Моделирование и оценка рисков банковских операций с пластиковыми картами

Гайсина, Диляра Валерьевна

Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Моделирование и оценка рисков банковских операций с пластиковыми картами тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Гайсина, Диляра Валерьевна
Место защиты	Москва
Год	2003
Шифр ВАК РФ	08.00.13

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Моделирование и оценка рисков банковских операций с пластиковыми картами"

На правах рукописи ББК: 65.262.1в641 Г14

ГАИСИНА ДИЛЯРА ВАЛЕРЬЕВНА

МОДЕЛИРОВАНИЕ И ОЦЕНКА РИСКОВ БАНКОВСКИХ ОПЕРАЦИЙ С ПЛАСТИКОВЫМИ КАРТАМИ

Специальность 08.00.13 -Математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

МОСКВА- 2003

Диссертация выпонена на кафедре математического моделирования экономических процессов Финансовой Академии при Правительстве Российской Федерации.

Научный руководитель: - доктор экономических наук, профессор

Дрогобыцкий Иван Николаевич

Официальные оппоненты: - доктор экономических наук, профессор

Емельянов Александр Анатольевич - кандидат экономических наук, доцент Завьякин Дмитрий Владимирович

Ведущая организация: - ЗАО ФОРС-Ходинг

Защита состоится 13 марта 2003 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д 505.001.03 в Финансовой академии при Правительстве Российской Федерации по адресу: 125468, Москва, Ленинградский проспект, д. 55, ауд.338.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Финансовой академии при Правительстве Российской Федерации

Автореферат разослан л10 февраля 2003 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета,

кандидат экономических наук, профессор

Воропаева Т.В.

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Наряду с очевидными преимуществами внедрения карточных проектов финансовые институты несут определенные потери от разного рода рисков. Сокращение потерь банков, осуществляющих операции с пластиковыми картами, во многом обеспечивается проведением превентивных мероприятий. Последние, в свою очередь, формируются на основе применения контрольно-аналитических процедур и экономико-математических методов.

В современных банковских информационных системах, как правило, имеются средства, поддерживающие процедуры принятия решений по управлению теми или иными банковскими рисками. В первую очередь, это программные средства мониторинга банковских операций с пластиковыми картами, позволяющие распознать несанкционированное использование карты, перерасход денежных средств по счету или другие факторы риска. В основном такие программы являются западными разработками или аналогами зарубежных продуктов. Даже если программные средства разрабатываются российскими специалистами, банковские сотрудники не обращают дожного внимания на поступающие в режиме реального времени сигналы опасности и приступают к рассмотрению проблемы клиента только после получения его письменного заявления о претензии. Такой подход к проблеме снижает возможность эффективной минимизации риска.

Во-вторых, особенность российского рынка заключается еще в том, что не существует системы эффективного отбора потенциальных держателей карт. Российские банки действуют по принципу чем больше клиентов привлечем, тем лучше, тем самым не формируя целевых групп клиентов и увеличивая процент высокорискованных держателей карт.

В-третьих, в стране сохраняется большое недоверие к безналичным деньгам. Например, сотрудники организаций, получающие зарплату по банковским картам являются держателями последних помимо своей воли и каждый раз лю-

бые поступления на карточку стремятся тут же перевести в наличную денежную форму.

В-четвертых, у нас слабо развита практика страхования банковских рисков. В этих условиях кредитные организации, эмитирующие пластиковые карты, стремятся диверсифицировать нежелательные убытки между другими участниками платежной системы.

Особенностями российского использования пластиковых денег определяется специфика возможных рисков. Помимо административных рисков и рисков вторичного воздействия, которые отмечают исследователи данной проблемы, российские условия порождают широкие возможности для возникновения рисков мошенничества. К последним, в первую очередь, следует отнести: изготовление поддельных карт, операции по несуществующим номерам карт, операции по украденным или потерянным картам, превышение допустимой суммы или лимита частоты снятия денежных средств.

Среди исследований, так или иначе затрагивающих операции российских банков с пластиковыми картами, можно выделить следующие наиболее значимые направления: эффективность функционирования платежных карточных систем в коммерческих банках России (Д.В. Подольский, С.А. Страдымов, В.Г. Кулагин); экономические условия применения пластиковых карт в системе безналичных расчетов (С.М. Гуриев, О.В. Чередниченко, Т.В. Кириченко); методы обеспечения безналичных расчетов на основе пластиковых карт (Ю.А. Радцева, A.A. Емельянов); использование банковских карт в области туризма (Н.В. Малышева). Лишь некоторые из исследований тем или иным образом привлекают математическую теорию, главным образом, нацеленную на решение задач повышения эффективности работы департамента пластиковых карт банка, однако применение математических методов для оценки риска банковских операций с пластиковыми картами не находит до настоящего времени.

Даже такой неполный перечень вышеуказанных проблем, сопровождающих внедрение и использование пластиковых денег, убеждает в том, что каждое кредитное учреждение, эмитирующее пластиковые карты, дожно выстраи-

вать целую комплексную систему защиты от возможных рисков. Синтез ключевых элементов этой защиты невозможен без серьезной экономико-математической проработки рисковых ситуаций и разработки программно-инструментальных средств их распознавания и смягчения.

Необходимость безотлагательного решения перечисленных вопросов определила выбор темы, цель и задачи настоящего диссертационного исследования.

Целью исследования является экономико-математическое моделирование рисков, сопровождающих банковские операции с пластиковыми картами, и выработка методического инструментария минимизации потенциальных убытков. Для достижения указанной цели в диссертации поставлены и решены следующие задачи:

Х критический анализ существующих классификаций рисков, сопровождающих банковские операции с пластиковыми картами и формирование однородных по источникам потенциальных убытков групп данных рисков;

Х выявление факторов рисков, описание их свойств, источников повышения и понижения ожидаемых убытков от возможных рисков;

Х разработка метода шкалирования кредитного качества потенциальных клиентов банка-эмитента и критериев возможного отказа от обслуживания высокорискованных клиентов;

Х разработка метода расчета рисковой премии, покрывающей убытки портфеля от мошеннических и кредитных рисков;

Х разработка метода оценки риска поведения держателей пластиковых карт в различных торгово-сервисных предприятиях и пунктах обслуживания;

Х анализ и выработка рекомендаций к оценке странового риска при осуществлении операций с банковскими пластиковыми картами;

Х расчет количественных характеристик для скорингового метода отбора клиентов и для формирования фонда покрытия потенциальных убытков портфеля от мошеннических и кредитных.

Объектом исследования выступает платежная система в части взаимоотношений банка-эмитента и его клиента.

Предметом исследования являются риски банка-эмитента по операциям с пластиковыми картами.

Теоретический и методологический аппарат исследования. Исследование основано на конкретных приложениях методологии экономической теории, банковского дела, моделирования экономических процессов и экономического анализа. При решении конкретных задач использовались аппарат математического анализа, элементы теории вероятностей и математической статистики, актуарные расчеты, метод экспертных оценок и системного анализа.

Источниковую базу исследования составили законы, положения, указы Правительства Российской Федерации, распоряжения Центрального Банка, регулирующие банковскую деятельность и операции с пластиковыми картами; результаты исследований ведущих экономических научных школ и колективов Финансовой академии при Правительстве РФ, Академии народного хозяйства при Правительстве РФ, в Центре исследования проблем компьютерной преступности при Гуманитарном Университете Запорожья и Центре по изучению транснациональной организованной преступности и коррупции при Американском Университете Вашингтона; труды отечественных и зарубежных ученых в исследуемой предметной области (E.H. Агапова, Д.А. Высоцкого, С.М. Гуриева, В.Н. Салина, М.С. Вертузаевой, A.A. Емельянова, Т.В. Кириченко, В.Г. Кулагина, К.Д. Левитина, Д.В. Подольского, Ю.А. Радцевой, М.А. Сафоновой, С.А. Страдымова, О.В. Чередниченко, Ф.М. Узденовой, М. Дж. Аури-емма, Б. Элиса и др.); а также рабочие материалы и статистические отчеты платежной системы Visa International, ЗАО Международный Промышленный Банк, АКБ Ланта-Банк.

Работа выпонена в соответствии с положениями пункта 2.3 Паспорта специальности 08,00.13 - Математические и инструментальные методы экономики.

Научная новизна исследования состоит в построении концепции управления рисками, связанными с мошенническими действиями при испонении операций с банковскими пластиковыми картами, и разработке методов снижения потенциальных убытков для банка-эмитента.

Элементы новизны содержат следующие результаты исследования:

Х классификация рисков операций с банковскими пластиковыми картами, заключающаяся в их группировке по источникам потенциальных убытков, что является новым для российской банковской практики;

Х метод выявления класса кредитного качества потенциального держателя банковской пластиковой карты, в основе которого лежит модифицированный и адаптированный к российской действительности метод экспертных оценок Д.Дюрана;

Х метод расчета рисковой премии для перераспределения риска мошенничества по портфелю банковских пластиковых карт, заимствованный из программ тарификации имущественных видов страхования и позволяющий перенести бремя потенциальных убытков на плечи держателей карт;

Х метод оценки рискованности поведения держателей пластиковых карт в различных торгово-сервисных предприятиях, заключающийся в использовании корреляционного анализа, на основе которого впервые выдвинуты рекомендации о местах первоочередного размещения терминального оборудования и об определении пунктов обслуживания высокорискованных клиентов;

Х методические рекомендации по оценке странового риска при осуществлении операций с банковскими пластиковыми картами, базирующиеся на расчете количественных характеристик факторов риска и обращающие особое внимание на географические регионы повышенного риска.

Практическая значимость работы заключается в том, что ее положения нашли применение в решении тактических и стратегических задач в рамках планирования деятельности по обслуживанию держателей пластиковых карт и ведению карточных счетов в кредитных организациях. Самостоятельное практическое значение имеют:

Х метод выявления класса кредитного качества потенциального держателя пластиковой карты, обеспечивающий возможность минимизации риска на стадии заключения договора с клиентом;

Х метод расчета рисковой премии для перераспределения риска мошенничества, обеспечивающий возможность покрытия ожидаемых убытков за счет средств держателей карт;

Х метод оценки рискованности поведения держателей пластиковых карт в различных торговых точках и регионах, позволяющий формировать пакеты превентивных мер управления рисками операций с банковскими пластиковыми картами;

Х классификация рисков операций с банковскими пластиковыми картами, позволяющая реализовать пономасштабную программу управления потенциальными убытками;

Х авторские предложения по организации мониторинга операций с банковскими пластиковыми картами, обеспечивающего возможность эффективного контроля рисков.

Апробация и внедрение результатов. Отдельные положения и рекомендации, сформулированные в работе, используются в деятельности ЗАО Международный Промышленный Банк, АКБ Ланта-Банк. Часть подходов, разработанных в исследовании, составили основу организации контроля банковских операций с пластиковыми картами в ООО Таатта-Банк.

Основные положения диссертационного исследования докладывались на постоянно действующем научно-методическом семинаре кафедры математического моделирования экономических процессов Финансовой академии при Правительстве Российской Федерации. Автором сделаны сообщения на учебно-консультационной конференции Академии Народного Хозяйства при Правительстве РФ Маркетинг пластиковых карточек (21-25 мая 2001 г.), на учебном семинаре лFraud Control Course, лLaunching a Card Program, лIntroduction to Chargebacks, проходивших в Варшаве и Лондоне в банковской школе Visa

International (20 ноября - 4 декабря 2001 г.).

Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в 3 работах общим объемом 1 п.л.

Структура работы. Работа включает введение, три главы, заключение, библиографию, состоящую из 97 наименований, и приложения.

II. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, изложены цель, задачи исследования, объект и предмет исследования и раскрыта научная новизна работы.

Проблемы моделирования банковских операций с пластиковыми картами. Операции по банковским пластиковым картам надежно закрепились в экономически развитых странах мира и постепенно входят в обращение России. В диссертации анализируется развитие операций российских и зарубежных банков с пластиковыми картами, определяется роль и важность этих операций в работе коммерческих организаций. Отмечается, что наряду с ростом оборотов по пластиковым картам, растет объем мошенничества и убытков, связанных с рисками, сопровождающими банковские операции с пластиковыми картами.

В диссертации проведен критический анализ современных подходов к развитию банковских операций с пластиковыми картами. Сделан вывод о непоноте экономического анализа, слабой экономико-математической проработанности операций с банковскими пластиковыми картами. Отдельной и существенной проблемой внедрения и развития рынка банковских карт является практически поное отсутствие методик оценки рискованности их операций.

Для достижения цели диссертационного исследования в диссертации проведена систематизация характеристик операций с банковскими пластиковыми картами с целью получения однородных по источникам потенциальных убытков рисковых групп. Задача решена методами системного анализа, прило-

женными к экономической информации. Определены три группы рисков операций с банковскими пластиковыми картами: кредитные, административные и риски мошенничества.

В работе проведен анализ современных методов и подходов к управлению рисками банковских операций с пластиковыми картами с целью выбора базовых инструментов исследования, а также позиционирование в области разработки собственных методов. В результате решения этой задачи выбраны методы вероятностно-статистического анализа для разработки способов оценки рисков банковских операций с пластиковыми картами, выдвинуты требования к мониторингу операций, обеспечивающему адекватную информацию для расчетов.

В качестве конкретных приложений исследования выбраны риски мошеннических действий как наименее проработанное направление управления рисками операций с банковскими пластиковыми картами.

Идентификация рисков. Существует множество способов, по которым карта или номер (счет) могут быть использованы нелегально, риски зависят от ряда различных факторов. Каждая платежная система (согласно кодам ISO) устанавливает специальные коды ответных сообщений, указывающие результаты транзакции при запросе на авторизацию. Среди общеустановленных результатов (кодов) выбраны следующие результаты транзакций, названные факторами риска мошенничества:

ФР1.1 Операция по несуществующему номеру карты;

ФР1.2 Операция в неизвестной торговой точке;

ФР1.3 Операция по просроченной карте;

ФР1.4 Неверно набранный ПИН-код;

ФР1.5 Превышена допустимая сумма средств;

ФР1.6 Операция по украденной карте;

ФР1.7 Операция по потерянной карте;

ФР1.8 Операция по карте, прошедшая в стране с высоким уровнем риска;

ФР1.9 Недопустимо высокая сумма операции;

ФР1.10 Операция по карте, прошедшая в высокорискованной точке;

ФР2.1 Операция не разрешена держателю по какой-либо причине;

Фр2.2 БИН не обслуживается;

ФР2.3 Превышено число разрешенных попыток ввода ПИН-кода;

ФР2.4 Операция по карте с ограничениями;

ФР2.5 Превышение лимита частоты снятия средств с карты.

Факторы выбраны исходя из экономической сущности операций и рекомендаций платежных систем.

Для корректной идентификации риска мошеннических действий выявлены свойства его факторов, оценены средние убытки от одной реализации каждого фактора.

Для решения задач, связанных с оценкой рисков и разработкой мер управления ими, в диссертации использованы результаты мониторинга операций с банковскими пластиковыми картами, осуществляемого в рамках деятельности процессингового центра одного из ведущих московских банков.

Информационная база исследования построена на основе фактического отчета об операциях с банковскими пластиковыми картами за период с 1 января 2002 г. по 14 августа 2002 года. Мониторинг операций с банковскими пластиковыми картами осуществляется в масштабах реального времени. Периодичность наблюдений составляет интервал в одну секунду. Отчеты мониторинга операций с банковскими пластиковыми картами имеют следующую структуру:

1) дата обработки сдеки банком в формате число, месяц, год;

2) время обработки сдеки банком в формате час, минута, секунда;

3) платежная система, по карте которой проходила операция;

4) код авторизации;

5) номер карты;

6) название торгово-сервисного предприятия, в котором проходила операция по карте;

7) дата проведения сдеки клиентом в формате число, месяц, год;

8) время проведения сдеки клиентом в формате час, минута, секунда;

9) сумма сдеки;

10) валюта сдеки;

11) страна, в которой прошла операция

12) код торгово-сервисного предприятия;

13) код ответного сообщения.

Для целей настоящего исследования выбраны позиции 1, 2, 11, 12, 13, по которым осуществлен выбор полей для создания основы рабочего и информационного массива. Полученные данные упорядочены по дате и времени получения банком информации о сдеке и сведены в общую таблицу. Этот массив явися первичным набором данных исследования. Всего за период наблюдения совершено 14128 операций с банковскими пластиковыми картами.

Для проработки процедур, связанных с оценкой риска, из первичного набора данных осуществлены выборки в соответствии с потребностью задачи. Таким образом, получен ряд специализированных информационных массивов. Большая часть работ произведена над выборками данных по ошибочным кодам операций. Первый массив построен в соответствии со следующими заголовками полей: дата-день, дата-месяц, дата-год; время-час, время-мин., время-сек.; вид ошибки. На основе этих данных построен массив, колонки которого состоят из натуральных чисел (дата, время), и 15 колонок, соответствующих факторам риска 1-15, а значения в ячейках равны либо 1, если в данный момент риск имеет место, или 0 в противном случае. Иначе этот массив можно представить в виде матрицы А:

А={ а|( }, 1 = 1,.. .,15; з = 1,...,14128, где значение элемента а, определя-

ется по следующему правилу: а:] =

1, если риск присутствует 0, в противном случае

Следующая выборка из первичного набора данных осуществлялась для разработки и апробации методов оценки рисков торгово-сервисных предприятий. Массив для решения указанных задач имеет следующие поля: место про-

ведения операции, код операции. На основе этого массива построена рабочая матрица данных, первый стобец которой соответствует месту сдеки, пятнадцать последующих содержат нули или единицы в соответствии с тем, явилась ли данная сдека ошибочной. В соответствии с положениями идентификации рисков выделено 18 классов торгово-сервисных предприятий: банкоматы, прочие пункты снятия наличных, отели, агентства по прокату автомобилей, авиакомпании, железнодорожные компании, рестораны, медицинские центры, неизвестные торговые точки, ювелирные магазины, пункты почтовой, телефонной, электронной коммерции, магазины беспошлинной торговли, крупные магазины, универмаги, супермаркеты, продуктовые магазины, обслуживающие станции, магазины одежды, магазины парфюмерии и косметики. По каждому классу предприятия рассчитано суммарное число возникновения каждого из 15 факторов за весь период исследования. Полученный массив представлен матрицей В:

В = { в" }, 1 = 1,...,18; ] = 1,.. .,15, где значение элемента е" определяется как суммарное число возникновения ^фактора риска в -торговом предприятии.

Аналогичным образом построен рабочий массив данных для оценки странового риска. Первая его колонка содержит информацию о месте сдеки, а последующие 15 - об ошибке операции. На основе этого массива получена матрица общего количества операции с ошибочными кодами по различным странам, а также по отдельным регионам России (всего выделено 38 географических регионов). Полученный массив представлен матрицей С:

С = { с,, }, 1 = 1,___,38; 3 = 1,...,15, где значение элемента определяется

как суммарное число возникновения .-фактора риска в -регионе.

Анализ поведения покупателей в торговых точках банком, выпускающим пластиковые карты, дает возможность собрать статистику по использованию карт в торговых точках, определить наиболее рискованные торговые точки, где происходит наибольшее количество потерь и крах банковских карт.

Результаты мониторинга операций с банковскими пластиковыми картами и отказов по ним в торгово-сервисных точках показывают неоднородность распределения категорий торговых предприятий, рекомендуемых платежной системой VISA. Превалирующей категорией являются точки снятия наличных денежных средств, их доля составляет около 69% всех отказов по операциям. Далее следует категория предприятий, обслуживающих покупки товаров и услуг (около 27%). На группу Т&Е организаций (предлагающих путешествий и развлечения) приходится около 4% отказов. На рисунке 1 показана диаграмма распределения отказов операций по банковским пластиковым картам по категориям торгово-сервисных точек.

Отказов по группе операций снятия наличных

Отказов по группе операций в Т&Е точках Отказов по группе покупок

Рис. 1. Распределение отказов по банковским картам в различных категориях торгово-сервисных предприятий

Проведенный анализ структуры безналичных расходов показывает, что большой объем трат приходится на приобретение продуктов питания, непродовольственных товаров, уходит на оплату услуг.

Эта информация очень важна для принятия решения о местах, в которых дожно быть обеспечено первоочередное размещение терминального оборудования. В первую очередь терминальное оборудование нужно устанавливать в продуктовых секциях магазинов, где количество меких покупок и их частота намного больше, чем в непродовольственном секторе.

Отели

Агентства по прокату автомобилей

Авиакомпании Железнодорожные компании Ш Рестораны

Медицинские центры

Неизвестная торговая точка Ювелирные магазины

Почтовая, телефонная, электронная коммерция (МО/ТО/ЕС)

Магазины безпошлинной торговли В Крупные магазины, универмаги

О Супермаркеты

Продуктовые магазины

Обслуживающие станции

Магазины одежды

Парфюмерия, косметика

Рис. 2. Уровень отказов в различных пунктах продаж товаров и услуг

На рисунке 2 очевиден рост объемов электронной торговли. Все более популярными становятся заказы товаров через интернет, по телефону, посредством специальных каталогов, так называемых будущих услуг, когда услуга обещана, но фактически она может быть не предоставлена.

Очень популярно в настоящее время путешествие, все больше отелей, туристических агентств принимают к оплате банковские карты. Несмотря на то, что по результатам мониторинга отказы по картам в категории Т&Е (путешествия и развлечения) организаций составляют малую долю всех отказов, не стоит снижать внимание к этой категории торговых точек. Обороты по картам растут, и, следовательно, паралельно с оборотами растут и потенциальные риски использования банковских карт в этой категории организаций. Основную массу (65%) Т&Е отказов в операциях по картам в настоящем исследовании составляют отказы при оплате проживания в отелях, мотелях и во время морских путешествий (274); 18% - доля отказов в операциях по прокату автомобилей; 13% составляют авиаперелеты, и небольшая часть - 4% - железнодорожные перевозки На рисунке 3 показаны доли отказов при оплате по банковским картам по группам торговых точек, составляющих категорию Т&Е предприятий.

Мониторинг поведения держателей карт в различных торговых точках и пунктах обслуживания помогает определить группы клиентов, которые используют карты только в определенных местах, и соответственно принять своевременное решение, чтобы избежать возможность возникновения убытка. Например, анализ может показать, что карта постоянно используется в очень дорогих местах (ювелирные магазины, казино). Необходимо удостовериться, какой клиент пользуется данной картой, и сопоставить его с имеющимися у банка целевыми группами. Другой вариант сигнала опасности - клиент использует карту только для снятия наличных (при этом возможны превышения лимитов снятия), т.е. не использует карту для осуществления покупок. Исключение могут составить операции по картам, предназначенным только для снятия наличных денежных средств.

Авиакомпании

Ж елезно дорож вне компании

Рис.З. Распределение отказов при оплате услуг в торговых точках категории Т&Е

Мониторинг операций с банковскими картами в разных регионах показывает, что большинство отказов по операциям (86%), как показано на рисунке 4, возникало в России.

О страны СНГ и дальнего зарубежья

Россия 86%

Рис. 4. Доля отказов по операциям с банковскими пластиковыми картами в регионах

По количеству случаев возникновения факторов риска за рубежом лидируют Германия, Франция, Великобритания, Италия, Кипр. Анализ также показывает, что наличные денежные средства снимаются в основном в Москве. Таким образом, основной объем получаемой заработной платы тратится работни-

ками в местах их проживания, т.е. на той же территории, на которой расположен и сам банк.

Анализ, проводимый банковскими сотрудниками, позволит ответить на следующие вопросы: каким клиентам нужны наши карты; зачем они запрашивают карты; кто в большей степени пользуется нашими картами и с какими целями; какие типы торговых точек будут обслуживать наши карты. Ответы на эти вопросы помогут подготовить материал для принятия более глобальных банковских решений и определить, чем занимаются конкуренты, что происходит с рынком, как развивается бизнес, что завтра будет нужно клиенту, а главное, был ли запуск программы пластиковых карт удачен и нацелен на нужды клиентов.

Результаты мониторинга отказов по операциям с банковскими пластиковыми картами, классифицируемые по торгово-сервисным точкам и географическим регионам, служат исходным материалом для анализа, что позволило сформулировать ряд гипотез в направлении дальнейшего исследования. Было предположено, что сами страны и пункты обслуживания могут провоцировать клиента на совершение определенных действий, т.е. клиент обладает свойством рискованности, что привело к необходимости отбора банком целевой группы клиентов.

Метод выявления класса кредитного качества потенциального держателя банковской пластиковой карты. В настоящее время российскими банками практически не уделяется внимание созданию целевых клиентских групп. В то же время, как показывает практика, большое количество имеющихся клиентов могут являться не просто недоходными, но и убыточными для банка. Были изучены работы зарубежных банков и сделана попытка разработать методическую поддержку скоринговой оценки клиента. В результате решения этой задачи получена методика шкалирования кредитного качества потенциальных клиентов банка-эмитента, обеспечивающая возможность отказа от обслуживания для высокорискованных групп клиентов.

Международная практика шкалирует потенциальных клиентов следующим образом:

А используют банковские карты, пролонгируя кредитные лимиты (принося тем самым банку допонительный доход), и ежемесячно платят дожный минимум;

В используют банковские карты без пролонгации лимита и ежемесячно платят дожный минимум;

С случайное нарушение по карточному счету;

Б карточный счет бездействует;

Е постоянное нарушение по счету;

Р доги по счету не оплачиваются вследствие банкротства (финансовой несостоятельности) держателя карты, или если счет преднамеренно открыт с целью мошенничества.

Это упорядочение выбрано категориями шкалы кредитного качества клиента. Таким образом, наилучшими клиентами могут быть те, кто приносит прибыль банку, используя расширенную кредитную линию, и те, кому не нужно напоминать о догах к погашению, т.к. они всегда платят по своим счетам. Худшими считаются клиенты с финансовыми затруднениями и невозможностью платить доги, а также мошенники.

Расчет рейтинговых коэффициентов для каждой градации шкалы кредитного качества клиентов организован следующим образом. Минимальная и максимальная суммы балов по факторным признакам (а и Ь соответственно) определяют диапазон шкалы. На отрезке [а, Ь] задается плотность распределения вероятностей А[х) так, чтобы Да) = 0, и А[х) монотонно возрастала на всей области определения.

Предположив отсутствие ярко выраженных свойств предпочтительности у градаций шкалы кредитного качества клиента, можно считать, что функция ^х) линейна:

А[х) = кх+а.

Каждая градация рейтинга кредитного качества клиента имеет шестую (всего шесть групп без предпочтений) часть распределения. Пороговое значение для градации, таким образом, определяется соответствующей квантилью распределения. На рисунке 5 показана илюстрация построения пороговых значений балов для рейтинговых групп.

Рис. 5. Построение интервальной шкалы для групп клиентов.

Точками а, х2, хг, х4, х},х6 обозначены пороговые значения балов для групп F-A шкалы кредитного качества клиента.

В диссертации была использована практика школы Visa International, а также изучен опыт работы с пластиковыми картами российских банков. На этой основе, а также на основе факторов, используемых в рейтинговой модели Дю-рана, в таблице 1 представлен набор факторов, которые могут являться ключевыми метода скоринга для принятия решения о выдаче банковской карты потенциальному клиенту. Опытно-экспертной оценкой получены балы, соответствующие тому или иному показателю фактора.

После присвоения каждой характеристике определенного бала все очки суммируются. Сумма представляет собой показатель, в соответствии с которым определяется класс клиента в шкале кредитного качества.

Таблица 1.

Принятие решения о выдаче банковской

пластиковой карты клиенту с использованием скоринга

Фактор оценки Показатель фактора балы

заявки клиента

Возраст клиента - до 18 лет 10

- 18-25 25

- 25-40 30

- 40-60 25

- свыше 60 10

Наличие / отсут- Наличие текущих счетов клиента в нашем банке 50

ствие других Клиент держит текущие счета в других банках 0

счетов клиента Наличие других карточных счетов в нашем банке 50

Наличие других карточных счетов в других банках 0

Отсутствие других текущих и карточных счетов 0

Время работы в Отсутствие места работы 0

последней орга- 1-15 мес. 0

низации 16-60 мес. 20

61-139 мес. 30

140 и больше мес. 50

Гражданство Резидент РФ 80

Нерезидент РФ 20

Проживание Проживает (прописан) в этом же городе, где находится 65

(прописка) в эмитент/филиал 25

месте нахожде- Проживает (прописан) в пригородной (города эмт-ен- 10

ния эмитен- та) области

та/филиала Проживает (прописан) в другом городе

Месячный доход Отсутствует 0

$0 - $500 0

$200 - $450 0

$250 35

$700 60

Собственность Отсутствует 20

Собственный дом/квартира 80

Снимаемая квартира 0

Цели использо- Туризм и отдых 25

вания банков- Командировки 35

ской карты Постоянное использование как внутри страны, так и за

рубежом 40

Накопление денежных средств 0

Общественное Домохоз. 0

положение Студент 20

Работник бюджетной сферы 35

Занят в сфере коммерции 45

После присвоения каждой характеристике определенного бала все очки суммируются. Сумма представляет собой показатель, в соответствии с которым определяется класс клиента в шкале кредитного качества.

В соответствии с методикой настоящего исследования, мы имеем диапазон шкалы [40; 500] балов. Тогда шкала кредитного качества клиентов имеет следующий вид: А от 460 балов В от 416 балов С от 362 балов D от 306 балов Б от 228 балов F ниже 228 балов.

Метод расчета рисковой премии, покрывающей убытки портфеля от мошеннических и кредитных рисков. Следующая задача в рамках регулирования убытков мошеннических операций - обеспечение этих операций, т.е. создания некоего фонда покрытия убытков от рисков. Факторы рисков мошенничества обладают свойством массовости. Это создает объективную основу для применения вероятностно-статистических процедур при их оценке. Иными словами, методы расчета размеров рисковых премий строятся на оценке вероятностных характеристик опасности риска и размеров ущерба от его реализации и использовании инструментов актуарной математики для определения параметров механизма перераспределения. В приложении к банковским пластиковым картам использование перераспределительного механизма управления риском означает включение рисковой премии в плату за обслуживание банковских пластиковых карт в течение одного рискового периода.

Таким образом, положено, что портфель известного размера (количество выпущенных банковских карт) обладает устойчивыми в течение рискового периода характеристиками рискованности и директивно заданной вероятностью безубыточности портфеля у от проявления рисков. Обозначим как

Х р- размер рисковой премии одного владельца банковских пластиковых карт;

Х п - размер портфеля банковских пластиковых карт;

Х И- случайная величина, описывающая число случаев мошеннических действий в течение рискового периода;

Х У - случайная величина, описывающая размер убытка в одном случае.

Тогда Х = Ы*У - случайная величина, которая описывает совокупный убыток от реализации рисков мошенничества в течение рискового периода. Условие безубыточности портфеля может быть записано следующим образом:

Р(Х<,п* р)~г.у

Если известно распределение Рх(х) случайной величины X, то расчет

размера рисковой премии становится очевидным: р = где X, (у) - значе-

ние соответствующей у квантили распределения Таким образом, задача расчета рисковой премии сводится к построению или аппроксимации распределения ^ (х). После проведения расчетов величина рисковой премии составила р = 2.

Для осуществления качественного мониторинга факторов риска необходимо делать их своевременный анализ, причем при наличии большого числа клиентов это может привести к большой загрузке памяти, персонала и временным затратам на анализ полученной информации. Специалисты все чаще высказывают мнение о преимуществах использования внутренних математико-статистических моделей, особенно моделей оценивания рисков. Достоинством является то, что никто так внимательно не занимается оценкой рисков, как конкретный банк, который подвергается рискам и связанным с ними потерями. Разработка моделей в первую очередь необходима для изучения текущей ситуации, прогнозирования и выработки решений.

Очевидно, что решенные задачи покрывают лишь малую часть того, что в практике называется обеспечением стратегического планирования деятельности по операциям с банковскими пластиковыми картами. Однако разработанный аппарат может рассматриваться как вклад в развитие решения указанной проблемы и как основа для дальнейшей разработки общей методологии управления рисками банковских операций с пластиковыми картами.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. К вопросу о математическом моделировании операций с пластиковыми картами // Модели экономических систем и информационные технологии: Сборник научных трудов (выпуск II) - М.: Финансовая Академия при Правительстве РФ, 2000. - С.38-43, 0,4 п.л

2. Проблема пластиковых денег в отечественной научной литературе // Актуальные проблемы математического моделирования в финансово-экономической области. Сборник научных статей. Вып. 3. М.: Финансовая Академия при Правительстве РФ, 2001. - С.100-105,0,4 п.л

3. Один из методов оценки рисков мошенничества при совершении операций с банковскими пластиковыми картами // Аналитический банковский журнал, №1(92), январь, 2003. - С.96-98,0,2 п.л.

4. Использование актуарных методов для создания фонда покрытия убытков при оценке рисков операций с банковскими пластиковыми картами // Регион в системе трансформационных процессов - УФА, РИО БАКСУ, 2003. -С.113-117,0,3 п.л.

КОПИ-ЦЕНТР св. 77:07:10429 Тираж 170 экз. тел. 185-79-54

г. Москва м. Бабушкинская ул. Енисейская 36 комната №1 (Экспериментально-производственный комбинат)

РЫБ Русский фонд

2006-4 34951

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Гайсина, Диляра Валерьевна

Введение.

Глава 1. Проблемы моделирования банковских операций с пластиковыми картами.

1.1. Современное состояние российского рынка банковских пластиковых карт.

1.2 Разработанность проблематики банковских пластиковых карт в современной научной литературе.

1.3 Риски операций с использованием банковских карт.

Глава 2. Теоретические аспекты моделирования операций с банковскими пластиковыми картами.

2.1. Идентификация рисков, сопровождающих операции с банковскими пластиковыми картами.

2.2 Разработка методов оценки рисков операций с банковскими пластиковыми картами.

2.2.1. Методы оценки кредитного риска.

2.2.2 Риски мошенничества с банковскими пластиковыми картами.

2.2.3. Методы проработки информации для проведения превентивных мер управления рисками мошенничества с банковскими пластиковыми картами

2.3 Особенности разработки мер управления рисками для банковских пластиковых карт.

Глава 3. Управление рисками банковских операций с пластиковыми картами.

3.1. Информационная база исследования.

3.2 Апробация методов оценки рисков.

3.3. Некоторые аспекты практической реализации управления рисками банковских операций с пластиковыми картами.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Моделирование и оценка рисков банковских операций с пластиковыми картами"

Актуальность темы исследования. Наряду с очевидными преимуществами внедрения карточных проектов финансовые институты несут определенные потери от разного рода рисков. Сокращение потерь банков, осуществляющих операции с пластиковыми картами, во многом обеспечивается проведением превентивных мероприятий. Последние, в свою очередь, формируются на основе применения контрольно-аналитических процедур и экономико-математических методов.

В современных банковских информационных системах, как правило, имеются средства, поддерживающие процедуры принятия решений по управлению теми или иными банковскими рисками. В первую очередь, это программные средства мониторинга банковских операций с пластиковыми картами, позволяющие распознать несанкционированное использование карты, перерасход денежных средств по счету или другие факторы риска. В основном такие программы являются западными разработками или аналогами зарубежных продуктов. Даже если программные средства разрабатываются российскими специалистами, банковские сотрудники не обращают дожного внимания на поступающие в режиме реального времени сигналы опасности и приступают к рассмотрению проблемы клиента только после получения его письменного заявления о претензии. Такой подход к проблеме снижает возможность эффективной минимизации риска.

Во-вторых, особенность российского рынка заключается еще в том, что не существует системы эффективного отбора потенциальных держателей карт. Российские банки действуют по принципу чем больше клиентов привлечем, тем лучше, тем самым не формируя целевых групп клиентов и увеличивая процент высокорискованных держателей карт.

В-третьих, в стране сохраняется большое недоверие к безналичным деньгам. Например, сотрудники организаций, получающие зарплату по банковским картам являются держателями последних помимо своей воли и каждый раз любые поступления на карточку стремятся тут же перевести в наличную денежную форму.

В-четвертых, у нас слабо развита практика страхования банковских рисков. В этих условиях кредитные организации, эмитирующие пластиковые карты, стремятся диверсифицировать нежелательные убытки между другими участниками платежной системы.

Особенностями российского использования пластиковых денег определяется специфика возможных рисков. Помимо административных рисков и рисков вторичного воздействия, которые отмечают исследователи данной проблемы, российские условия порождают широкие возможности для возникновения рисков мошенничества. К последним, в первую очередь, следует отнести: изготовление поддельных карт, операции по несуществующим номерам карт, операции по украденным или потерянным картам, превышение допустимой суммы или лимита частоты снятия денежных средств.

Степень разработанности проблемы. Среди исследований, так или иначе затрагивающих операции российских банков с пластиковыми картами, можно выделить следующие наиболее значимые направления: эффективность функционирования платежных карточных систем в коммерческих банках России (Д.В. Подольский, С.А. Страдымов, В.Г. Кулагин); экономические условия применения пластиковых карт в системе безналичных расчетов (С.М. Гуриев, щ О.В. Чередниченко, Т.В. Кириченко); методы обеспечения безналичных расчетов на основе пластиковых карт (Ю.А. Радцева); использование банковских карт в области туризма (Н.В. Малышева). Лишь некоторые из исследований тем или иным образом привлекают математическую теорию, главным образом, нацеленную на решение задач повышения эффективности работы департамента пластиковых карт банка, однако применение математических методов для оценки риска банковских операций с пластиковыми картами не находит до настоящего времени.

Даже такой неполный перечень вышеуказанных проблем, сопровождающих внедрение и использование пластиковых денег, убеждает в том, что каждое кредитное учреждение, эмитирующее пластиковые карты, дожно выстраивать целую комплексную систему защиты от возможных рисков. Синтез ключевых элементов этой защиты невозможен без серьезной экономико-математической проработки рисковых ситуаций и разработки программно-инструментальных средств их распознавания и смягчения.