Мониторинг риска по контрагентам

Задача, стоявшая перед клиентом

Клиент — один из крупнейших корпоративных и инвестиционных банков в РФ. Основные направления деятельности — корпоративное кредитование (в том числе торговое финансирование), документарные операции и инвестиционные банковские операции.

Будучи крупным коммерческим банком, клиент столкнулся со следующими проблемами:

  • допущения, использованные в моделях движения денежных средств, не тестировались на реальных данных;
  • изменение макроэкономических условий меняет финансовые показатели клиентов;
  • банковские продукты нуждаются в доработке с учетом рисков;
  • мониторинг платежеспособности клиентов требует высоких трудозатрат;
  • высокий уровень операционных ошибок, обусловленных человеческим фактором;
  • высокий уровень просрочки по ссудам;
  • прогноз клиентских показателей делается без учета их потенциальной реакции на изменения в макроэкономической ситуации;
  • существует потребность в создании передового аналитического решения.

Клиент привлек Deloitte Analytics Institute для предоставления помощи в отношении прогнозирования величины финансовых показателей клиентов, в результате чего был инициирован проект по разработке системы анализа платежеспособности клиентов на основе клиентских и внешних данных.

 

Решение, предложенное Deloitte Analytics Institute

Deloitte Analytics Institute предложил подход, основанный на нижеследующей методологии.

  1. Определение ключевых сегментов и ключевых клиентов в кредитном портфеле, который будет использоваться для моделирования.
  2. Deloitte Analytics Institute использует знания экспертов «Делойта», чтобы определить финансовые индикаторы, связанные с платежеспособностью клиентов и внешними макро- и микроэкономическими факторами, необходимыми для прогнозирования будущих значений этих показателей.
  3. Формируются два набора показателей: общие и отраслевые.
  4. Аналитики банка изучают наборы показателей и готовят предложения по изменению их состава. Они также могут сделать отдельные факторы «обязательными» для включения в итоговую модель.
  5. Deloitte Analytics Institute создает статистические модели по финансовым показателям клиентов на основе наборов целевых и пояснительных признаков, определенных на предыдущих этапах.
  6. Построение моделей основано на применении машинного обучения и алгоритмов регрессионного анализа с использованием нейронных сетей с обратными связями, а также параметрических и непараметрических регрессий.
  7. Deloitte Analytics Institute предоставляет дополнительный инструмент проведения поиска по аналогичным компаниям всего мира, демонстрирующим схожие по сравнению с клиентами банка финансовые показатели в аналогичных макроэкономических условиях. Инструмент может использоваться для прогнозирования клиентских показателей и оценки результатов решений, принимаемых руководством, реализованных ранее в аналогичных компаниях.
  8. Разработанные методики и инструменты передаются аналитикам банка в форме онлайн-приложения, позволяющего быстро запускать модели, настраивать их параметры, а также применять продвинутые техники визуализации.

Методы

  • Дизайн-мышление
  • Анализ данных
  • Машинное обучение
  • Анализ временных рядов
  • Искусственные нейронные сети
  • Корреляционный анализ

Результаты

  • Было проведено отраслевое исследование с описанием состояния отраслей, перспектив развития компаний и отраслевых показателей
  • Созданы алгоритмы прогнозирования финансовых показателей
  • Разработан инструмент сравнения результатов движения денежных средств банка с аналогичными данными, полученными в статистических моделях ИПАД, а также определение факторов расхождения в прогнозах
  • Разработан инструмент для поиска компаний - аналогов ("похожих" в каком то смысле)
  • Создано приложение с пользовательским онлайн-интерфейсом для работы с инструментами

Влияние на стоимость бизнеса

Shareholder Value

  1. Revenue Growth
    1. Volume
      1. Acquire New Customers
      2. Retain & Grow Current Customers
      3. Leverage Income Generating Assets
    2. Price Realization
      1. Strengthen Pricing
  2. Operating Margin (after taxes)
    1. Selling General & Administrative (SG&A)
      1. Improve Customer Interaction Efficiency
      2. Improve Corporate/ Shared Service Efficiency
    2. Cost of Goods Sold (COGS)
      1. Improve Development & Production Efficiency
      2. Improve Logistics & Service Provision Efficiency
    3. Income Taxes
      1. Improve Income Tax Efficiency
  3. Asset Efficiency
    1. Property, Plant & Equipment (PP&E)
      1. Improve PP&E Efficiency
    2. Inventory
      1. Improve Inventory Efficiency
    3. Receivables & Payables
      1. Improve Receivalables & Payables Efficiency
  4. Expectations
    1. Company Strenghs
      1. Improve Managerial & Governance Effectiveness
      2. Improve Execution Capabilities
    2. External Factors