Оптимальное размещение свободных средств организации

Задача, стоявшая перед клиентом

Крупная технологическая компания рассматривала возможность наиболее эффективного размещения свободных средств в банках. Искомое решение должно было учитывать как рентабельность, так и риск, связанный с каждым отдельно взятым банком и конкретным депозитом. Компания планировала собрать все доступные данные по интересующим ее банкам, чтобы на основе полученных сведений принять правильное решение.

Заинтересованные стороны — участники проекта: Казначейство и отдел управления рисками

Решение, предложенное Deloitte Analytics Institute

Институт прикладного анализа данных «Делойта» разработал комплексную систему, в которой используются наши обширные наработки в сфере банковской деятельности и алгоритмы машинного обучения, использующие данные по показателям деятельности банков и макроэкономическими индикаторам. Для достижения поставленных клиентом целей ИПАД применил многогранный подход, который включал в себя нижеследующие шаги.

  1. Формулирование задачи

    «Делойт» собрал информацию в отношении ожиданий, проблем и требований участников проекта (по департаментам и сотрудникам). Специалисты ИПАД провели встречи с заинтересованными сторонами (представителями основных профильных подразделений, департаментом управления рисками и департаментом ИТ), уточнили требования к системе и помогли сформулировать ожидания клиента.
  2. Сбор и предварительная обработка данных

    На данном этапе выполнялись следующие действия: проверка на предмет консистентности данных, полученных из различных источников; устранение выявленных противоречий; обработка дублирующихся данных и нулевых значений; формирование и преобразование словаря данных; создание новых функций и проведение статистических подсчетов. «Делойт» использовал данные, полученные из базы данных ЦБР, а также собственной базы данных, содержащих мировые и российские макроэкономические показатели. Использованные данные среди прочего включали:
    • Банковские нормативы (Н0, Н1, Н2 и т. д.)
    • Объемы продаж конкретных продуктов
    • Финансовую отчетность банков
    • Прошлые данные по отозванным лицензиям
    • Данные о макроэкономических факторах (валютных курсах, индексах промышленного производства, ценовых индексах и т. п.).
  3. Обработка данных и составление алгоритма

    Deloitte Analytics Institute построил трехступенчатую модель, которая позволяет устанавливать взаимосвязи между изменениями в макроэкономических факторах и финансовыми результатами конкретного банка.
    • Прогнозирование макроэкономических факторов с использованием нейронных сетей с обратными связями. В рамках данной модели макроэкономические факторы рассматриваются как единая комплексная система, элементы которой тесно связаны между собой.
    • Использование макроэкономических показателей для прогнозирования отдельных аспектов финансовых показателей банков. В основе данной модели лежат линейные модели с регуляризацией, что позволяет отслеживать определенные зависимости для каждого из анализируемых банков.
    • Расчет вероятности отзыва лицензии для различных временных интервалов: полугода, одного года и трех лет. Модель основана на применении алгоритмов машинного обучения, которые проводят классификацию задач и позволяют определять угрозы по каждому банку.

Результатом применения данной трехступенчатой модели является расчет вероятности отзыва лицензии по каждому банку. Deloitte Analytics Institute выстроил систему рекомендаций по размещению свободных средств, позволяющую банкам максимально увеличивать прибыль при фиксированном уровне риска.

Методы

  • Машинное обучение
  • Искусственные нейронные сети
  • Анализ временных рядов
  • Эконометрика

Результаты

В рамках завершенной системы были объединены знания в сфере банковской деятельности и алгоритмы машинного обучения, использующие данные по показателям деятельности банков (база данных ЦБР) и макроэкономическим показателям (собственная база данных «Делойта»). Возможности системы включают:

  • расчет вероятности отзыва лицензии на выбранном временном горизонте;
  • оптимизацию размещения свободных средств с целью максимального увеличения прибыли при фиксированном уровне риска.

Влияние нашего решения 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