www.reglament.net
Риск-менеджмент
в кредитной организации
Методический журнал
Издается с 2011 года.
Выходит один раз в квартал
Зарегистрирован Федеральной службой по надзору
в сфере связи, информационных технологий
и массовых коммуникаций (Роскомнадзор)
1 июля 2010 года.
Свидетельство о регистрации ПИ № ФС77-40479
Учредитель и издатель
ООО «Регламент»
www.reglament.net
Генеральный директор В.Г. Богданов
Главный редактор В.С. Козлов
kozlov@reglament.net
© ООО «Регламент», 2022
Индексы в каталогах
УП УРАЛ-ПРЕСС: 36193
«Книга-Сервис»: 26167
Подписка через Интернет
www.reglament.net
Редакционная подписка
возможна с любого месяца.
Телефон отдела прямых продаж
(495) 255-5177, доб. 215
E-mail: podpiska@reglament.net
По всем вопросам, связанным с доставкой изданий и отчетных документов, обращайтесь в отдел
распространения и логистики ООО «Регламент» по тел. (495) 255-5177, доб. 289.
Мнения, оценки и рекомендации в статьях, размещенных в журнале, отражают точку зрения их
авторов и не являются обязательными к исполнению. ООО «Регламент» и авторы материалов, опубликованных
в журнале, не несут ответственности за возможные убытки, которые могут быть причинены
лицам в результате использования или невозможности использования ими размещенных
материалов. Пользователь самостоятельно оценивает возможные риски совершения юридически
значимых действий на основе размещенной в журнале информации и несет ответственность за их
неблагоприятные последствия. Полное или частичное воспроизведение каким-либо способом материалов,
опубликованных в журнале, допускается только с письменного разрешения редакции. Редакция
не несет ответственности за достоверность информации в рекламных объявлениях.
Адрес учредителя, издателя и редакции: 125167, г. Москва, Ленинградский просп., 37, БЦ «Аэродом»,
8 этаж, оф. 8.2. Телефон (495) 255-5177.
Отпечатано в типографии «OneBook.ru» ООО «Сам Полиграфист». Адрес: 129090, г. Москва, Протопоповский
пер., 6. Цена свободная. Подписано в печать 23.09.2022.
Экспертный совет журнала
Сергей АФАНАСЬЕВ, КБ «Ренессанс Кредит» (ООО), вице-президент, начальник управления
статистического анализа
Станислав ВОЛКОВ, управляющий директор методологической группы рейтингового агентства
«Национальные кредитные рейтинги»
Александр ДЬЯКОНОВ, ВМК МГУ, профессор, д. ф.-м.н.
Сергей КАПУСТИН, Азиатско-Тихоокеанский Банк, заместитель председателя правления
Алексей ЛОБАНОВ, Банк России
Игорь ФАРРАХОВ, ООО «РИСКФИН», заместитель генерального директора
1
№ 3 (47) \ 2022
Ответственный секретарь Департамента
финансовых и методических изданий
И.М. Ананьева
ananieva@reglament.net
Выпускающий редактор Е.В. Полякова
Отдел предпечатной подготовки
и производства
Начальник отдела А.Н. Тимченко
Верстка С.В. Шеришорин
Отдел маркетинга
Директор по маркетингу А.В. Гришунин
grishunin@reglament.net
Стр.1
Риск-менеджмент в кредитной организации
№ 3 (47) \ 2022
Содержание
ВАЛИДАЦИЯ МОДЕЛЕЙ
6 Роман СМЫР, ООО «Мультитендер»
СОРЕВНОВАТЕЛЬНЫЕ МОДЕЛИ В ЦЕЛОМ И CATBOOST В ЧАСТНОСТИ:
ВЗГЛЯД ПРАКТИКА
В прошлом номере был рассмотрен хакатон по гарантиям МКБ в разрезе
исходных данных. Пройдут ли модели с хакатона валидацию в крупном
банке? Детально разберем модели и заодно вспомним особенности CatBoost,
влияющие на возможности использования моделей в продуктивной среде.
ОПЕРАЦИОННЫЙ РИСК
14 Алексей ГУСЕВ, ООО «РИСКФИН»
ПОЛОЖЕНИЕ № 716-П: ПЕРЕВЕСТИ КАЧЕСТВО В КОЛИЧЕСТВО И ОБРАТНО
Все методы оценки операционного риска, рекомендованные в «Базеле II»,
в «Базеле III» фактически объединяются в единый стандартизированный
метод. Разберемся, как в соответствии с этим подходом переводить качественную
оценку уровня операционного риска в количественную, рассчитывать
ожидаемые и непредвиденные потери.
20 ОТДЕЛ РИСКОВ КАК НА ЛАДОНИ: ЧТО ПОМОЖЕТ СОБРАТЬ
И ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНО УДЕРЖАТЬ КЛАССНУЮ КОМАНДУ
Автоматизировав собственные рутинные задачи, крупные банки предлагают
получившиеся решения коллегам. Перейдем ли мы завтра в своих рискотделах
на комплексные решения по управлению персоналом и «выгорают»
ли рисковики? Редакция журнала задала несколько вопросов коммерческому
директору HR-платформы «Пульс» Сбера Марте Леман.
КРЕДИТНЫЙ РИСК
26 Евгений ПОГРЕБНЯК, МГИМО
ОТСЛЕЖИВАНИЕ ПРИЗНАКОВ ДЕФОЛТА ДЛЯ ВАЛИДАЦИИ
КОРПОРАТИВНЫХ МОДЕЛЕЙ: ПОДСКАЗКИ И ОТКРЫТЫЕ ДАННЫЕ
Open source библиотека boo (сокр. от «бюджетная отчетность организаций»)
способна очистить довольно «шумные» данные Росстата и перевести их
в pandas. Делимся опытом в нахождении проблемных компаний путем анализа
2,5 млн годовых корпоративных отчетов.
35 Андрей ХОДЯКОВ, Банк ВТБ (ПАО)
АВТОМАТИЗАЦИЯ ОБРАБОТКИ ФИНАНСОВОЙ ОТЧЕТНОСТИ КЛИЕНТОВ:
КЕЙС БАНКА ВТБ
Получив отчетность в виде pdf-файлов, работник банка должен перенести
данные во внутреннюю форму. В Банке ВТБ автоматизировали этот процесс,
создав алгоритм для работы с отчетностью. Как решить задачу силами всего
двух разработчиков? Тестируем модель на собственных кейсах.
2
Стр.2
www.reglament.net
Риск-менеджмент
в кредитной организации
Методический журнал
№ 3 (47) \ 2022
46 Редакция журнала
ОТ СПАРК ДО ВБЦ: ГЛУБИННЫЙ ОБЗОР СИСТЕМ АНАЛИЗА
КОНТРАГЕНТОВ
В 2021 г. рейтинговое агентство RAEX подготовило второй выпуск рейтинга
информационно-аналитических систем. Лидер (с большим отрывом по баллам)
прежний, а вот внутри рейтинга оценки сервисов сильно сдвинулись.
Рейтинг примечателен также тем, что в него добавлена самооценка участников
рынка, далеко не всегда совпадающая с мнением рейтингового агентства.
Кратко о ней и об известном сервисе Seldon — в очередном обзоре.
АНАЛИЗ ДАННЫХ
55 Валерий СМИРНОВ, Альфа-Банк
НЕЙРОСЕТЕВОЙ ПОДХОД К КРЕДИТНОМУ СКОРИНГУ
НА ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫХ ДАННЫХ
Лаборатория машинного обучения Альфа-Банка разработала и внедрила три
нейросетевых модели на последовательных данных. Небольшие банки тоже
могут взять на вооружение описанный подход: предложенный в соревнованиях
AlfaBattle 2.0 и DL in Finance механизм предобработки данных и обучения
моделей, доступный в open source, позволяет разрабатывать нейросетевые
модели на данных с миллионами записей даже на личном ноутбуке.
71 Ксения МАКСИМОВА, Банк ВТБ (ПАО)
NLP-ЗАДАЧИ В БАНКЕ «С НУЛЯ»: ОТ ОСНОВ ДО ПРОДВИНУТЫХ
ПОДХОДОВ НА ПРИМЕРЕ АНАЛИЗА ОТЗЫВОВ
В риск-моделях нередко используются текстовые данные: отзывы и комментарии,
свободные ответы на вопросы анкет и самая большая часть — текстовая
информация транзакций. Даже простые задачи NLP, решаемые на реальных
данных, могут потребовать глубоких исследований. Это показал описанный
в статье проект по анализу данных соцмедиа — текстов комментариев
и отзывов пользователей о банке. Каких результатов удалось достичь и какие
подходы можно применить после внедрения базового минимума?
РЫНОЧНЫЙ РИСК
89 Игорь ФАРРАХОВ, член экспертного совета журнала
Владимир КОЗЛОВ, главный редактор журнала
AUTO-ARIMA НА ПРИМЕРЕ ИНДЕКСА DOW JONES: ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ
В ЧЕТЫРЕХ РАЗНЫХ СРЕДАХ
В непростые времена, когда технический анализ фактически не дает результатов,
особенное внимание можно уделить алгоритмам прогнозирования
временных рядов на основе автоматического подбора параметров ARIMAмоделей.
Попробуем сделать это в статистических пакетах MATLAB, Python,
R и бесплатном российском ПО DRAGON.
3
Стр.3
Риск-менеджмент в кредитной организации
№ 3 (47) \ 2022
Содержание
МИРОВЫЕ ПРАКТИКИ
94 КОЭКСПЛОЗИВНОСТЬ БИТКОИНА: ИССЛЕДОВАНИЕ «МЫЛЬНЫХ ПУЗЫРЕЙ»
В КРИПТОАКТИВАХ
В последнее время в эконометрической литературе предпринимаются
попытки исследовать финансовые «пузыри» в динамике цен на биткоины
и другие криптоактивы. Авторы одной из лучших публикаций журнала Risks
за 2021 г. исследуют взаимосвязи взрывоопасности различных криптовалют,
что особенно актуально в период затянувшейся «криптозимы».
ПЕРСОНАЛЬНАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ
103 Владимир КОЗЛОВ, главный редактор журнала
КАК И ДЛЯ ЧЕГО ПРИМЕНЯТЬ XGBOOST: ПОШАГОВАЯ ИНСТРУКЦИЯ
В EXCEL
В прошлом номере мы опубликовали пошаговое объяснение логики подбора
параметров решающего дерева. Продолжим рассматривать алгоритмы
машинного обучения и немного упрощенно объясним, как устроен известный
современный бустинговый алгоритм, прямо в табличном процессоре.
4
Стр.4