отслеживает сотни видов событий по клиентам, анализирует их автоматически и с привлечением наших внутрибанковских экспертных служб. Такая система мониторинга позволила нам в непростой 2020 год не только быть в курсе событий по клиентам, но и адресно реагировать на случаи увеличения кредитного риска, принимать меры по их минимизации.

Из последних достижений: в прошлом году блок «риски» совместно с компанией «Неофлекс» реализовал проект по созданию платформы моделирования, основанной на принципах MLops. По результатам проведенного среди сотрудников банка голосования мы назвали эту платформу IRIS. Платформа глубоко встроена в нашу IT-инфраструктуру, интегрирована с кредитными конвейерами, корпоративными хранилищами данных и другими промышленными системами.

— В чем ее преимущества?

— IRIS существенно сокращает time-to-market для моделей. Она позволяет безболезненно внедрять модели в бизнес-процессы банка. Раньше внедрение модели могло занимать до нескольких месяцев: требовалось переписывать модель с языка разработки на язык внедрения в системе принятия решений. Бесшовная интеграция с кредитными конвейерами банка — розничным, корпоративным и конвейером МСБ — позволяет внедрять модель практически в один клик.

Платформа позволяет быстро настраивать окружение под нужды конкретной команды разработчиков: это означает, что каждая команда моделистов может программировать на платформе на удобном для себя языке программирования. Подключение нового разработчика к контуру занимает не более одного дня. Единая платформа дает возможность эффективно использовать наработки различных команд: как скрипты моделей, так и данные для обучения моделей. У нас уже есть несколько примеров такой удачной синергии между командами разработчиков различных бизнес-сегментов.

Общий репозиторий данных для разработки и применения моделей должен устранить проблему дублирования источников данных, когда различные подразделения, сами того не зная, подключают одни и те же внешние или внутренние источники.

— Какие еще инициативы реализованы в рамках повышения технологичности банка?

— Для координации модельных инициатив был создан общебанковский центр компетенции по Data Science. Он будет решать задачи по разработке моделей для подразделений, у которых пока нет собственной компетенции в моделировании. Но при этом мы понимаем, что в банке, да и во всем мире, практически не осталось областей, где не используются модели. Их использование существенно повышает эффективность процессов и клиентоориентированность. Подразделения банка активно откликнулись на создание центра и присылают много интересных задач: от считывания истинных намерений клиентов по их мимике при взятии кредита до принятия решений за человека при сделках купли-продажи непрофильных активов, от определения оптимальной загрузки сотрудников подразделений до расчета стоимости производных финансовых инструментов. «Открытие» уделяет большое внимание развитию направления Data Science. Это направление включено в число основных инициатив в новой стратегии банка на 2021–2023 годы.

Беседовала Мария Григорьева