Проект

«Райффайзенбанк» внедрил систему для расчета величины кредитного риска

Заказчики: Райффайзенбанк (Raiffeisen Bank)

Москва; Финансовые услуги, инвестиции и аудит

Подрядчики: SAS Россия
Продукт: SAS Marketing Automation (SAS MA) SAS Campaign Management
Второй продукт: SAS Credit Risk Management for Banking

Дата проекта: 2014/03  - 2019/01
Технология: BI
подрядчики - 294
проекты - 2328
системы - 821
вендоры - 354
Технология: CRM
подрядчики - 369
проекты - 3150
системы - 600
вендоры - 334
Технология: CRM - Системы лояльности
подрядчики - 109
проекты - 432
системы - 107
вендоры - 98
Технология: СУБД
подрядчики - 198
проекты - 554
системы - 254
вендоры - 114

2019: Внедрение системы для расчета величины кредитного риска

26 февраля 2019 года стало известно, что по запросу Райффайзенбанка компания SAS совместно со специалистами банка реализовала систему для расчета величины кредитного риска (RWA) с учётом специфики каждого инструмента в соответствии с Положением Банка России 483-П по требованиям нерозничного сегмента. Величина кредитного риска используется в целях расчета норматива достаточности капитала (Н1.0).

Применение ПВР-подхода позволяет Райффайзенбанку снизить потребление капитала за счет высокого качества кредитного портфеля. В первый год снижение величины кредитного риска составит 10% относительно величины кредитного риска по кредитным требованиям к корпоративным клиентам, рассчитанного по стандартизированному подходу, со второго и далее — 20%. По собственным оценкам банка, сумма сэкономленного капитала в начале 2019 года составит 9,5 млрд руб., что эквивалентно порядка 80 бп к показателю достаточности капитала Н1.0, — комментируют в Райффайзенбанке.

Построенная система позволяет рассчитывать риск каждого актива (сделки) с применением имеющихся у банка риск-параметров, которые банк оценивает на основе собственных внутренних моделей. Систему можно масштабировать для расчета других риск-метрик, клиентских сегментов и требований. В ходе проекта, помимо непосредственно функционала для расчета величины кредитного риска нерозничного портфеля с учётом специфики каждого инструмента и сложных требований регулятора, была реализована подсистема для сбора и накопления детальных данных по активной части нерозничного портфеля. В сотрудничестве с командой банка специалисты SAS разработали дополнительный функционал, специфичный для российского рынка и регулирования. Также в систему были заложены возможности для проведения стресс-тестирования – оценки чувствительности RWA к изменению входных данных. В части соблюдения требований регулятора важно, что система обеспечивает полную аудируемость и валидацию полученных в ходе расчетов цифр.

Построенная система успешно прошла проверку на соответствие требованиям регулятора. С 1 февраля 2019 года Райффайзенбанк получил от Банка России разрешение использовать собственные модели для оценки кредитного риска в целях расчета достаточности капитала по требованиям корпоративного сегмента.

На 26 февраля 2019 года Райффайзенбанк готовится к переходу на применение ПВР по розничному сегменту кредитных требований. По запросу банка специалисты SAS расширили функционал системы для проведения расчетов по этому сегменту.

«
Внедрение продвинутого подхода – важный шаг для банков, которые серьезно относятся к своей репутации и выстраиванию внутренних процессов управления рисками. Учитывая чувствительность ПВР к экономическому циклу, банки в основной своей массе не спешат использовать продвинутый подход в регуляторных целях. При этом для собственных целей многие уже давно пользуются системами внутренних рейтингов. Тем не менее, мы видим, что банки с исторически сильной риск-культурой, а также дочки европейских банков стремятся к переходу на продвинутый подход. Это необходимо для дальнейшего развития риск-менеджмента. Пример Райффайзенбанка в этом смысле важен для банковской системы.
Светлана Белоус, руководитель практики по управлению рисками SAS Россия - СНГ
»

2014: Внедрение SAS Customer Decision Hub

в Райффайзенбанке был внедрен SAS Customer Decision Hub, куда вошли такие решения, как SAS Marketing Automation и SAS Marketing Optimization

Подрядчик: SAS Россия

Сроки проекта: Март- Сентябрь 2014 года