Цифровое будущее: как ВТБ выстраивает процесс трансформации бизнеса
CNews: Как вы оцениваете перемены, которые произошли в сфере риск-менеджмента в России за последнее время?
Максим Кондратенко: Риск-менеджмент — относительно молодая, но динамично развивающаяся дисциплина. Поэтому даже небольшие изменения всегда заметны и ощутимы. В числе первых стоит упомянуть переход от точечной концентрации на отдельных видах к интегрированному управлению всеми рисками. Риск-менеджмент становится частью внутрибанковской культуры, глубоко проникая в ткань организации.
Мировой кризис 2007–2008 года продемонстрировал, в частности, реализацию модельного риска и существование «черных лебедей». Пришло понимание, что развитие новых моделей, источников и технологий должно проходить через фильтры здравого смысла и экономической логики.
На фоне изменений внешней среды и повышения сложности меняются и требования к персоналу. Кроме интеллекта, соответствующего образования, прагматизма и здравомыслия, становится востребованным умение объяснять простым языком, откуда риски возникают и как ими грамотно управлять.
CNews: Какое влияние на банки оказывают требования со стороны государственного регулятора в области управления рисками?
Максим Кондратенко: Важнейшим инструментом регулятора является набор требований к ВПОДК (внутренние процедуры оценки достаточности капитала), фактически, к системе управления рисками в кредитной организации.
Кроме того, повысилась вовлеченность регулятора в бизнес-процессы банка, особенно, если речь идет о системообразующих кредитных организациях. Его представители присутствуют на заседаниях, комитетах, находятся на постоянной связи для более глубоко понимания сделок и общей стратегии банка.
CNews: Как вы можете сформулировать стратегию ВТБ в области управления рисками? Какие задачи в этом стратегическом направлении пришлось решать?
Максим Кондратенко: Мы говорили о регуляторе, но стейкхолдеров существенно больше. Есть клиенты и акционеры, главный из которых государство, и их желание видеть банк прибыльным, динамично развивающимся, активно и качественно работающим.
Стратегические цели, которые были сформулированы несколько лет назад, направлены на то, чтобы укреплять наши лидерские позиции. ВТБ — большая финансовая группа, в стратегию которой были заложены основополагающие моменты интегрированного управления рисками: анализ периметра и комплексная работа со всеми видами рисков.
На предыдущем этапе много усилий было потрачено на выстраивание организационной структуры, внутренних бизнес-процессов, подготовку инфраструктуры, апгрейд моделей, которые определяют риск-профиль заемщиков в розничном и корпоративном бизнесах в соответствии с лучшими практиками. Наша деятельность по созданию универсального инструментария для управления рисками опиралась на мировой опыт и оказалась по духу и ключевым аспектам созвучной тем требованиям, которые сформулировал Банк России к ВПОДК.
Максим Кондратенко: Путь, по которому мы будем двигаться, как раз заключается в увеличении количества элементов кредитной процедуры, в которых используется полученная таким образом информация. Мониторинг факторов кредитного риска — один из таких элементов и первый пилот, отдачу от реализации которого мы должны увидеть достаточно быстро.
Текущая стратегия — ускоренное развитие с использованием максимально широкого интеллектуального и технологического инструментария для того, чтобы повышать эффективность с точки зрения скорости, предсказуемости и управляемости. По основным глобальным бизнес-линиям: розничный, средний и малый бизнес, корпоративный инвестиционный блок в среднесрочной и долгосрочной перспективах заложен здоровый рост за счет развития новых сегментов, продуктов и грамотной поддержки изменений риск-менеджментом.
В рамках стратегии по цифровому развитию бизнеса, принятой Группой ВТБ до 2019 г., одной из приоритетных задач стало развитие сервиса монетизации данных. Главная цель которого — проведение более глубокого анализа данных из внешних и внутренних источников для дальнейшего улучшения клиентского сервиса и обеспечения роста прибыли банка ВТБ.
CNews: Если мы говорим о ВТБ, то, наверняка, объемы данных просто огромны. Какие подходы вы используете для того, чтобы организовать централизованное управление рисками на основе сведений из разных источников?
Максим Кондратенко: В настоящее время особую актуальность приобретает работа с внешними данными — это огромное подспорье в повышении качества принимаемых решений. Доступность этой информации на системном уровне и ее структурирование будет большим конкурентным преимуществом. Дополнив этой информацией традиционные источники, мы значительно повышаем качество принимаемых решений.
Самое важное в аккумулировании информации для целей централизованного риск-менеджмента — выстраивание внутреннего процесса. Если полномочия делегированы верно, ограничения эффективные, критерии заданы, то процесс в целом также эффективен. А положить эффективный процесс на стек технологий перестает быть сверхзадачей.
Банку было необходимо автоматизировать расчет ключевых факторов кредитного риска, обогатить данные для анализа за счет внешних источников, разработать тестовые модели на загруженных данных и обеспечить аналитикам инструменты для взаимодействия с источниками информации, не требующие привлечения ИТ-специалистов.
CNews: Как происходит расчет факторов кредитного риска?
Максим Кондратенко: Снижение неопределенности ведет к повышению эффективности. Что такое фактор кредитного риска? Это определенные события, которые могут оказывать влияние на финансовое положение заемщика. Например, суды, уголовные дела, падение рентабельности и объемов продаж, слияния, поглощения и другое. Эту информацию нужно своевременно отметить, проанализировать, принять решение, является ли изменение существенным, и выработать дальнейший план действий. Автоматизация процесса повышает эффективность, поэтому в рамках распределенного хранилища данных в концепции Data Lake на базе Apache Hadoop появился проект по автоматизированному мониторингу факторов кредитного риска.
Автоматизированный и обогащенный данными мониторинг как элемент кредитной процедуры закладывает основы для повышения эффективности в целом и реформы андеррайтинга.
CNews: А что в рознице? Какие источники данных используются там для анализа рисков?
Максим Кондратенко: В рознице активно используется сведения из социальных сетей, сотовых операторов, данные о покупательских привычках, геолокациях и прочее. На основе этой информации в обобщенном виде идентифицируются паттерны поведения и характеристики, позволяющие, например, отличить хорошего заемщика от плохого. Повышение разрешающей способности скоринговой модели способствует повышению рентабельности и развитию бизнеса. Методы продвинутой аналитики также полезны в маркетинге и продажах, способствуют развитию кредитования, транзакции бизнеса, привлечения депозитов и т.д.
CNews: Какие преимущества банк получается при использовании Data Lake, если сравнивать его с традиционным хранилищем данных?
Максим Кондратенко: Для каждой задачи есть свой инструмент. Data Lake эффективен там, где речь идет о большом, прежде всего, внешнем объеме разнородной информации, которую нужно структурировать и оперативно обработать. Кроме того, Data Lake — это возможность быстро проверять гипотезы и вносить изменения по принципам Agile. Традиционное хранилище менее приспособлено для таких экспериментов.
Работу в Data Lake с и новыми внешним источниками информации, результаты которой применимы в различных процессах управления рисками, мы назвали проектом «Кантор». Путь, по которому мы будем двигаться, как раз заключается в увеличении количества элементов кредитной процедуры, в которых используется полученная таким образом информация. Мониторинг факторов кредитного риска — один из таких элементов и первый пилот, отдачу от реализации которого мы должны увидеть достаточно быстро.
CNews: Как появилось название этого проекта? Какой смысл в нем заложен?
Максим Кондратенко: Это аббревиатура — Качественно Новая Технологическая Основа Риск-менеджмента — с глубоким внутренним смыслом. А вообще люди, которые связаны с технологиями, любят придумывать оригинальные названия. В нашем случае оно оказалось созвучным с именем великого немецкого математика, создателя теории множеств.
CNews: Проект «Кантор» получился значительным по масштабам. И, наверняка, у ВТБ есть ИТ-поставщик, который помогает в его реализации? По каким критериям вы его выбрали?
Максим Кондратенко: С компанией «Неофлекс» группа ВТБ знакома давно, со времен создания корпоративного хранилища для ВТБ Факторинг и работы с ВТБ24: разработка интеграционных решений и транзакционных сервисов, проведение нагрузочного и автоматизированного функционального тестирования, поддержка различных ИТ-систем, осуществление архитектурного надзора. Теперь у нас есть позитивный опыт в части Data Lake, больших данных и машинного обучения. С точки зрения проектного подхода компания демонстрирует хорошие навыки и культуру разработки в идеологии DevOps. Это способствовало реализации пилотного проекта от развертывания инфраструктуры до получения первых расчетов за три месяца.
Проект был реализован в течение 3 месяцев с использованием методов машинного обучения, Open Source технологий и инструментов больших данных. В результате банк получил готовое аналитическое пространство в концепции Data Lake, сформированное на базе технологий Hadoop. А также настроенные инструменты для автоматической загрузки и анализа данных из внутренних и внешних источников, включая DWH, JSON и XML-файлы из внешних источников и внутренние данные подразделений банка.
CNews: Какие еще практические задачи можно решать с использованием DataLake?
Максим Кондратенко: Data Lake в сочетании со стеком технологий Hadoop дает пользователям почти неограниченные возможности в применении инструментов Data Mining. Поэтому в рамках хранилища были развернуты песочницы данных, в которых специалисты Data Science проводят различные эксперименты с моделями не только непосредственно в интересах риск-менеджмента, но и для анализа клиентского профиля в рамках CRM, поиска поведенческих аномалий, прогноза остатков на счетах, формирования кросс-, апсейл-предложений и многих других. Таким образом, глобальная цель — перейти от описательной аналитики к моделям на основе методов машинного обучения, предсказывающих события, параметры и предоставляющих рекомендации.
CNews: Data Science сегодня является одним из наиболее востребованных направлений, в том числе и для банков. Как обстоят дела со специалистами в этой области?
Максим Кондратенко: Действительно, эта профессия сегодня является одной из самых востребованных, и ее престиж будет только возрастать в силу того, что компетенции универсальны и применимы в абсолютно разных областях: в банковском деле, медицине, торговле, логистике и так далее. В рамках ВТБ мы формируем сообщество специалистов Data Science за счет развития собственных сотрудников и привлечения экспертов с рынка.
На мой взгляд, Data Science — одна из тех сфер, где определяющим фактором является готовность и способность обучаться. Человек, который хорошо ориентируется в статистике и финансовом анализе, владеет необходимым математическим аппаратом, изучил языки программирования, обладает широтой кругозора — пожалуй, близкий к идеальному портрет специалиста по анализу данных и продвинутой аналитике.
Эта работа по анализу данных требует и особого склада ума. Не все применяемые методики будут эффективны, а часть идей вообще может оказаться невостребованной. Требуется терпение, скрупулезность, целеустремленность, чтобы последовательно двигаться в сторону получения нужного результата.
CNews: Как вы оцениваете результаты проекта «Кантор» для банка?
Максим Кондратенко: Мы получили успешный опыт интеграции разрозненных внешних и внутренних данных в единую информационную среду для повышения качества и скорости оценки рисков, применения комбинированных подходов к анализу и обработки информации: от классического статистического анализа до методов машинного обучения, использования преимуществ технологий Open Source, развития компетенций в управлении проектами. Этот путь потребовал не столько финансовых инвестиций, сколько готовности к изменениям на уровне устоявшихся процессов, мышления и внутренней культуры. Многое свидетельствует о том, что получилось выработать адаптивность к непрерывному усовершенствованию, экспериментам и инновациям.
Полный текст статьи читайте на CNews
