Raport Specjalny | Horyzonty Bankowości 2023 – Technologie – SAS Institute | Zarządzanie ryzykiem musi mieć charakter holistyczny
Łukasz Libuda
Tomasz Tarasiuk
Na przestrzeni ostatnich dwóch dekad trudno wskazać okres równie obfity w ryzyka dla polskiej bankowości. Nasuwa się pytanie, jak sektor bankowy powinien stawić czoła tak poważnym wyzwaniom?
Łukasz Libuda: Rynek finansowy funkcjonuje w szczególnych warunkach od kilku lat. Zaczęło się od obniżek stóp procentowych, pogłębionych podczas pandemii, wówczas banki generalnie potrafiły szacować ryzyka, zanim one się zmaterializowały. Od ponad roku mamy do czynienia z gwałtownym wzrostem stóp procentowych, co wpływa istotnie na poziom zmienności rynku. W takich warunkach trudno zarządzać ryzykami w sposób statyczny. Z drugiej strony, jest potencjał, żeby wsparcie analityczne pozwoliło przewidzieć i oszacować te ryzyka, zanim się pojawią, tj. w podejściu forward-looking. Myślę choćby o windykacji, ale również o lepszym oszacowaniu scoringu firm, co powinno pozwolić na utrzymanie przychodowości na poziomie powiązanym z ustalonym poziomem apetytu na ryzyko.
Tomasz Tarasiuk: Wspomnę o niepewności, towarzyszącej tym zjawiskom. Niezależnie czy mówimy o inflacji, złych kredytach, czy holistycznym zarządzaniu ryzykami, nie wiemy, co się wydarzy w bliskiej, a tym bardziej odleglejszej perspektywie. Dlatego strategiczne zarządzanie ryzykiem jest niesamowicie trudne. Z jednej strony chcielibyśmy mieć przewidywalne spojrzenie np. na bilans banku, z drugiej nie wiemy, co przyniesie najbliższa przyszłość. Klasyczne podejście do prognozowania staje się nieadekwatne, w ten sposób bankiem zarządzać się nie da i dlatego sektor od niego odchodzi.
Łukasz Libuda: Dodatkowo rynek bankowo-finansowy żyje i będzie żył nowymi tematami, jak konieczność uwzględnienia czynników ESG w ocenie kontrahentów czy szerzej w zarządzaniu ryzykiem. To olbrzymie wyzwanie zarówno z perspektywy operacyjnej banku, zarządzania relacjami z klientem, jak i kategoryzacji oraz tworzenia nowych produktów.
Do tego należałoby dodać wyzwania natury regulacyjnej…
Tomasz Tarasiuk: Wyzwania regulacyjne są dziś coraz lepiej adresowane przez instytucje finansowe. Konieczność dostosowania się do nowych przepisów i wymogów nie robi na bankach takiego wrażenia, jak jeszcze kilka lat temu. Oczywiście, zmiany generują obciążenia, np. na zakup technologii, ale są one dość przewidywalne. Większym problemem może być ryzyko prawne, przed którym stoją banki. To m.in. kwestia portfeli frankowych, czy pierwsze przypadki kwestionowania kredytów złotowych bazujących na WIBOR. Nasi klienci często zwracają uwagę na to, że ryzyko prawne jest trudne do przewidzenia, co stwarza problemy z jego oceną, a następnie zarządzaniem nim w odpowiedni sposób.
Łukasz Libuda: Regulacje mogą zarówno generować, jak i minimalizować ryzyka. Niedawno pojawiły się wytyczne Europejskiego Banku Centralnego w zakresie podejścia do realizacji testów warunków skrajnych uwzględniających ESG oraz raportowania powiązanych z tym ryzyk. Ten dokument wskazał kierunki uwzględnienia czynników ESG w zarządzaniu ryzykiem, co do niedawna nie było dla wszystkich oczywiste. Dodatkowo, dzięki takim regulacjom banki zaczynają unikać podejścia krótkoterminowego w niestabilnych czasach. Coraz częściej widzimy potrzebę uwzględnienia wpływu różnych zmian: regulacyjnych, wewnętrznych, organizacyjnych na całokształt działalności banku w perspektywie średnio- i długoterminowej.
Tomasz Tarasiuk: W nieprzewidywalnym otoczeniu potrzebujemy szybko zrozumieć, w jaki sposób dane ryzyko może na nas wpływać. Banki coraz częściej stosują tzw. podejście scenariuszowe, bazujące na swoistym testowaniu warunków skrajnych czy to bilansu, czy rachunku wyników, żeby zrozumieć, jak dana sytuacja może na nie potencjalnie wpłynąć, co to będzie oznaczało w perspektywie trzech miesięcy, roku czy potencjalnie trzech lat, zakładając, że nic innego się nie zmieni. Aby to osiągnąć, potrzeba holistycznego spojrzenia na rachunek wyników czy bilans banku, wspartego narzędziami, które pozwalają w elastyczny sposób wykonywać analizy, scenariusze czy testy, aby uzyskać pełen obraz potencjalnego wpływu zjawiska.
Łukasz Libuda: Widzimy coraz większe zainteresowanie wykonywaniem testów warunków skrajnych, które pozwalają oszacować wartości najbardziej oczekiwane, ale też wskazują z oszacowanym prawdopodobieństwem najgorsze i najlepsze scenariusze w przypadku zmaterializowania się różnych ryzyk. To bardzo skomplikowana, wielowymiarowa przestrzeń powiązanych czynników ryzyka: wewnętrznych, makroekonomicznych, geopolitycznych, koniunkturalnych czy strukturalnych. Dziś racjonalne jest wykonywanie takich testów na potrzeby bieżącego zarządzania ryzykiem, również z perspektywy departamentu finansów, który zlicza, ile zarobiliśmy, ile możemy zarobić w przyszłości, ile mamy kosztów. De facto zaczynamy realizować w praktyce integrację ryzyka i finansów, czyli działamy tak, żeby było bezpiecznie z perspektywy ryzyka, żeby było jak najmniej niespłacanych kredytów, a jednocześnie bardziej zyskownie. Z perspektywy UX staramy się utrzymać klienta w jak najlepszej kondycji, aby został z nami, ale też staramy się zastosować rozsądne i optymalne dla obu stron podejście do windykacji, unikając odsprzedaży długu na zewnątrz, bo to są w ogromnej części stracone pieniądze. Nie mówiąc o tym, że wymóg kapitałowy i odpisy rezerwy są wówczas wyższe, a więc de facto zarabiamy mniej.
W zarządzaniu ryzykiem olbrzymia rola przypada rozwiązaniom IT. Na ile poprawiają one sytuację banków, wobec tego, co było kilka lat temu?
Łukasz Libuda: Zmiany regulacyjne, rynkowe czy produktowe można traktować jako zagrożenie. Jednak staramy się przekonywać klientów, że dzięki odpowiednim narzędziom i sprawdzonym technikom można wykorzystać wyzwania jako szansę do rozwoju. Wspomnieliśmy o testach warunków skrajnych, staramy się zachęcać do używania różnych technik, w tym modelowania z wykorzystaniem uczenia maszynowego, które pozwala odnaleźć się w wielowymiarowej, niesprawdzonej i nieprzewidywalnej na pierwszy rzut oka przestrzeni. Mówimy o analityce, która za pomocą różnych modeli przygotowanych wcześniej będzie wspierała podejmowanie decyzji z uwzględnieniem testów warunków skrajnych. Definicja ryzyka obejmuje niepewność, ale pamiętajmy, że ona może być in plus lub minus. Nie powinniśmy kojarzyć ryzyka wyłącznie z tym, że wydarzy się coś złego. Ryzyko to jest tak naprawdę kwestia nieosiągnięcia danego celu. I są narzędzia wspierające instytucje zarówno w kwestii regulacyjnej, jak i współpracy z klientem. Często mówimy o podejściu klientocentrycznym, gdzie narzędzia informatyczne wspierają banki w podjęciu decyzji, czy z danym klientem chcemy współpracować, albo jaką cenę chcemy zaproponować klientowi na konkretny produkt. Później w monitoringu tego klienta, w cyklu jego życia, też staramy się budować i wykorzystywać modele analityczne na potrzeby systemu wczesnego ostrzegania, który podpowie, jakie jest prawdopodobieństwo, że ten klient może mieć w przyszłości problemy, zanim się mleko rozleje. Banki zaczynają wdrażać takie rozwiązania na skalę masową, to są sygnały wczesnego ostrzegania, które pozwolą nam uniknąć strat i zareagować z wyprzedzeniem.
Tomasz Tarasiuk: Dziś, kiedy relacje z klientami są dużo bardziej rozproszone i zdigitalizowane, potrzeba analitycznego i zautomatyzowanego podejścia w powyższych obszarach jest jeszcze silniejsza. Oczywiście mówimy nie tylko o sferze klienta biznesowego, ale tego typu rozwiązania są również odpowiednie dla segmentu klientów indywidualnych. Wyobraźmy sobie klienta detalicznego narażonego na potencjalne problemy z płynnością czy spłatą zadłużenia. Bank, identyfikując takie sygnały odpowiednio wcześnie, jest w stanie zareagować poprzez spersonalizowaną komunikację w kanałach, edukując klienta, jak poradzić sobie z taką sytuacją, przed wpadnięciem w spiralę zadłużenia. Tak więc, wykorzystanie zaawansowanej analityki do połączenia obszarów monitoringu czy nawet miękkiej windykacji oraz hiperpersonalizacji może być bardzo ciekawym kierunkiem dla banku.
Łukasz Libuda: Doszliśmy do wniosku, że wszystkie analizy kończą się na silniku decyzyjnym do podejmowania decyzji we współpracy z klientem, ale też rekomendacyjnym silniku decyzyjnym, który będzie próbował nakłonić klienta do zmiany przyzwyczajeń, żeby stworzyć dla banku i klienta sytuację win-win. Tak naprawdę to w budowaniu relacji klient-bank coraz silniej widać podejście proaktywne. Staramy się sugerować potencjalne rozwiązania, żeby i bank był bezpieczny, i klient zadowolony.
Jak zatem należy planować transformację banku pod kątem wdrażania nowoczesnych metod analitycznych?
Łukasz Libuda: Można powiedzieć, że proces transformacji ryzyka kredytowego przypomina przebudowę samolotu w locie. Banki nie mogą zawiesić działalności z uwagi na duże ryzyko czy zmienność rynku. Cały czas musi być zapewniona ciągłość działania, ale decyzje kierunkowe, strategiczne powinny być podejmowane w sposób kompletny, predykcyjny i bazować na odpowiednich informacjach. Tu znów z pomocą przychodzi analityka, która działa bardzo efektywnie z tego względu, że dane bardziej niż kiedykolwiek stają się aktywem, które się kupuje i wykorzystuje po to, żeby wzmocnić swoje bazy danych i lepiej podejmować decyzje. Doskonałym przykładem jest ESG. Dwa lata temu każdy mówił, że jest to temat ważny, ale do tej pory nie było wiadomo, jak do niego podejść. Obecnie jak grzyby po deszczu pojawiają się nowe firmy, które dostarczają informacje powiązane z ESG: czy to informacja o śladzie węglowym, czy też scoring/rating z uwzględnieniem ESG. Odnośnie emisji dwutlenku węgla, jeżeli bank ma informacje na temat danej grupy kapitałowej, może łatwiej podjąć decyzję, czy ta grupa jest bardziej brązowa czy bardziej zielona, czy będzie inwestować w energię odnawialną, czy będzie chciała i mogła się transformować. Jeśli tak, to może warto ją wesprzeć, żeby była w stanie taką inwestycję sfinansować.
Mówiliśmy o pozytywach stosowania inteligentnych narzędzi data analytics, czy można wskazać też wyzwania z nimi związane?
Łukasz Libuda: Dobre dane wyjściowe i dobra analityka to ścieżka idealna. Tyle że granica pomiędzy tym, co będzie dobre, a co może nam wyjść, jest bardzo płynna. Musimy dużą uwagę zwracać zarówno na dane, jak i procesy. I to kryje się pod pojęciem etycznego AI. Musimy bardzo uważać, bo już były przypadki zastosowania AI w procesach scoringowych, ale z uwagi na złą jakość danych oraz niedostatecznie przetestowaną jakość modeli, one nie pomagały, a wręcz przeciwnie, dyskryminowały pewne osoby pod względem określonych cech – płci lub wieku. Banki muszą też zwracać szczególną uwagę na to, jakimi danymi zasilane są modele, bo bardzo często jest tak, że klienci nie wyrażają zgody na ich wykorzystanie. Przypomnę PSD2, gdzie klient może zgodzić się, by inne podmioty wykorzystywały jego dane do scoringu i podejmowania decyzji, czy to kredytowych, czy też windykacyjnych. Słaby klient raczej nie będzie tym zainteresowany, wtedy bank traci sporą porcję informacji o nim i wygenerowany scenariusz nie będzie zbyt trafny, a klient mocno niezadowolony np. z powodu odrzucenia wniosku kredytowego lub akceptacji wniosku przy znacząco wyższym oprocentowaniu.
Ważna jest też automatyzacja procesów. Raport „The Value of Credit Risk Transformations and the Role of AI”, przygotowany przez Global Association of Risk Professionals we współpracy z SAS wskazuje trzy główne wytyczne wprowadzenia i wykorzystania AI. Jeden kierunek to zaawansowana analityka, która pozwala budować lepszy score ryzyka, nie tylko nowego klienta, ale również istniejącego w obszarze np. marketingu – cross-sell/up-sell czy też windykacji. W tym przypadku myślę o klientach, których zobowiązania zaczynają się psuć. Analityka pozwala podzielić klientów na tych, którzy wyjdą z przejściowych problemów; tych, których musimy windykować miękkimi metodami i tych, których zobowiązania trzeba kierować na drogę sądową albo sprzedać wierzytelność.
Drugi wątek to modernizacja procesów ryzyka poprzez ich usprawnienie i automatyzację. Niestabilność rynku, wyższe stopy procentowe, coraz więcej defaultów sprawia, że klientów do obsłużenia będzie coraz więcej, a liczba bankowców będzie maleć. No i trzeci wątek: analityka pozwoli lepiej zarządzać danymi klientów, czyli lepiej analizować możliwości sprzedaży nowych produktów czy utrzymania dotychczasowego klienta. To z perspektywy podejścia klientocentrycznego oraz hiperpersonalizacji kontaktów z klientem powinno być głównym celem banków w najbliższym czasie.
