1

9 – UPRAVLJANJE RIZIKOM U

E-BANKARSTVU

M. Zekić-Sušac, ICT u bankarstvu

Izvor: http://www.ebizmags.com/rizici-i-transparentnost-poslovanja/

Što ćete naučiti u ovom poglavlju?

•Zašto je važno upravljanje rizicima u bankarstvu?

•Koje su vrste rizika i kako se mjeri operativni rizik?

•Koja je zakonska regulativa propisana za banke vezano

uz upravljanje rizicima (na svjetskoj i Hrvatskoj razini)?

•Što sve izračunava alat za upravljanje rizicima?

•Što je kreditni skoring i kako se provodi?

•Koji su alati za kreditni skoring?

•Što je BI sustav u bankarstvu?

•Koji su alati za BI u bankarstvu?

M. Zekić-Sušac, ICT u bankarstvu

2

Upravljanje rizikom

•Upravljanje rizicima (eng. Risk management – RM) važan je dio strateškog upravljanja bankom • Upravljanje rizikom obveza je banke propisana regulativom Basel II

•Koraci upravljanja rizikom su:

1. Identifikacija rizika • Odrediti postoji li mogućnost izloženosti rizikom i kojoj vrsti rizika

2. Procjena rizika • Koja je razina značajnosti pojedine vrste rizika?

3. Tretiranje rizika • Kvalitativni i kvantitativni tretman (sprječavanje) rizika

4. Praćenje i kontrola rizika • Alternativne strategije, izvršenje rezervnih planova, korektivne

akcije i promjene organizacijskih procesa

M. Zekić-Sušac, ICT u bankarstvu

Vrste rizika

Što je zapravo rizik? RIZIK je neizvjesnost budućeg ishoda (Latković, 2002).

Banke oduvijek posluju s rizikom, i osnovno načelo financija pretpostavlja da veći rizik

donosi i veći profit.

Cilj banke - optimizirati odnos rizika i profita, tj. ostvariti maksimalan profit uz željenu

razinu rizika.

Kako bi osigurala stabilnost financijskog poslovanja, dogovorena je međunarodna

regulativa upravljanja rizicima preko Baselskih standarda (Basel I, Basel II).

Prema Zakonu o kreditnim institucijama u Hrvatskoj, vrste rizika u bankarstvu su:

• Operativni rizik

• Tržišni rizik

• Kreditni rizik

• Valutno-inducirani kreditni rizik

• Rizik koncentracije

• Rizik likvidnosti

• Reputacijski rizik

• Kamatni rizik u knjizi banke

• Strateški rizik

• Pravni rizik

M. Zekić-Sušac, ICT u bankarstvu

Izvor: http://www.moj-

posao.net/Vijest/68957/Shvacamo-li-rizike-u-

poslovanju/6/

3

Mjerenje operativnog rizika Operativni rizik

= rizik gubitka zbog neadekvatnih ili neuspjelih internih procesa, ljudi i sustava ili vanjskih događaja.

• uključuje pravni rizik i rizik informacijskog sustava

• uključuje rizik gubitka zbog neusklađenosti s propisima i standardima, te na

• uključuje rizike povezane sa sprječavanjem pranja novca i financiranja terorizma

• Operativni rizik se može izmjeriti: • Ex-ante (unaprijed) – modelima za procjenu rizika, na temelju procjena stručnjaka i

interne kontrole

• Ex-post (unatrag) – na temelju podataka o nastalim gubicima

• Operativni rizik sastoji se od očekivanog gubitka i neočekivanog gubitka (koji dijelom može biti pokriven kapitalom, a dijelom nepokriven kapitalom banke ili osiguravajućih društava)

• Pokazatelji rizika koji se koriste kod mjerenja rizika su:

• Value at Risk (VaR)

• Očekivani gubitak

• Neočekivani gubitak

M. Zekić-Sušac, ICT u bankarstvu

Pokazatelji operativnog rizika

•VaR (eng. Value at Risk - VaR) je ukupni operativni rizik izražen jednim brojem, procjenjuje se statističkim metodama uz razinu sigurnosti 99,9% (tu se koriste složeni matematički modeli temeljeni na Martkowitzevoj teoriji portfelja i hipotezi o efikasnosti tržišta (Latković, 2010) – prvi je ovaj pokazatelj koristila banka JP Morgan u SAD

•Očekivani gubitak (eng. Expected Loss, EL) je prosječni iznos gubitka koji očekujemo da će banka pretrpjeti u godini dana. • S je prosječni očekivani gubitak i računa se po formuli: S=(Smax +

Smin)/2

• Ako je F učestalost pojavljivanja gubitka, tada se EL računa po formuli: EL=F*S

•Neočekivani gubitak (eng. Unexpected Loss, UL) je preostali gubitak, i predstavlja količinu kapitala koja će biti osigurana za pokrivanje mogućih gubitaka • UL se izračunava po formuli: UL = VaR - EL

M. Zekić-Sušac, ICT u bankarstvu

4

Primjer izračuna rizika

•Ako se na nekom bankomatu svaki drugi mjesec događa

vandalizam, minimalni gubitak je bio 1500 kn, a

maksimalni 4500 kn, koliki je očekivani rizik (EL)?

• Učestalost F=6 (puta godišnje)

• Smin = 1500

• Smax = 4500

• S = (1500 + 4500) / 2 = 3000

• EL = 6 * 3000 = 18000 kn

•Očekivani rizik je 18000 kn godišnje.

•Neočekivani rizik (UL) se izračunava pomoću modela za

procjenu vjerojatnosti rizika.

M. Zekić-Sušac, ICT u bankarstvu

Bazelski odbor – izazovi koje e-

bankarstvo donosi za upravljanje rizikom • Skupina za e-bankarstvo bazelskog odbora banaka (eng. Basel Committee on

Banking Supervision (BCBS)) sastoji se od 36 direktora vodećih banaka u svijetu (skupine G-10: Belgija, Kanada, Francuska, Njemačka, Italija, Japan, Luksemburg, Nizozemska, Španjolska, Švedska, Švicarska, Velika Britanija, SAD).

• Bazelski odbor, tj. njegova skupina za e-bankarstvo, definirala je izazove i donijela je 14 načela upravljanja rizikom u e-bankarstvu.

• Prema bazelskom odboru (2003) E-bankarstvo donosi za upravljanje rizikom sljedeće izazove: • Brzina promjena povezanih s tehnološkim inovacijama u e-bankarstvu

povećava rizike, jer se zbog pritiska konkurencije u vrlo kratkom vremenu uvode nove poslovne aplikacije, često bez detaljnog testiranja

• Transakcijske web-stranice e-bankarstva i povezane poslovne aplikacije za stanovništvo i poduzeća obično se integriraju što je više moguće s postojećim računalnim sustavima kako bi se omogućila izravnija obrada elektroničkih transakcija (eng. straight-through processing, STP), što povećava ovisnost o strukturi sustava te interoperabilnosti

• E-bankarstvo povećava ovisnost banaka o informacijskoj tehnologiji, povećava tehničku složenost mnogih operativnih i sigurnosnih pitanja

• Internet kao otvorena, svima dostupna mreža u kojoj nepoznate strane imaju pristup omogućen s bilo kojeg mjesta u svijetu preko nepoznatih lokacija i pomoću bežičnih uređaja, povećava važnost sigurnosnih kontrola, tehnika provjere identiteta klijenata, zaštite podataka i sl.

M. Zekić-Sušac, ICT u bankarstvu

5

Načela bazelskog odbora

Postoji 14 načela koja se dijele u 3 kategorije:

• A) Nadzor kojim rukovodi odbor i menadžment 1. Djelotvoran nadzor poslova e-bankarstva od strane menadžmenta,

2. Uspostavljanje sveobuhvatnih procesa kontrole sigurnosti,

3. Temeljita analiza poslovanja (due diligence) i proces nadzora kojim rukovodi menadžment pri eksternalizaciji i ostalim oblicima ovisnosti o trećim stranama.

• B) Kontrola sigurnosti 4. Provjera identiteta klijenata koji se koriste uslugama e-bankarstva,

5. Neporicanje obveza i odgovornost za transakcije e-bankarstva,

6. Odgovarajuće mjere kako bi se osiguralo razdvajanje dužnosti,

7. Odgovarajuće kontrole provjere identiteta unutar sustava e-bankarstva, baza podataka i aplikacija,

8. Integritet podataka, dokumentacije i informacija koji se odnose na transakcije e- bankarstva,

9. Uspostava jasnih pisanih revizijskih tragova za transakcije e-bankarstva,

10. Povjerljivost ključnih informacija banke.

M. Zekić-Sušac, ICT u bankarstvu

Načela bazelskog odbora - nastavak

•C) Upravljanje pravnim i reputacijskim rizikom

11. Odgovarajuće izvješćivanje za usluge e-bankarstva,

12. Povjerljivost informacija o klijentu,

13. Kapacitet, poslovni kontinuitet i planiranje za slučaj

nepredviđenih okolnosti kako bi se osigurala raspoloživost sustava i

usluga e-bankarstva,

14. Planiranje postupaka za incidentne slučajeve.

Donošenjem ovih načela, bazelski odbor direktora banaka daje

preporuke svim bankama o postupcima koje trebaju napraviti kako bi

učinkovito upravljale rizikom u e-bankarstvu.

Također se predlaže upotreba modela za procjenu rizika, na temelju

kojih se određuju minimalne potrebne zalihe pokrivenosti rizika, koje

će očuvati solventnost banke u uvjetima rizika.

M. Zekić-Sušac, ICT u bankarstvu

6

Regulativa rizika u Hrvatskoj

• HNB je donijela Odluku o upravljanju rizicima (NN br. 1/09., 41/09., 75/09. i 2/10.) kojom propisuje bankama koje djeluju u Hrvatskoj minimalne mjere za upravljanje rizikom

• Prema HNB (2010) „sustav upravljanja rizicima jest sveobuhvatnost organizacijske strukture, pravila, procesa, postupaka, sustava i resursa za utvrđivanje, mjerenje odnosno procjenjivanje, ovladavanje, praćenje i izvještavanje o izloženosti rizicima odnosno upravljanju rizikom u cjelini te podrazumijeva uspostavu odgovarajućeg korporativnog upravljanja i kulture rizika.”

• Svaka kreditna institucija sa sjedištem u Hrvatskoj dužna je uspostaviti sustav upravljanja rizicima, te ga redovito nadzirati i provjeravati sustavima kontrole

• Sustav upravljanja rizicima minimalno obuhvaća: 1) strategiju, politike i ostale interne akte za upravljanje rizicima,

2) organizacijski ustroj s definiranim ovlastima i odgovornostima za upravljanje rizicima,

3) proces upravljanja rizicima i

4) djelotvoran sustav unutarnjih kontrola.

M. Zekić-Sušac, ICT u bankarstvu

Regulativa rizika u Hrvatskoj - nastavak

• Ministarstvo financija donijelo je UPUTE ZA

IZRADU STRATEGIJE UPRAVLJANJA RIZICIMA, koje mogu koristiti

sve tvrtke, pa i banke (na stranici: http://www.mfin.hr/hr/upravljanje-

rizicima-1-2-1)

• Prema tim uputama, preporučuje se tvrtkama izraditi matricu stanja

rizika pomoću koje će se procijeniti razina rizika s obzirom na učinak i

vjerojatnost pojavljivanja rizika

M. Zekić-Sušac, ICT u bankarstvu

Izvor:

http://www.mfin.hr/adminmax/docs/Upute%20za%20izradu%20Strategije%20upravljanja%20rizic

ima.pdf

Slika: Matrica stanja rizika

7

Softver za upravljanje rizicima

•SAS Risk Management for Banking - posebni modul poznatog statističkog alata SAS, preuzima podatke iz spremišta podataka i omogućava analize i izvještaje o riziku za menadžment banke. U analizama se koriste unaprijed ugrađene funkcije, modeli i analitički tijekovi. Sastoji se od 4 aplikacije (SAS, 2013): • SAS Asset and Liability Management for Banking

• SAS Credit Risk for Banking

• SAS Firmwide Risk for Banking

• SAS Market Risk for Banking

M. Zekić-Sušac, ICT u bankarstvu

Pogledajte video o SAS Risk Management alatu:

SAS, Navigating Risk Management with

Analytics,

http://www.sas.com/reg/gen/corp/1620272,

24.04.2013.

Sučelje SAS Risk Management alata

M. Zekić-Sušac, ICT u bankarstvu

Izvor:

http://www.sas.com

/industry/financial-

services/banking/in

dex.html

8

Što sve izračunava alat za upravljanje

rizikom? Kao primjer mogućih izračuna, navodimo mogućnosti dvaju modula alata SAS:

1) Modul za upravljanje kreditnim rizikom :

• Izračunava izloženost kreditnom riziku

• Izvodi napredne simulacije potencijalne buduće izloženosti riziku

• Izračunava portfelj pokazatelja kreditnog rizika koristeći više modela, kao npr. aktuarske modele i reducirani oblik modela stohastičke tranzicijske matrice (matematičke modele za izračun vjerojatnosti pojavljivanja gubitka)

• Optimira kreditni portfelj koristeći pokazatelje rizika/povrata.

2) Modul za upravljanje operativnim rizikom:

• Vrednuje instrumente iz bilanci stanja i pratećih izvješća, radi factoring i dr.

• Procjenjuje stope transfera sa i bez marži rizika, kreditne marže, troškove kapitala i alocirane režijske troškove, te izračunava ekonomsku vrijednost sa i bez takvih marži.

• Izvodi napredne analize za različite tipove rizika, testira otpornost na stres i modelira finaciranje rizika likvidnosti, neto prihod od kamata i ekonomsku vrijednost.

• Izračunava Basel III pokazatelje rizika likvidnosti: liquidity coverage ratio, net stable funding ratio.

• Sadrži napredne modele za depozite sa posebnim planovima otplate i promjenama stanja.

M. Zekić-Sušac, ICT u bankarstvu

Modeli za kreditni skoring

• Što je kreditni skoring (eng. Credit scoring)? • Sustav pomoću kojega se ocjenjuje rizičnost klijenta/kupca kojemu se želi

prodati neki proizvod ili usluga (AlphaScore, 2013).

• Obično ga izračunavaju kreditni biroi i služi kao mjera rizika za dodjelu kredita

• Kako se provodi? • Kreira se model upotrebom statističkih metoda i ostalih metoda rudarenja

podataka (eng. Data mining), s pomoću kojeg se izračunava tzv. skor-vrijednost (eng. Score)

• Skor-vrijednost je vjerojatnost da će klijent biti uspješan u podmirivanju svojih obveza po računu, i jedna je od mjera rizičnosti poslovanja s tim klijentom.

• Na temelju dobivene ocjene rizičnosti, donosi se odluka o tome izvršiti li prodaju tom kupcu ili ne.

• Za što se sve upotrebljava kreditni scoring? • Targetiranje novih kupaca

• Donošenje odluke o odobravanju kredita

• Određivanje kreditnog limita

• Određivanje kamatne stope

• Predviđanje kreditnog ponašanja

• Poduzimanje aktivnosti za minimiziranje gubitaka

M. Zekić-Sušac, ICT u bankarstvu

9

Tipovi modela za kreditni skoring

• Postoje 2 glavna tipa modela: • Kvantitativni (statistički ili s pomoću metoda rudarenja podataka)

• Kvalitativni (temeljen na procjeni stručnjaka)

• Među kvantitativnim modelima, najpoznatiji skoring model koji se učestalo koristi u SAD je Fair Isaac Company (FICO) model – koriste ga vodeće financijske agencije, kao npr. Experian, Equifax, Trans Union (Debt.org, 2013)

• Varijable na kojima se temelji model su: podaci o prethodnim otplatama, učestalost otplata, iznos dugovanja, otkazivanje kreditnih kartica te broj kreditnih kartica. Skor-vrijednost FICO modela rangira od 300 (za nizak skor) do 850 (za vrlo visok skor).

M. Zekić-Sušac, ICT u bankarstvu

Slika – Ljestvica skor-

vrijednosti po FICO modelu,

Izvor:

http://www.debt.org/credit/rep

ort/scoring-models/

Kako se razvijaju skoring modeli?

• Na temelju povijesnih podataka o kijentima/kupcima te njihovom ponašanju u plaćanju računa, primjenom statističkih metoda i ostalih metoda rudarenja podataka identificiraju se one karakteristike koje su značajne za otplatu te im se dodjeljuje određeni broj bodova s obzirom na njihovu jačinu predikcije rizika.

• U svrhu modeliranja i izračuna koriste se statistički alati, kao npr. SAS, SPSS, Statistica i dr.

• Svakom klijentu se izračunava njegova skor-vrijednost koja pokazuje kolika je njegova razina rizika.

• Neke vrste scoring modela (AlphaScore, 2013): • APPLICATION - donošenje odluke o odobravanju kredita

• RISK - predviđanje kašnjenja u plaćanju računa

• REVENUE - predviđanje visine prihoda generiranog iz računa

• RESPONSE - određivanje vjerojatnosti da će klijent odgovoriti na ponuđeni proizvod

• BANKRUPTCY - određivanje vjerojatnosti da će klijent bankrotirati u budućem periodu

• ATTRITION - koliko je vjerojatno da će klijent zatvoriti svoj račun

• COLLECTION - definiranje aktivnosti za poboljšanje naplate potraživanja

• DIRECT MARKETING - pronalaženje poželjnih klijenata/kupaca

M. Zekić-Sušac, ICT u bankarstvu

10

Primjeri alata za kreditni skoring

•Na portalu CAPTERRA, http://www.capterra.com/credit-

reporting-software dana je lista softvera za kreditni

skoring u svijetu

•Neki od alata:

• Alyuda Research

Plug & Score

• BECTRAN - Bectran

• CMSI - CreditRevue

• Credit Point Software i dr.

•U Hrvatskoj:

• AlphaScore

• Abba software i dr.

M. Zekić-Sušac, ICT u bankarstvu

Izvor: www.alphascore.hr

Prednosti i nedostaci skoring modela

•Koristi od skoring modela koje neka financijska institucija

ima:

• Donošenje objektivnih i konzistentnijih poslovnih odluka

• Upravljanje procesom odobravanja kredita

• Poboljšanje u upravljanju kreditnim portfeljom

• Mogućnost procjene i upravljanja kreditnim rizikom

• Formiranje cijena kredita prema rizičnosti

• Smanjenje operativnih troškova i time povećanje profita

• Unapređenje usluge za klijente

M. Zekić-Sušac, ICT u bankarstvu

11

Sustavi poslovne inteligencije u

bankarstvu •U posljednje vrijeme, sve više se razvijaju sustavi poslovne

inteligencije (eng. Business Intelligence) kao nadogradnja

transakcijskim sustavima i sustavima za potporu odlučivanju

•BI sustavi u bankarstvu koriste napredne statističke tehnike i

tehnike umjetne inteligencije (strojnog učenja) koje omogućuju

analize i modele za inteligentnu potporu odlučivanju

•Primjeri nekih analiza u BI sustavu e-bankarstva: oABC analiza – analiza najznačajnih dobavljača i kupaca

oKreditni skoring

o Inteligentno izvještavanje – praćenje otplate kredita, profita banke, i dr.

oAnaliza trenda – linearni i nelinearni trendovi kretanja profita, troškova, i dr.

oUpravljanje portfeljom ulaganja

oDetektiranje prijevara na kreditnim karticama i dr.

M. Zekić-Sušac, ICT u bankarstvu

BI sustavi u bankarstvu Primjeri video prezentacije BI sustava CreditPoint nSight

(kliknuti na link za pokretanje videa):

•Credit Point, Nsight,

http://www.creditpointsoftware.com/videotour.html,

29.04.2013.

•GDS Data,

http://www.gdslink.com/,

29.04.2013.

M. Zekić-Sušac, ICT u bankarstvu

Izvor:

http://www.creditpointsoftware.com/videoto

ur.html

12

Tehnološka platforma sustava za

upravljanje rizicima i BI sustava •Sustavi za upravljanje rizicima u bankarstvu, te BI sustavi

mogu biti izgrađeni korištenjem tehnologija:

• Gotovih statističkih i matematičkih alata – npr. SAS, SPSS,

Statistica, MathLab i dr. koji imaju ugrađene metode za statističko

preprocesiranje podataka, statističke metode za modeliranje (npr.

regresijska analiza, analiza trenda, stohastičke analize i dr.),

metode za rudarenje podataka (neuronske mreže, stabla

odlučivanja i dr. metode strojnog učenja)

• Specijaliziranih aplikacija za e-bankarstvo temeljenih na nekoj od

trenutno aktualnih platformi:

oMicrosoft .NET razvojna okolina za aplikacije i SQL server baza

podataka

oORACLE Business Suite – paket za razvoj poslovnih aplikacija

oIli druge platforme

M. Zekić-Sušac, ICT u bankarstvu

Zaključak

• Upravljanje rizikom važan je dio upravljanja bankom, te e-bankarstva

• Upravljanje rizikom uključuje tehnike za procjenu rizika, ali i za tretiranje, praćenje i kontrolu rizika

• Najčešće vrste rizika su operativni, tržišni, kreditni rizik, valutno-inducirani i drugi rizici

• Kao mjera operativnog rizika najčešće se koristi VaR

• Upravljanje rizikom u financijskim institucijama regulirano je Bazelskim odborom, te u Hrvatskoj odlukom i smjernicama Hrvatske narodne banke • Svaka banka je u obvezi procjene rizika, te određivanja minimalnih kapitalnih

zaliha za pokrivanje rizika

• Softverski alati koji se koriste za upravljanje rizikom u e-bankarstvu uključuju statističke alate, te specijalizirane aplikacije za bankarstvo

• Sustavi poslovne inteligencije banaka uključuju modele za kreditni skoring, analize poslovanja banaka, trendove, detekciju prijevara i druge modele i tehnike

M. Zekić-Sušac, ICT u bankarstvu

13

Literatura

• Bazelski odbor za nadzor banaka, Načela upravljanja rizikom u elektroničkom bankarstvu, http://www.hnb.hr/supervizija/papiri-bazelske-komisije/h-upravljanje-rizikom-u-elektronickom-bankarstvu.pdf, 2003, 24.04.2013.

• Bileta, A. Upravljanje rizicima u poslovnim bankama, Diplomski rad, Sveučilište Jurja Dobrile u Puli, 2009, http://eknjiznica.unipu.hr/320/, 24.04.2013.

• Grković, V., Upravljanje rizicima u bankarstvu, http://www.fer.unizg.hr/_download/repository/UR12_Tjedan_10_(bankarstvo)_F.pdf, FER, 24.04.2013.

• Hrvatska narodna banka, Smjernice za upravljanje informacijskim sustavom u cilju smanjenja rizika, http://www.hnb.hr/supervizija/h-smjernice-za-upravljanje-informacijskim-sustavom.pdf, 29.03.2013.

• Latković, M. Upravljanje rizicima, identifikacija, mjerenje i kontrola, Financijska teorija i praksa, Vol. 26. No. 2, 2002. http://hrcak.srce.hr/search/?q=Latkovi%C4%87+upravljanje+rizicima, 25.04.2013.

• Latković, M., Poslovanje: Shvaćamo li rizike?, eBizMags, http://www.ebizmags.com/rizici-i-transparentnost-poslovanja/, 19.02.2010.

• Ministarstvo financija, UPUTE ZA IZRADU STRATEGIJE UPRAVLJANJA RIZICIMA, http://www.mfin.hr/adminmax/docs/Upute%20za%20izradu%20Strategije%20upravljanja%20rizicima.pdf, Zagreb, studeni 2011., skinuto 23.04.2013.

M. Zekić-Sušac, ICT u bankarstvu

Literatura - nastavak

•Raghavan, R.S., Risk Management In Banks, http://www.icai.org/resource_file/11490p841-851.pdf, 24.04.2013.

•AlphaScore, Kreditni skoring, http://www.alphascore.hr/istrazivanje-i-razvoj/rnd/kreditni-scoring.html, 24.03.2013.

•Depth.org, Credit Scoring Models, http://www.debt.org/credit/report/scoring-models/, 28.04.2013.

•Capterra, Credit Reporting Sotware, http://www.capterra.com/credit-reporting-software, 29.04.2013.

•Credit Point, Nsight, http://www.creditpointsoftware.com/videotour.html, 29.04.2013.

•GDS Data, Advanced Credit Risk Management Solutions, http://www.gdslink.com/, 29.04.2013.

M. Zekić-Sušac, ICT u bankarstvu