Риски и устойчивость финансового обслуживания на транспорте

УДК 625.12: 658.6

РИСКИ И УСТОЙЧИВОСТЬ ФИНАНСОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ НА

ТРАНСПОРТЕ

Ландсман А.Я., д.э.н., профессор, МАДИ

Изложены методические основы и практика анализа рисков и устойчивости финансового обслуживания проектов развития транспортной инфраструктуры. Показано влияние рисков на эффективность функционирования комплексных и структурных банковских процессов. Раскрыт алгоритм оценки рисков и устойчивости финансово-кредитной системы.

Ключевые слова: аинансовое обслуживание, риски, устойчивость, эффективность.

RISKS AND SUSTAINABILITY OF FINANCIAL SERVICES TRANSPORT

Landsman A., Doctor of Economics, professor, MADI

Methodical bases and practice of risk analysis and soundness of the financial maintenance of projects of development of transport infrastructure. Shows the influence of risk on efficiency of functioning of complex and structural banking processes. Disclosed algorithm risk assessment and stability of the financial and credit system.

Keywords: financial services, risks, sustainability, effectiveness.

Постановка проблемы. Риски и устойчивость финансово-кредитной деятельности - взаимодополняемые понятия в смысле безопасности и эффективности средств банков и клиентов. В сфере финансирования проектов развития транспортной инфраструктуры с этими определениями корреспондируется надежность банка, которую определяет совокупное состояние кредитоспособности, ликвидности и платежеспособности. Основной акцент многих исследователей этой проблемы [1,5 ] приходится на аналитическую, познавательную сторону категории риска - в каком состоянии находится банк по заданным показателям, требованиям. Между тем есть еще одна, не только функциональная и не столько оценочная сторона явления, основанная на профессиональной ответственности за устойчивость финансовых процессов и продуктов.

В этом контексте отметим необходимость организованного взаимодействия банка и клиентов - юридических и физических лиц транспортных предприятий для профилактики рисков по всей цепи появления и адаптации к потенциальным признакам убытков функциями управления.

Несмотря на наличие многочисленных и в ряде случаев противоречивых понятий риска, примем свое определение: риск - совокупность действий, обстоятельств и факторов, которая может (с определенной вероятностью - Р) привести к ущербу 2 банку (подразделениям банка) и критической ответственности перед клиентами. Риск характеризуется двумя параметрами: вероятностью Р и величиной потенциального ущерба 2 .

Профессионально построенная и поддерживаемая устойчивость финансово-кредитной деятельности должна противодействовать рискам и сохранять способность в течение определенного времени сохранять установленные показатели деятельности в допустимых пределах при изменении внешних и внутренних условий функционирования.

В работах [1,2] риск связан со статистической оценкой вероятности отклонения от ожидаемого дохода. Причем отклонения могут быть позитивными и негативными. В нашем понимании фундаментального определения устойчивости эти общие определения и, тем более, статистические оценки риска имеют только стартовое значение. Статистические методы разрабатывались, в основном, применительно к задачам управления техническими системами, параметры которых жестко заданы и не меняются произвольно. Между тем, финансово-кредитная система ориентирована на получение прибыли с учетом возможности структурных изменений под влиянием внешней и внутренней среды функционирования. Поэтому в оценке ее состояния важен активный подход - возможность диверсификации в зависимости от приоритетов в кредитной политике в меняющихся условиях. Важен и социальный аспект проблемы. Общество не должно иметь причин для сомнений в устойчивости банковской системы, а акционеры, партнеры, вкладчики и инвесторы должны иметь полную уверенность в надежности финансового обслуживания.

Особенности оценки и управления рисками. Управление рисками финансово-кредитной деятельности должно быть организовано как система, структуру и взаимосвязи которой следует постоянно

настраивать для соответствия перспективной политике и всей совокупности внешних и внутренних условий. В этом и состоит методический подход к устойчивости - профессионально, с использованием современных технических и компьютерных средств бизнес-аналитических систем управлять рисками в рамках допустимых отклонений или решений. Этот принцип был реализован при формировании и организации финансирования терминальной сервисной сети на транспорте [4] в виде программы «точечной настройки» процессов и продуктов, основанной на хранилище и аналитической системе обработки информации SAP. При этом допустимость отклонений означает, что риск не приведет к нарушению обязательств банка и ухудшению его показателей.

Финансовая деятельность сопряжена с рисками, которые могут влиять на безопасность всех его участников, нанести вред обществу и препятствовать достижению запланированных результатов. Устойчивость финансовой организации находится под влиянием многих внешних и внутренних факторов: наличие собственных средств и учредителей, наличие стабильной клиентуры, надежность заемщиков, участие в государственных программах и др. Существуют различные подходы к оценке устойчивости, в первую очередь контроль над синтетическими показателями: минимальный размер капитала, максимальный размер привлеченных денежных вкладов населения. Наряду с этим анализируют ряд коэффициентов, также позволяющих судить о финансовой устойчивости банка. Но все эти показатели являются результирующими, пассивными в смысле оперативной деятельности. Для повышения финансовой устойчивости коммерческий банк оперирует внутренними алгоритмами управления активами и пассивами, прибыльностью и рисками.

Предложенная в [4] методика основана на мониторинге, адаптации политики банка к возмущениям и активной диверсификации системы регулирования финансово-кредитной деятельности. Методика реализована на базе информационно-аналитической системы, поддерживаемой программным обеспечением хранилища банка, в частности SAP BI. В ней информационные потоки, в т.ч. по рискам, агрегируются по уровням вертикали:

1) риски комплексных процессов (например, зачисления и снятие с корсчета, остатки на счетах и др.);

2) риски структурных процессов (мобильные сервисные сети, лизинг и др.);

3) риски состояния банковских продуктов и операций (финансовое, информационное и ресурсное обслуживание через терминалы и банкоматы).

Все риски находятся во взаимосвязи, влияют (с возможным усилением в системе в виде синергетического эффекта) на сводные индикаторы.

Проследим взаимосвязи в изложенной выше вертикали рисков: «Комплексный процесс (КП) - структурные процессы (СП)- состояние банковских продуктов и операций». Результаты анализа и методическое обеспечение каждой стадии последовательно направлены на поддержку устойчивости финансово-кредитной деятельности на транспорте.

Рассмотрим методы оценки рисков комплексного банковского процесса первого уровня Мз (например, КП «Зачисления на корсчет». Временной ряд Мз относится к нестационарному случайному процессу, который представлен трендом, периодическими и случайными колебаниями процесса относительно тренда под влиянием внешних, внутренних факторов и текущих изменений банковской политики.

Первым этапом является мониторинг отклонений комплексного процесса от тренда в режиме реального времени. Проведем его в контексте причинно-следственных связей, определяющих отклик клиентов на всю совокупность внешних и внутренних рисков. При анализе характеристик временных рядов изменения КП необходимо установить все определяющие тренд структурные процессы и оценочные параметры каждого процесса. Для этой цели известны методы математического анализа разложения временного ряда по ансамблю факторов [2]. Однако применение его теории ограничено по двум причинам. Во-первых, спектр любого фактора (например, спроса на банковские продукты) является дискретным, зависит не только от их содержания, но и случайных рыночных, в первую очередь конкурентных отношений. Во-вторых, существующие методы кросс-спектрального анализа и его программное обеспечение недостаточно проработаны для практических приложений.

Тренд определяется состоянием, развитием экономики и, как следствие, потребностей населения в финансовых услугах. Статистический анализ базового периода и конъюнктуры рынка показывают целесообразность вариантного прогноза ориентиров экономической политики. Соответственно в прогнозе могут быть предусмотрены варианты спроса на продукты банка, которые отражаются во временных рядах Мз в виде общей тенденции.

Параметры тренда могут быть определены с помощью модели скользящего среднего или регрессионными методами [2]. Выбор вида модели должен быть основан, в первую очередь, на экономической сущности данного параметра в базовом (анализируемом) периоде и возможностях его изменения в перспективе с тем, чтобы выбранная модель отражала прогнозируемую динамику. И только подтверждение (достоверность) этой модели следует искать в статистических данных.

Обоснование такого требования заключается в следующем. Во-первых, при значительной степени агрегирования статистических данных только познание экономической природы появления и изменения каждого фактора, влияющего на объем зачислений, позволяет найти модель, которая может быть использована для прогноза. Во-вторых, структура комплексного процесса меняется непрерывно, в перспективе могут появиться новые социальные и экономические факторы. В этих условиях однородность исходных статистических данных нарушается, только устойчивая закономерность позволит обоснованно прогнозировать статистические параметры. В этой сложной системе важно во время зафиксировать переход к негативной динамике комплексного процесса, которая является признаком появления зоны риска - выхода процесса Мз за пределы доверительных границ тренда, установленных банковской политикой. Выделим признак риска: вероятность Рз того, что отклонения фактических параметров процесса от тренда будут выше допустимого предела. В качестве меры таких отклонений в АКБ «СДМ-Банк» были приняты: коэффициент Кз, равный отношению фактического и планового (в тренде) значения контролируемого параметра, и заданный предел допустимого значения этого коэффициента. Например, статистический анализ объемов зачислений (тыс.руб/ день) в программном обеспечении SAP BI за первый квартал 2012г показал, что вероятность их снижения и, соответственно, отклонения Кз выше допустимого в банке уровня 0,95 составила 20% от всех контрольных дней. Это и есть мера риска по объему зачислений в контролируемом периоде.

Параметры комплексного процесса Мз непосредственно зависят от состояния и системы регулирования составляющих структурных банковских процессов. Их изменения объективно приводят к колебаниям КП в виде периодической составляющей. Для банковской политики значения параметров риска Рз и 2з комплексного процесса, превышающие допустимый уровень отклонения (назовем их «опасными» индикаторами) означают необходимость переходного процесса второго уровня - анализа рисков структурных процессов с поиском критических, уязвимых факторов.

Проведем анализ рисков второго уровня - структурных процессов СП. В качестве примера рассмотрим риски функционирования мобильных сервисных сетей для финансового, информаци-

онного и ресурсного обслуживания населения.

Организация и планирование инвестиций в развитие сервисных сетей включала научную, инвестиционную и проектную стадии для размещения сервисных сетей в ряде регионов страны. Эти стадии и мониторинг их состояния в своей совокупности позволили интегрировать новый процесс в систему SAP банка. В этой проблеме были выявлены все проявления рисков на разных этапах жизненного цикла, начиная с входа в рынок и до морального износа сервисного оборудования. Уже на ранней стадии стала очевидной необходимость комп-лексного подхода к новой технологии финансового обслуживания на основе сетей терминалов, системы их эксплуатации и обновления.

Задача оценки рисков в структурных процессах второго уровня имеет конкретную постановку: необходимо найти наиболее уязвимые с контрольных позиций продукты и управлять их состоянием в режиме реального времени в двух направлениях - либо повышение эффективности, либо ликвидация. Причины колебаний СП объясняются регулирующими воздействиями банка-инвестора (оптимальным размещением терминалов, тарифами и др.) с целью упреждения рыночной ситуации падения спроса на продукт.

Проведем анализ риска в инвестиционном цикле создания и внедрения сети терминалов с позиций возможной диверсификации этого структурного процесса. Выделим этапы развития сети и управления ее параметрами в рыночной среде «спрос - предложение услуг»:

внедрение нового оборудования и освоение рынка услуг;

развитие спроса и экономическое равновесие;

эффективное функционирование терминалов;

этап риска и потенциального «обвала» спроса.

Проследим переходы состояния сервисной инфраструктуры по

мере развития спроса на услуги и роста тарифов. На каждом этапе изменение показателей дохода и себестоимости в сфере «предложения» связано с регулированием тарифов в сфере «спроса». При размещении каждой сервисной сети были учтены особенности объектов и района обслуживания (вокзалы, аэропорты, супермаркеты и др.). Анализ показал, что каждый вид объектов характеризуется своим спросом на конкретные услуги, средним чеком и особым отношением групп населения к изменению тарифов.

Управление эффективностью структурного процесса следует производить двумя взаимосвязанными способами: активным регулированием основных факторов, влияющих на прибыль (тарифов, доступности, новых опций и др.) и оценкой его влияния на основные показатели сервисной сети.

В такой политике возможно появление этапа риска, который проявляется в виде снижения спроса на услуги терминалов. К отрицательной динамике приводят и конкурентные факторы. На этом этапе важно вскрыть причины, влияющие на устойчивость обслуживания. Неисправность терминалов приводит к недоверию населения к предлагаемым услугам и конкретному оборудованию, резкому спаду спроса и убыткам. Оценка структурного риска приводит к необходимости перехода к третьему уровню - анализу состояния банковских продуктов и эффективности банковских операций. В нашем примере структурного процесса организации и размещения сервисных сетей мониторинг показал необходимость более детального анализа рисков на уровне выполнения сервисных операций.

Перейдем на третий уровень анализа и управления риском состояния банковских продуктов и операций на примере процессов обновления и повышения готовности парка терминалов самообслуживания.

Накопленный опыт размещения терминалов для финансовых, информационных и ресурсных услуг во взаимосвязи с системой программного обеспечения и хранилища аналитической информации SAP [3,4] показал значительное влияние износа терминалов. Физический и моральный износ приводит к внезапным отказам, длительным простоям, уве-личению числа аварийных ремонтов. В результате снижаются надежность мобильного сервиса, имидж владельца терминалов и прибыль в сфере сервисного бизнеса. Это обстоятельство подтверждает идею, изложенную в начале статьи, о целесообразности управления устойчивостью банковских процессов с позиций надежности.

Надежность является сложным свойством, которое в зависимости от значения объекта и условий его использования включает сочетание безотказности, долговечности, устойчивости, ремонтопригодности и сохранности. Именно это сочетание приводит к не-

обходимости экономической оценки технической готовности терминалов и их влияния на устойчивость процесса обслуживания в целом. Для этой цели в дочерней компании СДМ-Банка ЗАО «ПлатФорма» - ведущем разработчике новых технологий обслуживания была разработана методика управления рисками, основанная на матричных методах расчета необходимых инвестиций и оптимального варианта их распределения по направлениям устойчивости банковских процессов [4]. Методика была реализована для повышения надежности сферы финансовых и информационных услуг на примере одной из региональных сервисных сетей терминалов самообслуживания, размещенных в г. Москве и Московской обл. Важен также социальный эффект повышения устойчивости финансового, информационного и ресурсного обслуживания населения.

Анализ рисков проводился на основе комплекса экономических и технических данных в системном режиме «он-лайн» в хранилище аналитической информации SAP. Обработка статистических данных позволила установить основную причину риска в сервисной сфере - низкий уровень технической готовности терминалов. Эта оценка риска на третьем уровне (состояние банковских продуктов) непосредственно влияла на устойчивость структурных процессов.

Задача управления риском состояла в том, чтобы на стадии текущего функционирования сервисной сети иметь заданный уровень готовности, прибыль от использования и обновления парка оборудования. Для этого был сформирован экономически обоснованный резервный фонд, обеспечивающий снижение отказов сети терминалов, с учетом необходимых инвестиций.

Реализация методики ЗАО «Плат-Форма» в 2011г обеспечила прирост прибыли от эксплуатации сети терминалов для финансовых, информационных и потребительских услуг. Этот локальный, на первый взгляд, пример оценки качества функционирования сервисных сетей показывает необходимость разработки системы управления рисками и устойчивостью по всей структуре процессов финансово-кредитной деятельности с применением теории надежности.

Выводы.

1. Финансовое обслуживание проектов развития транспортной инфраструктуры сопряжено с рисками, которые могут влиять на безопасность всех его участников (банков, организаций-исполни-

телей), нанести вред третьим лицам и препятствовать достижению запланированных результатов. Сущность, природу появления и влияния этих рисков на устойчивость финансово-кредитной системы необходимо изначально анализировать с позиций управления по всей программе комплексных и структурных процессов.

2. В комплексном банковском процессе отдельные факторы риска усиливаются при совместном проявлении, общий риск имеет синергетический характер. В этом контексте оценка и прогноз риска позволяют организовать управление устойчивостью (направленно - на «опасные» параметры) и принимать превентивные меры. Особенно важен мониторинг технологического состояния банковских продуктов в связи с наибольшей уязвимостью и прогрессирующей опасностью возможного нарушения устойчивости.

3. Анализ взаимосвязи комплексных и структурных процессов позволил установить их вероятностную природу и необходимость систематического мониторинга для оценки рисков и устойчивости финансового обслуживания. В первую очередь, это относится к оценке отклонений и ущерба от нарушения условий функционирования. Изложенная методология оценки и управления рисками мобильных сервисных сетей применяется в СДМ-Банке, в частности, в дочерней компании банка ЗАО «Плат-Форма» - ведущем разработчике новых технологий обслуживания, и позволяет поддерживать устойчивость банковских процессов сфере финансовых и информационных услуг.

Литература:

1. Лившиц В.Н. Системный анализ экономических процессов на транспорте. - М.: Транспорт, 1986.-240с.

2. Вилл Л., Хагеман С. SAP R/3. Системное администрирование. - М.:Лори,2007. - 460с.

3. Ландсман А.Я., Винников М.В. Эффективность использования терминальной сервисной системы на автомобильном транспорте// МАДИ, Сб. трудов, вып.4(23). -М.: 2010. - С. 51-55.

4. Ландсман А.Я. Терминальная сервисная система на транспорте. -М.: Дороги, 2008. -136с.

5. Bigus J.P. Data mining with Neural Networks: Solving Business Problems - From Application Development to Decision Support. New York, McGraw-Hill, 1996 -220р.