Среда поддержки
принятия решений поддерживает такие компоненты
управления рисками, как оценка, реагирование,
информация, обмен данными и мониторинг.
Анализ потенциальных рисков также включает
запросы к большому количеству данных,
причем случайным образом. Кроме того,
риски должны анализироваться как индивидуально,
так и по группам (например, для изучения
эффекта портфеля ценных бумаг). Хотя требования
к быстродействию системы при моделировании
рисков менее строгие, чем в системах сделок,
эти операции также включают значительные
вычисления.
Аналитики могут использовать
достаточно сложные методы при работе
с данными и часто оценивают характеристики
доступа к данным с помощью различных
источников. Это обычно диктует необходимость
создания Хранилища данных с инструментами
Business Intelligence и функциональными возможностями
для запрограммированных пакетных отчетов,
незапланированных запросов и анализа
OLAP. Возможности углубления в данные и
нейронные оптимизаторы на основе сетей
часто увеличивают нагрузку на системы
поддержки принятия решений.
Услуги для заинтересованных
корпоративных сторон удовлетворяют требования совета
директоров, высших менеджеров, внутренних
групп аудита, распорядительных органов
и инвесторов. Этим пользователям обычно
требуется широкий спектр информации
по управлению рисками: от тактического
контроля и мониторинга отчетности до
стратегической отчетности на основе
инструментальных панелей. Они могут использовать
эти системы нестандартными способами,
например, проводить углубление в данные
от суммарной информации верхнего уровня
до соответствующих мельчайших деталей.
Поэтому особую важность приобретают
качество и "свежесть" данных.
Для того чтобы удовлетворять
пользователей, системы, обслуживающие
заинтересованные корпоративные стороны,
должны быстро создаваться. Также необходимо,
чтобы можно было легко изменять конфигурацию
этих систем, в том числе силами самих
пользователей без вмешательства IT-специалистов.
Гибкость данных систем может быть увеличена
за счет использования СОА, встроенной
"поверх" складов данных для поддержки
принятия решений и данных о сделках. Еще
одна важная технология - операционный
склад данных, который может поставлять
информацию в режиме, приближенном к реальному
времени, с помощью связующего программного
обеспечения для передачи сообщений (message-oriented
middleware, сокр. МОМ).
Например, одна из крупных американских
организаций создала слой гибкой отчетной
архитектуры поверх высокопроизводительного
Хранилища данных. Эта архитектура была
призвана обеспечить высшее руководство
беспримерными возможностями доступа
к данным о рисках. Так, сразу после важных
событий на кредитном рынке (например,
подобных банкротству компании Enron) главный
менеджер по рискам мог выяснить общие
риски банка, связанные с этим клиентом,
буквально за несколько щелчков мышью
на Интернет-странице. В большинстве банков
получение аналогичной информации заняло
бы несколько недель.
Средства автоматизации ВРМ
становятся все более насущными, учитывая
возрастающую скорость бизнес-процессов
и необходимость в опережающем управлении
рисками. В сфере финансовых услуг эти
средства играют немаловажную роль в торговле
ценными бумагами, системах динамического
хеджирования, мониторинге кредитов и
ограничении использования определенных
условий соглашений. Например, система
динамического хеджирования требует самой
свежей информации о положении портфеля
ценных бумаг. Эта информация может быть
сопоставлена с рыночными ценами свободно
обращающихся инструментов для вычисления
рисков и выполнения операций с ценными
бумагами. Затем система динамического
хеджирования может автоматически произвести
перенастройку портфеля ценных бумаг
клиента. Организации используют МОМ для
обеспечения систем хеджирования оперативными
данными, что позволяет ускорить вычисления
центрального процессора.
Репозитории данных в настоящее время можно подразделить
на системы баз данных, поддерживающие
сделки, и средства принятия решений. Первые
из них поддерживают операционные системы;
в аспекте моделирования данных их условно
можно назвать "глубокими, но узкими".
Например, база данных сделок может включать
всю детальную информацию, необходимую
для ценообразования, продажи и размещения
того или иного продукта или бизнес-направления.
Модели данных оптимизированы для добавления
и обновления информации о бизнес-деятельности
с использованием словаря бизнес-направлений.
Базы данных, обеспечивающие
поддержку принятия решений (обычно в
этой роли выступают Хранилища данных),
можно охарактеризовать как "широкие
и мелкие". Это означает, что информация,
содержащаяся в них, стандартизована таким
образом, чтобы можно было проводить сравнения
различных бизнес-направлений. Подобные
системы обычно содержат значительное
количество исторических данных. Пользовательская
база систем поддержки принятия решений,
связанная с управлением рисками, невелика
и измеряется первыми тысячами пользователей.
Как правило, всплеск активности этих
пользователей приходится на конец месяца
или квартала. Но растущий интерес к управлению
рисками предъявляет повышенные требования
к производительности этих систем.
Перемещение данных между системами
сделок и поддержки принятия решений обычно
осуществляется путем пакетных статических
множеств данных, относящихся к тому или
иному бизнес-направлению. Эти статические
множества данных приводятся к стандартному
виду, как правило, с помощью инструментов
ETL. Профессионалы, работающие с Хранилищами
данных, хорошо знают, какое огромное количество
непоследовательных и некачественных
данных выявляется в ходе этих процессов.
Но процессы преобразования являются
ключевым элементом, поскольку процессы
оценки, измерения и мониторинга рисков
базируются на оперативной, полной и высококачественной
информации.
1.5 Недостаток информации при
избытке данных
Информация - это набор ясных и недвусмысленных
фактов о состоянии корпорации в тот или
иной момент времени. Напротив, данные - это своего
рода "сырье" для получения информации.
Данные формируются из фактов, собранных
в корпорации, в основном с помощью систем
сделок. В процессе записи в эти системы
факты могут искажаться: они могут записываться
неточно или быть сфальсифицированы -
из-за невнимательности или по злому умыслу.
Архитектура управления рисками должна
быть способна предотвращать или хотя
бы выявлять случаи фальсификации данных
для того, чтобы обеспечивать качественную
информацию.
Банки, стремящиеся к выполнению
условий базельских соглашений (Basel II),
обнаружили значительные пробелы в своих
способах сбора необходимых данных о сделках.
Но основная их проблема - преобразование
этих данных в информацию, полезную для
принятия решений. Непоследовательная
семантика данных и их низкое качество
являются основным камнем преткновения.
Поэтому организации стараются
создавать структуры управления данными,
которые включают технологические средства,
процессы и политические подходы, относящиеся
ко всем аспектам управления данными,
в том числе таким, как повышение цельности
и качества данных. Среди технологических
подходов, способствующих решению этих
проблем, можно назвать инструменты BI,
средства ETL и репозитории метаданных.
Структуры управления данными должны
определять связи между системами сделок
и поддержки принятия решений; они также
должны показывать IT-специалистам, как
можно выявлять и решать проблемы качества
данных на уровне источников, а не с помощью
процедур очистки данных.
1.6 Перспективы
Управление рисками в своем
развитии уже прошло достаточно длинный
путь. Одной из движущих сил этого развития
стало выполнение законодательных требований.
Например, организации, работающие в сфере
финансовых услуг, уже пришли к выводу
о необходимости управления рыночными
и кредитными рисками. Операционные риски
- это следующий рубеж. По мере того как
организации будут все лучше узнавать
факторы операционных рисков, роль архитектуры
корпоративного управления рисками и
связанной с ней аналитики в повседневной
деятельности компаний начнет возрастать.
Еще одна область, интерес к
которой растет, - интеграция рисков, т.е.
классификация возможных потерь по типам
рисков и изучение взаимных связей между
ними. Например, если пакет активов компании
страдает от снижения курса облигаций
из-за понижения кредитного рейтинга эмитента,
должна ли компания рассматривать это
событие как рыночные потери, кредитные
или и те и другие? Получение ответов на
эти вопросы требует сложных аналитических
средств и тесной интеграции систем управления
рисками.
Наконец, управление рисками
становится все более важным источником
знаний для получения конкурентных преимуществ.
Недавний интерес к оценке капиталов (который
частично возник из-за базельских соглашений
и им подобных договоров) вызвал развитие
интереса и к использованию отраслевых
оценок рисков для выработки принципов
ценообразования на их основе. Информация
о капитале, аккуратно вычисленная и размещенная
в корпоративном репозитории данных, должна
передаваться в системы сделок, где формируется
цена на продукты. Такой "обратный поток"
информации от систем поддержки принятия
решений в системы сделок имеет огромное
значение для разработки и внедрения систем
обоих типов. Производительность, доступность
и безопасность баз данных для поддержки
принятия решений должна соответствовать
требованиям, предъявляемым к системам
оперативной обработки транзакций.
Для того чтобы добиться успеха
в управлении рисками и открыть новые
возможности для бизнеса с помощью информации
о рисках, необходимо лучше представлять
бизнес-функции корпоративного управления
рисками и поддерживающей это управление
архитектуры. По мере возрастания интереса
к анализу рисков различия между репозиториями
данных будут терять свое значение. Организации
должны шире использовать принципы построения
архитектуры управления рисками, что позволит
им справляться не только с пока неизвестными
рисками для бизнеса, но и с еще не выявленными
требованиями к преобразованию информации.
ГЛАВА 2. ОСНОВЫ УПРАВЛЕНИЯ
РИСКАМИ
2.1 Общие понятия управления
рисками
По мере развития цивилизации,
техники, технологий, повышением роли
человеческого фактора значение
управления рисками только возрастает.
Управление рисками так же влияет
на эффективность операции и системы,
как и управление получением целевого
эффекта, управление ресурсами, что позволяет
рассматривать управление рисками как
одну из составляющих
общеорганизационного процесса
управления. Для предприятия в равной
мере важно управлять политическими, финансовыми
технологическими, кадровыми рисками,
обеспечивать противопожарную безопасность,
управлять действиями в условиях чрезвычайных
ситуаций, экологическую защиту и др.
Управление рисками должно
быть интегрировано в общеорганизационный
процесс, должно иметь свою стратегию,
тактику, оперативную реализацию. Отмечается,
что важно не только осуществлять управление
рисками, но и периодически пересматривать
мероприятия и средства такого управления.
Высокая эффективность расходования
ресурсов при выполнении программы управления
рисками может быть обеспечена только
в рамках системного подхода. Этот подход
в риск-менеджменте является самым распространённым.
Управление риском становится актуальным
после обнаружения риск-проблемы. При
этом должны использоваться результаты
анализа и моделирования риска.
Вообще же по отношению к риску,
как вероятной неудаче, возможны следующие
управляющие действия: предупреждение,
снижение, компенсация ущерба,
поглощение.
Предупреждением
(устранением) называют исключение источника
риска в результате целенаправленных
действий субъекта риска. В предупреждении
риска же выделяют два подхода: широкий
и узкий.
Узкий подход состоит в предупреждении
риска за счет конкретных мероприятий,
проводимых за счет страховых сумм и по
инициативе страховщика. Широкий подход
реализуется вне рамок страхования.
Снижением (контролем)
риска называется снижение вероятности
реализации источника риска в результате
действия субъектов риска.
Снижение рисков может осуществляться
различными методами, в том числе
посредством применения таких
методов, как диверсификация, секьюритизация,
лимитирование.
Дивесификация - распределение
риска между несколькими, объектами,
направлениями деятельности
и др.
Секьюритизация - разделение
операции кредитования на две части (разработки
условий кредита и заключение договора;
кредитование) с выполнением каждой из
этих частей различными банками.
Лимитирование - установление
предельных размеров инвестиций, партий
закупаемых товаров, выдаваемых
кредитов и др.
Финансовым инжинирингом
называют использование финансовых деривативов
для управления рисками. За рубежом считается,
что финансовый инжиниринг уже достаточно
оформился как отдельная финансовая специальность.
Вместе с тем известные зарубежные исследования
методов управления риском оставляют
вне поля зрения такие важных направления,
как использование специальных форм сделок
(факторинг, аккредитив и др.), использование
организационно-правовой формы для снижения
риска субъекта рыночной деятельности
и др. Это позволило выделить нефондовое страхование.
При нефондовой форме страхования расходы
на страхование включают в цену при первичном
распределении цены.
Нефондовое страхование - это
замкнутые отношения между участниками
коммерческой сделки или проекта по уменьшению
возможного ущерба за счет снижения уязвимости
объектов риска посредством специально
разработанных финансовых инструментов,
видов сделок, исполнения ролей и др.
При этом представляется возможным
считать, что если фондовое страхование
- это порождение защитной функции риска,
то нефондовое страхование – это порождение
конструктивной стимулирующей функции
риска.
Фондовое страхование
экономически более целесообразно, если
меры по