Регуляторная отчётность: необходимы единые стандарты и оптимизация

Для решения этих задач необходима не только внутренняя готовность к изменениям самих финансовых институтов, но и институциональная готовность внешней среды в лице Национального банка. Об оптимизации регуляторных взаимоотношений между регулятором и БВУ мы решили побеседовать с заместителем председателя правления Halyk Bank Алиёй Карпыковой.

Новая модель развития современного банка основана на мобильной стратегии, быстро реагирующей на внешние и внутренние изменения; гибкой операционной схеме, включающей организационную пластичность структуры банка; построении интеллектуальных цифровых платформ для создания на их основе экосистем; полномасштабном внедрении цифровых услуг с удобными клиентам интерфейсами и возможностью подключения к внешним экосистемам рынка.

Алия Сакеновна, в середине 2018 Национальный банк опубликовал отчёт о финансовой стабильности Казахстана, в котором одной из причин системных провалов финансового сектора, в частности банков, за прошедшие три года обозначил проблемы, связанные в том числе с «уровнем развития и регулирования институтов финансового рынка, обеспечивающих преодоление информационной асимметрии, включая низкий уровень, востребованность и целостность институтов финансовой, управленческой и регуляторной отчётности». Что под этим подразумевалось?

- Регулятор обозначил, что на текущий момент в секторе не решена проблема разобщённости, низкой структурированности огромного объёма информации, который ежедневно генерируют участники рынка как для внутренних, так и для внешних пользователей.

Сегодня вся банковская отчётность делится на финансовую, управленческую и регуляторную. 

Финансовая отчётность формируется по утверждённым международным стандартам, управленческая - в соответствии с внутренними потребностями и бизнес-задачами самих банков, в то время как регуляторная отчётность формируется в соответствии с требованиями, установленными Нацбанком.

И если к финансовой и управленческой отчётности, в силу отработанных стандартов и правил, вопросов не возникает, то в отношении регуляторной отчётности, где непосредственным «заказчиком» и «пользователем» информации является сам регулятор, всё с точностью наоборот.

А в чём, собственно, проблема?

- Дело в том, что существующий сегодня институт регуляторной отчётности (повторюсь, инициируемый и потребляемый НБ), исходя из ранее приведённой цитаты, практически невозможно назвать «целостным». Объясню почему. Фактически в настоящее время каждое структурное подразделение Национального банка (а таких подразделений в структуре регулятора – предостаточно), самостоятельно, исходя только из своих узкоспециализированных задач и внутренних потребностей, определяет правила к формированию той или иной отчётности.  В результате участники финансового рынка, в том числе банки, периодически формируют огромное количество отчётов с разными требованиями к группировке и расчёту одних и тех же данных, зачастую не понимая смысла и целесообразности запрашиваемой информации.

То есть Национальный банк сам устанавливает нормы и правила составления регуляторной отчётности, на регулярной основе получает бесконечный поток информации от финансовых институтов и в конечном итоге… сам же критикует БВУ за «информационную асимметрию и недостаточное владение информацией»?

- Выходит, что так. Предполагаю, что основная причина таких парадоксальных суждений – в отсутствии у самого регулятора единого подхода и выработанных стандартов к требованиям и правилам формирования регуляторной отчётности для рынка.

Нельзя сказать, что Нацбанк не принимал никаких попыток к унификации запросов. Ещё в 2012 году Национальным банком был внедрён новый, прогрессивный подход к сбору данных по выданным кредитам банка (с учётом того, что кредитный риск является самым крупным риском для состоятельности банка), где информация раскрывается в виде микроданных (granular data) в разрезе каждого договора займа и заёмщика по всему кредитному портфелю банка.

Такой формат передачи данных должен был позволить отойти от устаревших агрегированных отчётов, стать новым инструментом регулятора для стандартизации данных, платформой для оперативного и самостоятельного построения отчётности, расчёта финансовых индикаторов, составления моделей и сбора статистической информации.

То есть ещё 7 лет назад со стороны регулятора были предприняты шаги к унификации и оптимизации отчётности и получения первичных данных…

Однако, наверное, вопрос внутренней координации не позволил регулятору довести начатое дело до конца.  И несмотря на то что с момента внедрения прошло достаточно времени, информационные технологии стремительно продвинулись вперёд, но банки по-прежнему, по старинке продолжают представлять агрегированную кредитную отчётность, наряду с кредитной базой данных. Зачем и для чего банки вынуждены заниматься двойной работой, отвлекая человеческие, производственные и временные ресурсы от основной деятельности, мне, откровенно говоря, непонятно…

Есть конкретные примеры?

- Предостаточно. К примеру, сегодня банки вынуждены формировать данные по кредитному портфелю в виде двух почти аналогичных баз микроданных. Первая, «Кредитный регистр», предназначена для регулятора, т.е. Нацбанка.

Похожая информация, слегка в видоизменённом формате, загружается также в базу данных Государственного кредитного бюро, которым владеет опять-таки Национальный банк.

И это притом, что до сих пор банки также вынуждены формировать разного рода агрегированную информацию по кредитному портфелю, предоставляя её снова в адрес Национального банка.

Банки часто сталкиваются с подобной ситуацией?

- Постоянно. Могу привести конкретные примеры из практики банка, в котором работаю. Сегодня мы формируем 369 форм официальной отчётности и предоставляем их в 51 организацию как внутри, так и за пределами Республики Казахстан. 120 форм (более 30%) из них предоставляются в Национальный банк. 192 формы (более 50%) - в прочие государственные и квазигосударственные организации Казахстана.

Вы представляете, какие это большие объемы информации!..

А ещё, несмотря на вышеперечисленную высокогранулированную информацию, которой уже владеет регулятор, он сегодня вынужден прибегать к такой дорогостоящей процедуре, как AQR (Assets Quality Review - анализ качества активов банковской системы, проводится в Казахстане с августа и до конца 2019 года), в рамках которой снова, в новых срезах собирается вся та же информация по кредитным портфелям банков.

Вы говорите о том, что участники рынка – банковские, страховые и прочие компании – регулярно, на протяжении длительного времени, предоставляют регуляторную отчётность в Нацбанк. Но ведь это, учитывая количество участников рынка и время, очень внушительный объём информации?

- Я бы даже сказала, колоссальный. Объём информации, который сегодня генерируют, хранят и используют финансовые институты страны измеряется в петабайтах. Для сравнения, один петабайт (1024 терабайт) сопоставим с 500 млрд страниц стандартного печатного текста. И немалую часть этой информации БВУ (банки второго уровня) вынуждены передавать в регуляторные органы, зачастую дублируя и реплицируя потоки.

Наверняка не только казахстанские банки и регулятор сталкиваются с подобной ситуацией?

- Знаете, в мировой практике давно признаны иные подходы в сборе, обработке и анализе данных, которые уже много раз доказали свою состоятельность. Развитие информационных технологий и цифровизация банковских услуг предполагают динамичное изменение банковского сектора в целом, увеличение объёма информации, появление технологических возможностей анализировать огромные массивы данных (Big Data) в нужных областях.

Поэтому центральные банки по всему миру создали или создают департаменты для работы с Big Data, чтобы лучше понимать экономику, которой они управляют.

Так, к примеру, Европейский центральный банк изучает большие данные с 2013 года. Информация о примерно 40 тыс. ежедневных транзакциях на денежном рынке стала основой альтернативной ставки, поскольку традиционные бенчмарки становятся ненадёжными. Регулятор также приобрёл большой набор данных о ценах фактических покупок потребителей и изучает способы измерения инфляции в режиме реального времени.
Аналитики Европейского центрального банка отслеживают Google Trends, чтобы оценить изменение безработицы, и используют алгоритмы для анализа сообщений в СМИ.

В Турции коммерческие банки предоставляют кредитную базу данных в единую организацию, которая занимается сбором и распределением информации по соответствующим   уполномоченным органам, а также является своего рода аналитическим центром и определяет весь перечень запрашиваемой информации по кредитам, занимается оперативной обработкой и анализом данных на регулярной и периодичной основе, а также на основании запросов формирует для центрального банка отчётность для нужд всех структурных подразделений финансового регулятора.

Банк Японии использует большие данные с 2013 года для анализа экономической статистики, что помогает регулятору строить более точные прогнозы.

В 2013 году, в первый год пребывания на посту главы Банка Англии Марк Карни создал Совет по данным, который теперь называется Группой по управлению данными, а также лабораторию данных и аналитическое подразделение. Аналитики Банка Англии используют Big Data, чтобы оценить последствия изменений обменного курса.

Не отстают инноваций в этом направлении и центробанки наших ближайших соседей.

Так, Народный банк Китая ещё в мае 2017 года заявил, что будет активнее использовать Big Data, чтобы повысить свою способность распознавать, предотвращать и сокращать межотраслевые и межрыночные финансовые риски. А Центральный банк России (ЦБ) осенью 2018 года представил свой подход по SupTech (supervision technology, надзорные технологии), в рамках которого был анонсирован переход к датацентричной отчётности, которая предполагает скачивание информации из банков. По мнению Центрального банка, такой подход упростит взаимодействие между банками и регулятором и поможет ЦБ выстроить модели для предикативного надзора вероятных дефолтов банков и их крупных клиентов.

Как видите, в мировой практике изменения затрагивают не только участников финансового рынка, но и, прежде всего, сам финансовый регулятор, т.к. именно он является конечным консолидатором данных по рынку. Оптимизированная централизация методологии сбора и анализа данных в совокупности с технологиями Big Data позволяют регулятору комфортно работать с первичными данными, поступающими от банков, других участников рынка для самостоятельного, оперативного и качественного расчёта индикаторов и построения отчётов, позволяющих избежать «информационной асимметрии».

Остался последний вопрос - как преодолеть возникшие проблемы?

- Думаю, не только регулятор, но и абсолютно все участники рынка должны преодолеть внутреннюю инертность к изменениям.

Реалии сегодняшнего дня, когда весь мир говорит о ценности использования Big Data, требуют изменить подход к получению и использованию потока финансовых данных - через наличие «единого окна», унификацию подходов к получению одних и тех же данных.

Сегодня это - объективная реальность, без которой Национальный банк и прочие регуляторные органы будут всё больше сталкиваться с проблемами выполнения возложенных на них задач. Пока этого нет - невозможно вести полноценный разговор о полномасштабном использовании Big Data, искусственном интеллекте, машинном обучении и облачных вычислениях.