Комплексная характеристика и оценка составляющих модели комплаенс-риска банка в области расчетно-кассового обслуживания (на примере АО "Тинькофф Банк")

3) средства, получаемые банком при РКО клиентов, помогают ему поддерживать свою ликвидность, обеспечивать своевременное выполнение обязательств.

Осуществляя расчетно-кассовое обслуживание клиентов, банки не должны забывать про связанные с ним риски.

Основные риски РКО:

• риски неплатежа или нарушения сроков платежа;

• риски несоответствия выбранной формы расчетов, способа платежа, документооборота характеру сделки и экономическому содержанию расчетной операции;

• риски несоблюдения и нарушения законодательных и нормативных требований к организации расчетов;

• операционные или технологические риски, связанные с качество м работ всех подразделений банка, участвующих в расчетных операциях;

• риски межбанковских расчетных технологий.

Основной риск, возникающий при проведении банком данного вида деятельности, обусловлен тем, что банк не сможет своевременно провести платежи клиента по предъявленным им расчетно-платежным документам. Данный риск непосредственно связан с двумя внутренними банковскими рисками: риском потери ликвидности банка и операционным риском, а также с рядом внешних банковских рисков из -за введения законодательных ограничений, нарушения системы безналичных расчетов в стране и т.д. Проведение клиентских платежей в связи с потерей ликвидности банка станет невозможным потому, что у банка не будет для этого достаточного количества денежных ресурсов. Это может быть вызвано неэффективным или неграмотным управлением активами и пассивами банка. В свою очередь, операционный риск может быть разбит на несколько видов:

• технологический, связанный с невозможностью проведения клиентских платежей из-за сбоев в компьютерной системе или программном обеспечении банка;

• бухгалтерский, связанный с неправильным зачислением (не на тот счет) поступивших в банк денежных средств или с неправомерным списанием средств со счета;

• риск нарушения внутреннего контроля в банке.

В заключение можно сделать вывод, что для осуществления расчетно -кассового обслуживания, которое бы удовлетворяло и защищало интересы клиентов, банк должен проводить все связанные с ним операции максимально качественно, не задерживать платежи клиентов, по возможности расширять перечень сопутствующих услуг, а также не забывать про возникающие при этом риски и принимать все необходимые меры по управлению ими.

Глава 2. Комплексная характеристика и оценка составляющих модели комплаенс-риска банка в области РКО

2.1 Отбор составляющих модели

Задачей комплаенс-контролера является организация системы внутреннего контроля.

Менеджер, отвечающий за внедрение системы, вместе с другими сотрудниками организовывает работу по соблюдению внешних и внутренних требований, по выявлению рисков и управлению ими.

Система комплаенс-контроля строится на следующих принципах:

• политика банка по комплаенсу должна утверждаться советом директоров который периодически должен оценивать ее эффективность (от этого зависит общий результат);

• менеджер, отвечающий за внедрение системы, должен обладать достаточно высоким статусом (это может быть член исполнительных органов, или лицо, непосредственно подчиняющееся руководителю);

• банк должен выделять достаточное количество ресурсов, необходимых для выполнения функций комплаенс-контроля;

• менеджер, отвечающий за внедрение системы, должен организовывать обучение персонала по вопросам комплаенс -контроля;

• отдельные задачи комплаенс-контроля могут выполняться путем аутсорсинга, но в этом случае они должны контролироваться ответственным менеджером и руководством банка.

Реализация комплаенс-функций может встречать некоторое сопротивление внутри самой организации, поскольку менеджером могут приниматься решения по отсечению сомнительных партнеров и клиентов, что может противоречить (на первый взгляд) финансовым интересам организации.

Но в то же время выполнение комплаенс-контроля направлено на защиту репутации банковской организации, а значит, и ее финансовой успешности. Кроме того, внедрение системы упрощает работу с международными партнерами, поскольку в числе их требований часто встречается наличие политики комплаенс, являющейся нормой во многих странах.

Комплаенс-менеджмент в кредитной организации, как было заявлено выше, образует собой 3-х барьерную систему защиты банка от преднамеренного криминального поведения, часто инкриминируемого как мошенничество.

В рамках построения и тестирования заявленной модели следует выбрать и мотивированно объяснить инструментальные переменные.

Поскольку потенциальных «окон» проникновения злоумышленников в круг банковского обслуживания множество, решено объединить источники в несколько форпостов:

Оценка потенциального комплаенс-риска посредством мониторинга и анализа базы данных ФССП РФ;

Оценка потенциального комплаенс-риска посредством мониторинга и анализа баз данных ВС, ВАС и судов общей юрисдикции;

Оценка потенциального комплаенс-риска посредством мониторинга и анализа базы данных сайта ФНС на наличие действующий приостановлений в структуре собственности всех активов бенефициарного владельца;

Обзор доступных интернет-ресурсов на предмет наличия позитивной или негативной информации о потенциальном бенефициарном владельце (репутация);

Поиск и анализ наличия специальных кодов в базе ЦБ РФ и Росфинмониторинга;

Формирование заключительного решения о возможности принятия клиента на обслуживания в области РКО по результатам проведения устного собеседования (интервью).

Каждая из представленных составляющих риск - взвешенной комплаенс-модели банковского бизнеса в области РКО (открытие расчетных счетов и обслуживание платежей) представляет собой отдельный источник риска для банка. Однако все отом вместе при должной осмотрительности уполномоченных сотрудников банка, в должной мере владеющих практикой применения законодательства в области ПОД/ФТ, позволяют первой линии защиты банка выдерживать мощное сопротивление мошенническим натискам. Использование одновременно всех 6 компонентов риск-ориентированного подхода в области комплаенс - верификации потенциального клиента значительно снижает реально прогнозируемый риск проникновения «стоп-клиентов» в зону обслуживания банка. Таким образом, мы предполагаем использовать в рамках построения модели и тестирования все 6 компонентов одновременно, однако, присвоив им разные доли влияния путем определения экспертных весов.

2.1 Оформление модели. Анализ составляющих

Заявленная модель будет представлять собой эконометрический метод анализирования инструментальных переменных, который мы далее разложим на составляющие и представим в форме блок-схем.

Схема 1. Составляющие модели коэффициента решения (построена автором)

Представленная блок-схема отражает единое влияние каждой переменной на решение по заявке клиента на открытие счета в банке.

В то же время путем заполнения опросного листа внутри каждой инструментальной переменной и формируется аналитический балл, после включаемый в формулу.

Разложим каждую переменную и покажем, на какие именно вопросы следует ответить уполномоченному сотруднику банка в ходе предварительного скоринга по заявке клиента в рамках опросного листа.

Схема 2. Вопросы опросной анкеты в части раздела ФССП РФ (построена автором)

Схема 3. опросной в раздела ВАС, общей (построена

Схема 4. Вопросы опросной анкеты в части раздела ФНС РФ (построена автором)

Таблица 7 Факторы и аналитические баллы по разделу ВС, ВАС, суды общей юрисдикции (составлена автором)

ФНС РФ:

Таблица 8 Факторы и аналитические баллы по разделу ФНС РФ (составлена автором)

Обзор открытых источников (репутация)

Таблица 9 Факторы и аналитические баллы по разделу открытых источников (репутации) (составлена автором)

Таблица 10 ЦБ РФ и Росфинмониторинг: Факторы и аналитические баллы по разделу ЦБ РФ и Росфинмониторинга (составлена автором)

Очное интервью:

Таблица 11 Факторы и аналитические баллы по разделу очного интервью (составлена автором)

Однако влияние каждой переменной не одинаково.

Далее построим модель и присвоим экспертным методом должные веса (рекомендованные управлением комплайнс-администирирования банка) в составе общей формулы,.

ОА (1) =(ФССПРФ*0,05)+(Судебная переменная *0,1) + (ФНСРФ * 0,1) + (Репутация * 0,2) + (ЦБ РФ и Росфинмониторинг * 0,2) + (Очное интервью * 0,35),

где ОЛ - принятие решения по заявке клиента на открытие банковского счета.

Таким образом, чем больше полученное значение переступит за пределы по итогам заполнения скорингового опросника, тем выше вероятность открытия счета данному клиенту.

По итогам заполнения опросного листа и очного интервью у уполномоченного сотрудника банка формируется консолидированный балл, интерпретация которого выглядит следующим образом.

Таблица 12 Возможные диапазоны значений скорингового балла опросного листа (составлена автором)

Примечание: Консолидированный балл не отменяет наличия собственного экспертного суждения сотрудника банка, принимающего решение об открытии счета, и может быть скорректирован как в большую, так и меньшую сторону путем внесения собственных комментариев с описанием фактора и оснований в соответствующий или новый раздел скоринга.

2.3 Отбор целевых секторов реальной экономики для тестирования предлагаемой модели. Выбор и краткая характеристика предприятий-объектов тестирования

Как уже говорилось ранее, при построении системы комплаенса, основанной на анализе рисков, в расчет принимаются не только существующие, но и потенциально возможные риски, одновременно с этим готовятся предложения по их минимизации. Лучшим примером подобных рисков может быть риск применения санкций, установленных Организацией по контролю за иностранными активами Федерального казначейства США (ОРАС). В российском законодательстве до настоящего времени не решен вопрос о необходимости соблюдении режима санкций ОРАС зарегистрированными в РФ дочерними банками финансовых структур США, в частности, до сих пор остается открытым вопрос ответственности банков за проведение в России операций в российских рублях с банками, зарегистрированными в Иране, которые включены в «черный список» ОРАС, но не включены в соответствующий российский список (в качестве примера можно указать ЗАО «Банк Мелли Иран», в отношении которого установлены санкции как в США, так и в ЕС, но в России такие санкции не установлены). Пока непонятно, будет ли российский законодатель ориентироваться на санкции, установленные ЕС и США, но уже вполне очевидно, что российские банки, проводящие операции с Иранскими банками, подвергают себя риску возможных санкций со стороны ОРАС. Для сведения нужно указать приблизительную оценку такого риска. Приведем только два новейших примера (в реальности их, конечно же, больше):

$780.000.000 были уплачены в феврале 2009 года швейцарским банком ЦВ8 АО в бюджет США в добровольном порядке за прекращение судебного преследования по делу об оказанном банком содействии своим клиентам в нарушении налогового законодательства. При этом такое нарушение было не просто известно руководству банка, но и прямо одобрено им.

$500.000.000 были выплачены в бюджет США в мае 2010 года нидерландским банком ЛБК ЛМКО N. V. в связи с раскрытием незаконных мошеннических финансовых схем, направленных на обход императивных предписаний, а также за нарушение закона о банковской тайне. Следование подходу, основанному на анализе рисков, позволит своевременно выявить имеющуюся проблему, провести анализ возможностей по минимизации рисков, предпринять необходимые действия для защиты банка от указанных рисков.

Для апробации построенной модели предлагаются следующие сектора реальной экономики:

Таблица 13 Сектора экономики и их краткая характеристика (составлена автором)

Далее представим выбранные предприятия каждого названного сектора экономики, которое будет подвергнуто тестированию.

Таблица 14 Сектора экономики и выбранные для анализа компании (составлена автором)

Глава 3. Тестирование и отладка предлагаемой модели на выбранных секторах реальной экономики на примере комплаенс-политики в области РКО АО "Тинькофф Банк” в динамике

3.1 Проверка переменных модели на силу и качество и результаты тестирования

Формирование данных для эмпирического исследования проводилось с учетом способа их последующего оценивания при моделировании решения об открытии либо отказе в открытии банковского счета. В данной работе для расчета межбинарного коэффициента (далее - Коэффициент решения) была использована logit-модель.

Коэффициент решения с использованием logit-модели рассчитывается следующим образом:

Е(рА, БА > 0) = (ФССП РФ * 0,05) + (Судебная переменная * 0,1) + (ФНС РФ * 0,1) + (Репутация * 0,2) + (ЦБ РФ и Росфинмониторинг * 0,2) + (Очное интервью * 0, 35),

Заменим переменные на инструментальное обозначение:

• ФССП РФ - Y

• Судебная переменная - В

• ФНС РФ - А

• Репутация - Z

• ЦБ и Росфинмониторинг - X

• Очное интервью - W.

Тогда модель принимает следующий вид:

При таком подходе и описанных предпосылках коэффициент решения не может выходить за рамки отрезка [0 > Л < 3,125], а также предполагается линейность зависимости коэффициента от используемых объясняющих факторов.

В случае логистической модели функциональная часть имеет вид:

Х((2 * 0,05) + (5 * 0,1) + (Л * 0,1) + (2 * 0,2) + (X * 0,2) + (Ж * 0,35))

Для оценки моделей применяется метод максимального правдоподобия. В качестве оценки вектора коэффициентов принимается такой вектор, для которого наблюдение имеющихся значений коэффициента решения максимально:

при том, что выборка состоит из /наблюдений коэффициента решения> 0 и ж наблюдений > 3,125.

Тогда искомый вектор находится из следующей задачи:

Как уже было сказано, можно наблюдать множество состояний коэффициента решения внутри известного интервала. Для причисления потенциального клиента к одному из классов вводится ненаблюдаемая переменная link*. Эта переменная считается непрерывной и определяется моделью:

Предсказание состояния коэффициента решения определяется моделью по следующему правилу: