Управление рисками в российских компаниях – в сфере интересов мирового сообщества

Управление рисками на предприятиях различной отраслевой направленности стало одной из ключевых тем на организованной компанией SAS международной конференции Analytics 2012, прошедшей в немецком городе Кельне. Сразу два российских эксперта впервые были приглашены в качестве докладчиков: они представили опыт создания методологии для управления рисками в финансовой организации и проект, реализованный на базе аналитических инструментов SAS в нефинансовой компании. Докладчики сошлись во мнении, что для создания эффективных решений по управлению рисками нужен комплексный научно-практический подход и хорошо проработанная нормативная база.

Analytics 2012 – это ежегодная международная конференция для экспертов-практиков, лидеров мнений и гуру в области анализа данных, участники которой обсуждают, как наиболее полно использовать возможности аналитических инструментов SAS и как с их помощью решать конкретные масштабные задачи бизнеса. За три года проведения Analytics стала мероприятием №1 среди пользовательских конференций по бизнес-аналитике. В этот раз на нее приехало почти 450 человек из 80 стран. Основное внимание участников было сосредоточено на трех трендах в развитии аналитического ПО: на создании новых алгоритмов анализа (именно в этой секции были представлены российские проекты), на анализе неструктурированной информации, в том числе материалов социальных медиа, и на новых подходах к использованию технологии Data Mining.

Фундамент и надстройка

Управление рисками в нефинансовых компаниях – это горячая тема во всем мире. Поэтому масштабный, не имеющий мировых аналогов совместный проект ОАО «РЖД»,  ОАО «НИИАС» и SAS Россия/СНГ вызвал огромный интерес аудитории. Организатор конференции Analytics 2012 Георг Морсинг (Georg Morsing) отметил системный подход к решению задачи, актуальность и масштабность проекта, а также глубину его проработки.

«Задача управления рисками в нефинансовых компаниях выполнима, но ее невозможно решить кустарными методами. Прежде всего, нужны нормативные и регулирующие документы. Чтобы на их основе осуществить автоматизацию, требуются современные аналитические инструменты. Без них процесс управления рисками будет очень трудоемким, и его качество нельзя будет гарантировать», - заявил Алексей Замышляев, руководитель НТК ОАО «НИИАС», главный конструктор системы УРРАН (Управление рисками, ресурсами и анализ надежности на всех стадиях жизненного цикла). На конференции Analytics 2012 он выступил с обстоятельным докладом, где рассказал о том, как на практике был реализован проект по созданию системы управления рисками в ОАО «РЖД».

Внедренная в ОАО «РЖД» система поддержки принятия решений УРРАН, построенная с применением технологий SAS, с одной стороны, поддерживает непосредственно управление рисками, а с другой – позволяет использовать результаты анализа для принятия управленческих решений. С ее помощью компания решает такие задачи, как повышение безопасности движения на железнодорожном транспорте, снижение риска травматизма пешеходов на пешеходных переходах, находящихся в одном уровне с железнодорожными путями, повышение эксплуатационной надежности и планирование работ по реконструкции/модернизации объектов инфраструктуры. Система создавалась на основе досконально проработанной нормативной базы, и выбор технологий SAS был неслучайным.

Прежде чем определиться с поставщиком программного обеспечения и спроектировать для ОАО «РЖД» систему управления рисками, ОАО «НИИАС» провел серьезную предварительную подготовку. Был разработан, а затем утвержден национальный стандарт Российской Федерации ГОСТ Р «Безопасность функциональная. Управление рисками на железнодорожном транспорте», гармонизированный с международными стандартами МЭК. Стандарт устанавливает требования и правила управления рисками, связанными с обеспечением безопасности движения при эксплуатации железнодорожного транспорта. На основании закрепленных в ГОСТ Р нормативов группа аналитиков разработала алгоритмы управления рисками, оценки рисков статистическими, вероятностными и прогнозными методами анализа, а также алгоритмы поиска факторов, влияющих на уровень риска. Теперь все эти алгоритмы широко применяются в Ситуационном центре мониторинга и управления чрезвычайными ситуациями ОАО «РЖД».

«Подход к созданию системы управления рисками должен быть комплексным и основательным. Но это не значит, что придется 5 лет только на методологию потратить. Наш опыт показал, что и за 2 года реально подготовить нормативную документацию, создать систему и сдать ее в эксплуатацию», - поделился своим опытом Алексей Замышляев.

Ориентиры и методы

«В целом, не останавливаясь на вопросах количественной оценки рисков и деталях внедрения, я бы сформулировал следующие основные принципы создания системы управления рисками, - заявил Александр Петров, управляющий директор банка ВТБ по внедрению стандартов Базель. - Во-первых, ваша система не должна разрушить бизнес, наоборот, она должна улучшить его рентабельность и конкурентоспособность. Во-вторых, важно, чтобы на всех уровнях организации было четкое понимание, какой уровень риска в целом она может и готова принять. В третьих, нужно создавать так называемую культуру “риск-мышления” во всей  организации и, в первую очередь, в бизнес-подразделениях, принимающих риск».

Будучи модератором постоянно действующей группы по вопросам Компонента 1 в Комитете Ассоциации российских банков по стандартам Базель II и управлению рисками, Александр Петров является крупным международным экспертом в области риск-менеджмента. На конференции Analytics 2012 он представил новую методологию расчета рисков кредитного портфеля.

Большинство принципов управления рисками в банковском деле хорошо известны и регулируются Базельскими соглашениями. В существующих рейтинговых моделях не хватало хорошей количественной методологии оценки средней вероятности дефолта заемщика «по циклу» (“trough-the-cycle”), которая бы позволяла рассчитать минимальные требования к капиталу банка. «Бóльшая часть рейтинговых моделей, на основе которых рассчитывается вероятность дефолта, отражает текущую экономическую ситуацию и соответствующую вероятность дефолта в течение ближайшего периода времени, т.е. является “по моменту времени” (“point-in-time”), - объясняет Александр Петров. - Вероятность дефолта “по моменту времени” меняется на протяжении экономического цикла. Соответственно, если ее использовать для расчета минимальных требований к капиталу, то эти требования тоже будут меняться, создавая процикличность. Это нежелательно для банковской системы в целом. Поэтому возникла необходимость создать методологию для декомпозиции усредненной вероятности дефолта “по циклу” – для расчета требований к капиталу – и декомпозиции вероятности дефолта “по моменту времени” – для управления бизнесом и ценообразованием в текущий момент».

С помощью аналитики SAS, по словам докладчика, были получены простые аналитические функции для расчета вероятностей дефолта «по циклу» и «по моменту времени», которые могут быть легко воплощены в ИТ-системах банка. Таким образом, удалось разработать методологию декомпозиции обеих вероятностей дефолта для любой рейтинговой модели. «Эта методология основана на требованиях Базель II, она была одобрена регулятором Швеции и уже внедрена в бизнес-процессы одного из европейских банков».

Таким образом, оба российских эксперта сошлись во мнении, что для эффективного управления рисками в организации нужна заранее продуманная, научно обоснованная методология, согласованная с регулятором. Демонстрация такого серьезного подхода вызвала огромный интерес и понимание среди участников, которые отметили оба выступления в числе лучших на конференции.

Хотите опубликовать пресс-релиз на этом сайте? Узнать детали