SAS pomáha UniCreditu vyhodnocovať rizikovosť spotrebných úverov a hypoték

Analýzy dát a následné štatistické modely a reporty sú dnes neoddeliteľnou súčasťou denno-denných rozhodnutí banky

Roky 2009 a 2010 neboli pre bankové domy vo svete priaznivé. Hoci slovenské banky netrpeli v kríze natoľko ako mnohé západoeurópske, viaceré aktivity a smelé rozvojové plány väčšina z nich pribrzdila. UniCredit Bank Slovakia a.s. sa v týchto časoch rozhodla ísť proti prúdu. Jej stratégiou bolo posilniť  trhový podiel v retailovom segmente.

„V neistých časoch sme na trh prišli s robustnou ponukou spotrebných úverov, ktoré boli dovtedy pre nás okrajovým produktom,“ spomína Zuzana Žemlová, riaditeľka Divízie riadenie rizík a členka predstavenstva banky. V tejto súvislosti potreboval UniCredit skvalitniť a zrýchliť rozhodnutia – na jednej strane o tom, či pôžičku poskytnúť, a následne aj o jej parametroch (napríklad aký má mať úver vzhľadom k rizikovosti, úrok a aká môže byť jeho výška). „V retaili je dôležité urobiť rozhodnutie rýchlo a pokiaľ možno najspoľahlivejšie,“ sumarizuje Z. Žemlová. „A to je bez technologickej podpory,  ktorá spočíva predovšetkým v spracovaní obrovského množstva historických dát a následnom vytvorení štatistických modelov pre podporu rozhodovania, prakticky nemožné.“

V retaili je dôležité urobiť rozhodnutie rýchlo a pokiaľ možno najspoľahlivejšie. To je bez technologickej podpory,  ktorá spočíva predovšetkým v spracovaní obrovského množstva historických dát a následnom vytvorení štatistických modelov pre podporu rozhodovania, prakticky nemožné.

Zuzana Žemlová
riaditeľka divízie riadenia rizík a členka predstavenstva, UniCredit Bank Slovakia

Analytické rozhodovanie

UniCredit položil základy pre analytické rozhodovanie vybudovaním mohutného dátového skladu. Ten vznikol za asistencie softvérovej a konzultačnej spoločnosti SAS po fúzii UniBanky s HVB Bank Slovakia a.s., z ktorej vzišla dnešná UniCredit Bank. Nad dátovým skladom postupne pribúdali nástroje pre vytváranie reportov, napríklad pre oddelenie retailového marketingu alebo pre oddelenie financií a controllingu. V časoch, keď sa banka rozhodla rozšíriť úverové portfólio pre spotrebiteľov, zaviedla sofistikované analytické a reportovacie nástroje aj do oblasti riadenia rizík.

Štatistické modely a ukazovatele sú napokon povinnou výbavou každej banky, ktorá chce splniť bazilejské pravidlá kapitálovej primeranosti – v súčasnosti zavádzané v bankách ako Basel II, a v blízkej budúcnosti rozšírené do tzv. Basel III. „Je však dôležité uvedomiť si, kde je vajce a kde je sliepka,“ podotýka Z. Žemlová. „Niekedy počúvam, že banka urobila štatistické modely pre Basel, modely však máme v prvom rade preto, aby biznis dobre fungoval,“ dodáva. Inými slovami, hoci regulačný rozmer je dôležitý, v konečnom dôsledku iba odráža mentálny stav banky, ktorá analýzy dát zahŕňa do rozhodovacích procesov.

Rast bez ťažkostí

Štatistické modely, ktoré analyzujú historické dáta, aby pomohli banke lepšie určiť rizikovosť klienta (a tým lepšie riadiť aj celkové riziká), vytváral UniCredit v spolupráci s odborníkmi zo SAS-u aj s externými konzultantmi. Jeden typ modelu, tzv. aplikačný model, analyzuje demografické a iné dáta, ktoré žiadateľ banke poskytne v žiadosti o úver. Druhý, tzv. behaviorálny, sa využíva pri žiadateľoch, ktorí sú nejakú dobu klientmi banky.

UniCredit patril v ostatných rokoch k bankovým domom s najdynamickejším rastom retailových úverov. V roku 2010 požičala banka obyvateľstvu medziročne o 44,8 % viac peňazí ako rok predtým. Vo zvýšenej aktivite pokračovala aj v roku 2011, kedy jej retailové úvery vzrástli medziročne o 16,5 % a objem úverov na bývanie až o 33,1 %.

Napriek tomu banka aj vďaka prediktívnym analytickým schopnostiam vykazuje oproti trhovému priemeru nízke percento zlých úverov. „Iba 1,7 percenta z poskytnutých retailových úverov sú zlyhané, zatiaľ čo na trhu sa tento podiel pohybuje v priemere okolo piatich percent,“ porovnáva Z. Žemlová. Podiel zlých úverov v portfóliu UniCreditu má pritom mierne klesajúcu tendenciu. Odrazom zlepšeného úverového portfólia banky bol tiež vlaňajší medziročný pokles strát zo zníženia hodnoty úverov a zmena objemu opravných položiek k úverom o 46,8 %.

Čo prezradí dobrý reporting

Riešenie od SASu poskytuje UniCreditu nielen robustné analytické schopnosti pre analýzu klientov a riadenej rizík, ale tiež prepracované reportovacie nástroje. Detailný a zrozumiteľný reporting niektoré intuitívne predpoklady manažérov banky potvrdil, iné zase vyvrátil.

Manažmentu sa napríklad potvrdilo, že veľkú váhu pre zdravie úverového portfólia v konkrétnom regióne má kvalita ľudí v miestnej pobočke. „Nezáleží na tom či ide o chudobnejší, a teda aj rizikovejší región. Ak máme kvalitných pracovníkov, máme aj zdravé úverové portfólio,“ vysvetľuje Z. Žemlová.

Naopak, nepotvrdili sa obavy z toho, že úvery poskytnuté tretími stranami, čiže partnermi banky, budú rizikovejšie. „Kedysi sme vyžadovali, aby sprostredkované úvery prešli dôslednejšou kontrolou ako tie čo prichádzali z našich pobočiek, ale na základe reportov sme dodatočné schvaľovanie mohli selektívne eliminovať,“ hovorí Z. Žemlová. A dodáva, že ak by sa na základe reportov niektoré parametre vymykali zo štandardu, vie manažment rýchlo zareagovať.

Súčasťou úsilia UniCreditu minimalizovať straty a riadiť riziká je nielen dôsledné vyhodnocovanie kredibility klientov, ale aj predchádzanie podvodov. Divízia riadenia rizík v UniCredite spustila pred niekoľkými rokmi rozsiahlejšiu iniciatívu pre prevenciu úverových podvodov. Má niekoľko rovín. Prvou sú školenia, ktoré majú pracovníkov pobočiek naučiť identifikovať možný podvod skôr, ako sa stane. Druhou, pri ktorej pomáhajú aj nástroje SAS-u, je včasná detekcia podvodov pri úveroch, ktoré už boli pridelené. V tomto prípade už síce peniaze pravdepodobne banka naspäť nezíska, môže sa však poučiť a predísť chybám v budúcnosti. „Vďaka opatreniam, ktoré sme urobili, sme za posledné dva roky zachytili podozrivé transakcie v miliónoch eur,“ hovorí šéfka divízie riadenia rizík v UniCredite.

DNA banky

Analýzy dát a následné štatistické modely a reporty, ktoré UniCreditu prinášajú nástroje SAS-u, sú dnes neoddeliteľnou súčasťou denno-denných rozhodnutí banky, či už na úrovni pobočiek, alebo najvyššieho manažmentu. Analytiku pri vyhodnocovaní rizikovosti, ktorú dnes banka využíva v retailovom segmente, by chcela v budúcnosti zaviesť aj do poskytovania firemných úverov. „Okrem toho by sme radi začali priebežne monitorovať finančnú výkonnosť našich podnikových klientov, aby sme vedeli zachytiť nežiadúce trendy ešte skôr, ako sa situácia stane kritická,“ dodáva Z. Žemlová.

Zuzana Žemlová tohto času už pracuje pre iný bankový dom.

UniCredit

Úloha

UniCredit Bank expandovala v oblasti retailových úverov a potrebovala nástroj, ktorý by jej umožnil spoľahlivo a rýchlo vyhodnocovať rizikovosť klientov, pomohol predchádzať podvodom a zároveň jej umožnil splniť regulačné požiadavky.

Riešenie

Banka po konsolidácii dátového skladu spoločnosťou SAS nasadila analytické a reportovacie nástroje, najmä SAS Enterprise Business Intelligence Server a sadu nástrojov SAS Analytics Pro.

Výhody

Analytika pomáha banke vyhodnocovať riziko nesplatenia úveru a nastaviť parametre jednotlivých úverov. Riešenie tiež prispieva k včasnému odhaľovaniu úverových podvodov a poskytuje manažmentu dôležité podklady pre strategické rozhodnutia, napríklad o stanovení rozsahu právomocí pobočiek, alebo o zavedení či eliminovaní dodatočných kontrol pri úveroch sprostredkovaných tretími stratami.

The results illustrated in this article are specific to the particular situations, business models, data input, and computing environments described herein. Each SAS customer’s experience is unique based on business and technical variables and all statements must be considered non-typical. Actual savings, results, and performance characteristics will vary depending on individual customer configurations and conditions. SAS does not guarantee or represent that every customer will achieve similar results. The only warranties for SAS products and services are those that are set forth in the express warranty statements in the written agreement for such products and services. Nothing herein should be construed as constituting an additional warranty. Customers have shared their successes with SAS as part of an agreed-upon contractual exchange or project success summarization following a successful implementation of SAS software. Brand and product names are trademarks of their respective companies.