RWA Калькулятор от ВТБ
- Заказчик:
- ПАО ВТБ
- Руководитель проекта со стороны заказчика
-
- Поставщик
- SAS
- Год завершения проекта
- 2020
- Сроки выполнения проекта
- Декабрь, 2018 - Февраль, 2020
- Масштаб проекта
- 96000 человеко-часов
- Цели
Внедрение RWA-калькулятора позволяет достичь следующие цели:
- Расчет в единой промышленной модели данных обязательных нормативов достаточности капитала банка (Н1.1, Н1.2, Н1.0), норматива Н1.4 и подготовки данных для расчета нормативов Н6, Н25 формы 0409118 и норматива Н7;
- Ежедневный расчет обязательных нормативов в режиме Т+3, включающих в себя более 100 кодов, с учетом сбора и обогащения данных по всем продуктам КИБ&СМБ;
- Реализована возможность расчета нормативов достаточности капитала банка (Н1.1, Н1.2, Н1.0) и норматива Н1.4 с применением модели ожидаемых кредитных убытков (МСФО9);
- Получение в параллельном режиме расчета по фактическому курсу и расчета с применением льготных курсов;
- Расчет кредитного риска по стандартизированному подходу STD и подходу на основе внутренних рейтингов ПВР.
Уникальность проекта
ВТБ первым из российских банков перешел в январе 2020 на финализированный подход (Базель 3,5) для главных регуляторных показателей банка – нормативов достаточности капитала (Н1.1, Н1.2, Н1.0).В конце ноября 2019 в целях стимулирования банковского сектора Банк России досрочно реализовал ключевые положения стандарта Базель 3.5 (весь мир перейдет на данный подход с 2023 года) и выпустил новую Инструкцию 199-И «Об обязательных нормативах и надбавках к нормативам достаточности капитала банков с универсальной лицензией».
Решение было реализовано в рекордно короткие сроки: финальные требования были опубликованы Банком России 30.12.2019, а 10.02.2020 расчет был сдан в Банк России в установленном порядке. Это позволило уточнить оценку величины кредитного риска и улучшить нормативы достаточности капитала банка на 0.78%.
- Использованное ПО
- Технологический комплекс реализованного решения состоит из:
Поэтому в проекте было решено использовать «якорную» модель данных (anchor modeling), которая была заложена в систему на этапе раннего проектирования и позволила обеспечить максимальную гибкость в версионности модели данных во времени, а также получить надежную возможность постоянного расширения. Для работы с anchor modeling команда разработчиков реализовала собственный фреймворк и ORM. Это позволило добиться полной воспроизводимости расчетов на любую дату с использованием моделей и алгоритмов, действовавших на тот момент расчета.
- Витрины данных RDM (Risk Data Mart): для наполнения системы данными на базе современного инструмента Informatica PC реализованы ETL-процессы, включающие в себя более 700 мэппингов потоков данных с единым оркестратором загрузки, обеспечивающие регламентную загрузку на ежедневной основе. Промышленная модель данных включает в себя более 1200 уникальных атрибутов, и для ее наполнения реализованы механизмы сбора и обогащения данных, использующих как системные, так и несистемные источники
- Калькулятора RWA (решение SAS Regulatory Risk Management), в котором использованы:§ стек технологий и ПО SAS на базе комплекса SAS Regulatory Risk Management (RRM)§ бэкэнд, реализованный на Python§ оркестрация запускаемых процессов, реализованная с использованием IBM LSF.
Решение SAS Regulatory Risk Management было специально адаптировано под нужды банка ВТБ. Команда проекта расширила первоначальный функционал, реализовала современный веб-интерфейс приложения калькулятора RWA. В дополнение к основному функционалу калькулятора расчетов был разработан интерфейс сценарных корректировок и плановых сделок с использованием Python.Чтобы обеспечить непрерывный процесс разработки нового функционала в проект был внедрена платформа автоматизации разработки ПО, основанная на devops-технологиях.За хранение проектных артефактов «отвечает» система контроля версий Git, в качестве платформы для тестирования и развертывания — Gitlab.
Инструменты Gitlab CI\CD позволили заметно ускорить процесс доставки изменений на серверы промышленной эксплуатации.Одна из особенностей решения – потребность в воспроизводимости результатов расчета за предыдущие отчетные периоды. Требования регулятора постоянно меняются: для обеспечения неизменности результатов любой из ранее существовавших методик требуется надежная система версионности методологических артефактов калькулятора, а также гибкая и хорошо расширяемая модель данных.
Все разработанные модули и подсистемы были интегрированы с банковскими системами и витринами. Точкой входа в систему Калькулятора RWA стало разработанное командой веб-приложение, которое объединило в себе такие модули и подсистемы как: подсистему расчетов, модуль сценарных корректировок, модуль настроек методик, подсистему ввода плановых сделок, переход в подсистему отчетности BI. - Сложность реализации
Риск сдачи недостоверной отчетности Регулятору. Требуется исключительная точность
- Описание проекта
RWA Калькулятор – ИТ-решение позволившее Банку ВТБ (ПАО) в феврале 2020 года перейти на финализированный подход (Базель 3,5) и в перспективе выполнить переход на расчет величины кредитного риска на основе внутренних рейтингов (ПВР). Проект внедрения системы стартовал в 2017 году, в рамках работ по подготовке Банка к переходу на перспективный стандарт Базель 3,5 и подход на основе внутренних рейтингов (ПВР, 483-П).В рамках проектов было пройдено множество архитектурных и функциональных развилок, в частности:·
- Было принято решение не разрабатывать отдельные витрины данных для целей расчета подготовки регуляторной отчетности и оценки рисков, вместе этого были объединены требования к данным со стороны «рисков» и «регуляторной отчетности», что позволило обеспечить 100% сходимость управленческой и регуляторной отчетности;
- Реализованы единые проверки и контроли качества данных, налажены процедуры оперативного исправления ошибок в рамках сжатых сроков сдачи обязательной отчетности в Банк России;
- Разработан интерфейс обогащения корпоративного хранилища данных информацией из внесистемных источников, что устранить зависимость от сроков доработки систем-источников, тем самым сократить сроки внедрения Калькулятора.);
- Вместо разработки независимых «движков» расчета активов, взвешенных по уровню риска (RWA), решено автоматизировать и наладить регулярный параллельный расчет RWA по стандартизированному подходу и ПВР в одной системе с вынесением большого количества операций на слой «общих преобразований»;
- Внедрена единая инфраструктура формирования отчетности (BI-слой), которая позволяет сформировать регуляторную фиксированную и аналитическую отчетность;
- «На входе» установлены и соблюдены требования по ежедневному расчету RWA на посделочном уровне.
- Возможность оценить влияние будущих сделок на величину RWA;
- Получение детальной аналитической информации по влиянию применения ПВР на нормативы достаточности капитала;
- Детальная модель данных RWA Калькулятора широко используется для аналитических задач рисков
В ходе работы над проектом было сформировано 9 производственных кросс-функциональных команд, общей численностью более 100 человек.Проект является примером успешного взаимодействия двух со-заказчиков («рисков» и «обязательной отчетности»), а также эффективного совмещения «водопадной методики» и AGILE-подхода.
В планах — развитие комплекса RWA-Калькулятор, в части:
Внедрение решения в рекордно короткие сроки стало возможным благодаря использованию накопленного опыта, слаженной работы команды, функциональной гибкости, правильно выбранной архитектуры решения, заложенной на этапе проектирования и реализации системы:- Расчета нормативов достаточности капитала банка (Н20.1, Н20.2, Н20.0) по банковской группе;
- Расчета обязательных нормативов достаточности капитала банка (Н1.1, Н1.2, Н1.0) и норматива Н1.4 с учетом событий после отчетной даты (СПОД);
- Расчета чистых позиций для расчета Рыночного риска, в том числе для расчета Н6, Н25 формы 0409118;
- Склейки расчетов по стандартизированному подходу STD и подходу на основе внутренних рейтингов ПВР (mix-расчет);
- Изменения расчета кредитного риска по производным финансовым инструментам (ПФИ) в соответствии с проектом Банка России.
- Опытные бизнес-аналитики быстро разложили требования 199-И до атомарного уровня, внесли изменения в спроектированную модель данных (добавилось около 100 уникальных атрибутов);
- Были реализованы дополнительные потоки данных из хранилища и внесистемных источников (такой модуль был предусмотрен архитектурой);
- Команда проекта была максимально мобилизована и нацелена на результат;
- Организован процесс оперативного выявления и исправления ошибок и недочетов, возникающих в ходе запуска и эксплуатации системы;
- Применен сбалансированный подход к исправлению ошибок, выявляемых на этапе запуска системы – локализация, снижение влияния на результаты расчета нормативов. Это позволило при выявлении критичных ошибок не прекращать эксплуатацию;
- Использовался механизм ручных корректировок для внесения изменений в любой атрибут и любую сущность до начала расчета для обогащения и оперативного исправления ошибок данных, вне зависимости от наличия требуемого атрибута в источнике.
- Возможность снизить трудоемкость расчета нормативов достаточности капитала и подготовку регуляторной отчетности;
- Возможность проведения прогнозного анализа влияния любой сделки на Норматив достаточности капитала;
- Возможность быстро среагировать и применить в расчете нормативов комплекс мер, вводимых Банком России, связанных с COVID19 и другими инициативами Регулятора.
- Философия ИТ: Тэн Лариса Анатольевна (email: lten@fil-it.ru, тел. +7 926 777-08-77)
- SAS: Корнев Александр Олегович (e-mail: alexander.kornev@sas.com, тел. +7 903 155-72-87)
- География проекта
РФ, Банк ВТБ ПАО
