Банковское обозрение

Финансовая сфера

  • Задача рисков — всегда сохранять устойчивость
28.12.2018 Аналитика
Задача рисков — всегда сохранять устойчивость

О том, как построить эффективный риск-менеджмент в банке, как эволюционировали инструменты управления рисками и какое будущее у рисков в цифровом мире, рассказал «Б.О» Сергей Капустин, заместитель председателя правления ОТП Банка



Сергей Капустин, ОТП Банк. Фото: Ольга Листопадова/ОТП Банк Опыт европейской Группы

Управление рисками сегодня особенно важно для любого банка. ОТП Банку удалось выстроить эффективную систему риск-менеджмента в силу того, что мы опирались на опыт и наработки европейской Группы ОТП, исторически имеющей сильные позиции в этой сфере, а также за счет нашей команды рисковиков.

Мы всегда ориентируемся на достаточно консервативную риск-политику и выходим на сделку или осваиваем новые сегменты, лишь убедившись, что наши шаги гармоничны в рамках стратегии стабильности Группы.

Мировая экономика развивается циклично, экономика России тоже, но цикл у нас более короткий. Группе OTП, работающей в Центральной и Восточной Европе, короткий период цикла также знаком. Благодаря этому знанию мы имеем стратегию риска, при которой в хорошие времена можно больше зарабатывать, а в нестабильные — меньше терять.

Перед любым банком стоит соблазн выдавать как можно больше кредитов, чтобы завоевать рынок во время роста. Но когда приходит другой цикл, те кредиты, что еще вчера были прибыльны, приносят убытки. Задача банка заключается в том, чтобы быть устойчивым даже во времена негативного экономического цикла. Это общая политика, которая дальше декомпозируется по направлениям бизнеса.

Big Data, сегментный анализ и поведенческие алгоритмы

У нас применяются продвинутые модели построения скоринговых карт, управления портфелем, сегментного анализа поведения клиентов. Также мы реализуем проект, в котором с помощью больших данных анализируем поведение клиентов и можем корректировать стратегию одобрения. В банке есть модель, которая по фотографии лица клиента оценивает вероятность того, как он будет выплачивать кредит. Она считывает большое количество точек на лице и статистически анализирует с использованием алгоритмов машинного обучения, как расположение точек на лице, черты лица влияют на вероятность кредитного дефолта. Как показывает практика, для клиентов, особенно для новых, это увеличивает шансы получить первый кредит, а для нас — это возможность освоить новые клиентские сегменты.

В ряде сегментов риск-менеджмента у нас раньше других появились ноу-хау, и мы будем продолжать развиваться в этом направлении

Мы активно боремся с мошенниками. С помощью машинного обучения — по статистике обращений клиента, по анализу взаимосвязей клиента с другими лицами (родственниками, коллегами, людьми, живущими рядом) — мы видим предикторы, позволяющие выявлять подозрительных лиц, которых нужно дополнительно верифицировать перед выдачей кредита.

Наряду с этим в банке используются инструменты борьбы с проблемной задолженностью. Наша технология аналитически позволяет выявить круг лиц, которые имеют высокую вероятность пропуска очередного платежа. Алгоритмы видят поведенческую информацию по предыдущему взаимодействию клиента с банком. Поэтому мы осуществляем превентивные коммуникации в целях предотвращения просрочки платежа, направляя смс-сообщения некоторым клиентам или осуществляя звонки с предупреждениями еще до их выхода в просрочку.

Тренды рынка кредитования и развитие риск-менеджмента

Кредитование в последние 10–15 лет переживает интересные тенденции.

До кризиса 2008 года розничное кредитование в России находилось в зачаточном состоянии. При этом большинство кредитных учреждений в стране только формировали практику работы с розничным сегментом. Не было доверия к населению, распространялось кредитование с поручительством, скоринговые модели мало ориентировались на данные Бюро кредитных историй, но опирались на экспертные параметры, которые нередко впоследствии опровергались фактическими наблюдениями. Кредитные организации работали по правилам, которые статистически не были подтверждены. Практически невозможно было сказать, с какой вероятностью этот клиент — хороший, а другой — плохой. 2008 год и активное развитие банковских процессов после кризиса многое расставили на свои места.

После 2008 года сильно возросла роль БКИ. Все больше решений банков базировалось на их данных, а дальше и БКИ, и банки стали развивать глубокую аналитику. Аналитика позволила выходить на новые рынки, предлагать принципиально новые продукты, например программы экспресс-кредитования. Дальше началось соревнование человека и компьютера в плане эффективности принятия решений. Пока эта борьба не завершилась. У нас, к примеру, активно применяется машинное принятие решений, при этом есть сегменты, где экспертный подход позволяет повысить общее качество принимаемых решений.

Те системы искусственного интеллекта, которые мы используем сегодня, завтра смогут создавать совершенно уникальные решения, удовлетворяя потребности каждого клиента в индивидуальном формате

Начало 2015 года характеризовалось существенным ограничением рисков, поэтому банк несколько снижал объемы кредитования. Но, что очень важно, практически ни в одном сегменте кредитование не было полностью заморожено. Оставались выдачи, они показывали статистику, на основании которой мы стали понимать, с какими сегментами можно продолжать работать даже в кризисное время. Позже банк восстановил объемы кредитования, адаптировав свои скоринговые карты.

2016-й стал годом достаточно активного развития. ОТП Банк быстро вернулся к лидирующим позициям в своих приоритетных сегментах. 2017-й — год пересмотра кредитных стратегий в условиях новых факторов и возможностей. «Вызрели» многие стратегии, которые мы запустили годом ранее. В 2018-м возможности для быстрого роста оказались исчерпаны, но у нас есть продвинутые аналитические инструменты для развития текущих стратегий, за счет которых мы можем снизить объем мошенничества, а значит, выдавать больше качественных кредитов.

Мир меняется настолько быстро, что мы иногда этого даже не замечаем. В ряде сегментов риск-менеджмента у нас раньше других появились ноу-хау, и мы будем продолжать развиваться в этом направлении. Продукты будут максимально адаптированы под потребности клиентов. Те системы искусственного интеллекта, которые мы используем сегодня, завтра смогут создавать совершенно уникальные решения, удовлетворяя потребности каждого клиента в индивидуальном формате. Системы смогут ориентироваться не только на оценку рисков, но и на конкретную потребность клиента, смогут не только помогать ему с выбором сервиса или продукта, а возможно, даже оказывать ему поддержку в той или иной жизненной ситуации.

КОРОТКО О ВЕНГРИИ

— Сергей, какие у вас самые яркие ассоциации с Венгрией?

— Первый раз я был в Венгрии в Будапеште в середине 2000-х на одной из риск-конференций. Будапешт на меня произвел очень приятное впечатление. Это достаточно современный европейский город со своими традициями. Там я практически на каждом углу видел вывески «ОТП» и думал: почему я не знаю этого бренда? В тот момент Группа OTП не была представлена в России. Я решил по возвращении узнать подробнее об этом банке. Потом получилось так, что я стал в нем работать.

— Какое ваше любимое место в Венгрии?

— В Венгрии мне нравится Буда — часть Будапешта на правой стороне Дуная, откуда открываются потрясающие виды. Там есть красивый парк на горе Геллерт, в котором очень приятно гулять.



Читайте наши лучшие материалы Яндекс. Дзен Телеграмм

Читайте также