Rynek finansowania nieruchomości: Znaczenie jakości baz danych w zarządzaniu ryzykiem kredytowym, w tym wierzytelności hipotecznych, na przykladzie danych adresowych

mgr inż. Andrzej Chwalczuk
inżynier elektronik, informatyk,
specjalista w dziedzinie walidacji baz danych,
prezes firmy aSoft.pl

dr Lech Kurkliński
adiunkt w Katedrze Analizy Działalności Przedsiębiorstwa SGH,
wieloletni menedżer bankowy

W tym celu budowane są odpowiednie bazy danych, przez same instytucje pożyczkowe w ramach swoich struktur oraz poprzez działania środowiskowe. Do tych ostatnich należy szereg inicjatyw Związku Banków Polskich (m.in. Bankowy Rejestr zawierający informacje na temat klientów banków niewywiązujących się z zobowiązań, Dokumenty Zastrzeżone, czyli rejestr głównie dokumentów skradzionych i zagubionych, Akceptanci w odniesieniu do punktów akceptujących karty płatnicze, Posiadacze – system informacji na temat posiadaczy kart niewywiązujących się z umów zawartych z wydawcami, Pojazdy – rejestr samochodów utraconych i poszukiwanych, AMRON – baza danych dotyczących obrotu nieruchomościami). Zasadnicze znaczenie w ocenie ryzyka kredytowego ma, oczywiście, Biuro Informacji Kredytowej SA, gromadzące informacje na temat zobowiązań kredytowych klientów banków i SKOK-ów. Wszystkie te zasoby cechuje silna dynamika przyrostu ilości danych, z których korzystać mogą przede wszystkim instytucje bankowe.1

W procesie zarządzania ryzykiem kredytowym bezpośrednio lub pośrednio można wykorzystywać publiczne bazy danych, jak: Krajowy Rejestr Sądowy (KRS), Ewidencja Działalności Gospodarczej (EDG), Rejestr Dłużników Niewypłacalnych, Rejestr Zastawów, Rejestr PESEL, Ogólnopolska Ewidencja Wydanych i Utraconych Dowodów Osobistych, Krajowy Rejestr Urzędowy Podmiotów Gospodarki Narodowej REGON, Centralny Rejestr Zastawów Skarbowych, Krajowa Ewidencja Podatników – NIP, Centralna Ewidencja Pojazdów i Kierowców (CEPiK) oraz Krajowy Rejestr Urzędowy Podziału Terytorialnego Kraju TERYT. Kolejnym źródłem stały się biura informacji gospodarczej, tzw. BIG-i, również dysponujące coraz większymi bazami danych dotyczącymi nierzetelnych dłużników. Zatem przy podejmowaniu decyzji wiążących się z ryzykiem kredytowym mamy do czynienia z wręcz geometrycznie zwiększającymi się zasobami informacyjnymi.2

1. WPŁYW BAZYLEI 2 I KRYZYSU FINANSOWEGO NA POPRAWĘ JAKOŚCI DANYCH

Wobec tak ogromnego przyrostu danych, coraz częściej korzystanie z nich może odbywać się tylko w sposób automatyczny, bez udziału czynnika ludzkiego. Oznacza to zdanie się na metodę weryfikacji zerojedynkową. W tych okolicznościach zasadniczego znaczenia nabiera jakość danych, zarówno pod kątem ich prawdziwości, jak i prawidłowości zapisów. Przy automatycznym sprawdzaniu nawet najdrobniejszy błąd najczęściej eliminuje możliwość weryfikacji lub prowadzi do fałszywego wyniku. Także w sytuacji ręcznego sprawdzania często brak jest możliwości wychwycenia błędów skutkujących brzemiennymi w skutkach decyzjami. Dla każdej firmy, a zwłaszcza finansowej, kluczową rolę w zarządzaniu każdego rodzaju ryzykiem (w tym kredytowym) odgrywa właśnie poprawność informacji. Ostatni kryzys finansowy tę oczywistą zależność jeszcze bardziej podkreślił. Już wcześniej znacząco zaczęła narastać świadomość znaczenia jakości danych własnych, jak i wykorzystywanych z zewnętrznych źródeł. Pewnego rodzaju punktem zwrotnym stało się uchwalenie wymogów Nowej Umowy Kapitałowej, czyli Bazylei II. Intensyfikacji uległa dyskusja na temat zarządzania ryzykiem, w tym danymi i stanem ich jakości. Dla przykładu badania AIM Global Data Management Survey 2004 przeprowadzone przez Wiedeński Uniwersytet Ekonomiczny i firmę AIM Software na próbie 1700 banków z 63 krajów pokazały, jaką te instytucje przypisują wagę do poprawy zarządzania i jakości baz danych. Respondenci określili plany poprawy jakości danych jako działania o charakterze priorytetowym na następne dwa lata, zwłaszcza w ramach tzw. rynków wschodzących – Bliski Wschód (79 proc.), Europa Centralna i Wschodnia (84 proc.), Azja (88 proc.), Ameryka Południowa (92 proc.). W uzasadnieniu podawano m.in. postępującą automatyzację weryfikacji danych. 3

Powyższe badania zostały powtórzone następnego roku. Nastąpiło jeszcze większe wzmocnienie uwagi banków skierowanej na podwyższanie poziomu automatyzacji procesów weryfikacji danych w stosunku do zasobów referencyjnych (wzrost odpowiedzi z 64 do 72 proc.). Wyniki w pełni potwierdziły ścisły związek między jakością i skalą zarządzania danymi a efektywnością zarządzania ryzykiem (w tym redukcją błędów – 52 proc. wskazań banków). Odnotować należy też tendencję do wycofywania się z rozwoju własnych rozwiązań dotyczących zarządzania bazami danych (spadek z ponad 50 do 36 proc.) na rzecz zakupu gotowych „z półki” lub zamawiania na zewnątrz systemów dostosowanych do potrzeb danej instytucji (45 proc. odpowiedzi).4

Kryzys finansowy wyostrzył problem zarządzania ryzykiem, wpływu na ten proces stanu i sposobu wykorzystania własnych oraz zewnętrznych baz danych. Najnowsze badania (np. raport z 2010 r. Economist Intelligence Unit) potwierdzają wagę, popartą nakładami finansowymi, jaką banki przykładają do tego zagadnienia. Tak, jak wcześniej można byłoby się domyślać, że podejście miało w dużym stopniu charakter deklaratywny, tak doświadczenia kryzysowe zmusiły do faktycznego działania. Na cele związane z poprawą zarządzania ryzykiem, w ramach których wzrost jakości baz danych ma ogromne znaczenie, 100 największych światowych instytucji finansowych zadeklarowało nakłady ponad 100 miliardów dolarów do 2012 r., wobec połowy tej kwoty zgłaszanej w 2006 r.5 Bardzo podobnie brzmi raport przygotowany przez Thomson Reuters i firmę badawczą Lepus, również dotyczący światowej czołówki bankowej. Ciekawe jest w tym dokumencie podkreślenie znaczenia jakości danych adresowych i kwestii wewnętrznej zgodności baz danych.6

2. POPRAWNY ADRES – CZYNNIK WYŻSZEJ JAKOŚCI ZARZĄDZANIA RYZYKIEM

Na tle tych ogólnych uwarunkowań zarządzania ryzykiem i powiązania tego procesu z wykorzystaniem baz danych, warto spojrzeć na to zagadnienie z bliższego dystansu – naszych polskich realiów. W szczególności problem jakości danych dotyczy informacji numerycznych jak PESEL, NIP, REGON, numer i seria dowodu osobistego, numer rejestracyjny samochodu, numer księgi wieczystej itd., służące do identyfikacji osób, firm, pojazdów, działek. Ryzyko wystąpienia nieprawidłowości jest bardzo wysokie, np. przy wprowadzaniu kluczowego jedenastocyfrowego numeru PESEL, choć w tym przypadku z reguły systemy obsługujące bazy danych dokonują częściowej walidacji według dat urodzeń i płci. Ma ona jednak charakter tylko częściowy. Nie zawsze jest możliwe przeprowadzenie weryfikacji według innych kryteriów. Jednakże w większości przypadków do tego celu służyć mogą dane adresowe, być może z tego powodu dostrzeżone i wyróżnione zostały w ramach badań o charakterze światowym. Dodatkowo stale narasta tendencja do wykorzystywania nowych specjalizowanych baz danych, które zawierają różnorodne informacje, ale często bez numerów identyfikacyjnych. W takim przypadku jedynie adres daje szansę skutecznego ich użycia. Także i tutaj ogromne znaczenie ma jakość posiadanych danych, zwłaszcza przy zastosowaniu elektronicznych metod przetwarzania. Według autorów jest to bardzo dobra, konkretna ilustracja wagi jakości posiadanych danych i możliwych tego konsekwencji.

Dla przykładu wiemy, jakie znaczenie dla ryzyka kredytowego ma przyjęcie błędnej, zawyżonej wyceny nieruchomości, będącej przedmiotem finansowania lub zabezpieczenia kredytu. Przy takiej wycenie istotną rolę odgrywa porównanie cen w najbliższej okolicy, którą właśnie określają adresy nieruchomości. Tylko w przypadku poprawnie i zgodnie ze standardami zapisanego adresu mamy możliwość prawidłowego określenia sąsiedztwa. Inna możliwa przyczyna powstania ryzyka, to próba oszustwa. W celu jego minimalizacji stosuje się weryfikację historii kredytowej, różne „czarne listy” będące bazami danych, w których adres często jest jedną z kluczowych informacji używanych do porównania. Osobną podgrupę stanowi przypadek podania fałszywych danych adresowych. Choć wydaje się to nieprawdopodobne, badania pró...