Автоматизация задач по управлению банком

Следует заметить, что каждый из перечисленных факторов может иметь варианты — ведь даже в правила обязательного резервирования вносятся какие-то коррективы. Кроме того, два последних пункта перечня выходят за рамки рассматриваемого проекта, а учесть влияние иных проектов и видов деятельности банка, а также сценариев развития рынка — задача отнюдь не тривиальная. Чтобы ее решить, нередко ситуацию намеренно упрощают (например, абстрагируясь от конкретных активов, используют в расчетах некую ставку доходности взамен факторов, приведенных в пункте 6). Еще пара-тройка таких упрощений — и для анализа проекта будет достаточно домашнего калькулятора. Но можно ли будет считать результаты такого исследования достоверными, отвечающими реальному положению дел?

Предположим теперь, что помимо карточного банк вынашивает проект кредитования группы предприятий, который можно профинансировать за счет новых карточных счетов, но лишь частично. Остальную часть финансирования можно обеспечить, если открыть новый филиал по приему вкладов физических лиц. Естественно, для поддержания ликвидности часть привлеченных средств следует вложить в какие-либо ликвидные активы. В результате схема усложняется (рис. 2).

Рис. 2. Взаимодействия нескольких проектов

Выполнить все необходимые расчеты для различных вариантов ее реализации, пользуясь калькулятором либо MS Exсel, едва ли представляется возможным. Еще острее потребность в специализированной системе для автоматизации управления будет в тех случаях, когда речь пойдет о комплексном планировании, анализе и прогнозировании всех позиций банка.

Как быстрей найти монету под диваном

Разумеется, проект по пластиковым карточкам — это лишь пример. Специализированная система, созданная на основе модели управления рисками и ресурсами банка (МУБ) (см. о ней также в статьях Екушов А. Оценки риска в банковском менеджменте//Банковские технологии. 1999. № 1. С. 42—45 и Екушов А. Управление рисками и ресурсами//Банковские технологии. 1999. № 9. С. 32—33), способна решать гораздо более сложные задачи — вплоть до комплексного управления всеми ресурсами и проектами банка. Стоит ли говорить, что такая система предоставляет неоспоримые преимущества?

Как известно, множество внутренних отчетов, которые может затребовать руководство банка, неисчерпаемо, и одна из причин таких «аппетитов» начальства — невозможность автоматизировать решение задач рассмотренного выше уровня. В этом случае можно попытаться посмотреть на свое положение и так, и эдак, и в одном разрезе, и в другом. Это можно сравнить с поиском монетки, закатившейся под диван. Чтобы ее найти, нужно заглядывать и залезать под него несколько раз со всех сторон. Но есть и другой путь — отодвинуть диван и оглядеть место, где он стоял, сверху и при хорошем освещении. Такой путь требует больших единовременных усилий, но зато он значительно эффективнее. Не исключено также, что, отодвинув диван, мы сможем найти не только монетку. Может оказаться, что под диваном лежит крупная купюра, о существовании которой мы и не догадывались, — слишком тоненькая, она не видна сбоку.

Технология использования МУБ-системы

Разделим активы и пассивы, о которых шла речь в рассмотренном выше примере , на несколько агрегированных позиций (сокращенно А-позиций). Каждая А-позиция представляет собой совокупность однотипных позиций. При этом термин «позиция» понимается здесь в самом широком смысле. Например, оформляя клиенту пластиковую карточку или выдавая заемщику кредит, банк открывает позицию (пассивную до востребования либо активную кредитную).

Рассмотрим первую А-позицию, которую можно выделить в нашем примере, — «Пластиковые карточки». Для нее нужно задать целый ряд параметров (табл. 1), указав при этом, как будут изменяться их значения в течение всего планируемого периода.

Таблица 1. Параметры для расчета состояния А-позиции «Пластиковые карточки»

Поскольку в данном примере мы агрегируем в состав А-позиции только группу новых счетов, третье важное слагаемое — исходное состояние — в расчет не принимается (оно в этом случае будет «нулевым»). Если бы, выбрав другой путь, мы агрегировали в А-позицию более крупную группу счетов, содержащую как новые, так и прежние счета, без блока данных «Исходное состояние» нельзя было бы обойтись. Однако в этом случае решить конкретную задачу — определить целесообразность и эффективность новых проектов — стало бы значительно сложнее.

Надо заметить, что слишком укрупнять А-позиции не следует — чем они мельче, тем больше деталей можно учесть в расчетах. Разумеется, детализацию не стоит доводить до абсурда, иначе мы запутаемся в обилии цифр и, как говорится, за деревьями не увидим леса.

Вернемся к нашему примеру. Вторая А-позиция — «Портфель кредитов» (если кредиты выдаются в разных валютах, то по каждой валюте нужно сформировать отдельную А-позицию). При ее расчете будут необходимы другие параметры как для планов по управлению, так и для внешних факторов (табл. 2).

Таблица 2. Параметры для расчета состояния А-позиции «Портфель кредитов»

Параметры своевременного возврата, задержки и списания долгов — двойственные показатели качества кредитов. Они зависят как от ситуации на рынке, так и от политики банка при работе с заемщиками. Поэтому однозначно определить, к каким факторам — внешним или внутренним — относятся эти параметры, невозможно. Мы рассматриваем их как внешние, однако, составляя сценарий развития рынка, необходимо учитывать кредитную политику банка.

В нашем примере перечень участвующих в расчетах А-позиций не ограничивается описанными выше. В него нужно включить А-позиции по вкладам физических лиц и ликвидным бумагам, аналогичным образом задавая планы по управлению и внешние факторы. Кроме того, следует ввести А-позицию «Основные средства», в которой будет отражаться учет инвестиций по проектам «Карточные счета» и «Открытие филиала». При этом мы предполагаем, что проекты кредитования группы предприятий и новых вложений в ликвидные бумаги не требуют дополнительных инвестиций, поскольку они выполняются уже существующими структурами банка. И еще одна А-позиция потребуется для учета периодических затрат на проекты (к примеру, зарплаты новых сотрудников).

Стоит учесть, что у разных А-позиций один или несколько внешних факторов могут быть одинаковыми. Речь идет прежде всего о курсах валют, но, впрочем, не только о них. Так, периоды определения среднего остатка для карточных счетов и вкладов идентичны, а если эти позиции номинированы в иностранной валюте, то и их коэффициенты резервирования также совпадают.

Совокупность разнообразных внешних факторов отражает состояние рынка. Динамика их поведения в будущих периодах составляет сценарий развития рынка. К сожалению, предсказать заранее, по какому сценарию будет развиваться рынок, невозможно. Поэтому придется просчитать возможные последствия реализации планов (доходы, уровень ликвидности и т. п.) для каждого допустимого сценария. Сравнивая результаты, полученные по разным сценариям, можно оценить риски для заданного плана. Если существует альтернативный план либо расчеты доходов и рисков по данному плану приводят к неудовлетворительным результатам, стоит повторить вычисления, используя новый план, — и так до тех пор, пока не найдете приемлемый вариант.

Мы изложили технологию, которая реализована в рамках «Модели управления рисками и ресурсами банка». Этим, однако, возможности МУБ-системы не исчерпываются.

Концепция

Главная задача МУБ-системы — обеспечить расчет эволюции банка на основе его исходного состояния, стратегии (планов) управления и сценария развития рынка. Эволюция банка — суть его развития, в то время как всевозможные показатели лишь отражают эту суть. Разумеется, в рамках конкретной реализации МУБ-системы эволюцию банка представляют в виде определенного набора данных, причем состав его можно расширять.

МУБ — открытая система, представляющая собой совокупность интегрированных локальных моделей, количество которых можно наращивать. Эти модели решают разные задачи, но построены в едином стандарте.

По назначению локальные модели условно делятся на два типа: общие и специальные. Модели общего назначения служат основой, опираясь на которую можно в рамках каждой специальной модели решать определенный круг задач по анализу и управлению. Идеология, положенная в основу глобальной модели, позволяет разработать способы решения неограниченного множества задач. В этом контексте МУБ можно рассматривать не как модель, а как технологию или набор стандартов. К числу локальных моделей общего назначения относятся, например, «Модели представления агрегированных позиций» (их разнообразие в значительной мере обеспечивает гибкость системы) и «Модель делового пространства» (деловое пространство — формальное представление внешних факторов, влияющих на результаты работы банка).

К наиболее простым моделям специального назначения можно отнести расчет всевозможных показателей эволюции — от обычных (доходов, рентабельности, ликвидности, налогов, нормативов ЦБ РФ и т. д.) до недоступных для традиционных методов анализа (например, ликвидационной стоимости банка, рассчитать которую можно, используя модель пассивной эволюции). Более сложные специальные модели обеспечивают поддержку поиска оптимальных стратегий управления.

Управление банком — исключительно сложный процесс, поэтому не всегда можно рассчитывать на строгое соблюдение выбранной стратегии. Как правило, задают некую систему лимитов, ограничивающую операции по объемам, срокам, рискам и т. п. Выбор оптимальных лимитов — наиболее трудная задача.

Показатели, характеризующие эволюцию банка, можно условно разделить на три уровня:

1. Простейшие, характеризуют конкретную стратегию управления при конкретном сценарии.
2. Соответствуют конкретной стратегии и получаются путем обработки целой серии эволюций при разных сценариях. Это прежде всего показатели риска. К этому же уровню относятся показатели, которые выводятся на основе варьирования стратегий при одном и том же фиксированном сценарии.
3. Рассчитываются путем вариации и стратегии, и сценария. Это наиболее сложные показатели. Они полезны при оценке заданной пользователем системы ограничений (лимитов) на допустимые стратегии.

Области применения

МУБ-система позволяет анализировать и прогнозировать состояние таких объектов, как:

• портфель активов и/или пассивов;
• инвестиционные (в том числе и инновационные) проекты банка — открытие филиалов, эмиссия карточек и т.д.;
• совокупность позиций банка в целом.

Используя МУБ-систему, можно решать широкий круг аналитических и управленческих задач (табл. 3).

Таблица 3. Аналитические и управленческие задачи и методы их решения с помощью МУБ

В заключение хочется сказать, что автор отнюдь не считает МУБ-систему панацеей от всех бед. Здесь вполне уместно привести слова английского естествоиспытателя Томаса Гексли: «Математику можно сравнить с мельницей превосходного устройства, которая перемалывает все что угодно до любой тонкости; тем не менее то, что вы получите, зависит от того, что вы засыплете, и как великолепнейшая в мире мельница не доставит нам пшеничной крупчатки из лебеды, так и страницы формул не доставят вам определенного результата по сомнительным данным».

МУБ может рассчитать результаты заданных пользователем вариантов управления ресурсами и сценариев развития рынка, но ответы на вопросы «как управлять?» и «как поведет себя рынок?» все-таки придется искать самому пользователю. Иначе и быть не может. Не зря же серьезные разработчики говорят о системах для поддержки принятия решений, а не для принятия решений. Вряд ли стоит полагаться на компьютерные прогнозы рынка и рецепты управления (по крайней мере, если речь идет о периодах, превышающих одну неделю), какую бы высокую надежность ни сулили создатели «прогнозных» и «решающих» систем.

При всем при том МУБ-система значительно облегчит решение задач анализа и управления, взяв на себя рутинные вычисления и оставив руководителям и аналитикам банка наиболее интеллектуальную часть работы.