Кредитные риски коммерческого банка

Проанализируем динамику кредитного портфеля юридических и физических лиц в ПАО ВТБ за 2016-2019 годы в таблице 9.

Таблица 9

Динамика кредитного портфеля юридических и физических лиц по категориям в ПАО ВТБ за 2016-2019 годы, млрд. руб.

Вид кредита	2016 г.	2017 г.	2018 г.	2019 г.	Отклонение, ±
					2019 к 2016	2019 к 2018
Для юр. лиц:	4703,50	5312,22	6978,11	6967,87	2264,37	-10,24
- средний бизнес	1089,50	1115,76	1045,62	1140,50	51,00	94,88
- малый бизнес	3614,00	4196,46	5932,49	5827,37	2213,37	-105,12
в т. ч. неработающие кредиты	73,50	77,60	124,10	110,70	37,20	-13,40
Для физ. лиц:	230,32	262,16	2572,80	2922,15	2691,83	349,35
- потребительские и прочие ссуды	167,30	186,80	1782,00	1974,00	1806,70	192,00
- автокредиты	15,70	17,00	192,00	220,00	204,30	28,00
- жилищные кредиты	15,69	22,70	385,50	475,10	459,41	89,60
- кредитные карты и овердрафты	31,63	35,66	213,30	253,05	221,42	39,75
в т. ч. неработающие кредиты	14,70	15,50	24,80	42,10	27,40	17,30
Итого	4933,82	5574,38	9550,91	9890,02	4956,20	339,11

Потребительские и прочие кредиты клиентам - это ссуды, выданные клиентам на личные цели и повседневные нужды, что не связано с покупкой, строительством и модификацией недвижимости. Эти виды кредитов состоят из ссуд на неотложные потребности, а также овердрафтов. Кредитование жилья - это такой вид кредитования клиентов, когда приобретается, строится и реконструируется недвижимость. Эти виды кредитов имеют долгосрочный тип.

За 2016-2019 годы объем кредитного портфеля юридических лиц увеличился на 2264,37 млрд. руб. и составил 6967,87 млрд. руб.

Темпы роста кредитного портфеля юридических и физических лиц по категориям в ПАО ВТБ за 2016-2019 годы представлены в таблице 10.

Таблица 10

Темпы роста кредитного портфеля юридических и физических лиц по категориям в ПАО ВТБ за 2016-2019 годы, в процентах

Вид кредита	2016 г.	2017 г.	2018 г.	2019 г.	Темп роста, %
					2019 к 2016	2019 к 2018
Для юр. лиц:	4703,50	5312,22	6978,11	6967,87	148,1	99,9
- средний бизнес	1089,50	1115,76	1045,62	1140,50	104,7	109,1
- малый бизнес	3614,00	4196,46	5932,49	5827,37	161,2	98,2
в т. ч. неработающие кредиты	73,50	77,60	124,10	110,70	150,6	89,2
Для физ. лиц:	230,32	262,16	2572,80	2922,15	1268,7	113,6
- потребительские и прочие ссуды	167,30	186,80	1782,00	1974,00	1179,9	110,8
- автокредиты	15,70	17,00	192,00	220,00	1401,3	114,6
- жилищные кредиты	15,69	22,70	385,50	475,10	3028,0	123,2
- кредитные карты и овердрафты	31,63	35,66	213,30	253,05	800,0	118,6
в т. ч. неработающие кредиты	14,70	15,50	24,80	42,10	286,4	169,8
Итого	4933,82	5574,38	9550,91	9890,02	200,5	103,6

Данное изменение кредитного портфеля юридических лиц связано во многом с ростом неработающих кредитов, величина которых в среднем возросла на 50,6 % или на 37,20 млрд. руб. за 2016-2019 гг.

За 2016-2019 годы объем кредитного портфеля физических лиц увеличился на 2691,83 млрд. руб. (1268,7 %) и составил 2922,15 млрд. руб. Данное изменение кредитного портфеля связано во многом с ростом неработающих кредитов, величина которых в среднем возросла на 186,4 % или на 27,40 млрд. руб. за 2016-2019 годы.

Проанализируем структуру портфеля кредитов юридических и физических лиц по категориям за 2019 г. (рисунок 3).

Наибольшая доля приходится на средний бизнес - 58,92 %, которая сократилась на 3,19 п. п. по сравнению с 2018 г. (таблица 11).

Рисунок 3 Структура портфеля кредитов юридических и физических лиц за 2019 г., в процентах



Таблица 11

Структура кредитного портфеля юридических и физических лиц по категориям в ПАО ВТБ за 2016-2019 годы, проценты

Вид кредита	2016 г.	2017 г.	2018 г.	2019 г.	Отклонение, проценты
					2017/ 2016	2018/ 2017	2019/ 2018
Малый бизнес	22,08	20,02	10,95	11,53	-2,07	-9,07	0,58
Средний бизнес	73,25	75,28	62,11	58,92	2,03	-13,17	-3,19
Потребительские и прочие ссуды	3,39	3,35	18,66	19,96	-0,04	15,31	1,30
Автокредиты	0,32	0,31	2,01	2,23	-0,01	1,71	0,21
Жилищные кредиты	0,32	0,41	4,04	4,80	0,09	3,63	0,77
Кредитные карты и овердрафты	0,64	0,64	2,23	2,56	0,00	1,59	0,33
Итого	100	100	100	100	0	0	0

По остальным категориям юридических лиц наблюдается сокращение их доли в общей структуре. Так, доля малого бизнеса возросла на 0,58 п. п., доля среднего бизнеса, наоборот, сократилась на 3,19 п. п.

В разрезе кредитов физических лиц наибольшая доля приходится на потребительские и прочие ссуды - 19,96 %, которая по сравнению с 2018 г. увеличилась на 1,30 п. п. По остальным видам кредитов физических лиц наблюдается также увеличение их доли в общей структуре. Так, доля автокредитования возросла на 0,21 п. п., доля жилищных кредитов возросла на 0,77 п. п., доля кредитных карт увеличилась на 0,33 п. п.

Проведем анализ качества кредитного портфеля юридических и физических лиц. На рисунке 4 представим структуру кредитов юридических и физических лиц по видам валют за 2019 г.

Рисунок 4 Структура кредитов юридических и физических лиц по видам валют за 2019 г., в процентах

Следует отметить, что юридические и физические лица предпочитают брать кредит в российских рублях, однако, удельный вес таких кредитов сократился на 1,5 %. Кредиты, выдаваемые в других валютах, увеличились.

Далее проанализируем структуру кредитов юридических и физических лиц по срокам погашения за 2019 г. (рисунок 5).

Рисунок 5 Структура кредитов юридических и физических лиц по срокам погашения за 2019 г., в процентах

В структуре кредитного портфеля банка по срокам погашения преобладают кредиты со сроком погашения от одного до трех лет - 31,70 %. Вторая позиция принадлежит долгосрочным кредитам со сроком погашения более трех лет - 29,10 %.

Особенностью деятельности ПАО ВТБ является традиционная ориентация на кредитование предприятий реального сектора экономики, а именно: сельское хозяйство - 5,7 %, транспорт и связь - 4,7 %, обрабатывающие производства - 11 %, строительство - 6,7 %, оптовая и розничная торговля - 45,3 %, прочие виды деятельности - 26,6 %.

Представим анализ активов, принятых ПАО ВТБ в качестве обеспечения по кредитам (таблица 12).



Таблица 12

Активы, принятые ПАО ВТБ в качестве обеспечения по кредитам юридических лиц за 2017-2019 гг.

Обеспечение по кредитам	2017 г.	2018 г.	2019 г.
	сумма, млрд. руб.	доля, %	сумма, млрд. руб.	доля, %	сумма, млрд. руб.	доля, %
Недвижимость	1409,01	20,1	2166,83	20,1	2909,72	21,6
Товары в обороте	785,12	11,2	1207,39	11,2	1320,15	9,8
Основные средства и оборудование	820,17	11,7	1261,29	11,7	94,30	0,7
Транспортные средства	126,18	1,8	194,04	1,8	848,67	6,3
Полученные гарантии и поручительства	3869,53	55,2	5950,71	55,2	7476,36	55,5
Итого	7010,02	100	10780,27	100	13470,92	100

Условия кредитования бизнеса постоянно обновляются и совершенствуются. В рамках разработанной продуктовой линейки для юридических лиц и индивидуальных предпринимателей предложены различные способы финансирования бизнеса: кредитование на текущие хозяйственные цели (финансирование операционной деятельности), овердрафт, финансирование под уступку денежного требования (факторинг), ипотечное кредитование (как на приобретение нежилого помещения, так и жилого с последующим переводом его в нежилое на первичном и вторичном рынках недвижимости).

На рисунке 6 представим динамику активов, принятых банком в качестве обеспечения по корпоративным кредитам за 2017-2019 гг.



Рисунок 6 Динамика активов, принятых ПАО ВТБ в качестве обеспечения по корпоративным кредитам за 2017-2019 гг.

В основном кредиты обеспечиваются гарантиями и поручительствами.

Неработающими кредитами называют те кредиты, которые не приносят дохода, то есть когда основная сумма или проценты по ним просрочены и не оплачены в течение 90 дн. или более.

Сумму неработающих кредитов определим умножением кредитного портфеля на долю неработающих кредитов. Проанализируем величину неработающих кредитов и резервов под обесценение кредитного портфеля (рисунок 7).



Рисунок 7 Динамика неработающих кредитов и резервов под обесценение кредитного портфеля за 2016-2019 гг.

Сумма неработающих кредитов по юридическим лицам возросла на 50,6 % за 2016-2019 гг., по физическим лицам - на 186,4 %. Темп роста составил 286,4 %. Резервы под обесценение кредитного портфеля юридических лиц уменьшились в 2019 г. по сравнению с 2018 г. Сокращение составило 1,80 %.

Доля неработающих кредитов в кредитном портфеле банка за 2016-2019 гг. представлена на рисунке 8.

Рисунок 8 Доля неработающих кредитов в кредитном портфеле банка за 2016-2019 гг.

Доля неработающих кредитов в кредитном портфеле банка сократилась в 2018 г. по сравнению с 2017 г. на 0,11 п. п., в 2019 г. по сравнению с 2018 г. сокращение составило 0,02 п. п. Отношение резервов на обесценение по кредитам к кредитному портфелю за 2016-2019 гг. представлено на рисунке 9.

Рисунок 9 Отношение резервов на обесценение по кредитам к кредитному портфелю за 2016-2019 гг.

Отношение резервов на обесценение по кредитам к кредитному портфелю показывает, что доля резервов на обесценение по кредитам к кредитному портфелю сократилась: с 5,19 % в 2016 г. до 4,27 % в 2019 г.

Отношение резерва на обесценение по кредитам к неработающим кредитам представлено на рисунке 10.

Рисунок 10 Отношение резерва на обесценение по кредитам к неработающим кредитам за 2016-2019 гг.

Следует отметить, что неработающие кредиты - это совокупный объем требований к заемщику в случае, если на отчетную дату хотя бы один очередной платеж (по основному долгу и/или процентам) просрочен на срок свыше 90 дней. Отношение резерва на обесценение по кредитам к неработающим кредитам показывает, что доля резерва на обесценение по кредитам к неработающим кредитам уменьшилась: с 2,90 раза в 2016 г. до 2,77 раза в 2019 г., сокращение составило 0,13 пунктов, что расценивается отрицательно. Доля неработающих кредитов в кредитном портфеле в течение 2018 г. по сравнению с 2017 г. продолжала снижаться, что расценивается положительно. В течение 2019 г. коэффициент покрытия резервами под обесценение кредитного портфеля «неработающего» кредитного портфеля сократился до 2,77, что характеризуется неблагоприятно.

Анализ эффективности кредитной деятельности банка представлен в таблице 13.

Таблица 13

Анализ эффективности кредитной деятельности банка за 2016-2019 гг.

Показатель	2016 г.	2017 г.	2018 г.	2019 г.	Темп роста, %
					2019/ 2016	2019/ 2018
Доходность от выданных кредитов, млрд. руб.	1500,80	1823,33	1867,14	1759,39	117,2	94,2
Расходы на привлечение денежных средств, млрд. руб.	487,05	831,00	759,40	636,87	130,8	83,9
Показатель рентабельности от кредитных операций, %	308,1	219,4	245,9	276,3	89,7	112,4
Прибыльность от кредитных операций, млрд. руб.	1013,75	992,33	1107,74	1122,52	110,7	101,3
Активы, млрд. руб.	21746,76	22706,92	21721,08	23158,92	106,5	106,6
Доходность кредитных операций, руб.	0,047	0,044	0,051	0,048	102,1	94,1
Общая сумма доходов банка, млрд. руб.	1661,89	1999,03	2079,77	2032,17	122,3	97,7
Доля доходов от предоставления кредитов в общей сумме доходов, %	90,31	91,21	89,78	86,58	95,9	96,4

Рентабельность кредитных операций сократилась в 2017 г. по сравнению с 2016 г. на 88,7 п. п. Однако уже в 2018 г. наблюдается увеличение данного показателя до 245,9 %, а в 2019 г. - до 276,3 % (таблица 14).

Таблица 14

Анализ эффективности кредитной деятельности банка за 2016-2019 гг.

Показатель	2016 г.	2017 г.	2018 г.	2019 г.
Доходность от выданных кредитов, млрд. руб.	1500,80	1823,33	1867,14	1759,39
Расходы на привлечение денежных средств, млрд. руб.	487,05	831,00	759,40	636,87
Показатель рентабельности от кредитных операций, %	308,1	219,4	245,9	276,3
Прибыльность от кредитных операций, млрд. руб.	1013,75	992,33	1107,74	1122,52
Активы, млрд. руб.	21746,76	22706,92	21721,08	23158,92
Доходность кредитных операций, руб.	0,047	0,044	0,051	0,048
Общая сумма доходов банка, млрд. руб.	1661,89	1999,03	2079,77	2032,17
Доля доходов от предоставления кредитов в общей сумме доходов, %	90,31	91,21	89,78	86,58

Рост этого показателя свидетельствует о правильности примененной банком политики установления процентных ставок на кредиты и вклады.

Доходность кредитных операций свидетельствует о том, что на каждый рубль, вложенный в активы, было получено 0,047 руб. в 2016 г. В 2017 г. доходность кредитных операций сократилась. В 2018 г. и 2019 г. доходность кредитных операций увеличилась.

Доля доходов от предоставления кредитов в общей сумме доходов составила в 2016 г. 90,31 %. В 2018 г. и 2019 г. доля доходов от предоставления кредитов в общей сумме доходов сократилась и составила в 2019 г. 86,58 %. Это свидетельствует о том, что банк стал изыскивать иные способы получения дохода, кроме как предоставления кредитов.

Анализ доходности кредитного портфеля банка за 2016-2019 гг. представлен в Приложении 1.

Показатель общей кредитной активности показывает, что доля реальных кредитных операций банка в общем объеме операций банка по размещению средств в 2016 г. составила 73,07 % (таблица 15).

Таблица 15

Анализ доходности кредитного портфеля банка за 2016-2019 гг.

Показатель	2016 г.	2017 г.	2018 г.	2019 г.
Общая сумма выданных банком кредитов, млрд. руб.	15889,38	16869,80	16221,62	17466,11
Показатель общей кредитной активности, %	73,07	74,29	74,68	75,42
Привлеченные банком средства-нетто	17838,22	18884,54	17809,14	18677,73
Коэффициент использования привлеченных средств	0,891	0,893	0,911	0,935
Сумма просроченной задолженности по основному долгу, млрд. руб.	882,00	931,00	1489,00	1328,00
Проценты по основному долгу, млрд. руб.	144,00	124,00	204,00	216,00
Остаток ссудной задолженности, млрд. руб.	5630,00	5775,00	8965,00	8220,00
Коэффициент сомнительной задолженности, %	18,22	18,27	18,88	18,78
Доля просроченной задолженности по основному долгу и процентов по нему в общей сумме активов банка, %	4,72	4,65	7,79	6,67
Собственный капитал, млрд. руб.	1982,34	2328,15	2828,92	3359,15
Доля просроченной задолженности по основному долгу и процентов по нему по отношению к собственному капиталу, %	51,76	45,31	59,85	45,96
Межбанковские займы привлеченные, млрд. руб.	794,86	618,36	364,50	464,30
Межбанковские займы размещенные, млрд. руб.	356,49	355,98	347,94	300,00
Коэффициент рефинансирования	2,23	1,74	1,05	1,55
Операционные доходы, млрд. руб.	1027,87	926,71	1412,61	1560,69
Коэффициент доходности кредитных операций, руб.	6,92	5,86	9,72	9,80

В последующие годы данный показатель возрастал и в 2019 г. составил уже 75,42 %. Коэффициент использования привлеченных средств показывает, что банк привлекает средств больше, чем выдает кредитов. Коэффициент сомнительной задолженности в 2019 г. сократился по сравнению с 2018 г. на 0,05 п. п. Это положительно характеризует кредитную работу банка.

Доля просроченной задолженности по основному долгу и процентов по нему в общей сумме активов банка в 2019 г. сократилась по сравнению с 2018 г. на 1,12 п. п., что характеризуется положительно.

Доля просроченной задолженности по основному долгу и процентов по нему по отношению к собственному капиталу банка в 2019 г. по сравнению с 2018 г. сократилась на 13,89 п. п., что характеризуется положительно. Коэффициент рефинансирования составил больше 1, что свидетельствует о том, что банк больше привлекает займы других банков, нежели размещает займы в других банках. Коэффициент доходности кредитных операций в 2019 г. по сравнению с 2018 г. возрос и составил 9,80 руб., что расценивается положительно и говорит о росте доходности кредитных операций.



2.3 Оценка эффективности инструментария управления кредитным риском Банка ВТБ (ПАО)

Оценка ликвидности ПАО ВТБ за 2016-2019 гг. представлена в таблице 16.

Следует отметить, что все обязательные нормативы соблюдаются.

Максимальная величина крупных кредитных рисков (Н7) сократился с 207,5 до 115,5 %, что расценивается положительно, так как сокращается совокупная величина крупных кредитных рисков банка, то есть величина кредитов в пользу 1-го клиента, превышающая 5 % собственного капитала кредитного учреждения. Сокращение данного показателя упрочняет финансовое положение банка. Величина кредитных рисков на инсайдеров несколько сократился в течение 2016-2019 гг., что расценивается положительно.

Уровень мгновенной ликвидности увеличился в динамике, что является положительным фактором. Осуществленные вычисления свидетельствуют о том, что фактические коэффициенты мгновенной ликвидности гораздо больше минимально допустимой нормы норматива Н2 в 15 %. Это показывает работу кредитного учреждения с благоприятной стороны, так как показывает его способность своевременно совершать платежи по фактическим и по планируемым операциям. Уровень текущей ликвидности также возрос, что расценивается благоприятно. Минимально допустимая величина норматива текущей ликвидности - 50 %. Фактически - значительно выше.



Таблица 16

Оценка ликвидности ПАО ВТБ за 2016-2019 гг.

Норматив	Норматив	2016 г.	2017 г.	2018 г.	2019 г.
1	2	3	4	5	6
Достаточность собственного капитала	Н1	Мин 10 %	11,6	11,9	13,6	14,9
Мгновенная ликвидность	Н2	Мин 15 %	74,46	116,35	217,0	161,1
Текущая ликвидность	Н3	Мин 50 %	66,52	154,37	301,6	263,8
Долгосрочная ликвидность	Н4	Мах 120 %	111,56	65,49	55,4	57,6
Максимальный размер риска на 1-го заемщика или группу связанных заемщиков	Н6	Мах 25 %	19,2	20,0	17,9	16,6
Использование собственного капитала банка при покупке акций др. юридических лиц	Н12	Мах 25 %	9,5	10,6	15,3	13,4
Максимальный размер крупных кредитных рисков	Н7	Мах 800 %	207,5	197,5	129,8	115,5
Максимальный размер кредитов, банковских гарантий и поручительств, представленных банком своим участникам	Н9.1	Мах 50 %	0	0	0	0
Величина риска по инсайдерам банка	Н10.1	Мах 3 %	1	0,8	0,5	0,4
Использование собственного капитала банка при покупке акций др. юридических лиц	Н12	Мах 25 %	9,5	10,6	15,3	13,4

Представим факторный анализ оборачиваемости кредитных операций. Суммы кредитных средств, которые были отданы банку, а также суммы кредитной задолженности представим в таблице 17.

Таблица 17

Суммы кредитных средств, которые были отданы банку, а также суммы кредитной задолженности за 2018-2019 годы

Кредитный портфель	Остатки кредита, млрд. руб.	Погашено кредитов, млрд. руб.
	2018 г.	2019 г.	2018 г.	2019 г.
Юридические лица	5290,00	5120,00	8986,90	9906,60
Физические лица	3675,00	3100,00	5745,72	6231,51
Итого по кредитному портфелю	8965,00	8220,00	14732,62	16138,11

Затем определим однодневный оборот по погашению как отношение суммы погашенных кредитов к продолжительности финансового года (таблица 18).

Таблица 18

Однодневный оборот по погашению кредитов

Кредитный портфель	Однодневный оборот по погашению кредитов, млрд. руб.	Абсолютные отклонения, млрд. руб.	Темпы роста, %
	2018 г.	2019 г.
Юридические лица	24,96	27,52	2,55	110,2
Физические лица	15,96	17,31	1,35	108,5
Итого по кредитному портфелю	40,92	44,83	3,90	109,5

В целом по кредитному портфелю в 2019 г. однодневный оборот по погашению составил 44,83 млрд. руб., что на 3,90 млрд. руб. больше в сравнении с 2018 г.

Используя данные таблиц 14 и 15, установим средние сроки пользования кредитами в разрезе кредитного портфеля (таблица 19).

Таблица 19

Длительность пользования кредитами

Кредитный портфель	Длительность пользования кредитом, дн.	Абсолютные отклонения, дн.	Темпы роста, %
	2018 г.	2019 г.
Юридические лица	211,94	186,05	-25,89	87,8
Физические лица	230,26	179,09	-51,18	77,8
Итого по кредитному портфелю	219,09	183,36	-35,73	83,7

Как показывает анализ, заметна тенденция к ускорению оборачиваемости кредитов под воздействием изменения в структуре ссудной задолженности, а также в связи с различиями в условиях пользования отдельными кредитами.

На основе данных таблиц 18 и 19 можно сказать, что сроки пользования и скорость оборачиваемости кредитов значительно различаются по отраслям, кредитуемым банком. Это связано с длительностью производственного цикла указанных кредитополучателей. Дальнейший анализ показывает, что длительность иммобилизации кредитов в целом сократилась на 35,73 дня (183,36 - 219,09).

Рассчитаем индекс средней длительности пользования кредитом переменного состава: 183,36 / 219,09 = 0,837 или 83,7 %.

Следовательно, можно сделать вывод, что сроки пользования кредитами в среднем сократились на 16,3 %.

Вычислим индекс средней продолжительности пользования кредитом постоянного состава:

183,36 / (211,94 х 27,52 + 230,26 х 17,31) / (27,52 + 17,31) = 183,36 / (9818,39 / 44,83) = 183,36 / 219,01 = 0,838 или 83,8 %.

Можно в днях определить изменение средней продолжительности пользования кредитом за счет изменения сроков иммобилизации в кредитуемых отраслях:

183,36 - 219,01 = -35,65 дн.

Теперь рассчитаем изменение средней длительности пользования кредитом вследствие структурных сдвигов в однодневном обороте по погашению:

219,01 - 219,09 = -0,08 дн.

Тот же показатель в процентах можно определить, используя формулу индекса структурных сдвигов:

219,01 / 219,09 = 0,999 или 99,9 %.

Таким образом, уменьшение средних сроков пользования кредитами связано с сокращением длительности применения кредитов на 16,2 % или на 35,65 дня, и структурными сдвигами, вызвавшими сокращение средней длительности использования кредитов на 0,1 %, что составляет 0,08 дня.

Таким образом, можно отметить, что эффективность кредитной деятельности банка можно признать результативной. Доходность кредитного портфеля банка высокая. Уровень достаточности капитала увеличился, что характеризуется положительно.

Прогноз развития кредитного риска банка проведем на основании расчета ряда относительных коэффициентов, представленных в таблице 20.

Таблица 20

Расчет показателей для прогноза за 2016-2019 гг.

Показатель	2016 г.	2017 г.	2018 г.	2019 г.
Уровень кредитной активности банка	0,90	0,87	0,85	0,83
Коэффициент опережения	0,95	1,01	0,97	0,98
Коэффициент риска кредитного портфеля	0,90	0,93	0,97	0,96
Показатель степени защиты банка от совокупного кредитного риска	1,06	0,66	0,40	0,44
Доля просроченной задолженности в активах банка	0,0342	0,0201	0,0254	0,0184
Коэффициент покрытия убытков по ссудам	0,57	0,59	0,53	0,52
Совокупное значение риска кредитного портфеля	0,74	0,68	0,62	0,62

Исходя из полученных коэффициентов видно, что банк демонстрирует высокую кредитную активность. Высокий показатель уровня кредитной активности, существенно превышает рекомендуемые показатели, что может представить угрозу для банка. За анализируемый период данный показатель немного снизился и составил в 2019 году 0,83.

Проанализировав данные полученных показателей за несколько лет можно сделать вывод, что коэффициент опережения в 2017 году составил 1,01, а это говорит о высокой кредитной активности по сравнению с 2018 г. и 2019 г., когда коэффициент составил 0,97 и 0,98 соответственно. В данном периоде для страны в целом и для банков было не простое время. Финансовый кризис охватил все стороны деятельности людей. Резкое увеличение курса валют, снижение цены на нефть, инфляция сыграли злую шутку. В настоящее время страна решительными шагами выходит из кризиса и можно спрогнозировать, что данный показатель будет расти, и кредитная активность так же увеличиться.

Исходя из полученных коэффициентов риска кредитного портфеля, можно сказать, что качество кредитного портфеля хорошее с точки зрения возвратности ссуд. Это говорит о том, что он сформирован из качественных кредитов и риск невозвратности минимален, так как показатели стремятся к единице.

Так как кредитный портфель банка сформирован из качественных кредитов и степень не возврата кредитов минимальна, то доля просроченной задолженности в активах тоже очень минимальна и составляет в 2019 г. менее 2 %. В связи с объединением Банков ВТБ и ВТБ 24 и образованием дочерней точки «Почта Банк», следует предположить, что доля кредитов в активах баланса будет увеличиваться, потому что Банк ВТБ разрабатывает более «приятные» условия для клиентов, а так же имеет индивидуальный подход к каждому клиенту. Что касается просроченной задолженности, тут Банк ВТБ внедряет политику более тщательной идентификации клиента, чтобы минимизировать риски неплатежеспособности заемщиков.

Исходя из данных результатов можно сказать, что сумма фактических резервов на возможные потери по ссудам были сформированы не оптимально, так как коэффициенты меньше единицы и составили в 2019 г. 0,52, а это говорит, что проблемные кредиты не покрыты и у банка возникли дополнительные проблемы с покрытием убытков по ссудным операциям. Исходя из этого не все проблемные ссудные задолженности удалось покрыть, так как заёмщики не могли покрыть свои обязательства в связи с кризисным явлением в стране. В связи с тем, что экономика страны вышла из кризисного периода, следует ожидать, что проблем с покрытием убытков не будет, а резервный фонд для их покрытия будет увеличиваться.

Совокупный риск кредитного портфеля рассчитывается посредством сложения значений показателей и определения среднего значения из совокупности.

По значению показателя кредитный портфель банка относят к определенной зоне риска.

Значение совокупного значения риска кредитного портфеля не более 0,3 относится к зоне допустимого риска, что говорит об экономической целесообразности работы коммерческого банка.

Значение совокупного значения риска кредитного портфеля от 0,3 до 0,7 относится к зоне критического риска, что говорит об опасности неполучения дохода и возможного понесения убытков.

Значение совокупного значения риска кредитного портфеля более 0,7 относится к зоне катастрофического риска, что говорит об аккумулировании повышенного риска деятельности, это область вероятных потерь.

Определим риск кредитного портфеля:

В 2016 г. (0,90 + 0,95 + 0,90 + 1,06 + 0,0161 + 0,57) / 6 = 0,74.

В 2017 г. (0,87 + 1,01 + 0,93 + 0,66 + 0,0137 + 0,59) / 6 = 0,68.

В 2018 г. (0,85 + 0,97 + 0,97 + 0,40 + 0,0182 + 0,62) / 6 = 0,62.

В 2019 г. (0,85 + 0,97 + 0,97 + 0,40 + 0,0182 + 0,62) / 6 = 0,62.

Полученные значения свидетельствуют о том, что банк при формировании кредитного портфеля вышел из зоны допустимого риска (0,3) и начинает аккумулировать повышенный риск деятельности. Положительно следует отметить сокращение риска кредитного портфеля.

Используя метод наименьших квадратов, опишем линейную зависимость риска кредитного портфеля от доли просроченной задолженности (таблица 21).



Таблица 21

Данные для определения риска кредитного портфеля

Год	2016 г.	2017 г.	2018 г.	2019 г.
Совокупное значение риска кредитного портфеля (Yi)	0,74	0,68	0,62	0,62
Доля просроченной задолженности в активах банка (Xi)	0,0342	0,0201	0,0254	0,0184

При трех анализируемых годах имеем:

= 0,0342 + 0,0201 + 0,0254 + 0,0184 = 0,0981.

= 0,74 + 0,68 + 0,62 + 0,62 = 2,66.

= 0,2609.

= 0,0096.

Получим систему уравнений:

3а₀ + 0,0981а₁ = 2,66;

0,0981а₀ + 0,0096а₁ = 0,2609.

а₀ = 0,8867 - 0,0327а₁

0,0981 * (0,8867 - 0,0327а₁) + 0,0096а₁ = 0,2609.

0,0870 - 0,0032а₁ + 0,0096а₁ = 0,2609.

0,0064а₁ = 0,1739.

а₁ = 27,017.

а₀ = 0,8867 - 0,0096 * 27,017 = 0,6259.

Решением системы уравнений является: а₀ = 0,6259 и а₁ = 27,017.

Тогда зависимость имеет вид: Yt = 0,6259 + 27,017Xt = 0,6259 + 27,017 х 0,0184 = 1,123.

Таким образом, можно предположить, что уровень риска кредитного портфеля в прогнозируемом году сократится и составит 1,12 % против 1,84 % в 2019. Основной причиной уменьшения уровня риска кредитного портфеля является сокращение доли просроченной задолженности в активах банка, которая составила в 2019 г. 1,84 %, уменьшившись по сравнению с 2018 г. на 0,7 процентных пункта.



3. Проблемы и направления работы по улучшению системы менеджмента кредитными рисками в Банке ВТБ (ПАО)

3.1 Влияние традиционных и новых факторов на формирование и видоизменение кредитного риска

Экономическая безопасность банка основывается на том, насколько эффективно службам данной организации удается предотвращать угрозы и устранять ущербы от негативных воздействий на различные аспекты экономической безопасности организации.

Под угрозой понимают совокупность условий, процессов, факторов, которые препятствуют реализации экономических интересов субъектов хозяйственной деятельности или создают для них опасность.

Таким образом, возникновение угроз кредитного риска обусловлено многообразием факторов, которые в целом могут оказывать разнонаправленное влияние на состояние экономической безопасности банка.

Выделяют следующие источники негативных воздействий. Это могут быть осознанные или неосознанные действия людей, разных организаций, органов государственной власти, международных организаций или предприятий-конкурентов, а также стечения объективных обстоятельств, например, состояние финансовой конъюнктуры на рынках кредитной организации, научные открытия и технологические разработки, форс-мажорные обстоятельства.

Опасности и угрозы различают внутренние и внешние. Внешние опасности и угрозы возникают за пределами предприятия. Они не связаны с его производственной деятельностью. Как правило, это такое изменение окружающей среды, которое может нанести банку ущерб. Внутренние факторы связаны с хозяйственной деятельностью предприятия, его персонала.

Рассмотрим далее факторы, влияющие на кредитный риск (таблица 22).

Таблица 22

Классификация факторов кредитного риска

Макроэкономические факторы	Факторы, связанные с заемщиком	Факторы, связанные с деятельность самого банка
- экономический кризис; - спад производства по отраслям; - региональный риск; - инфляция; - бюджетный и финансовый кризис; - риски неплатежей и замены безналичной формы расчетов; - неустойчивость банковской системы; - неразвитость системы страхования рисков.	- риск отсутствия правоспособности и дееспособности; - финансовая неустойчивость, неплатежеспособность, наличие значительной дебиторской и кредиторской задолженности, несоответствие сроков движения денежных потоков; - риск злоупотреблений, нецелевого использования кредита, бегства от ответственности.	- отсутствие правомерной методики и технологии кредитования; - занижение требований к оценке кредитоспособности заемщиков, низкое качество гарантий, ошибки в оценке залога; - недостаточность и низкое качество информации; - риск адаптации к изменениям экономических условий деятельности.

Все факторы риска, опасности и угрозы могут быть сгруппированы по различным классификационным признакам:

1. По возможности прогнозирования:

- прогнозируемые - возникающие при известных обстоятельствах, выявленные из прошлого опыта и обобщенные отраслевой наукой и закрепленные в законах, стандартах, руководящих технических материалах и иных нормативных документах;

- предсказуемые - форс-мажорные обстоятельства, технологические достижения и открытия, и иные, неизбежные, по существу.

2. Опасности и угрозы экономической безопасности предприятия в зависимости от источника возникновения:

- объективные - возникают без участия и помимо воли субъектов системы;

- субъективные - умышленные или неумышленные действия людей, органов власти и государственных организаций, конкурентная борьба, преступность и иные, влияющие на экономические отношения предприятия на рынке.

3. В зависимости от возможности предотвращения:

- форс-мажорные связанные с непреодолимостью воздействия (войны, катастрофы, чрезвычайные бедствия, которые заставляют решать и действовать вопреки намерению);

- не форс-мажорные - могут быть предотвращены своевременными и правильными действиями

4. По вероятности наступления все деструктивные факторы (появление зоны риска, вызов, опасность, угроза) можно разделить на явные, т. е. реально существующие, видимые, и латентные - скрытые, тщательно замаскированные, трудно обнаруживаемые. Они могут проявиться внезапно. Поэтому их отражение потребует принятия срочных мер, дополнительных усилий и средств.

5. По вероятности наступления: - явные, очевидные, обусловленные рыночными (экономическими и юридическими) законами; - латентные, неявные, временно скрытые и трудно обнаруживаемые. Их проявление или не проявление может быть обусловлено экономической конъюнктурой, следствием макроэкономических явлений, а также конкурентной борьбой и способами ее ведения. Внезапность их проявления может иметь субъективный характер и трудно прогнозируема даже при известной вероятности наступления.

6. Опасности и угрозы могут классифицироваться и по объекту посягательства: персоналу, имуществу, технике, информации, технологиям, деловому реноме и т.д.

7. По природе их возникновения можно выделить:

- экономические;

- конъюнктурные (рыночные) изменения;

- политические - смена власти, введение эмбарго;

- правовые - законодательное регулирование деятельности, лицензирование, таможня;

- техногенные - аварии и катастрофы, истощение ресурсов;

- экологические - истощение ресурсов, климатические изменения;

- конкурентные - черный PR, недобросовестная конкуренция;

- контрагентские - неисполнение обязательств, мошенничество.

Таким образом, своевременное выявление и адекватная оценка обнаруженных угроз экономическим интересам кредитной организации являются необходимым условием разработки и применения наиболее действенных способов противодействия преступным посягательствам мошенников и деструктивным воздействиям рынка.

Сегодня актуальной и достаточно востребованной на страховом рынке является совместная работа кредитных учреждений и страховщиков.

Банковская работа характеризуется значительными рисками в сопоставлении с иными видами коммерческой работы.

Таким образом, значительное внимание уделено изучению границ риска и важных видов угроз, поиску результативных методов контроля, оценки, исследования и надзора за банковскими рисками, а также формированию адекватных моделей управления.

Многие люди в России не полностью понимают сущность и важность страхования и подписывают контракты со страховщиками лишь на обязательный вид страхование. Бойкотируя страховые услуги при приобретении банковского кредита, заемщики подвержены риску утраты активов, купленных на заемный капитал, из-за невозвратности кредита банкам. Однако только часть заемщиков понимает вероятность событий, могущих привести к нереальности возврата займа банку и подписания страхового договора.

Для установления отношения людей к страхованию кредитных продуктов автор работы провел социологическое исследование на базе разработанной им анкеты «Страхование кредитных продуктов». Было опрошено 50 чел. По итогам социологического исследования, а также осуществленных подсчетов был сделан вывод о нейтральном отношении населения к страхованию кредитных продуктов. Многие граждане многие граждане, пользующиеся кредитными и страховыми услугами и продуктами, - это граждане в возрасте 18-25 лет. Зачастую граждане используют такие банковские продукты, как вклады и потребительские кредиты, однако при этом полагают, что страхование ипотеки является обязательным.

Это все указывает на то, что граждане не совсем осознают важность страхования, в особенности пожилые граждане. Поэтому, есть потребность в проведении консультаций и информировании общественности по вопросам страхования кредитных продуктов в общем, чтобы процесс страхования рассматривался как результативная структура сокращения рисков, а не как не нужный сбор финансов.

В таблице 23 представим главные трудности в процессе кредитного страхования в ПАО ВТБ.

Таблица 23

Основные проблемы страхования кредитных продуктов в ПАО ВТБ

Трудности	Способы разрешения
Люди не понимают необходимости страховать банковские продукты	Консультации и информация для населения в сфере страхования кредитных продуктов банка
Минимальный набор типов страхования кредитных продуктов	Многообразие типов страхования кредитных продуктов
Высокая конкуренция страховых компаний на страховом рынке	Отбор наиболее прибыльных страховых компаний

В связи с этим необходимо сформировать:

- систему консультирования и информирования банковских клиентов по страхованию продуктов банка;

- новые программы страхования банковского продукта «Нецелевой кредит под залог недвижимости».

Цель этой программы состоит в финансировании высоких расходов на обеспечение квартиры:

- обеспечение кредита - залог квартиры в жилом доме в черте города при наличии ипотечного долевого участия банка ВТБ, выдающего кредит;

- заложенный дом может принадлежать заемщику, а также его супругу или супруге, в том числе членам его семьи с обеспечением, выданным заинтересованными лицами;

- установленная ставка процентов на весь период кредита - от 11,1 процентов годовых;

- валюта платежа - российский рубль;

- величина кредита не может быть больше 50 процентов от суммы отданного в залог имущества;

- период кредита - до двадцати лет (кратно 12 мес.);

- величина кредита - до 15 млн. руб.;

- нет комиссионных за процесс оформления величины кредита;

- возможность досрочного погашения без каких-либо ограничений и сумм штрафов.

Кроме того, организация страхования банковских продуктов предполагает детальный выбор страховых компаний для осуществления этого вида бизнеса. Основными критериями для отбора наиболее выгодного контрагента для банков становятся их надежная платежная способность, наличие огромной территориальной сети, выгодная ценовая политика, способность создавать гибкие контрактные условия и положительный опыт разрешения конфликтов без проблем. Проверенная компания отлично подойдет для выгодного сотрудничества. Лишь тогда банковское страхование будет налажено верно.

Проведем процесс отбора страховых компаний в таблице 24.



Таблица 24

Благоприятный опыт эффективного решения конфликтов страховщиками

Показатель	Страховщик
	Страховая компания «Ингосстрах»	Страховая компания «Страхование Жизни»	Страховая компания «РЕСО-Гарантия»
1	2	3	4
Надежность платежеспособности	Устойчивая	Средняя	Устойчивая
Региональная сеть	Имеется разветвленная	Есть разветвленная	Имеется разветвленная
Ценовая политика	Доступная	Доступная	Доступная
Условия по контракту	Гибкие контрактные условия	Жесткие контрактные условия	Гибкие контрактные условия
Опыт решения конфликтов	Благоприятный опыт беспроблемного решения конфликтов	Большой опыт решения конфликтных ситуаций отсутствует	Благоприятный опыт беспроблемного решения конфликтов

Ранее ПАО ВТБ взаимодействовал с компанией ООО «ВТБ Страхование», но на рынке страхования возникли новые страховые предприятия, предлагающие наиболее эффективные решения. В связи с этим для взаимодействия были рассмотрены группы «Ингосстрах» и «РЕСО-Гарантия», а также ППФ «Страхование жизни».

Мнение эксперта о важности страховщиков указаны в таблице 25.

Таблица 25

Балльная оценка страховых компаний на страховом рынке

Название	Уровень платеже способности	Наличие региональной сети	Условия ценовой политики	Условия договора	Опыт решения конфликтов	Итого
Компания «Ингосстрах»	5	5	4	5	5	24
Компания «Страхование Жизни»	4	5	4	2	3	18
Компания «РЕСО-Гарантия»	5	5	4	5	5	24

По уровню платежеспособности самым лучшим страховщиком стал «Ингосстрах», а также компания «РЕСО-Гарантия»; по наличию региональной сети все 3 страховых компании имеют одинаковые возможности; по условиям ценовой политики все 3 страховых компании обладают одинаковыми возможностями; по условиям договоров лучшими страховыми компаниями стали «Ингосстрах», а также компания «РЕСО-Гарантия»; по опыту решения конфликтов лучшими страховыми компаниями стали «Ингосстрах», а также компания «РЕСО-Гарантия».

Таким образом, полученные результаты указывают, что лучшими страховыми компаниями можно назвать «Ингосстрах» и компанию «РЕСО-Гарантия».

3.2 Цифровизация банковской деятельности и возможности ее использования для качественного управления кредитным риском

В учебной литературе можно увидеть понятие «информационно-инновационные сети», объединяющее как людские, так и информационных данные, на основе которых осуществляется увеличение количества применяемых инноваций и формирование сетевых эффектов. Данные сети формируются в рисковых обстоятельствах среды, так как гарантируют увеличение количества инноваций и сокращение затрат производителей.

Ввод инноваций осуществляется во всех направлениях, что формирует вспомогательные возможности для создания диджитал-банкинга и улучшения банковских услуг и продуктов.

На доиндустриальной стадии становления Интернета формирование новейшего банковского продукта или услуги было сопряжено главным образом с возможностью его продажи через кредитные учреждения, что способствовало большому открытию многочисленных подразделений. На постиндустриальной стадии становления Интернета наблюдалось изменение структуры реализации банковских продуктов с применением диджитал-систем, что результативным образом сказалось на положении сети и дальнейшем снижении ее локализации.

Дополнительным шагом на пути смещения стратегических ориентиров в развитии единых информационных решений в кредитно-финансовом секторе послужили изменения, введенные Базельским соглашением, второй и третьей Директивой (прим. автора. Базель II и Базель III.), связанные с разделением рисков контрагентов и операционных рисков, включая информационный риск и риск информационной безопасности. Новейшей парадигмой современного международного законодательства стало жесткое дифференцирование процессов разработки и производства продуктов от их реализации, и это стало основной характеристикой глобальных стандартов по управлению рисками в кредитно-финансовых организациях. Важно учитывать, что сегодня создание банковских продуктов и сервисов происходит преимущественно с помощью цифровых технологий, которые выступают одновременно ключевыми информационными каналами для банка и для клиента, одновременно формируя специфические риски.

В сегодняшних экономических обстоятельствах понимание значимости развития новейших информационных структур управления опасностями в обстоятельствах диджитального банкинга устанавливает следующие требования (рисунок 11).



Рисунок 11 Требования по управлению опасностями в обстоятельствах диджитального банкинга

Эффективное управление рисками определяет необходимость создания единой информационной системы, аккумулирующей большие данные и информацию об источнике риска. На практике подобные системы получили название СУРБ (системы управления рисками банка), где в автоматизированном режиме происходит обработка информации, создание отчетов и процедур выявления источников возникновения риска. СУРБ представляет собой комплексное технологическое решение, создающее основу для системы внутреннего контроля и обработки информации о клиентах.

Можно определить шесть главных вида несоответствий от имеющихся базовых положений (рисунок 12).



Рисунок 12 Главные виды несоответствий от имеющихся базовых положений

В учебной литературе прописано, что формирование технологий синтетического интеллекта вместе с возможностями для сегодняшнего банковского рынка формирует несколько рисков, которые должны контролироваться. Принято полагать, что применение машинного обучения дает возможность снизить трудовые расходы работников на обработку больших массивов информации, в то время как за границами научных разработок до сих пор имеется сложность выбора диджитал-систем, которые могут определять угрозы, формируемые диджитал-технологиями. Калашникова Е. Б. Соотношение банковской и коммерческой тайны // Евразийский юридический журнал. - 2019. - № 9. - С. 151-153.

Без формирования диджитал-банкинга в сегодняшних условиях весьма сложно создать современную банкинг-систему, но каждая технология может как устранить, так и создать новые угрозы, которые формируются в результате их опытного ввода. Принимая в расчет указанные трудности, увеличивается необходимость формирования вспомогательного надзора за обеспечением надежной деятельности новейших технических решений, что можно объяснить следующими обстоятельствами (рисунок 13).



Рисунок 13 Обстоятельства, объясняющие необходимость формирования вспомогательного надзора за обеспечением надежной деятельности новейших технических решений Финаев В. И. Основные этапы управления банковскими рисками // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2017. - № 4. - С. 115-120.

Поэтому главным обстоятельством для устранения этих границ является необходимость формирования эффективной диджитал-структуры для риск-менеджмента, которую можно использовать всеми субъектами банковского рынка для повышения конкурентных преимуществ экономики благодаря увеличению результативности технологий и сокращению неясности во внешней и внутренней среде. Щербакова Г. Н. Анализ и оценка банковских рисков. - М.: Вершина, 2017. - 464 с.

Принято полагать, что работа, сопряженная с вводом новейших техник в кредитном бизнесе, в последующем даст возможность наиболее лучшим образом и результативнее осуществлять риск-менеджмент. Кригер А. В. Совершенствование банковского маркетинга // Вестник АГАУ. - 2019. - № 12. - С. 32-36.

Анализ угроз на стадии изучения новейших возможностей в процессе диджитализации банковской сферы дает возможность устранить вероятные угрозы в ходе выстраивания диджитал-структуры. Забежайло И. М. Построение карты рисков как метод управления банковскими рисками // Вестник аграрной науки. - 2018. - № 12. - С. 21-25.

Переход коммерческих банков на диджитал-систему требует промежуточного исследования внедряемых банковских продуктов, услуг и охранной системы уплат и траншей, что гарантируется путем охранной «песочницы». Каврук Е. С. Экономическая сущность банковских рисков // Научный журнал КубГАУ. - 2017. - № 30 (6). - С. 2-9.

Осуществленные ранее общенаучные оценки указывают на то, что предприятия осуществляют риск-менеджмент более результативно, когда руководители в сфере риск-менеджмента:

- принимают участие в формировании принципов новых условий капитальных вложений наряду с менеджерами высшего звена, такими как начальники отделов;

- знают много информации о происходящих на данный момент и вероятных в будущем угрозах, сопряженных с внутренней и внешней проблемной деятельностью. Андрианова Е. П. Современные подходы к управлению кредитным риском в коммерческом банке // Политематический сетевой электронный научный журнал КГАУ. - 2018. - № 4. - С. 21-26.

Детальная вовлеченность начальства в сферу риск-менеджмента в банках в ходе ввода новых диджитал-технологий гарантирует более тщательную экспертизу результатов, которые сопряжены с их вводом. Бадалова Л. А. Управление риском потребительского кредитования в кредитных организациях // Банковские услуги. - 2017. - № 6. - С.40-43.

На сегодня самой эффективной методикой риск-менеджмента в банковском секторе является «Процедурная модель SAP», которая включает несколько интеграционных разработок для формирования новых структур менеджмента, а также обработки диджитал данных о случаях операционных угроз в коммерческих банках. Данная методика подразумевает ввод комплексной диджитал-системы, которая гарантирует постоянную и взаимообусловленную платформу, соединяющую диджитал-модули по мониторингу операционных угроз, деятельность бэк-офиса и бэк-фронтальных отделений, которые нацелены на деятельность с физическими лицами, удовлетворение клиентских нужд в определенных банковских продуктах и услугах, что дает возможность формализовать базу для учета случаев операционных угроз. Среди значительных недостатков этой методологии можно выделить недостаток формализованных показателей, сигнализирующих о дефиците операционных угроз, высокой цене программных продуктов, реализуем. Бадалова Л. А. Управление риском потребительского кредитования в кредитных организациях // Банковские услуги. - 2017. - № 6. - С.40-43.

Оценка качества работы системы управления операционными рисками осуществляется до ввода, а также после ввода СУОР на основании исследований причинных и следственных связей, что подразумевает формирование оценочной шкалы на базе 2-ух элементов (рисунок 14).

Рисунок 14 Элементы формирования оценочной шкалы для оценки СУОР Воеводская П. О. Теоретические аспекты банковских рисков // Вестник аграрной науки. - 2018. - № 12. - С. 21-25.

Вспомогательным действием может быть проведение постоянного мониторинга уровня терпимости к рисковым угрозам. Принимая в расчет, что рисковая терпимость может значительно разниться с уровнем терпимости к операционным угрозам, согласованным рискам, а также к информационной безопасности, нужно периодически проводить мониторинг общих рисковых индикаторов. Бодров А. Ценообразование и продуктовый маркетинг в коммерческих банках // Вестник СГИУ. - 2017. - № 11. - С. 25-29.

Опытное внедрение новейшей диджитал-культуры предполагает выполнение принципа признания значимости данных по всей банковской системе - от клиентов кредитного учреждения до работников банка, что дает возможность структурировать задачи по направлениям, указанным на рисунке 15.

Рисунок 15 Направления структурирования задач по признанию значимости диджитал-культуры Даниленко С. А. Банковские риски // Банковское дело. - 2016. - № 6. - С. 49-53.

Осознание значимости задач диджитал-культуры находится в главных тенденциях формирования глобальной диджитал-системы - BIGDATA на последующие годы согласно МСИБ (International Information Security Standards). Джаксыбекова Г. Н. Банковский риск-менеджмент // Universum: экономика и юриспруденция. - 2016. - № 5. - С. 112-116.

С опытной стороны, ввод принципов диджитал-культуры связан с ростом числа, а также качества данных, трудностями средств по ее менеджменту и важности доведения до работников банка значимости разумного понимания к угрозам потери коммерческой информации, что подразумевает выполнение действий, указанных на рисунке 16.

Рисунок 16 Действия, позволяющие избежать потерь коммерческой информации работниками банка Коноплицкая М. А. Банковские риски. - М.: Вышэйшая школа, 2016. - 315 с.

Таким образом, практическое внедрение информационной культуры предусматривает реализацию принципа осознания и понимания важности информации по всей структуре банка, начиная с участников банка и заканчивая его рядовыми сотрудниками, что позволяет систематизировать задачи по:

- созданию четкой информационной структуры и системы подотчетности руководителей различного уровня банка;

- передаче на все уровни управления, во все структурные подразделения банка ответственности за идентификацию информации и ее оценку, «встраивание» процессов контроля, ограничивающих риск информационной безопасности, в бизнес-процессы (когда оценка риска является необходимым элементом любого технологического проекта в банке);

- выявлению и оценке информации, связанной с внедрением новых продуктов или видов операций, на стадии их внедрения в банке, т. е. до внедрения банковского продукта, а не после. Найт Ф. Вопросы оценки банковских рисков в современных условиях // Банковские услуги. - 2018. - № 2. - С. 11-17.

На сегодняшний день крупнейшие иностранные и российские банки все чаще сталкиваются с беспрецедентными темпами развития информационных данных, что обусловлено внедрением самых передовых систем кибербезопасности при условии создания и сохранения конкурентных преимуществ в борьбе за клиента. Коваленко О. Г. Банковские риски: сущность, классификация // Вектор науки ТГУ. - 2017. - № 11. - С. 47-51.

Таким образом, формирование новых информационных систем управления рисками в условиях цифрового банкинга определяет следующие основные направления:

- создание комплексной системы защиты от рисков в условиях цифровизации банковских технологий;

- пересмотр уровня риск-аппетита в соответствии с внедряемыми информационными решениями;