Банковское обозрение

Финансовая сфера

  • Отчетность трансформируется вслед за бизнес-моделями
23.10.2018 Аналитика
Отчетность трансформируется вслед за бизнес-моделями

Новые технологии меняют не только банковский бизнес, но и его регулирование



Главное направление регулятивных и надзорных технологий — переход к сдаче банками в надзорный орган первичных данных вместо отчетов. Это не только существенно снизит административные издержки банков, но и перестроит на новых принципах их работу, как и работу регулятора. Перспективы развития регулятивных и надзорных технологий обсудили на круглом столе «RegTech и SupTech: направления развития» в рамках Форума Finopolis-2018.

 

Секция № 11. RegTech и SupTech: направления развития. Фото: Сергей Кулаков / Росконгресс

Секция № 11. RegTech и SupTech: направления развития. Фото: Сергей Кулаков / Росконгресс

 

«RegTech и SupTech — это естественная реакция регулятора на цифровую трансформацию компаний финансового сектора», — заявил зампред Банка России Василий Поздышев. Технологии распознавания личности, удаленной идентификации, обработки больших данных с продвинутой аналитикой, присвоение каждому члену общества кредитного или иного рейтинга, полный шеринг информации, вращающейся на финансовом рынке, через небольшое количество времени приведут к полному изменению как бизнес-процессов, так и социального поведения. «Центробанк не может оставаться в стороне и будет выступать основным драйвером цифровизации финансовой отрасли», — сообщил. В. Поздышев.

 

Василий Поздышев, ЦБ РФ. Фото: Сергей Кулаков / Росконгресс

Василий Поздышев, ЦБ РФ. Фото: Сергей Кулаков / Росконгресс

 

Мир близок к пятой цифровой революции, эпохе 5.0, когда смартфоны будут предоставлять уже не услуги, а пакеты услуг, считает председатель Международной Ассоциации RegTech (IRTA, работает на территории 40 стран) Субас Рой. «Транзакции и передача информации все больше происходят в режиме реального времени, — заявил он. — У регуляторов есть моделирование кредитных рисков, схемы выявления финансовых преступлений, борьба с отмыванием денег, иные возможности идентифицировать незаконное поведение. Но вопрос: сможем ли мы своевременно реагировать, когда в минуту будут проходить миллионы транзакций. Мой ответ — пока нет». Именно поэтому была создана Ассоциация IRTA, чтобы ускорить внедрение новых технологий на уровне национальных регуляторов, понять, как интегрировать дата-сайенс и дата-семантику в их работу. «Если вы как регулятор тратите много времени на получение и анализ информации, то вам пора задуматься: ведь технологии ускорения процесса уже есть». С. Рой отметил, что процессы принятия решений пока не автоматизируются, но в будущем возможны и такие варианты.

 

Субас Рой, Международная Ассоциация RegTech (IRTA). Фото: Сергей Кулаков / Росконгресс

Субас Рой, Международная Ассоциация RegTech (IRTA). Фото: Сергей Кулаков / Росконгресс

 

Сейчас 80% времени регулятор тратит на сбор данных и только 20% — на их анализ. Именно этот баланс нужно менять, считает С. Рой. «Организация и навыки центробанков имеют тут решающее значение, — уверен он. — Важны наличие у регулятора понятной аналитической стратегии и стандартизация рабочих процессов в новом технологическом ландшафте. Вы не можете допустить, чтобы технология работала по одним стандартам, а регуляторные решения принимались по отдельной методике».

«Огромный набор технологических решений меняет весь бизнес банковской отрасли. В процессе цифровизации банки перейдут от базового, существующего сотни лет, принципа KYC (Know Your Customer) к принципу KYD (Know Your Data), — считает В. Поздышев. — Понятно, что эту базу должен знать и регулятор». Он также отметил, что, если традиционное банковское регулирование занималось вопросами традиционных рисков — капитал, ликвидность, резервы, то сейчас риски уходят в цифровую плоскость. Это риски принципиально иной технологической природы.

В этих условиях критическое значение приобретает валидность данных в базах, отметил глобальный директор департамента регулирования и структуры рынка подразделения Financial & Risk Thomson Reuters Джон Мэйсон. «Очень хорошо иметь Big Data, Machine Learning, искусственный интеллект, но все знают, что если качество данных плохое, если они не бьются, то очень сложно получить нужную информацию», — заявил он. По его словам, пока регуляторы не справляются с этим вопросом. «Данные из финансовых и торговых отчетов поступают неполные, разрозненные, некачественные. А ведь это важнейший элемент, — обозначил один из рисков цифрового мира Д. Мейсон. — Мы видим, как увеличились транснациональные транзакции. Из-за разных систем шифрования, систематизации и хранения данных в разных юрисдикциях при транснациональном движении капитала регулятор зачастую не может определить все угрозы, связанные с той или иной транзакцией».

 

Джон Мэйсон, Financial & Risk Thomson Reuters. Фото: Сергей Кулаков / Росконгресс

Джон Мэйсон, Financial & Risk Thomson Reuters. Фото: Сергей Кулаков / Росконгресс

 

Одно из решений, которые предлагают RegTech и SupTech — переход от принципа формоцентричности к принципу датацентричности отчетности. Побочный эффект — это снижение издержек для поднадзорных организаций в процессе регуляторного и надзорного взаимодействия за счет максимально возможного перевода отчетности в машиночитаемый и машинообрабатываемый вид.

В России новые принципы RegTech и SupTech реализуются в рамках пилотного проекта «Операционный день», о котором рассказала зампред Банка России Ольга Полякова. «Исторически сложилось так, что мы получаем для своей деятельности, связанной с оценкой финансового состояния кредитных организаций, данные, агрегированные в табличном виде по установленным формам, — пояснила Ольга Полякова. — С развитием надзора количество этих форм объективно росло, и сейчас их число приближается к сотне». Для нас переход к обработке первичных, а не агрегированных данных —это вопрос достоверности, достаточности и прежде всего оперативности и своевременности. Сейчас, если банк выдает кредит в августе, то данные мы получаем в конце сентября. Наша реакция запоздает объективно. К тому же управленческая отчетность и масса всяких таблиц в процессе агрегации порождают массу ошибок».

 

Ольга Полякова, ЦБ РФ. Фото: Сергей Кулаков / Росконгресс

Ольга Полякова, ЦБ РФ. Фото: Сергей Кулаков / Росконгресс

 

На данный момент в «пилоте» «Операционный день» участвуют десять банков, которые уже начали сдавать в ЦБ первичные данные. В январе 2019 года число банков участников «пилота» планируется расширить, а затем внедрить новые стандарты отчетности.

В Австрии схожий подход в сборе данных уже работает в полную силу. «Отчетность была для нас большой проблемой. Мы получали очень много разрозненных и “небьющихся” данных. Хотелось решить [задачу] раз и навсегда», — заявил старший эксперт по развитию моделей данных и формированию отчетности департамента статистики Национального банка Австрии Флориан Шустер. Основным принципом трансформации стала интеграция. Прежде всего на уровне гармонизации технологий, создания единого формального языка и как следствие единых форм ввода данных.

 

Флориан Шустер, Национальный банк Австрии. Фото: Сергей Кулаков / Росконгресс

Флориан Шустер, Национальный банк Австрии. Фото: Сергей Кулаков / Росконгресс

 

«Это абсолютно другой уровень коммуникации с банками. Формальный язык стал фундаментом наших отношений со всем банковским сектором. Когда формальный язык описывает требования к финотчетности, текстовые части вашей отчетности становятся ненужными. Как следствие мы уже не создаем директив и руководящих принципов. Текстовое описание устаревает», — отметил Ф. Шустер.

На уровне физической реализации модели восемь банковских групп Австрии, контролирующих 90% рынка, создали компанию Austrian Reporting Services (AuRep), которая внедрила платформу ABACUS по централизованному сбору данных. «Эта платформа не является обязательной, — подчеркнул Флориан Шустер. — Для нас важно не использование того или иного решения, а сдача отчетности. Но банкам самим выгодно ее использовать, так как это существенно дешевле, чем инхаус-модель».

При трансформации форм отчетности «множество организационных единиц становится бесполезными как в самих банках, так и в регуляторе. Процесс анализа и обработки идет уже не на уровне статистики, продукта или финансовой стабильности, он един. Поэтому, если раньше каждый отдел обрабатывал свой кусок данных, то теперь этим занимается один отдел», — отметил организационные сложности перехода Ф. Шустер.

«Мы с радостью предоставим регулятору доступ к нашим данным, — заявил первый зампред правления Сбербанка Александр Ведяхин. — Для нас на порядок удобнее отдавать их наверх в ежедневном режиме, чтобы регулятор их сам обрабатывал и указывал на проблемы, чем тратить время и силы на агрегацию отчетности». Он отметил большую помощь Центробанка в процессе валидации машинных скоринговых моделей, что позволило существенно ускорить кредитный процесс.

 

Александр Ведяхин, Сбербанк. Фото: Сергей Кулаков / Росконгресс

Александр Ведяхин, Сбербанк. Фото: Сергей Кулаков / Росконгресс

 

Модельные риски — еще один фокус развития RegTech и SupTech, отметил В. Поздышев: «В процессе цифровой трансформации банки все больше и больше принимают решения о принятии на себя финансовых рисков, опираясь на работу моделей, которые работают на самых разных принципах, от статистических до самых сложных — бихевиористских. ЦБ надо понимать эти модели, так как необходимо понимать, каким образом банк контролирует свои риски».

Пока ЦБ научился валидировать машинные модели кредитных рисков. Переход к машинным моделям операционных рисков — следующий этап. Как сообщил Василий Поздышев, Центробанк готовит соответствующее регулирование. «Это важный элемент управления рисками, так как в части общего взвешивания рисков российских банков операционные риски играет значительную роль, — заявил первый зампред ЦБ. — Поэтому, если вы хотите индивидуальный расчет операционного риска в части достаточности капитала, готовьтесь иметь базу операционных рисков не менее чем на пять лет назад».



Читайте наши лучшие материалы Яндекс. Дзен Телеграмм

Присоединяйся к нам в телеграмм