Как Павел Важнин, эксперт по управлению рисками, помогает банкам управлять рисками и заботиться об их прибыли

За последние годы в рамках создания комплексной системы риск-менеджмента Банк ВТБ внедрил несколько программных продуктов. Для расчета рыночных рисков была внедрена система Kamakura — это лидер рынка, который позволяет на основании информации из корпоративного информационного хранилища и учетных систем анализировать рыночные риски бизнеса банка. В реализации этого проекта активное участие принимал эксперт по внедрению проектов и ключевой методолог по расчетам рыночных рисков ВТБ Павел Важнин.

Чтобы стать риск-менеджером в ведущем банке страны, нужно не только знать алгоритмы расчета и математические формулы. Это путь, который требует глубоких знаний, аналитических способностей, творческого подхода и готовности к постоянной работе.

В этом интервью Павел делится своим опытом о том, как он пришёл в мир финансов, как строил свою карьеру и внедрял систему, которая позволяет анализировать риски банков на новом уровне. Он рассказывает о своей философии внедрения проектов в риск-менеджменте и объясняет, почему финансовая инженерия так важна в современном мире.

«СП»: Павел, расскажите, пожалуйста, с какого года вы начали заниматься расчетом рисков?

— Риск-менеджментом начал заниматься с 2008 года, получается, с кризисного года. Нужно было как-то спасти индустрию! (смеется)

«СП»: Павел, судя по всему, вам это хорошо удается, так как вы добились впечатляющих результатов в области риск-менеджмента, реализовав ряд проектов в крупных банках. Как я понимаю, недавно вы участвовали во внедрении автоматизированной системы для расчета рисков в Банке ВТБ. Могли бы вы рассказать подробнее о роли подобных систем в процессе подготовки данных для риск-менеджмента банков?

— На всякий случай сделаю оговорку, что в интервью я выражаю только свое мнение, не мнение банков, в которых делаю или делал проекты. Отвечая на вопрос, такие системы играют ключевую роль в обеспечении точного и быстрого сбора данных, их обработки и оценке всех видов рисков. Представьте себе: банк — это огромный организм с множеством подразделений и систем, каждая из которых генерирует собственную информацию.

До внедрения качественной системы у любого банка может быть разрозненная информация, что обычно затрудняет и делает менее эффективной процесс оценки рисков. И тогда внедрение хорошей комплексной системы решает эту проблему, создавая единую инфраструктуру для сбора и обработки данных. Система должна быть интегрирована с различными внутренними поставщиками данных, такими как системы клиентской информации, транзакционных данных, макроэкономических показателей и так далее. Это позволяет получать полную картину и создавать единый источник информации для всех подразделений банка.

Ведь если, к примеру, Риск-менеджмент и Казначейство банка используют разные источники данных или их системы мало взаимодействуют между собой, то время на расчет показателей рисков увеличивается. Придётся постоянно заниматься бесконечными сверками между двумя этими подразделениями.

Но это ещё не всё. Система должна автоматизировать множество процессов, связанных с этапами оценки рисков. Это позволяет значительно увеличить точность и скорость их расчета. Автоматизация помогает избавиться от ручного труда и минимизировать влияние человеческого фактора, делая процесс более надёжным и объективным.

Например, если в банке проводится расчет влияния повышения ставок на стоимость активов, то система должна сначала сама определить исходную стоимость этих активов. Системы, которые не могут этого сделать, будут менее точными, так как они будут требовать загрузки исходных данных вручную, а это дополнительное время. Когда я внедряю подобные системы в банках, то в первую очередь проверяю, как они рассчитывают стоимость активов. Я не хочу, чтобы сотрудники банка загружали данные в систему вручную.

«СП»: А как вы организуете работу с данными? Я уверен, что у вас также есть собственная методология, расскажите о ней!

— Набор данных — это сердце любой системы риск-менеджмента. Мы, риск-менеджеры, имеем дело с огромными массивами информации, которая поступает из разных источников: данные о рынке, деталях транзакций, типах продуктов. Поэтому обычно я организовываю внедрение таких систем так, чтобы в первую очередь был автоматизирован процесс сбора, обработки и анализа данных.

Еще во время стажировок в разных банках я понял такую вещь. Допустим, ты наладил точный расчет потенциальных потерь банка в стресс-сценарии. Но если ты не внедрил до этого контроль качества данных в сделках, то ты потратишь уйму времени на проверку конечных расчетов. Твой тестовый расчет потерь в стресс-сценарии будет с ошибкой. И если выкатить такую систему в боевое использование, то это грозит неверными стратегическими решениями банка. А ошибка может крыться в некорректных исходных данных! Поэтому сначала я досконально проверяю исходные данные. Все ли даты погашения корректны? Учтены ли даты оферт (ранних выкупов) по облигациям и загружен ли график амортизации (частичной выплаты номинала до даты погашения)? Внедрены ли автоматические сигналы некорректности данных?

У меня был случай, когда величина риска просто зашкаливала, судя по тестовому расчету системы. Тестировщик рвется в бой проверять алгоритм расчета риска (в данном случае net interest income change, то есть на сколько изменится процентный доход банка от изменения рыночных ставок). Но я понимаю, что расхождение не во всем классе активов, а по конкретной сделке. Значит, дело не в алгоритме. Оказалось, что тип ставки по сделке был указан некорректно (фиксированная ставка вместо плавающей по процентному свопу*).

«СП»: И как вы выстраиваете процесс, чтобы избегать таких ошибок в тестовых расчетах?

— Сначала организую сбор информации из разных источников, проверку ее на полноту и точность. Полнота очень важна, потому что это хитрейший враг точных расчетов — полноту тяжело проверять автоматическими методами. Но все же есть методы и для этого. Затем делаю процесс преобразования данных в удобный формат, и даже здесь процесс организуется так, что они очищаются от мелких ошибок и неточностей. Это позволяет еще больше сократить затраты на последующую проверку результатов.

На последнем этапе я организую анализ финальных результатов, используя различные инструменты и методы. Это могут быть статистические модели, то есть алгоритмы, которые помогают оценивать вероятность различных событий. К примеру, для одного из банков я считал объем доступных ликвидных активов с помощью подобной системы. И расчет начал показывать резкое увеличение средств в евро.

Система проверяет, как часто такое случалось в прошлых аналогичных расчетах, и сразу видит: такое бывало редко. Значит, смотрим на другие инструменты. Смотрим на конверсионные сделки и видим, что банк сделал конверсионную операцию по покупке евро за доллары, все понятно. Значит, ошибки нет, а есть существенное изменение в структуре активов, о котором необходимо сообщить руководству банка. Часто для лучшего понимания результатов помогает визуализация данных.

«СП»: Раз уж вы затронули тему визуализации. Я знаю, что один из факторов вашего успеха как эксперта по расчетам рисков в банках — правильная визуализация результатов. Поделитесь, пожалуйста, случаем из вашей практики, когда вы осознали, насколько необходима визуализация.

— Вы правы, визуализация позволяет представить информацию в доступном виде и принять объективные решения. Как-то раз на одном из проектов расчет стал показывать снижение доли кредитов в величине общего риска. Смотря на цифры в таблицах при быстром анализе, казалось, что объем кредитного портфеля снижается. Я решил, что нужно делать длительный анализ, какого типа кредиты стали уходить и т. д. Но, взглянув на картину величины одновременно снижающегося процентного риска по кредитам, стало все понятно: этот банк стал заменять кредиты клиентам с фиксированной ставки на плавающие. Это было ясно из графиков процентного риска. Кредиты с плавающей ставкой имеют характерный невысокий уровень процентного риска, он сразу был заметен на графиках. Без графиков и диаграмм мы бы копались в таблицах явно дольше (смеется).

«СП»: Учитывая масштаб ваших проектов и размеры банков, визуализация нужна в каждом аспекте расчета. Расскажите, какие еще есть трудности и ваши другие «ноу-хау» их решений?

— Одна из главных задач обычно — это обеспечить интеграцию новой системы с уже существующими IT-платформами банка. У крупных банков обширная IT-инфраструктура, и для них крайне важно выполнить интеграцию без сбоев в работе. Для этого еще один мой любимый метод — запрашивать подготовку подробного плана интеграции систем и личное участие в его создании. Погружаюсь в него вплоть до самых деталей.

Например, в одном из международных банков, где я участвовал во внедрении проекта, стало ясно, что данные одной системы должны переноситься в другую систему. Однако системы находились в разных сетевых сегментах в целях безопасности, и прямой связи между ними нет. Это выяснилось на этапе плана интеграции. Речь шла о ценах акций, после чего я, обсудив с руководством, решил брать данные из других источников, которые в итоге оказались дешевле для банка. Так удалось снизить общие затраты банка и частично окупить проект уже в тот момент.

Еще одной сложностью может стать обеспечение корректности расчетов самой системы. В системе множество метрик риска, а у банков — широкий спектр продуктов. Необходимо проверить правильность расчёта каждой метрики для каждого продукта. Важную роль в таких вопросах играет команда опытных тестировщиков и аналитиков, которые сверяют исходные данные и проверяют результаты. Цель — не только найти и исправить ошибки в тестовых расчетах, но и понять их причины, чтобы предотвратить подобные ошибки в будущем. На одном из похожих проектов мне с командой удалось еще больше повысить качество данных при занесении их в систему трейдером.

«СП»: Действительно, я знаю, что на конференциях по риск-менеджменту вы задаете очень интересные вопросы о качестве расчётов. Коллеги ценят вас за это. Кстати, как ваши коллеги относятся к вашим инновационным внедрениям?

— Инновации должны быть быстрыми, но постепенными. Внедрение новой системы — всегда стресс для сотрудников. Им нужно освоить новый инструмент, изменить привычные процессы. Мы с командой внедрения стараемся сделать этот переход максимально комфортным для них. Для этого даем всю необходимую инструкцию и алгоритмы расчета рисков: проводим регулярные тренинги, создаем подробную документацию и даже организовали горячую линию поддержки. Кстати, в одном из банков такой тренинг превратился в регулярный анализ баланса с учетом изменений макроэкономических показателей, это повысило интерес и вовлеченность сотрудников этого банка. А когда сотрудники понимают область глубоко, то нет проблем с вовлеченностью.

«СП»: Я знаю, что вы достигли успехов не только в расчете рисков, но являетесь изобретателем универсальных калькуляторов для стратегических решений банков. Это правда?

— Да, потому что у руководства банков могут возникать разные вопросы по изменению стратегии. Когда ты много работал в расчете рисков, то начинаешь видеть картину в целом. Поэтому я начал разрабатывать такие калькуляторы. Имея такой калькулятор, банк может делать предположения о принятии стратегических решений и видеть, как они влияют на банк в целом. К примеру, какой-нибудь банк захотел начать развивать кредитование нового типа или запустить новый вид бизнеса. Часть кредитования существующего типа у него может снизиться из-за перетекания клиентов в новый тип продуктов. Новый вид бизнеса может также потребовать дополнительного капитала. Это делается с использованием финансовой инженерии. Все эти расчеты полезно сделать изначально и смело внедрять стратегию.

«СП»: Расскажите, пожалуйста, подробнее о финансовой инженерии. Почему эти знания так важны для риск-менеджмента?

— Финансовая инженерия — это область, которая объединяет математику, финансы и напоминает сборку автомобиля, только запчастями являются простые финансовые продукты (например, кредиты или акции). А собранный автомобиль — это как весь кредитный портфель банка или портфель акций. В этой области используются математические модели и алгоритмы для анализа финансовых данных, оценки рисков и разработки инвестиционных стратегий.

Финансовая инженерия также помогает оценить уровень риска, создать инструменты для его снижения. Например, для оценки кредитного риска могут использоваться расчеты, основанные на данных о просроченных платежах по большому числу кредитов. А для оценки влияния изменения цен (рыночный риск) используются расчеты, учитывающие характер изменчивости цен во времени.

В итоге, зная финансовую инженерию, можно оценить влияние стратегических решений на состояние банка и оценить риски потенциальных потерь в будущем. Очень интересная, кстати, наука.

«СП»: Как вам самому удалось так быстро и глубоко разобраться в области риск-менеджмента? Насколько я знаю, людей с таким уровнем квалификации и в таком возрасте очень мало.

— Благодарю за приятные слова! Я считаю, что это стало возможным благодаря нескольким факторам.

Во-первых, прочная база знаний. Я получил отличное математическое образование в Новосибирском государственном университете, а затем интенсивно изучал экономику в Российской экономической школе. Это сочетание позволило глубоко понять аналитические методы и экономический контекст, что крайне важно в риск-менеджменте.

Во-вторых, я прошёл стажировку в крупной международной финтех-компании. Там я увидел, как работает риск-менеджмент на практике, и как применять теоретические знания в реальных ситуациях и в разных банках. Это было невероятно ценно!

И, конечно, без практики никуда. Работа над реальными проектами, анализ реальных данных — это самый лучший способ научиться всему по-настоящему. Именно этот опыт, а также моя работа над созданием систем управления рисками в крупнейших банках России позволили мне глубже погрузиться в эту область и достичь такого уровня компетенции. У всех эти банков большой международный охват, и мне нужно было активно погружаться в правила работы иностранных рынков инвестиций.

«СП»: Насколько я понимаю, также важно не упускать из виду современные методы оценки уровня риска. Интересно, как Вам удается всегда быть в курсе последних тенденций в этой области?

— Вы совершенно правы, мир финансов постоянно развивается: появляются новые инструменты, возникают новые риски. Поэтому очень важно быть в курсе всех нововведений. В основном читаю профессиональную литературу, посещаю вебинары, общаюсь с коллегами на конференциях и задаю там множество вопросов. Суть в том, что новую информацию нужно соотносить с уже имеющимися знаниями и применять в своей работе. Тогда будет польза.

«СП»: И последний вопрос: какие советы вы могли бы дать молодым специалистам, которые только начинают работать в сфере риск-менеджмента?

— Ребята, риск-менеджмент — это интересная и перспективная сфера деятельности, которая требует постоянного развития и обучения. Если вы только начинаете свой путь в этой области, рекомендую хорошо разобраться в математике, статистике, экономике и финансах. Развивайте аналитические навыки: учитесь работать с большими объемами данных, анализировать их и делать выводы, получив результаты. И не пропускайте термины или просто слова в индустрии, которые вы не понимаете. Узнавайте, что они значат. Так вы сможете легко общаться с «коллегами по цеху».

Мир финансов постоянно меняется. Не бойтесь задавать вопросы более опытным коллегам: ведь опыт приходит со временем, и вы всегда можете обратиться за советом к тем, кто уже его получил. Однажды на конференции, которая проходила в здании Московской биржи, меня пригласили на стажировку в Австрию, потому что я задавал хорошие вопросы. Задавая вопросы, ты узнаешь новые вещи и говоришь другим: «Мне интересно!» А человек, у которого есть высокий интерес к отрасли, очень ценен для любого работодателя.

И, конечно же, не забывайте быть настойчивыми и целеустремленными. Успех везде требует времени и усилий, но если вы будете настойчивы, то обязательно добьетесь своей цели.

*Процентный своп — это инструмент финансового рынка, с помощью которого можно снижать уровень риска, связанного с колебаниями процентных ставок