Введение

Современные финансовые институты функционируют в условиях высокой неопределенности и усиленного регуляторного давления. Одним из ключевых направлений банковской деятельности остаётся оценка рисков, связанных с контрагентами — юридическими и физическими лицами, участвующими в финансово-кредитных операциях.

Принятие решения о предоставлении кредита, страховании сделки или установлении лимитов требует анализа большого массива информации: от финансовой отчетности до субъективных факторов вроде репутации и корпоративной структуры. До сих пор во многих организациях процесс анализа строится на ручной обработке данных, что порождает ряд трудностей: ошибки, дублирование, затраты времени и снижение прозрачности.

Автоматизация оценки рисков контрагентов — необходимый шаг в развитии банковских бизнес-процессов. В данной статье на примере проекта на платформе GreenData рассмотрены возможности, механизмы и эффекты автоматизации оценки контрагентов.

Проблематика текущего процесса

Аналитики, работающие в банке, ежедневно обрабатывают большое количество информации о контрагентах. Текущий процесс оценки включает:

— ввод данных в Excel вручную;

— выбор рейтинговой модели (из 19 возможных), в зависимости от отрасли контрагента;

— расчет 5–15 финансовых показателей из 216 возможных;

— определение софт-факторов и дополнительных отраслевых факторов;

— составление документа-заключения в формате Word;

— многократный обмен заключением между аналитиком и проверяющим по электронной почте.

Сложность заключается не только в объемах информации, но и в количестве ручных операций. При каждом изменении значений приходится повторно пересчитывать показатели, пересылать документы и вносить правки. Этот процесс растягивается на дни, требует участия нескольких сотрудников и подвержен рискам человеческих ошибок.

Кроме того, отсутствие единой цифровой среды приводит к дублированию данных, несогласованности между файлами и невозможности быстро сформировать агрегированную отчетность.

Методология оценки рисков контрагента

Методика оценки контрагента в банке строится на принципе комплексного анализа. В основе лежит модель, учитывающая:

— Финансовые показатели (70 %) — данные из бухгалтерской отчетности;

— Общие софт-факторы (20 %) — репутация, структура, прозрачность, зрелость системы управления;

— Отраслевые факторы (10 %) — специфические для индустрии риски и возможности.

Каждому фактору присваивается вес. Баллы, выставленные по шкале, перемножаются на веса и суммируются:

Ф1×В1 + Ф2×В2 +... + Фn×Вn = Итоговый балл

На основе полученного значения определяется рейтинг RC, а затем — внутренний IRC и рейтинг сделки IRD. Рейтинг присваивается по шкале от Aaa до C.

Дополнительно сотрудник формирует профессиональное суждение, в котором анализирует ликвидность, рентабельность, финансовую устойчивость контрагента, используя классификацию по 590-П и 611-П. Эти формы обязательны для представления в ЦБ РФ и требуют тщательного соответствия методикам.

Внутренние ограничения и риски ручного подхода

Процесс, реализуемый в Excel, подвержен следующим проблемам:

— В Excel отсутствуют автоматические проверки полноты и корректности данных;

— Аналитик может забыть учесть фактор или выбрать не ту модель;

— Проверяющий может получить устаревшую версию документа;

— Повторяющиеся действия (например, копирование карточек контрагентов) отнимают время;

— Вероятна отправка заключения не тому сотруднику;

— Отсутствие централизованного хранения истории.

Такая модель может быть приемлема при низких объемах и стабильных условиях, но она становится критической в условиях роста портфеля, количества контрагентов и требований регулятора.

Автоматизация оценки на платформе GreenData

В качестве решения банк выбрал платформу GreenData, позволяющую реализовать автоматизацию бизнес-процессов без программирования, с визуальным интерфейсом и встроенной логикой.

Ключевые элементы автоматизации:

— Карточка контрагента — содержит отрасль, тип (финансовый/нефинансовый), юридическую информацию.

— Карточка запроса — инициирует процесс оценки.

— Заключение — автоматически создается по запросу и связывается с карточками.

— Рейтинг — рассчитывается автоматически по выбранной модели, с возможностью ручной корректировки.

— Форма профессионального суждения — заполняется и выгружается в формате 611-П/590-П.

— Печатная форма — генерируется в.docx и.pdf, интегрируется с документами для комитета.

Пользователь работает только в интерфейсе GreenData. Все расчеты, проверки и генерации выполняются системой. На выходе сотрудник получает полный документ с рейтингами и обоснованием, готовый к рассмотрению.

Процесс согласования и контроля

Ранее заключения отправлялись по электронной почте. Теперь весь процесс согласования реализован внутри платформы. Заключение отправляется проверяющему, который либо утверждает его, либо возвращает с комментариями. После доработки документ получает статус «утверждено» и архивируется.

Также ведется история изменений, лог действий сотрудников и интеграция с хранилищем данных, что упрощает аудит.

Эффективность и результаты

После внедрения автоматизированной системы банк получил следующие выгоды:

— Снижение времени на подготовку заключения более чем в 2 раза;

— Минимизация ошибок за счет автоматических расчетов;

— Полное исключение дублирующего ввода данных;

— Повышение прозрачности согласования;

— Соответствие требованиям ЦБ по формам 590-П и 611-П;

— Возможность масштабирования на другие процессы (например, страхование сделок, оценка заемщиков-физлиц).

Автоматизация также освободила ресурсы сотрудников, позволяя сосредоточиться на аналитике, а не на ручной работе.

Заключение

Автоматизация оценки рисков контрагентов — это не просто шаг к цифровизации, а необходимое условие для повышения надежности, скорости и качества кредитных решений. Платформа GreenData позволила реализовать гибкое, масштабируемое и строгое по методике решение, соответствующее внутренним требованиям банка и внешнему регулированию.

В условиях растущей конкуренции, нестабильности финансовых рынков и повышенного внимания к контролю рисков подобные решения становятся основой устойчивого банковского бизнеса.

Литература:

1. Положение Банка России от 28.06.2017 N 590-П (ред. от 18.08.2021) «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности» // Консультант Плюс: [Электронный ресурс] — URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_220089/ (дата обращения: 01.12.2023).
2. Никонова И. А., Смирнов А. Л. Проектное финансирование в России: Проблемы и направления развития. — 2016. — ISBN 978–5–85187–130–6.
3. Сведения о всех контрагентах АБТ // Abt: [Электронный ресурс] — 2023 — URL: https://perm.abt.ru/products/dlya-razvitiya-biznesa/proverka-kontragentov/ (дата обращения: 01.12.2023).
4. Высшая школа экономики — Пермь: публикации студентов // [Электронный ресурс] — URL: https://perm.hse.ru/mirror/pubs/share/917075423 (дата обращения: 01.12.2023).