Управление операционным риском банка: модель удержания сотрудников

Размещено на http://www.allbest.ru/

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ «ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ»

Факультет экономики

Магистерская диссертация

Тема «Управление операционным риском банка: модель удержания сотрудников»

Горячев Никита Владимирович

Нижний Новгород, 2020



Оглавление

Введение

Глава 1. Сущность, цели, задачи и методология управления операционными рисками коммерческого банка

1.1 Понятие, виды и источники операционного риска

1.2 Задачи, методы и инструменты управления операционным риском

1.3 Разработка алгоритма управления операционным риском

Глава 2. Апробация разработанного алгоритма управления операционным риском на примере коммерческого банка

2.1 Организационно-экономическая характеристика исследуемого банка

2.2 Оценка внешней среды

2.3 Оценка системы внутреннего контроля кредитной организации

2.4 Разработка системы мониторинга операционных рисков банка

Глава 3. Разработка модели удержания сотрудников для снижения рисков персонала

3.1 Обзор теоретических аспектов построения моделей удержания сотрудников

3.2 Обоснование и разработка модели удержания персонала

Заключение

Список литературы

Приложение



Введение

Совершаемые клиентами банковские операции кажутся быстрыми и мгновенными, однако за каждой из них стоит большое количество этапов и процессов, приводящих к возникновению различных видов рисков. Ключевые риски, с которыми сталкиваются все банки - это операционный риск и бизнес-риск. Базельский комитет по банковскому надзору определяет операционный риск, как «Риск потерь, возникающих в результате неудачных внутренних процессов, людей и систем или в результате внешних событий». Операционному риску подвержены все аспекты деятельности банка: от введения реквизитов в мобильном приложении до принятия серьезных управленческих решений высшим руководством.

Причин возникновения операционных рисков множество и составить их исчерпывающий перечень невозможно вследствие постоянно изменяющихся ведения бизнеса. Тем не менее, операционные риски принято разделять по источникам возникновения:

Человеческий фактор: некомпетентность или неправильное поведение персонала, злоупотребление полномочиями.

Риск в области информационных технологий: выход из строя систем, взлом компьютерных сетей, а также ошибки в программном обеспечении, которые могут произойти в любой момент и привести к убыткам банка.

Риски, связанные с процессами: возможность возникновения ошибок при обработке информации, передаче данных, извлечении данных.

С операционным риском сталкиваются все, самые крупные банки, такие как JPMorgan (JPM), Wells Fargo (WFC), инвестиционные банки, такие как Goldman Sachs (GS) и Morgan Stanley (MS), и небольшие региональные банки.

Так, закрытие банка NBC в 2017 году является примером операционного риска, которое привело к банкротству. Регуляторы наложили арест на активы банка после того, как он перестал быть способен поддерживать актуальные стандарты бухгалтерского учета. Банк также не смог выполнить свои требования к достаточности капитала. Банк стремительно рос, используя волатильные источники финансирования и приобретая активы, которые не были ликвидными. На момент банкротства у него были депозиты на сумму около 3,5 миллиардов долларов и активы на сумму 4,7 миллиарда долларов. Банкротство банка обошлось FDIC (Federal Deposit Insurance Corporation) примерно в $1 млрд. Одной из причин неудачи First NBC было доминирующее влияние ее основателя и генерального директора Эштона Райана-младшего на процессы в банке. Кроме того, правление банка не осуществляло должного надзора за деятельностью банка.

Безусловно, Центральным банком РФ разработаны рекомендации по оценке и контролю операционных рисков. Большое количество исследований посвящено разработке систем мониторинга операционного риска. Однако, общей чертой существующей практики является оценка уже произошедших событий, что не дает настоящей возможности управлять рисками в моменте. Разработка моделей, систем ключевых показателей, предсказывающих наступление событий операционного риска сейчас кажется не просто возможным, а необходимым. С появлением и внедрением новейших технологий машинного обучения, основанных на непоколебимых математических законах, появляются возможности составлять хорошие предсказательные модели, основанные на больших массивах данных.

Предметом данного исследования является управление операционными рисками банка. В качестве объекта исследования выбран банк.

Целью работы стало совершенствование подходов управления операционными рисками - рисков персонала в ПАО «Сбербанк».

Для выполнения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

- определение понятий, видов и источников операционного риска;

- сравнение методов и инструментов управления операционным риском;

- разработка алгоритма управления операционным риском;

- организационно-экономическая характеристика исследуемого банка;

- оценка системы внутреннего контроля кредитной организации;

- разработка системы мониторинга операционных рисков банка;

- обзор теоретических аспектов построения моделей удержания сотрудников для снижения рисков персонала;

- обоснование и разработка модели удержания персонала.

В работе используются теоретические и экспериментальные методы, метод экспертных оценок, построение эконометрических моделей. Информационной базой работы стали нормативно-правовые акты ЦБ РФ, исследования отечественных и зарубежных авторов, посвященные управлению и мониторингу операционных рисков, разработке моделей удержания сотрудников.

Практическая значимость работы заключается в предложении модели удержания сотрудников, работающей на основе больших данных. Разработаны несколько моделей машинного обучения для прогнозирования текучести сотрудников банка: в разрезе каждого отдельного работника и в разрезе должностей.



Глава 1. Сущность, цели, задачи и методология управления операционными рисками коммерческого банка

1.1 Понятие, виды и источники операционного риска

Исследование вопросов управления операционным риском коммерческого банка необходимо начинать с определения понятия операционного риска и его места в системе управления банка в целом. Существует несколько подходов к определению операционного риска, различающихся в первую очередь объемом относимых к операционным факторов.

Таблица 1 Дифференциация подходов к определению операционного риска

№	Определение	Источник
1.	Совокупность рисков, не включаемых в рыночный и кредитный риск	Ткаченко И.В. [52]
2.	Риск, возникающий вследствие осуществления финансовых операций	Ткаченко И.В. [52]
3.	Риск, возникающий вследствие неэффективной системы внутреннего контроля кредитной организации	Аудиторское заключение компании PWC по отчетности ПАО Сбербанк за 2019 год [53]
4.	Риск убытков из-за совокупности факторов (неэффективных бизнес-процессов, процедур внутреннего контроля, неправомерных действий, воздействия извне)	Барбауров В.Е. [59]
5.	Риск потерь в результате неточных или ошибочных действий людей, внутренних процессов, систем или внешних событий.	Базель II [61]
6.	Риск возникновения убытков в результате несоответствия характеру и масштабам деятельности кредитной организации и (или) требованиям действующего законодательства внутренних порядков и процедур проведения банковских операций и других сделок, их нарушения служащими кредитной организации и (или) иными лицами (вследствие непреднамеренных или умышленных действий или бездействия), несоразмерности (недостаточности) функциональных возможностей (характеристик) применяемых кредитной организацией информационных, технологических и других систем и (или) их отказов (нарушений функционирования), а также в результате воздействия внешних событий.	Письмо Банка России № 76 от 5.05.2018, глава 4

Важность верного определения факторов, влияющих на операционный риск связана с необходимостью верного расчета норматива достаточности капитала банка.

Согласно Положению Банка России от 03.09.2018 N 652-П (ред. от 27.02.2020) "О порядке расчета размера операционного риска", размер операционного риска рассчитывается банком по формуле:

Размер операционного риска рассчитывается банком по формуле:

Формула 1. Операционный риск.

,

где:

Операционный риск - размер операционного риска;

Дi - доход за i-й год для целей расчета капитала на покрытие операционного риска, определяемый как сумма чистых процентных доходов и чистых непроцентных доходов за финансовый год.

n - количество лет (три года, предшествующие дате расчета размера операционного риска).

Кроме этого, в случаях, когда методика Банка России, установленная Инструкцией Банка России № 180-И, для оценки достаточности капитала не учитывает все факторы операционного риска, система управления рисками кредитной организации должна увеличивать данный показатель исходя из величины риска.

Таким образом, влияние операционного риска на кредитную организацию имеет мультипликационный эффект: помимо естественного риска возникновения убытков, за счет увеличения норматива достаточности капитала, может происходить отвлечение средств из основной деятельности банка.

Многообразие определений операционного риска порождает различия в их классификации. В общем случае, факторы возникновения операционного риска можно разделить на внутренние и внешние.

К внешним причинам, как правило, относят события криминального характера, изменение политической обстановки, изменение действующего законодательства, природные факторы, действия контрагентов.

Внутренние причины возникновения операционного риска представляют наибольший интерес для исследования, поскольку данными факторами можно управлять.

Так, принято выделять следующие укрупненные группы рисков: риски персонала, риски процессов, риски системы. Кроме этого, риски могут и должны быть масштабированы до корпоративного уровня, уровня подразделения банка, уровня бизнес-процесса.

В группу рисков персонала принято относить такие события, как:

Расчетные, логические, коммуникационные и иные ошибки сотрудников;

Недостаточный уровень компетенций сотрудников;

Несогласованные действия сотрудников;

Неправильное распределение рабочих обязанностей, приводящее к концентрации влияния, полномочий, опыта или знаний на одном сотруднике.

В группу рисков процесса можно включать:

Отсутствие регламентирующей документации, либо ее несоответствие реализуемым процессам;

Ошибки в ценообразовании;

Некорректное ведение учета и представление отчетности.

Риск систем, или технологический риск связан со сбоями в работе информационных систем предприятия, низкой информационной безопасностью и несовершенством используемых программных средств в общем.

1.2 Задачи, методы и инструменты управления операционным риском

Интересно отметить, что традиционно риски, сопутствующие деятельности какой-либо организации и ее бизнес-процессов, рассматриваются в связке с процедурами контроля, призванными эти риски сокращать. При этом, не покрываемый элементами контрольной среды риск принято называть остаточным.

Однако, некоторые исследователи делают данные виды риска синонимичными, определяя под операционным риском банка - риск неэффективной системы внутреннего контроля.

Следовательно, возникает вопрос о разграничении понятий внутреннего контроля и управления рисками в рамках деятельности кредитных организаций. Вопросам функционирования системы внутреннего контроля уделяется большое внимание и Российской Федерации, и за рубежом. Международные стандарты аудита, Концепция внутреннего контроля (COSO) выделяют пять компонентов системы внутреннего контроля:

- Контрольная среда;

- Процесс оценки рисков субъектом;

- Контрольные действия;

- Информационная система;

- Мониторинг средств контроля

Модель СОSO также предполагает рассмотрения системы внутреннего контроля на разных организационных уровнях:

Уровень функции (бизнес-процесса);

Уровень операционной единицы (подразделения);

Уровень дивизиона (направления бизнеса);

Уровень организации (группы).

Несмотря на то, что методические рекомендации ЦБ содержат тесты с балльно-весовой оценкой, позволяющей определить общую эффективность, в разрезе целей и по уровням компании оценка не проводится.

Общая оценка системы внутреннего контроля может быть представлена следующим образом:

Таблица 2. Оценка системы внутреннего контроля

Элементы COSO	Операционные цели	Цели в сфере подготовки отчетности	Цели в области соблюдения законодательства	ИТОГО
Контрольная среда Честность и этические принципы Стиль управления и работы Орг. Структура, полномочия и ответственность Компетентность персонала Подотчетность сотрудников	Эффективно/ Требуются корректирующие мероприятия/ Неэффективно	Эффективно/ Требуются корректирующие мероприятия/ Неэффективно	Эффективно/ Требуются корректирующие мероприятия/ Неэффективно	Эффективно/ Требуются корректирующие мероприятия/ Неэффективно
Оценка рисков Уточнение целей Идентификация и анализ рисков Оценка риска мошенничества Анализ существенных изменений	Эффективно/ Требуются корректирующие мероприятия/ Неэффективно	Эффективно/ Требуются корректирующие мероприятия/ Неэффективно	Эффективно/ Требуются корректирующие мероприятия/ Неэффективно	Эффективно/ Требуются корректирующие мероприятия/ Неэффективно
Элементы COSO	Операционные цели	Цели в сфере подготовки отчетности	Цели в области соблюдения законодательства	ИТОГО
Контрольные процедуры Подбор и совершенствование контрольных процедур Общие КП в ИТ сфере Политики, процессы и регламенты	Эффективно/ Требуются корректирующие мероприятия/ Неэффективно	Эффективно/ Требуются корректирующие мероприятия/ Неэффективно	Эффективно/ Требуются корректирующие мероприятия/ Неэффективно	Эффективно/ Требуются корректирующие мероприятия/ Неэффективно
Информация и коммуникация Информация для системы ВК Внутренние коммуникации Внешние коммуникации	Эффективно/ Требуются корректирующие мероприятия/ Неэффективно	Эффективно/ Требуются корректирующие мероприятия/ Неэффективно	Эффективно/ Требуются корректирующие мероприятия/ Неэффективно	Эффективно/ Требуются корректирующие мероприятия/ Неэффективно
Мониторинг Постоянные и периодические оценочные действия Рассмотрение недостатков и корректирующие меры	Эффективно/ Требуются корректирующие мероприятия/ Неэффективно	Эффективно/ Требуются корректирующие мероприятия/ Неэффективно	Эффективно/ Требуются корректирующие мероприятия/ Неэффективно	Эффективно/ Требуются корректирующие мероприятия/ Неэффективно
ИТОГО	Эффективно/ Требуются корректирующие мероприятия/ Неэффективно	Эффективно/ Требуются корректирующие мероприятия/ Неэффективно	Эффективно/ Требуются корректирующие мероприятия/ Неэффективно	Эффективно/ Требуются корректирующие мероприятия/ Неэффективно

В теории риск-менеджмента процесс управления риском традиционно представляется в виде последовательности этапов:

Идентификация риска

Оценка риска

Реагирование на риск

Мониторинг и контроль

В Указании Банка России от 15.04.2015 N 3624-У содержится прямое требование о создании в банке отдела и ответственного за управление рисками лица, однако управление риском, конечно, не может являться задачей одного структурного подразделения. На практике для управления рисками кредитной организации используются концепция трех линий защиты. Первую линию представляют отделы, непосредственно «встречающие» риски. На первой линии защиты, называемой также «менеджментом», проводится идентификация и оценка рисков, контролируется соблюдение установленных лимитов и принимаются меры по снижению риска. Функции второй линии можно назвать методологическими: разработка моделей оценки рисков, разработка системы лимитов. Данные подразделения, как правило, включаются в группу «Управления рисками». Третьей линией защиты является внутренний аудит, который оценивает эффективность системы управления рисками банка. Независимость оценки обеспечивается подотчетностью внутреннего аудита напрямую наблюдательному совету.

Таблица 3. Контроль на соответствие установленным ограничениям

1 линия защиты Соблюдение ограничений, установленных 2-ой линией защиты	2 линия защиты Контроль установленных ограничений (независимый)
Бизнес-подразделения	Подразделения, отвечающие за управление рисками
Идентификация риска	Установление ограничений
	Независимая оценка уровня риска
Выявление и первичная оценка риска	Оценка агрегированного уровня риска
Контроль на соответствие установленным ограничениям	Прогнозирование уровня рисков
	Тестирование и валидация моделей



В таблице ниже приводятся общенаучные и экономические методы, применимые к различным этапам управления операционными рисками

Таблица 4. Методы, применяемые в ходе управления операционным риском

Метод	Алгоритм	Цель	Этап управления
Опросы сотрудников	Определение круга опрашиваемых Разработка вопросов Проведение опроса сотрудников банка, руководителей.	Получение независимого мнения сотрудников банка	Определение риска, оценка эффективности реагирования на риск, мониторинг и контроль
Тест систем	1.Моделирование ситуации (проведение контрольной процедуры, угроза ИТ-безопасности, попытка мошеннических действий) 2.Анализ реакции системы и персонала на ситуацию	Получения представления о фактических деталях операционной деятельности	Определение риска и его оценка, оценка эффективности реагирования на риск, мониторинг и контроль
Экспертная оценка (балльная, метод «Дельфи»)	1. Определение значимых факторов; 2.Количесвенная оценка экспертами каждого параметра; 3.Вывод общего интегрального показателя;	Получение мнения экспертов относительно значимости видов событий операционного риска	Оценка рисков, мониторинг и контроль
Ранжирования	1. Определение показателей; 2. Оценка значимости каждого из них в зависимости от конкретных целей анализа.	Получение представления о наиболее критичных рисках для стратегических целей банка, обоснование порядка реагирования на «одновременные» риски.	Оценка рисков, реагирования на риск
Коэффициентный анализ	1. Расчет коэффициентов-показателей 2. Определение различных сценариев осуществления деятельности 3. Выбор оптимального сценария на основе лучших значений коэффициентов	Обоснование управленческого решения по управлению операционными рисками	Реагирование риск
Визуальные методы (Паук-цисс, дэшборды, светофоры, матрицы)	1. Формирование критериев оценивания 2. Определение значений критериям 3. Построение диаграмм, дэшбордов и тд.	Получение наглядного представления о работе системы, состояния операционных рисков в текущий момент времени	Мониторинг и контроль

Специфические методы управления риском включают процедуры по его устранению, передаче или принятию. Можно отметить, что подход «принятия риска» также часто называют «управлением риском», сужая данное понятия до последовательности шагов, принимаемых руководством после наступления событий риска. Подробное описание подходом и инструментов управления риском приводится в таблице ниже.

Таблица 5 Подходы к управлению риска

Подход к управлению риском	Инструменты	Примеры
Непринятие, ограничения риска	Внутренняя политика компании, регламентация процессов, установление лимитов	Запрет на кредитование отдельных категорий заемщиков, ограничения на вложения в определенные виды активов
	Диверсификация	Вклад в финансовые инструменты с расчетом рисков
Передача	Снижение риска путем передачи третьей стороне - страхования	Деривативы
	Снижение риска без передачи третьей стороне	Залоговое обеспечение, поручительство, гарантии
Принятия риска	Диверсификация	Вклад в финансовые инструменты без расчета риска
	Буфер капитала	Резерв ЦБ под риски



Кроме этого, для построения системы управления операционным риском в банках должна быть разработана система сбора данных о наступивших событиях операционного риска. Данные события, или инциденты, классифицируются по различным атрибутам.

Таким образом, модель управления операционными рисками в кредитной организации может быть представлена в виде модифицированного куба COSO.

Рисунок 1. Куб COSO.

1.3 Разработка алгоритма управления операционным риском

Аспекты нормативно-правовой базы управления операционным риском банка устанавливает основные ориентиры для организации такой системы, однако, не прописывают четкого алгоритма действий по реализации процесса. Более подробное описание системы управления операционным риском разрабатывается в проекте положения Банка России “О требованиях к системе управления операционным риском в кредитной организации и банковской группе” (по состоянию на 22.03.2019). На основе рассмотренных в предыдущих подпунктах методов, инструментов, и нормативного регулирования управления операционными рисками в рамках данной работы осуществляется попытка описания алгоритма управления операционным риском банка.

Шаг 1: Идентификация риска

При идентификации операционных рисков возможно применение нескольких подходов: «сверху-вниз» (Top-Down) и «снизу-вверх» (Bottom-Up).

Таблица 6. Подходы к оцениванию риска.

Подход/критерии сравнения	Top-Down	Bottom-Up
Оцениваемый фактор	Последствий реализации риска	Источников и причин риска
Уровень корпоративной системы	Результаты деятельности банка в целом	Подразделения банка и бизнес-процессы
Исполнитель	Руководство, коллегиальные органы	Сотрудники подразделений
Периодичность	По мере необходимости	В процессе текущей деятельности

В ходе идентификации операционных рисков проводится процедура самооценки, Risk and Control Self-Assesment. Данная процедура проводится на всех уровнях корпоративной структуры банка, объединяя в результате применение обоих подходов.

Риски персонала, процессов, системы и внешние риски анализируется в разрезе

- текущих рисков банка (существующих и новых выявленных инцидентов);

- потенциальных рисков, ожидаемых из-за технологических, инфраструктурных изменений внутри банка;

- изменений внешней среды (изменения в действующем законодательстве, появление новых видов мошенничества).

Шаг 2. Идентификация контрольных процедур

В идеальном случае, каждому выявленному риску соответствует контрольная процедура. Если контроля в отношении риска не определено, появляется необходимость его разработки.

Шаг 3. Оценка экспертами вероятности и влияния рисков и эффективности контролей

Риски, выявленные на предыдущем этапе, проходят экспертную оценку по критериям оценки влияния и вероятности. Один из примеров такой оценки приводится ниже.

Таблица 7. Критерии оценки влияния операционных рисков

Оценка влияния риска
Балл	Описание	Финансы	Репутация	Законодательство	Участники процесса (сотрудники, поставщики, покупатели, поставщики)
1	Незначительный	<=уровня существенности	Не несет последствий для репутации	Нет нарушения действующего законодательства	Отсутствуют последствия для подчиненных, покупателей, поставщиков
2	Заметный
3	Крупный	<=10-кратное превышение уровня существенности	Последствия для репутации на региональном уровне	Административная ответственность, официальные предупреждения	Минимальные последствия для подчиненных, покупателей, поставщиков
4	Критический
5	Катастрофический	>=100 кратное превышение уровня существенности	Последствия для репутации на уровне группы	Уголовная ответственность, прекращение деятельности	Значительные последствия для подчиненных, покупателей, поставщиков



Таблица 8. Критерии оценки вероятности операционных рисков

Балл	Описание	Вероятность	Учет опыта прошлых лет
1	Минимальная (нет оснований для инцидента в настоящий момент времени)	1% - 5%	Не случалось
2	Редкая	6%-25%	Один раз за 5-летний промежуток
3	Возможная (процесс ручной, возможны ручные корректировки)	26%-50%	Один раз за 3-летний промежуток
4	Высокая	51% - 80%	Один раз за год
5	Повышенная (новый процесс, зафиксированы инциденты за настоящий момент)	80%- 99%	Один за полгода

Для расчета последствий для банка от реализации рисков может быть применен сценарный анализ, позволяющий определить возможные потери. Так, каждый риск должен быть оценен по критериям влияния и вероятности. Полученные значения перемножаются, итоговое значение риска находит отражение в матрице рисков для банка (см. таблицу 7).

Таблица 9. Матрица выявленных рисков

	Влияние
	1	2	3	4	5
Вероятность	1	1	2	3	4	5
	2	2	4	6	8	10
	3	3	6	9	12	15
	4	4	8	12	16	20
	5	5	10	15	20	25

1-4 балла характеризует низкий риск (небольшое влияние и минимальные последствия для банка)

5-12 баллов характеризуют средний риск

12 - 25 характеризуют высокий риск (повышенная вероятность наступления рискового события и наличие значительных последствий для группы)

Цель разработки контрольных процедур - снизить влияние и вероятность наступления рискового события для банка. Критерии оценки эффективности контроля предлагаются в таблице 8.

Таблица 10. Критерии оценки эффективности контрольных процедур

Балл	Описание	Вероятность устранения риска	Качество	Зрелость процедуры
1	Эффективная	99%	Процедура разработана, регламентирована, действует в полном соответствии с регламентом	Процесс постоянно совершенствуется, адаптирует лучшие практики
2	Ограниченно-эффективная (требуются корректирующие действия)	75%	Наблюдается несоответствия регламента и практики осуществления процедуры / Процедура выполняется, регламент отсутствует / Процедура адекватна в целом, но не покрывает все возможные события	Процесс управляем
3		50%		Разработан регламент процесса, процесс воспроизводится сотрудниками
4		25%		Процесс воспроизводится сотрудниками
5	Неэффективная (требуется реинжиниринг процедуры)	1%	Процедура не предотвращает, не предсказывает событие и не корректирует последствия	Процесс в стадии разработки

Итоговое значение риска, или остаточный риск, рассчитывается путем наложения показателя выявленного риска (см. матрицу рисков) и показателя эффективности контрольной процедуры, призванной перекрыть риск.

Шаг 4. Реагирование на риск

Данный этап управления операционным риском представляется наиболее перспективным для исследования и подробно рассматривается в третьей главе настоящей работы, поскольку существует множество форматов ответных действий кредитной организации на события риска. Наиболее интересным из рассмотренных выше подходов к управлению риском является его снижение за счет совершенствования тех или иных процессов внутри кредитной организации:

принятие различных управленческих решений

моделирование бизнес-процессов, регламентирование операции?, реинжиниринг бизнес-процессов;

разработка систем лимитов, позволяющих принимать риски до превышения их критического объема;

создание резервов, аналогичным резервам по ссудам, то есть поддержание достаточности капитала под операционные риски.

Шаг 5. Мониторинг изменения операционного риска

Мониторинг изменения операционного риска осуществляется на основании системы ключевых показателей, охватывающей все бизнес-процессы банка.

Для определения уровня операционного риска необходимо сформировать в отчетности понимание о:

* зонах концентрации и наиболее критичных рисках, влекущих наибольший ущерба для банка,

* причинах реализации рисков,

* степени проработанности и достаточности мер по снижению рисков.

Отчетность формируется как по банку в целом, так и по отдельным направлениям его деятельности, таким, например, как розничный, корпоративный или инвестиционно-банковский бизнес.

Поскольку число показателей для анализа может быть очень велико принято использовать методы декомпозиции и агрегирования. Зоны повышенного риска определяются на основе определенных пороговых значений. Изначально пороговые значения могут быть установлены на основе:

исторических данных;

риск-аппетита банка;

стандартов индустрии;

оценки руководства.

Использование системы ключевых индикаторов - аналитических показателей - позволяет оценивать уровень операционного риска в динамике, своевременно выявлять неработающие контроли и упущенные при идентификации риски.

Проект положения управления операционным риском ЦБ указывает на необходимость создания базы данных рисковых событий и классификации событий операционного риска по основным направлениям деятельности:

корпоративное финансирование (оказание услуг по организации доступа к рынкам капитала, оптимизации структуры активов и повышения качества корпоративного управления, слияния и поглощения);

операции и сделки на финансовом рынке;

розничное банковское обслуживание;

коммерческое банковское обслуживание корпоративных клиентов;

операции по осуществлению платежей и расчетов;

агентские услуги и депозитарные услуги;

управление активами;

розничное брокерское обслуживание.

События операционного риска, согласно Базель 2, предлагается также разделять на

Внутреннее мошенничество (Internal Fraud)

Внешнее мошенничество (External Fraud)

Трудовые отношения (Employment Practices and Workplace Safety)

Клиенты, продукты и правила бизнеса (Clients, Products, & Business Practice)

Ущерб материальным активам (Damage to Physical Assets)

Прерывание бизнеса и сбои систем (Business Disruption & Systems Failures)

Управление исполнением, доставкой и процессами (Execution, Delivery, & Process Management)

В упрощенном виде, в данном случае, систему мониторинга операционного риска можно представить в виде Dashboard, или матрицы, ячейки которой отразят количество произошедших событий операционного риска, либо потери от наступления события, превышающие пороговые значения.

Рисунок 2. Пример Dashboard для руководства банка

Кроме этого, кредитные организации могут самостоятельно разрабатывать системы ключевых индикаторов, выбирать показатели для оценки рисков, а также оценивать вес каждого из них в индексе КИР.

Специалисты также указывают на возможность агрегирования и декомпозиции данных показателей. Оценка параметров - ключевых индикаторов риска - может проходить в разрезе операционных рисков - рисков персонала, систем, процессов и внешних рисков на уровне процессов, подразделений, функциональных блоков и группы. Для удобства представления отчетности может также быть выведен индекс КИР.

Прежде всего, для решения данной задачи необходимо выявить факторы - ключевые индикаторы риска.

Анализ теоретических аспектов проблемы позволяет сделать вывод о том, что в качестве таких индикаторов выделяют: [58]

Риска персонала

Коэффициент текучести кадров

Процент недовольных сотрудников

Число ошибок сотрудников

Процент сотрудников, не прошедших обучение в отчетном периоде

Общая оценка компетенций сотрудников

Риска процессов

Число просроченных задач (превышение целевого срока рассмотрения кредитной заявки, несвоевременный ответ кандидату на вакансию, просроченная задача в закрытие отчетного периода и тд)

Объем переработок сотрудников

Процент выявленных ошибок в общем количестве операции?

Общий уровень потерь от событии? внутреннего мошенничества

Общий объем компенсации? клиентам

Процент отклонений план-факт

Риска систем

Число инцидентов в ИС (бухгалтерия, ERP, CRM, охранные системы, удаленный доступ) за период

Потери от утечки конфиденциальной информации

Время простоев системы

Оценка клиентами цифровых сервисов банка

Внешний риск

Потери от мошеннических операций (совершенных не сотрудниками)

Число инцидентов (кибератак, ограблений)

Потери от изменения политической ситуации (санкции)

Потери от изменения экономической ситуации

Установка пороговых значений для каждого из показателей задается риск-аппетитом организации. Иногда в качестве пороговых значений может быть принят среднеотраслевой показатель, максимальное значение прошлых периодов, процент от чистой прибыли банка.



Глава 2. Апробация разработанного алгоритма управления операционным риском на примере коммерческого банка

2.1 Организационно-экономическая характеристика исследуемого банка

ПАО Сбербанк - российская государственная банковская и финансовая компания со штаб-квартирой в Москве. Компания была известна как «Сбербанк России» до 2015 года. Сбербанк работает в нескольких европейских и постсоветских странах. По состоянию на 2014 год это был крупнейший банк в России и Восточной Европе, а также третий по величине в Европе, занимающий 33-е место в мире и первое место в Центральной и Восточной Европе в рейтинге The Banker's Top 1000 World Banks.

Мажоритарным акционером Сбербанка является Российская Федерация, которой принадлежит 50% + 1 голосующая акция голосующих акций Сбербанка. Остальные акции распределены среди портфельных, частных и других инвесторов.

Рисунок 3. Организационная структура ПАО Сбербанк



В пределах России Сбербанк состоит из нескольких региональных отделений (территориальных банков):

Таблица 11. Территориальные банки «Сбербанка» в пределах России

Байкальский банк	Забайкальский край, Иркутская область, Республика Бурятия, Республика Саха (Якутия)
Волго-Вятский банк	Нижегородская, Владимирская, Кировская области, Республика Мордовия, Республика Марий Эл, Чувашская Республика, Республика Татарстан, Пермский край, Удмуртская Республика
Дальневосточный банк	Хабаровский край, Приморский край, Амурская, Сахалинская области, Еврейская автономная область, Магаданская область, Камчатский край, Чукотский автономный округ
Московский банк	Город Москва
Поволжский банк	Самарская, Ульяновская, Оренбургская, Саратовская, Волгоградская, Астраханская, Пензенская области
Северо-Западный банк	город Санкт-Петербург, Ленинградская, Мурманская, Калининградская, Псковская, Новгородская, Вологодская, Архангельская области, Республика Карелия, Республика Коми, Ненецкий автономный округ
Сибирский банк	Новосибирская, Томская, Кемеровская области, Алтайский край, Республика Алтай, Красноярский край, Республика Тыва, Республика Хакасия, Омская область
Среднерусский банк	Московская, Тверская, Калужская, Брянская, Смоленская, Тульская, Ярославская, Костромская, Ивановская, Рязанская области
Уральский банк	Свердловская, Челябинская, Курганская области, Республика Башкортостан, Тюменская, Ханты-Мансийский автономный округ -- Югра, Ямало-Ненецкий автономный округ
Центрально-Черноземный банк	Воронежская, Орловская, Липецкая, Курская, Белгородская, Тамбовская области
Юго-Западный банк	Ростовская область, Краснодарский край, Республика Адыгея, Ставропольский край, Республика Ингушетия, Республика Северная Осетия -- Алания, Кабардино-Балкарская Республика, Республика Дагестан, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Калмыкия, Чеченская Республика

Для анализа структуры капитала банка была проанализирована отчетность РСБУ (01.01.2017, 01.01.2018, 01.01.2019, 01.01.2020).



Таблица 12. Структура капитала исследуемой организации

Показатели баланса (млн. руб.)	01.янв.20	01.янв.19	01.янв.18	01.янв.17
Достаточность базового капитала Н1.1 (мин. 4,5%)*	10.7%	11.1%	10.7%	9.9%
Достаточность основного капитала Н1.2 (мин. 6,0%)*	10.7%	11.1%	10.7%	9.9%
Достаточность общего капитала Н1.0 (мин. 8,0%)*	14.7%	14.8%	14.9%	13.6%

Показатель собственного капитала продемонстрировал ожидаемый рост в рассматриваемом периоде, что говорит о стабильном положении ПАО «Сбербанк». Капитал позволяет соблюдать нормативы ЦБ по достаточности капитала и наращивать активные операции.

Далее взглянем на диаграмму с изменениями структуры капитала в рассматриваемые периоды. Можно судить о сокращении доли основного капитала и увеличении доли дополнительного капитала.

Диаграмма 1. Структура капитала Сбербанка

Конечно же, все доли основного и дополнительного капиталов менялись на фоне общего роста капитала, что можно увидеть в таблице выше. Увеличение базового капитала, главным образом, произошло за счет чистой прибыли, заработанной за 2019 год, в размере 870 млрд. рублей. Объем годового кредитования составил 16 триллионов руб. Кредитный портфель по физлицами вырос на 17%, средства клиентов выросли на 4,5% (без валютной переоценки).

Расчет достаточности капитала в банке производится на основании внутренних рейтингов (ПВР подход) по следующим фин. инструментам:

Долговые ценные бумаги

Кредиты физ. лицам

Кредиты юр. лицам

Производные финансовые инструменты

Обязательства кредитного характера

Контроль за достаточностью осуществляется в соответствии с нормативами, установленными Базельским комитетом («Базель III: международные регуляторные стандарты для более устойчивых банков и банковских систем»). Минимальные значения по «Базелю» составляют 6% для капитала 1 ур. и 8% для общего капитала.

Активы банка в 2019 году увеличились на 684,2 млрд руб., в основном за счет роста объема вложений в финансовые активы, оцениваемые по справедливой стоимости через прочий совокупный доход, и объема размещенных средств в Банке России.

Капитал по состоянию на 1 января 2020 года увеличился на 324 млрд руб. по сравнению с 1 января 2019 года.

Рост капитала за 2019 год обусловлен действием разнонаправленных факторов, основные из них:

Заработанная чистая прибыль за 2019 год;

Выплата дивидендов по итогам 2018 года;

Снижение размера вычета из капитала по вложениям в финансовые компании, в основном, из-за увеличения порога для вычета вложений вследствие роста базового капитала;

Положительный эффект от превышения резервов над ожидаемыми потерями в связи с применением подхода на основе внутренних рейтингов, регламентированного Положением Банка России от 06.08.2015 №483-П «О порядке расчета величины кредитного риска на основе внутренних рейтингов», к расчету кредитного риска, используемого в Банке с отчетности на 1 феврали 2018 года в соответствии с выданным Банком России разрешением;

Рост коэффициента списания субсидированных кредитов, полученных в рамках государственной поддержки в соответствии с федеральным законом от 13.10.2008 №173-Ф3 «О дополнительным мерах по поддержке финансовой системы в Российской Федерации»;

Погашение субординированных облигаций в размере 1 млрд долларов США.

Разберем динамику капитала Группы за 1 квартал 2020 года. Коэффициенты достаточности капитала зафиксировались на следующих уровнях:

Таблица 13. Коэффициенты достаточности капитала

Показатель	01.01.2020	01.01.2019
Коэффициент достаточности базового капитала 1-го уровня (Базовыи? капитал 1-го уровня / Активы, взвешенные с учетом риска), %	13,3	13,4
Коэффициент достаточности капитала 1-го уровня (Капитал 1-го уровня / Активы, взвешенные с учетом риска), %	13,3	13,4
Коэффициент достаточности общего капитала (Общии? капитал / Активы, взвешенные с учетом риска), %	13,8	13,6

Проанализировав показатели, делаем вывод, что уровень достаточности капитала за 1 кв. 2020 года соответствует внешним требованиям.

Обязательства по производным финансовым инструментам за 2019 год снизились с 147 до 135 млрд руб. В структуре, однако, заметен рост обязательств по производным финансовым инструментам на процентные ставки (с 25 до 53 млрд руб.). А вот производные финансовые инструменты на иностранную валюту и валютно-процентные производные финансовые инструменты снизились почти в 2 раза: с 46 до 31 и с 53 до 22 процентов соответственно.

Прочие обязательства выросли чуть больше, чем на четверть триллиона, с 1290 млрд руб. до 1547 млрд. руб.

В частности, резервы по страховой деятельности и деятельности пенсионного фонда выросли с 925 до 1081 млрд руб. (Значительный рост по пенсионной и страховой деятельности). Прочие финансовые обязательства выросли с 258 до 339 млрд руб., среди них появились обязательства по аренде на 80 млрд рублей (раньше их не было). Кредиторская задолженность снизилась с 43 до 22 млрд руб. Среди других показателей, таких как расходы по выплатам персоналу, взносов в систему страхования вкладов к уплате, расчетов по операциям с ценными бумагами, значительных изменений не было.

Прочие нефинансовые обязательства выросли на 20 млрд руб., со 106 до 126 млрд руб. Среди них на 7 миллиардов выросли полученные авансы, на 8 миллиардов резерв под кредитные убытки по обязательствам кредитного характера и резерв по прочим условным обязательствам.

Также в прочих обязательствах на создание резерва под кредитные убытки/резерв под обесценение в течение года на гарантии было израсходовано 8 миллиардов рублей, и количество выданных гарантий увеличилось с 18 до 26 млрд. руб. Резерв по обязательствам по неиспользованным кредитным линиям увеличился с 8,3 до 9,5 млрд рублей, под аккредитивы уменьшился с 2,2 до 1,7 млрд, под прочие условные обязательства с 8,8 до 7,7 млрд. Итоговое изменение - это рост с 37 до 45 миллиардов рублей.

Объем субординированных займов за 2019 год. Снизился почти на 90 миллиардов рублей, с 707 до 620 миллиардов. Среди них, небольшое снижение займов Банка России - с 504 до 500 млрд, значительное снижение займов, привлеченных в рамках программы MTN (программа размещения среднесрочных нот, еврооблигации), и в 2 раза снизились прочие субординированные займы, с 3,5 до 1,8 млрд руб. Изменения балансовои? стоимости субординированных заи?мов включают выплаты основного долга и процентов, учтенные в консолидированном отчете о движении денежных средств, начисленные процентные расходы, учтенные в составе процентных расходов в Примечании по процентным доходам и расходам, а также влияние изменения валютных курсов.

Состав субординированных займов Группы на 31 декабря 2019 года, привлеченных от Банка России, представлен в таблице:

Таблица 14. Состав субординированных займов Группы

Дата выпуска	16.12.2008	18.06.2014
Валюта	RR	RR
Контрактная ставка купона, процентов годовых	6,5%	6,5%
Номинальная стоимость в валюте выпуска, в миллионах	295653	200000
Балансовая стоимость (в миллиардах российских рублей	299,4	200,5
Эффективная процентная ставка, процентов годовых	6,5%	6,5%
Номинальная стоимость в валюте выпуска, в миллионах	300000	200000
Балансовая стоимость (в миллиардах российских рублей)	303,6	200,5
Эффективная процентная ставка, процентов годовых	6,5%	6,5%

Диаграмма 2. Соотношение показателей 2019-2020

2.2 Оценка внешней среды

Первая половина 2019 года была характерна ростом кредитования, вопреки невысокому объему привлеченных средств. В основном, рост обеспечили государственные банки. Такие факторы, как МСФО-9 и снижение стоимости риска могли бы повлиять на рентабельность сектора, но она осталась на том же уровне что и в 2018 году - 13%. И корпоративное, и розничное кредитование в начале 2019 года демонстрировали рост. Аналогичные показатели частных банков потеряли в приросте порядка двух процентов. Несмотря на активный рост кредитования, в ресурсной базе банков наблюдалась стагнация.

На графиках банки делятся на следующие категории: банки, контролируемые органами государственной власти, банки, находящиеся под контролем частных компаний/лиц, но аффилированные с государственными структурами, банки, с участием иностранного капитала, контролируемые иностранными компаниями/лицами, банки, контролируемые частными лицами.

Диаграмма 3. Темпы роста корпоративного кредитования

В 2017-2019 годах наблюдался активный рост на рынке гарантий среди частных банков, в то время как среди государственных банков в этой сфере шло, наоборот, снижение. В итоге, охват частными банками на гарантийном рынке повысился с 8% до 12%, тогда как государственные банки потеряли в доле 8% (с 73 до 65).

Диаграмма 4. Темпы роста розничного кредитования

Диаграмма 5. Средний темп прироста показателей

Рентабельность, очищенная от корректировок резервов по МСФО-9, составила 13% за первую половину 2019, что почти на 1% меньше, чем за аналогичный период предыдущего года. Среди банков наблюдался значительный рост конкуренции за надежных заемщиков, что вызвало снижение розничного кредитования и падение маржинальности.

Что касается сферы кредитования, 2019-й год характерен высокими показателями по кредитованию малого и среднего бизнеса с (2014 года), динамика портфеля составила 12%. 80% кредитов выдали банки, входящие в ТОП-30 банков РФ. Средняя продолжительность ссуд также увеличилась, заемщики стали брать кредиты на более долгий срок. Агентство «Эксперт», считает, что в связи с тем, что COVID-19 ударит по малому и среднему бизнесу, показатель их просроченной задолженности по итогам 2020 г. может составить 18%, а также, объем кредитования может снизиться на 20-30% (по результатам 2020 года). Рост кредитования малого и среднего бизнеса в 2019 году можно объяснить тем, что вслед за ключевой ставкой снизились и процентные ставки банков.

Также были осуществлены широкие меры господдержки (в 2,5 раза больше кредитов с господдержкой, чем в 2018). Очень важным оказалось постановление правительства №1764 от 30 декабря 2018 по предоставлению банкам субсидий. Приоритетными стали считаться организации розничной торговли, были изменены минимальные лимиты (до 500 000 руб.). Также, Минэкономразвития увеличил количество банков, уполномоченных осуществлять данную программу с 15 до 90, в том числе с базовой лицензией. В 2020 году программа также стала распространяться на самозанятых. Были введены новые виды ссуд для микропредприятий: на рефинансирование инвестиционных кредитов и на развитие деятельности.

Также, можно отметить упрощение регуляторных мер по процедурам оценки кредитоспособности заемщиков. В положения ЦБ РФ №590-П4 и 611-П5 было внесено следующее изменение: возможность оценки кредитоспособности по внутрибанковским критериям, без использования отчетности клиентов.

По географии прироста кредитования на первом месте находится Москва (+39%), СЗО (+23%), Дальневосточный (+20%). На 4 месте, с отрывом, идет Уральский ФО (+11%). Торговля, как и всегда, занимает наибольшую долю от всех выданных ссуд.

События начала 2020 г. стали полной неожиданностью для всего банковского сектора. Если ранее по прогнозам ожидалось, что активный рост кредитования будет продолжаться на уровне 2019 года, или выше, то COVID-19, ситуация со сделкой ОПЕК+ и нефтяным рынком, соответствующими валютными последствиями, оказали сильное влияние на весь бизнес страны. От существенного спада экономики удержать рынок в силе только меры государственной поддержки. Они и были анонсированы Президентом и кабинетом министров. Но несмотря на это, 2020 год ожидает умеренно-негативный сценарий развития ситуации: это повышение ключевой ставки до 7%, нефть BRENT на уровне $35 и инфляцию в 5%.

В рамках проводимого исследования представляется возможным сгруппировать факторы, оказывающие влияние на состояние внешней среды

2.3 Оценка системы внутреннего контроля кредитной организации

В первой главе настоящей работы рассматривались теоретические аспекты организации системы внутреннего контроля организации и был сделан вывод о том, что оценка системы внутреннего контроля является важным шагом в процессе управления операционными рисками банка.

Следовательно, целесообразно провести оценку эффективности функционирования системы внутреннего контроля исследуемого банка.

Прежде всего, нужно отметить, что оценка СВК подробно рассматривается в источниках для целей проведения внешнего аудита. Для оценки СВК кредитной организации Центральным банком также разработаны методические рекомендации, представляющие собой тесты с балльно-весовой оценкой. Помимо этого, пособия по аудиту рекомендуют проводить тесты «да-нет», использовать метод анализа иерархий (или метод попарных сравнений), тесты с характеристиками элементов СВК для того, чтобы определять структуру системы внутреннего контроля, проверять наличие ключевых элементов, оценивать работу системы в текущий период времени.

С опорой на принципы, лежащие в основе модели СОSO, в работе совершается попытка разработки теста оц...