Информационные аспекты управления рисками

1. Центр Инфраструктурных Исследований Информационные аспекты управления рисками П.В. Сороколетов Директор по информационным технологиям, к.т.н. Paul@CRI.ru

2. Перцепция (классификация изменений и распознавание ситуаций) Рецепция (мониторинг изменений внешней среды) Регуляция (управляющее воздействие) Целенаправленная реакция системы Управление рисками как разновидностьперцептивно-регуляторной деятельности Управление рисками, в конечном итоге – это совокупность информационных процессов в гомеостатической системе. Информационная платформа – фундамент любой системы управления рисками в высокотехнологичной отрасли

3. Совокупность содержательных требований к информационным платформам управления рисками в энергетике • Комплексность • Должны покрывать все виды значимых рисков: • Технические (выбор оборудования, парковый ресурс, ошибки персонала и др.); • Финансовые (рыночные, управление капиталом …); • Социально-политической среды (законодательство, конкурентная среда …); • Природной среды (гидрологические, погодные …) • Развитый базовый функционал • Поддержка основных мат. моделей и методик в соответствии с GARP, (теория игр, мат. статистика и пр.); • Идентификация рисков; • Оценка рисков (взаимодополняющие меры риска VaR,SEC, SPAN, когерентные меры…); • Разработка политик и мероприятий по управлению рисками; • Мониторинг рисков и контроль мероприятий • Соответствие современным принципам IT • Соответствиеновым стандартам IEEE 16085 и ISO/IEC 16085; • Интеграционные возможности и открытость интерфейса; • Мультиплатформенность (основные ОС, СУБД); • Поддержка производителем при сохранении разумной стоимости владения продуктом

4. Структурные требования к корпоративной информационной платформе для комплексного управления рисками • Средства поддержки принятия решений: • Визуальный интерфейс топ-менеджера (“single view”) • Ситуационное моделирование и реализация процедур риск-менеджмента (уклонение, лимитирование, диссипация, компенсация) • Карта рисков • Средства информационного мониторинга и реализации математических методов: • ранжирование по рисковой стоимости, backtesting • стресс-тестирование, количественная оценка (VaR, Shortfall, Sec…) • реализация наилучшей применимой модели рисков • агрегация информационных потоков • Средства интеграции на уровне бизнес-процессов (BPISuite) либо информационных потоков (IFI) и средства поддержки совместного использования унаследованных корпоративных ИС: • Управления ресурсами и активами (ERP, EAM) • Финансового и налогового учета(если модуль не входит в ERP) • Контроля натуральных показателей сбыта продукции (АСКУЭ/АИИС) • Управления технологическими процессами и надежностью (АСУТП)

5. Структура рынка информационных платформдля управления рисками По типам источников предлагаемого информационно-программного продукта Финансовые и консалтинговые фирмы; Специализированные IT-компании; Энергетические компании – исторически разработавшие продукт для собственных нужд; Универсальные IT-компании – признанные разработчики программного обеспечения • По классам предлагаемых платформ управления рисками • Специализированные системы, ориентированные на конкретную группу рисков (финансовые, погодные, энергетические ресурсы и т.п.); • Системы, реализующие конкретную методологию и мат. аппарат; • Универсальные системы – «оболочки» комплексного управления рисками; • Комплексные системы конкретного назначения (ранжировано по числу предложений)

6. Экспресс-анализ архитектуры, достоинств и недостатков предлагаемых готовых платформ для управления рисками KWIkW3000™- лучший продукт 2004 (по рейтингу журнала EnergyRisk) Позитивные особенности: Открытый стандарт, Мультиплатформенность, Качество IT-решений в целом, WEB-компоненты и т.п. Плюс широкий функционал, охват многих источников риска, элементы процедур управления риском. Слабости: Мат. Аппарат (stress testing, backtesting).

7. Управление финансовыми рисками EGAR на базе платформы FOCUS

8. Управление финансовыми рисками EGAR на базе платформы FOCUS • Позитивные Особенности: • Ориентирована на создание единой системы управления финансовыми рисками, источником которых является рынок; • Органично совмещены методики контроля лимитов, управление сделками, модели теоретического ценообразования, фондирование и управление платежами; • Развитая поддержка процесса принятия решений; • Учитывает Российскую специфику и постоянно отслеживает изменения в нормативно-правовом поле; • Накоплен положительный опыт использования крупными финансовыми структурами (Сбербанк РФ, Альфа-банк). • Негативные Особенности: • Отсутствует единая модель представления всех видов взаимосвязанных рисков, охвачена только сфера финансовых рисков; • Слабо представлены инструменты для количественных оценок и корреляции рисков в соответствии с рекомендациями GARP; • В части механизма стресс-тестирования не реализован backtestingдля проверки адекватности полученных мер риска.

9. Резюме - в отношении предлагаемых рынком информационно-программных платформ для управления рисками • Нет полностью универсальных продуктов (по функционалу); • Нет 100% готовых продуктов, удовлетворяющих принципам комплексного управления рисками (для ситуации в энергетике); • Нет 100% интегрируемых продуктов. Резюме - в смысле «Что делать?» • Можно выбрать достаточно гибкий продукт, расширять его возможности и производить настройку силами собственных IT-служб при поддержке производителя (например, KW3000); • Выбрать наиболее мощную инструментальную оболочку и наполнять ее конкретным функционалом (например, пакетыот SAS, IBM); • Пытаться интегрировать различные подсистемы анализа и управления частными группами рисков (рынок электроэнергии + активы + природная среда + технологические), надстроив их системой поддержки принятия решений (карта рисков + сценарии + политики + контроль).

10. Общие слабые места всех имеющихся систем с научно-методологической точки зрения (постановка проблем перед разработчиком будущих информационно-программных платформ для комплексного управления рисками) 1) Неаддитивность рисков, имеющих разные источники, в рамках комплексной модели (в противовес субаддитивности - например, однородных рисков снижения цены портфеля), нелинейность модели; 2) Не вероятностная природа комплексных рисков - при прогнозировании на основе применения сценариев - требует нового мат. аппарата, например на основе моделей ИИ (методы мат. статистики принципиально не годятся); 3) Потеря адекватности модели при переходе от математики непрерывных функций (технологические имитационные модели) к дискретным величинам – индикаторам, используемым ЛПР при управлении рисками; 4) Любая IT-система управления рисками сама по себе является вторичным фактором риска (собственная достоверность + обслуживающий ее персонал)

11. СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ! Центр Инфраструктурных Исследований