Управление рисками и повышение эффективности кредитного процесса

За последние два-три десятилетия кредитный процесс стал более сложным и одновременно более эффективным, причем повышение эффективности было достигнуто благодаря не только автоматизации, но и встраиванию в процесс кредитования средств контроля кредитных рисков. В статье рассматриваются вопросы анализа и повышения эффективности кредитного процесса, связанные с использованием внутренних рейтинговых оценок и других инструментов риск-менеджмента.

Тонкая очистка

Кризис, не закончившийся до сих пор, показал, насколько сильно устойчивость банковской системы зависит от качества управления рисками. Устойчивость и соответственно надежность каждого отдельного банка также во многом определяются надежностью его системы управления рисками. Напомним принятое в международной практике определение риска: «риск это угроза того, что некое событие, действие либо бездействие негативно повлияет на способность организации реализовывать свои бизнес-цели или стратегию». Банки принимают риски, чтобы обеспечить доходность деятельности и рост стоимости банка в соответствии со своей стратегией. Поэтому система управления рисками банка это не преграда на пути рисков, она должна представлять собой «сито», которое пропускает только риски, обеспечивающие требуемую доходность. Точнее, это «система фильтров», каждый из которых представляет собой определенный уровень контроля за риском. При этом в системе риск-ориентированного внутреннего контроля под контролем понимается всякое действие, предпринимаемое органом управления для повышения вероятности того, что установленные цели организации будут достигнуты.

Для большинства российских банков основной вид доходной деятельности кредитные операции, поэтому очень значимой является система управления кредитным риском. Схематично эшелонированную оборону (или «систему фильтров» в отношении кредитного риска) можно представить следующим образом (рис. 1).

Рисунок 1. «Система фильтров» на пути кредитного риска

Начнем анализ схемы сверху. Создаваемые банком резервы на возможные потери по ссудам и собственный капитал, поддерживаемый против принимаемого кредитного риска, призваны в основном снизить влияние кредитных потерь на финансовую устойчивость банка, если эти потери произойдут. Поэтому с точки зрения ограничения кредитного риска рассматриваемый контроль — это самый крупноячеистый фильтр, лишь до некоторой степени ограничивающий аппетит банка к принятию кредитного риска. На этом же уровне лежат и методики (подходы), применяемые банком для расчета резервов и требований к собственному капиталу. Чувствительность контроля к принятию кредитного риска будет зависеть от того, на основе каких моделей определяются требования к собственному капиталу и проводится расчет резервов. Наименее чувствительным к фактически принимаемым кредитным рискам является стандартизованный подход определения требований к собственному капиталу. При одной и той же величине регуляторного капитала принимаемые кредитные риски банка могут варьироваться в довольно широком диапазоне, что и отражает слабую чувствительность стандартизованного подхода. Использование продвинутых подходов (внутренних рейтинговых систем) для определения параметров, необходимых для расчета требований к собственному капиталу под кредитные риски (Probability of Default, PD; Loss Given Default, LGD; Exposure at Default, EAD), увеличивает чувствительность: чем выше кредитные риски, тем больший собственный капитал требуется для покрытия неожидаемых потерь, и наоборот. Чем более точные модели внутренних рейтингов и кредитного портфеля используют банки, тем точнее можно рассчитать и требования к создаваемым резервам.

Следующий уровень обороны параметры кредитных продуктов, которые в общем-то относятся к стратегическим и операционным факторам риска, но могут усиливать и даже вызывать кредитные риски. Средства контроля этого уровня уже частично позволяют ограничить принятие кредитного риска «на входе», но в основном они также призваны уменьшить величину потерь при реализации кредитного риска. Если мы выдаем небольшие суммы и (или) требуем соответствующее обеспечение по кредиту, то суммы потерь в случае дефолта клиента будут небольшими. Это уже более тонкий фильтр.

На третьем уровне лежат методики (модели) внутренних рейтингов, которые банк применяет для оценки кредитоспособности заемщиков. Надежные методики (модели) определения вероятности дефолта (PD) заемщика позволяют снизить частоту реализации кредитного риска. Так, если мы установим порог отсечения в 5% по вероятности дефолта, рассчитываемой по качественной внутренней методике оценки, доля дефолтов в портфеле будет, как правило, менее 5%. При использовании внутренних рейтингов для расчета требований к собственному капиталу рейтинг должен захватывать и часть предыдущего уровня, а именно включать рейтинг кредитного продукта и обеспечения. Это дает возможность, помимо оценки вероятности дефолта заемщика, оценивать и такие параметры кредитного риска, как потери в случае дефолта (LGD) и экспозиция кредитного риска (EAD). Третий уровень обороны является ключевым, поэтому Базельский комитет предъявляет определенные требования к проверке того, насколько хороши и насколько правильно работают методики (модели) (рис. 2).

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

Как мы видим, помимо оценки (валидации) рейтинговой системы¹, 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 за 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 управления²

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.

Цели процесса кредитования

«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. 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.

Рисунок 4. Рейтинговый процесс

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)³, 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.

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.

Все вышесказанное приводит нас к заключению, что столь сложный процесс должен быть четко формализован и прописан в регламентах банка, причем регламент должен обязательно включать и все средства встроенного контроля. Формализация и стандартизация процессов по типам клиентов, продуктов, рисков позволят снизить затраты на проверку правильности реализации процесса, а также выявить риски самого процесса.

Настоящий менеджер сначала выясняет, что плохо, а уже после что хорошо⁴

Использование продвинутых методик порождает более высокие требования к информационной поддержке. Большинство российских банков, даже передовых, располагают лишь фрагментированными базами данных по клиентам и сделкам, не обеспечивающими полноту и актуальность информации, необходимой для внедрения продвинутого кредитного процесса, который требует наличия интегрированной системы сбора данных и их обработки. Почему такая ИТ-система необходима? Во-первых, все методы количественного анализа и оценки, результаты которых используются для принятия решений по кредитованию и дальнейшей судьбе кредита, требуют данных высокого качества. Во-вторых, должны быть обеспечены автоматизированное выставление лимитов по результатам портфельного анализа и, что не менее важно, автоматизированный контроль за их соблюдением. В-третьих, быстрое принятие решений, более точные оценки риска и прочие отличительные свойства продвинутого процесса предполагают наличие развитой системы отчетности, построение которой с учетом актуальности информации возможно лишь на интегрированной ИТ-платформе.

Большим плюсом интегрированной ИТ-платформы является прозрачность информационных потоков и управления риском в кредитном процессе. Базельский комитет рекомендует в рамках валидации рейтинговой системы проводить анализ системы отчетности и процедур рассмотрения проблем. Говоря об анализе системы отчетности, вспомним, что мы говорили о валидации качества данных. Все вышеперечисленные свойства полнота, достоверность, адекватность, доступность, актуальность относятся и к отчетам, генерируемым в кредитном и рейтинговом процессах. Дополнительно следует учесть, что система отчетности должна иметь иерархическую структуру и соответствовать структуре управления: на нижнем уровне больше отчетов, и они более детализированы, на верхнем уровне присутствуют только наиболее важные отчеты. Электронный документооборот будет большим плюсом.

Особый вопрос это проблемы, которые могут возникать при осуществлении рейтинговой оценки даже при правильной организации процесса, и рассмотрение этих проблем. Очертим основные болевые точки, в которых в первую очередь могут возникать проблемы.

Во-первых, это сочетание результатов расчетов модели внутреннего рейтинга с профессиональным суждением. Процесс такого сочетания может возникать в двух случаях. В первом случае банк, имея полностью формализованную модель оценки заемщиков, намеренно выделяет зону, по вероятности дефолта заемщика лежащую между зонами одобрения и отказа. В такой зоне решение принимает андеррайтер. Эта ситуация довольно прозрачна с точки зрения проверки и работы андеррайтера и точности модели. Модель «отвечает» за ошибки первого рода (выдача кредитов плохим заемщикам) в зоне автоматического одобрения и за ошибки второго рода (отказ хорошим заемщикам) в зоне автоматического отказа. И если сформированы четкие правила работы андеррайтера что именно, не учитываемое моделью, он должен оценивать и как, то ошибок и намеренных неправильных действий будет немного и их будет легко выявить.

Вторая ситуация является более сложной и связана чаще всего с оценкой корпоративных ссуд или проектов, когда невозможно применить полностью формализованную модель внутреннего рейтинга. Как правило, в этом случае имеется выделенная часть факторов риска, на основе которых по формализованной модели строится внутренняя рейтинговая оценка. Однако в дополнение к ней кредитным аналитиком всякий раз проводится оценка тех существенных, но плохо формализуемых факторов, которые не могут быть учтены моделью. Окончательная рейтинговая оценка формируется на основе сочетания рейтинга по модели и рейтинга, устанавливаемого человеком. В этой ситуации андеррайтер может как одобрить кредит с высокой рейтинговой оценкой по модели, так и отклонить его. Возможна и ситуация, когда кредит с низкой оценкой по модели одобряется андеррайтером. Понятно, что в этом случае чаще возможны ошибки и злоупотребления. Поэтому Базельский комитет рекомендует четко прописывать порядок сочетания профессионального суждения и результатов оценок модели. Банк также должен иметь правила и процедуры отслеживания случаев отмены результатов оценки риска при помощи утвержденной модели, например кредитного рейтинга, менеджером банка, обязательно анализировать их при валидации рейтингового процесса.

Второй проблемной зоной является процесс мониторинга работы модели внутреннего рейтинга (скоринга) и внесение изменений в модель. К сожалению, не существует какого-то одного показателя, который вовремя нам просигнализировал бы, что нужно провести проверку работы модели и, возможно, ее перестроить. На качество работы модели (ее способность отличать хороших заемщиков от плохих) влияет множество факторов: изменение макроэкономических условий, маркетинговая политика банка и действия конкурентов, приводящие к изменению состава заемщиков, и пр. Поэтому риск-менеджер должен отслеживать целый ряд показателей и проводить их совместную оценку, чтобы определить момент изменения модели. Хотя это и непростая задача, решение у нее есть. Гораздо сложнее дело обстоит в случае использования экспертных методов, на основе которых формируется мотивированное суждение кредитного аналитика, там даже нет критериев, которые позволили бы сказать, что оценка может стать неадекватной до тех пор, пока явно не ухудшится состояние кредитного портфеля.

Если мы определили, что модель внутреннего рейтинга пора перестраивать, то изменения должны вноситься лицами, которые имеют право это делать, и обязательно документироваться, причем все. Мелочей здесь нет! Необходимо ограничить доступ сотрудников к моделям и ключевым поддерживающим их программам. Изменения в рейтинговом процессе, критерии или индивидуальные параметры рейтинга должны быть документированы и сохраняться для проверки органами надзора. Банк должен иметь правила и процедуры исключения переменных или изменения входных данных человеком.

При внедрении внутреннего рейтинга (скоринга), особенно если он используется для расчета требований к собственному капиталу банка под кредитные риски, должна быть определена ответственность:

• за первоначальное одобрение модели (методики) рейтинга;
• одобрение допущений;
• проверку потоков данных;
• валидацию работы модели;
• оценку базы данных;
• перестройку модели;
• инсталляцию новых релизов.

Для понимания того, насколько эффективны вносимые изменения, нужно документировать изменения модели и ожидаемые и действительные (фактические) эффекты от изменений.

Основная ответственность за валидацию моделей внутреннего рейтинга и рейтингового процесса лежит на подразделении риск-менеджмента. Именно оно в рабочем порядке проводит оценку качества моделей как в режиме мониторинга, так и периодическую углубленную. Банк должен иметь независимое подразделение по контролю кредитного риска, отвечающее за разработку или выбор, внедрение и функционирование систем внутренних рейтингов. Область ответственности подразделения должна включать:

• тестирование и мониторинг внутренних классов;
• подготовку и анализ итоговых отчетов рейтинговой системы банка, включающей исторические данные о дефолтах, классифицированные по рейтингам на момент дефолта и за год до дефолта;
• анализ миграции рейтинговых классов;
• мониторинг трендов основных рейтинговых критериев;
• внедрение процедур для проверки согласованного применения определений рейтингов подразделениями банка и по географическим зонам;
• пересмотр и документирование любых изменений в процессе присвоения рейтингов, включая причины изменений;
• пересмотр критериев рейтингов для оценки их способности прогнозировать риск.

Таким образом, подразделение контроля кредитного риска должно активно развивать рейтинговые системы, проводить отбор, внедрение и перепроверку рейтинговых моделей, выполнять функции надзора за любыми моделями, использующимися в рейтинговом процессе и, в конечном итоге, отвечать за постоянный пересмотр и изменения рейтинговых моделей. Банк должен иметь письменные процедуры контроля моделей и рейтингового процесса, проводить выявление и ограничение ошибок, связанных со слабыми местами модели. Проводя мониторинг адекватности модели и периодический углубленный анализ, риск-менеджеры должны доказать, что модель обеспечивает высокую точность прогнозирования, ее использование для расчета требований к капиталу не ведет к искажению регуляторного капитала, входные переменные модели имеют предсказательную силу. Банком должна быть разработана процедура проверки исходных данных на их точность, полноту, соответствие для модели прогнозирования риска, например дефолта или потерь в случае дефолта. Данные должны быть репрезентативны для всех используемых финансовых инструментов (кредитных продуктов), регионов и фактических заемщиков банка. Только в этом случае можно говорить о повышении эффективности кредитного процесса в целом и эффективности использования инструментов для увеличения доходности кредитования и количества клиентов, таких как модель стоимости кредита с учетом риска, кастомизация.

¹ О валидации рейтинговой системы см.: Зинкевич В.А. Валидация моделей оценки рисков // Риск-менеджмент в кредитной организации. 2011. № 2. С. 103–118.

² Билл Гейтс.

³ Несмотря на то что методы, используемые для прогноза LTV клиента, аналогичны используемым при оценке кредитного риска (сегментирование, классификация, прогноз), эта тема является весьма обширной и выходит за рамки настоящей статьи.

⁴ Билл Гейтс.

Версия для печати