Многие компании начинают использовать большие данные о своих клиентах для того, чтобы предлагать им кредитные сервисы, — так, недавно несколько российских онлайн-ритейлеров объявили о запуске платформ по онлайн-кредитованию. Но не все так просто. Кроме понимания клиентов нужно понимание рисков. Достаточно ли знаний в области больших данных и специальности data scientist для того, чтобы стать риск-менеджером?

«Секретный ингредиент» риск-менеджмента

Риск-менеджмент остается ключевой банковской компетенцией, которую нелегко воспроизвести в других отраслях. Что неудивительно — слишком многое от него зависит. Риск-менеджмент позволяет банку соответствовать требованиям регулятора к капиталу и ликвидности, строить собственные продвинутые риск-модели и прогнозы, в которых сценарии развития рынка просчитаны на пять и 10 лет вперед.

Вне банковской индустрии сложно представить масштаб рисков, с которыми работает каждый банк. Чаще всего в связи с банковскими рисками у обывателя и в СМИ возникает тезис «кому можно давать деньги» в контексте кредитования физических лиц. Что далеко не исчерпывает реальный объем задач: рыночные риски, оценка залогов, зрелость капитала, управление портфелем, общение с регулятором, а также риски фондового рынка — а это в буквальном смысле высшая математика. Только профессиональный риск-менеджер может сказать, что внешне процветающее предприятие с прекрасными финансовыми показателями некредитоспособно, так как через 3–5 лет его долю рынка заберет федеральная сеть либо геополитический контекст повлияет на его цепочку ценности продукта.

В управлении капиталом риск-эксперт балансирует между лучшими показателями возврата на капитал и опасностью слишком близко подойти к регуляторному и экономическому минимуму. В стресс-менеджменте эксперты берут весь кредитный портфель банка, анализируют макроэкономические показатели, уровень безработицы, ключевую ставку и валютные коэффициенты наряду с еще сотней факторов и моделируют различные сценарии того, как поведет себя портфель в зависимости от этих факторов.

Почему же риски до сих пор ассоциируются со скучными людьми в галстуках?

Данные vs риски

Ответ в том, что некоторые задачи риск-менеджмента действительно скучные. Глубокая риск-экспертиза — это годы практики и интересная работа. Но чтобы перейти к самым интересным задачам — управлению портфелем, сложным кредитным решениям, — нужно уйти от скучных. Необходимо автоматизировать все процессы, в которых люди просто проставляют галочки в кредитной документации, — а ведь она в корпоративном сегменте может насчитывать до 20–30 страниц, начиная с оборота и выручки компании до имени и паспортных данных владельца. Затем необходимо автоматизировать процесс принятия решения для простых проектов, например, с небольшой суммой. Это позволит оставить экспертам сложные задачи, для которых требуются интеллектуальные усилия: управление портфелем, риск-моделирование или принятие сложных кредитных решений.

Потребность в автоматизации и решениях, основанных на данных, означает, что риск-эксперты должны учиться новому. Многим нужно осваивать data science. Чтобы опережать рынок, нужно понимать принципы автоматизации, а иногда даже учиться программировать. Времена одной профессии, отлитой в граните до выхода на пенсию, прошли. Но хорошая новость в том, что сердцем профессии риск-менеджера всегда останется анализ рисков и риск-экспертиза. Дата-сайентист без знания рисков не сможет стать риск-экспертом.

Принять эти изменения — не только личный вызов, но и отраслевой. Мы, например, два года назад ввели должность «эксперт по инновациям». Сотрудники, которые проходят отбор в эту программу, ищут новые способы автоматизации кредитного анализа или других процессов. Это позволяет риск-экспертам осваивать новые навыки, например программирование или большие данные, продолжая заниматься основной работой.

Риск-эксперты при этом работают в одной команде с дата-сайентистами и программистами. Такой обмен опытом приоткрывает дверь в риск-менеджмент и для дата-сайентистов. Я уверен, что многим из них окажется интересен риск-менеджмент  и они смогут по-новому посмотреть на него. Ведь с точки зрения прикладных навыков риск-менеджер – это человек аналитического склада ума, который хорошо понимает взаимосвязи и готов отстаивать непопулярные решения.

Правда, мы еще не видели таких переходов, но очень их ждем.

Если риск-экспертам нужно расширять навыки, чтобы преуспеть через пять лет, банкам нужно трансформировать риск-культуру для того, чтобы выжить. Она должна быть основана на данных — эксперты сделают все остальное.

Банк не может выдавать кредит компании без четкого понимания, как каждая сделка повлияет на кредитный портфель. Для того чтобы это случилось, банкам нужно современное управление данными и использование искусственного интеллекта в принятии кредитных решений без потери в их качестве. Способность строить хранилища данных и на их основе разрабатывать кастомизированные финансовые сервисы определит успех на банковском рынке уже через несколько лет.

Те, кто быстрее научится понимать поведение клиентов на основе данных, выиграют.