Кредитпромбанк (SAS Banking Intelligence Solutions)

Внедрение решений SAS началось в «Кредитпромбанке» в 2006 году и было обусловлено как внутренними причинами – развитием розничного бизнеса банка и пересмотром кредитной политики, так и внешними – состоянием рынка и необходимостью выгодно выделиться на фоне конкурентов. Первые решения, построенные на базе SAS, были запущены весной 2007 года. С тех пор круг задач, решаемых с помощью бизнес-аналитики постоянно расширяется, а аналитическая система развивается в соответствии с потребностями банка.

Задачи

• Создать систему централизованного управления ликвидностью.

• Поддержать развитие бизнеса в области потребительского кредитования.

• Повысить эффективность внутренних процессов управления рисками.

• Повысить качество кредитного портфеля.

• Сократить сроки и повысить качество подготовки отчетов по рискам.

«Чтобы укрепить свои позиции на рынке, в 2005-2006 годах мы сильно активизировали свою деятельность в розничном сегменте. Управлять распределенным по всей стране бизнесом стало сложно из-за быстрого роста и накопления данных по розничным операциям и отсутствия технологий, которые бы позволяли оперативно, в автоматическом режиме собирать и обрабатывать данные и создавать аналитические отчеты, в частности, по разрывам ликвидности. Требовался специализированный инструментарий», - рассказывает о причинах внедрения аналитических решений директор Департамента по управлению финансовыми рисками «Кредитпромбанка», к.т.н. Игорь Волошин.

Решение

Для решения поставленных задач банку требовались системы, позволяющие обеспечить быстрый доступ к данным, обрабатывать большие массивы данных, строить сложные финансовые модели и модели оценки рисков. Важными требованиями к ИТ-системам были их гибкость и адаптивность, прозрачность алгоритмов и возможность самостоятельного изменения и дополнения аналитиками банка. Опыт вендора по внедрению систем в других финансовых организациях также имел большое значение. Означенным критериям в наибольшей степени соответствовали решения SAS.

«Для нас важным достоинством решения компании SAS является то, что оно представляет собой надежный фундамент с широким набором инструментов для создания дополнительных настроек и оперативного внесения изменений собственными силами», - говорит Игорь Волошин.

Ход проекта

Сотрудничество «Кредитпромбанка» и компании SAS Россия/СНГ длится больше 6 лет. Условно его можно разделить на два этапа – первоначальное внедрение аналитических инструментов SAS и проекты по дальнейшему развитию систем и расширению круга решаемых задач. На первом этапе в банке было построено хранилище данных и внедрены аналитические инструменты SAS, на основе которых по собственной методологии банка была внедрена система управления ликвидностью и риском ликвидности. Проект был реализован примерно за полгода, включая предпроектную подготовку и составление технического задания.

«Были некоторые проблемы, связанные с данными, - рассказывает о реализации проекта Игорь Волошин. - Надо было определиться с источниками данных: загружать ли данные из локальных баз 12-ти филиалов, Киевского регионального департамента и карточной системы IS-Card или же из консолидированной базы, которая содержит в себе агрегированную информацию по всему банку. В итоге, решили загружать данные из консолидированной базы. При этом надо было срочно реализовать возможность загрузки в консолидированную базу данных из IS-Card, которые к тому времени туда не загружались. Второй важной задачей, которая тоже была успешно решена, стало обеспечение качества данных».Витрина данных НОТА ВИЗОР для налогового мониторинга

Ежедневная загрузка данных из консолидированной базы и других источников в Хранилище данных организована автоматически. В Хранилище загружаются проводки, остатки на счетах, информация о договорах, платежные календари, информация о клиентах, курсах и т.п. Кроме того, в Хранилище «подтягивается» информация о котировках ценных бумаг, балансах банков-контрагентов и страховых компаний, казначейские операции и многое другое.

На втором этапе в SAS были переведены расчеты других видов рисков: валютного, ценового и процентного рисков; а также организован сбор информации по сети банка относительно событий, связанных с операционными рисками и подготовка соответствующих отчетов. После внедрения SAS Credit Scoring в банке было реализовано создание скоринговых моделей. Чуть позже были решены задачи статического ценообразования продуктов, прогнозирования остатков на срочных депозитах физических лиц, анализа срочности средств до востребования и т. п.

На базе технологий SAS Portal был организован коллективный доступ к системе отчетности. При этом система SAS обеспечивает надлежащее управление правами доступа пользователей и полностью удовлетворяет банк с точки зрения информационной безопасности.

Результаты

Благодаря внедрению решений SAS, банку удалось сохранять приемлемый уровень ликвидности при чрезвычайно быстром росте кредитного портфеля – за 3 года, с 2005 по 2008 год, он вырос в 6,6 раза. Вместе с тем время принятия решений по управлению ликвидностью банка сократилось в 2–3 раза.

За счет того, что резко снизился объем ручной работы и уменьшился объем потенциальных ошибок при внесении данных, в банке сократились сроки подготовки отчетов по рискам и выросло качество этих отчетов. Ускорился запуск новых финансовых моделей и моделей оценки рисков.

Внедрение SAS расширило понимание происходящих в банке процессов и в целом повысило прозрачность управления на уровне организации, что помогло наладить процесс управления рисками в банке в соответствии с требованиями стандарта ISO 9001:2000, а также одним из первых среди украинских банков получить соответствующий международный сертификат качества. Также «Кредитпромбанк» стал одним из первых украинских банков, которому аудиторская компания Ernst&Young подтвердила соответствие оценок рисков, выполненных в SAS, требованиям МСФО 7.

Построив на основе решения SAS гибкую систему управления ресурсами, которая обеспечивает оперативное реагирование на изменения рыночной ситуации, «Кредитпромбанк» смог с меньшими потерями преодолеть экономический кризис 2008 года.

«В дальнейшем на базе внедренной платформы SAS мы планируем создавать модели спроса и предложения по разным продуктам, управлять процентными ставками по активам и пассивам. Также мы рассматриваем возможности разработки поведенческих моделей, например, перевложения и досрочного погашения срочных вкладов с учетом экономических стимулов», - говорит о дальнейших планах Игорь Волошин.