Предисловие
Предлагаемая Вашему вниманию книга «Трансформация банковской бизнес-модели (Актуальные бизнес-модели, лучшие практики)» является частью Платформы формирования актуальных компетенций Эксперта по трансформации бизнес модели банка.
Вместе с тем книга имеет самостоятельное значение как носитель базовых знаний о составе и структуре современной бизнес-модели банка, о направлениях и факторах трансформации бизнес-модели банка, об организации интегрированного риск-менеджмента банка в соответствии международными принципами и лучшими практиками. Освоение материалов книги позволит сформировать базовые знания и навыки необходимые специалисту (студенту, магистранту) для понимания цели, направлений и содержание задач по трансформации бизнес-модели. Такой «багаж» актуальных знаний и навыков позволит активно участвовать в составе проектных подразделений банка по повышению эффективности банковского бизнеса на позиции менеджера функционального или линейного подразделения банка в условиях цифровой экономики. Освоение материалов книги в составе платформы (учебно-методического комплекса (УМК), включающей учебные онлайн-модули позволит сформировать необходимые компетенции Эксперта для участия в инициативных экспертных группах банка по разработке программ трансформации бизнес-модели банка в соответствии международными принципами риск-менеджмента и лучшими практиками в условиях развития цифровой экономики.
Обзор платформы в интерактивном плане представлен на сайте Banking system research (BSR):
Платформа включает: Модуль онлайн – база знаний по исследованию банковских систем. База знаний представляет собой АГРЕГАТОР результатов исследования банковских систем за последние 20–30 лет с целью использование комплекса знаний из различных открытых источников для эффективного практического решения вопросов трансформации бизнес-модели банка в условиях цифровой экономики, включая разнообразные смежные научные дисциплины знаний и научных изысканий. К открытым источникам относятся материалы научных публикаций, выступления экспертов банковского бизнеса на конференциях, представителей банковских национальных регуляторов, в том числе Банка России, ключевые нормативные материалы (рекомендации) Базельского комитета по надзору за банками (БКБН) и Банка России, материалы ведущих консалтинговых компаний, исследования ассоциаций российских банков (АРБ) и др.
Модуль онлайн – База Знаний находится в режиме постоянного обновления и актуализации по мере появления новых материалов, тенденций и трендов по данному сектору знаний. Модуль онлайн – БАЗА ЗНАНИЙ непрерывно обновляется и дополняется сведениями о лучших практиках реализации методологии риск-менеджмента (бенчмаркинг) и опытом лидеров банковской сферы бизнеса и финтех-компаний продвигающих проекты трансформации бизнес-модели банков.
Наиболее оперативным вариантом представления актуальной информации является Блог сайта «Исследование банковских систем» Banking System Research (BSR), где находится исходная информация данного информационного портала, посвященного вопросам формирования компетенций эксперта трансформации бизнес-модели банка.
Модуль онлайн – База Знаний является приложением конлайн-модулям I и II.
2. Первый модуль (I) «Основы организации риск-менеджмента в банке» включает в себя on-line курс (учебно-методический комплекс) и дает доступ к базовым знаниями по банковскому риск-менеджменту, который необходим Эксперту для компетентного решения вопросов трансформации бизнес-модели банка, для организации интегрированного риск-менеджмента и маркетинга банковского рынка в условиях цифровой экономики. Модуль включает викторины (тесты), эссе, кейсы для формирования устойчивых практических навыков. Второй модуль: «Эксперт по трансформации бизнес-модели банка» включает on-line курс (учебно-методический комплекс) необходимый для формирования компетенций эксперта по разработке проектных решений трансформации банковской бизнес-модели в условиях нарастания влияния, кризисных явлений, вешних факторов цифровой экономики, требований регулятора. Модуль I является методической основой Модуля II.
Модуль II онлайн содержит пять практических Бизнес-Кейсов.
Содержание книги выстроено таким образом, что дает возможность применить материалы книги для решения пяти практических бизнес-кейсов трансформации бизнес-модели банка, описание (задание и исходные данные, методический материал) приведены в главах 6–10:
• Бизнес-кейс (1): структура факторов трансформации банковского бизнеса;
• Бизнес-кейс (2): направления цифровой трансформации бизнес-модели банка;
• Бизнес-кейс (3): цифровая трансформация операционной бизнес-модели банка;
• Бизнес-кейс (4): модуляризация и монетизация операционной бизнес-модели банка;
• Бизнес-кейс (5): оценка эффективности проектных решений по трансформации бизнес-модели банка,
а также тренинги по индивидуальной программе в онлайн-режиме:
• Структура программы трансформации бизнес-модели банка (тренинг);
• Выбор архитектуры бизнес-модели банка (тренинг);
• Лучшие практики трансформации бизнес-модели банка (бенчмаркинг);
• Разработка стратегического проекта трансформации на основе выбранного объекта (тренинг);
• Рецензирование проекта внутри учебной группы и (или) с привлечением внешних экспертов (тренинг)
• Апробация проекта, анализ результатов, внесение коррективов (тренинг).
Предусмотрен механизм участия обучаемых (участников онлайн-курсов) в дополнении и обновлении базы знаний в процессе выполнения кейсов и заданий по индивидуальной программе. Студенты (бакалавры, магистранты) факультативно могут совмещать выполнение бизнес-кейсов с целями и задачами индивидуальной научно-исследовательской работы. Тематика может быть согласована с тренерами-руководителями учебного модуля для получения индивидуальных консультаций. Результаты исследований могут быть положены в основу выпускных квалификационных работ.
Специалисты банков, ставящие перед собой задачи повышения квалификации для продвижения по карьерной лестнице, а также активное и непосредственное участие в трансформации бизнес-модели банка конкретного банка могут совмещать или модифицировать учебные кейсы применительно к конкретному банку, где они работают. Тематика может быть согласована с тренерами-руководителями учебного модуля для получения индивидуальных консультаций. Для участников учебных модулей предусмотрена возможность общения с использованием чатов, а также возможность видео-конференций. По инициативе участников может быть организовано рецензирование или обсуждение результатов исследований. Участие экспертов банковского сообщества в формировании обновляемой база знаний делает его центром компетенции трансформации банковского бизнеса.
Кроме того, участники учебных модулей в процессе выполнения бизнес-кейсов (модуль II) могут принимать участие в формировании базы знаний центра компетенций.
Доступ к Первому и Второму модулям, также к БАЗЕ ЗНАНИЙ, представлен на сайте:
Banking System Research (BSR): ЭКСПЕРТ ТРАНСФОРМАЦИИ БИЗНЕС-МОДЕЛИ БАНКА по адресу:
http://risk-bank.ru
Глава 1. Факторы и тренды трансформации банковского бизнеса
Представлен структурный анализ ключевых факторов и трендов, которые приводят к необходимости глобальной трансформации банковского бизнеса и вызывают необходимость трансформации традиционной бизнес-модели банков в цифру.
Раздел 1. Снижение эффективности банковского бизнеса
Низкое качество активов Кризис крупнейших финансовых организаций является главным источником риска снижения кредитоспособности российских банков. Уровень кредитоспособности оказывает существенное влияние на формирование процентных доходов, прибыли, требует образования резервов по ссудам, влияет на уровень рентабельности банковского бизнеса в целом. Для обеспечения условий для устойчивого и качественного роста банковской системы необходимо в первую очередь обеспечить сокращения уровня проблемной задолженности, как основного показателя качество активов. Уровень проблемной задолженности в банковской системе находится в диапазоне 12–15 %. Несмотря на восстановление экономической активности, доля проблемных кредитов на балансах банков продолжает рост, который начался в 2013 году. При этом официальный уровень проблемных ссуд максимален за последние десять лет. Кроме того, в банковской системе наблюдается низкий уровень покрытия резервами проблемной задолженности – ключевой краткосрочный риск снижения кредитоспособности российских банков. В целом по банковской системе проблемные кредиты зарезервированы чуть более чем на половину (51,7 %). Потенциальный негативный эффект от одномоментного признания полного обесценения проблемных кредитов оценивается в 2,5 трлн. руб. и может обусловить падение достаточности капитала банковской системы до пограничных регулятивных уровней. Более консервативная позиция Банка России в отношении уровня резервирования проблемных кредитов станет вызовом для банков в ближайшие 12–18 месяцев и в отдельных случаях может негативно повлиять на их кредитоспособность и уровень кредитных рейтингов.
Банковская система на пике уровня проблемной задолженности с начала 2010 года. Проблемная задолженность – кредиты, просроченные свыше 90 дней (NPL90+); обесцененная, но не просроченная задолженность с высокой вероятностью прекращения обслуживания в течение ближайших 12–18 месяцев; вынужденно реструктурированная задолженность, в отсутствие которой у заемщика наблюдались бы трудности с обслуживанием финансовых обязательств – по данным МСФО и оценок АКРА по управленческой информации банка.
Анализ тенденций изменения чистой прибыли (Net Income, NI) и чистой процентной маржи (net interest margin, NIM) банковской системы России показывает, что прибыль (NI) будет стагнировать на фоне сжатия NIM и постепенного снижения отчислений в резервы.
В 2017 году чистая прибыль банковской системы России по РСБУ незначительно снизилась по сравнению с 2016-м: рентабельность средневзвешенный активов (return on average assets, ROAA, расчет АКРА по данным ЦБ РФ) снизилась до 1,0 % по сравнению с 1,1 % в 2016 году, тогда как рентабельность собственных средств (return on average equity, ROAE) сократилась до 9,0 % по сравнению с 11,5 % в 2016 году.
Снижение чистой прибыли в 2017-м отражало, по данным АКРА, главным образом, три ключевые тенденции: указанный выше существенный рост резервов на потери по обесценению кредитного портфеля; стагнацию чистой процентной маржи (NIM)ухудшение операционной эффективности, выраженное в росте операционных расходов по отношению к операционным доходам (cost to income, CIR).
Рост чистой процентной маржи в целом по кредитным организациям был минимальным и составил в 2017 году 4,0 % по сравнению с 3,8 % в 2016-м. Напротив, NIM, рассчитанный только по банковскому сектору без учета НКО, в 2017 году снизился до 4,4 % по сравнению с 4,5 % в 2016-м. При этом NIM по банковской системе без учета ПАО Сбербанк составил, по нашей оценке, лишь 3,5 %. Указанная динамика стала особо заметна в четвертом квартале 2017 года из-за более медленного снижения стоимости фондирования по сравнению с процентными ставками по кредитам и ценным бумагам.
Согласно прогнозу АКРА, в 2018 году ROAA составит 1,0 %, что будет соответствовать прошлогоднему уровню. Мы полагаем, что показатели чистой прибыли банков будут стагнировать на прежних уровнях в долгосрочной перспективе: в период до 2021 года ROAA не превысит 1,2 %. По мере плавного снижения объема отчислений в резервы сдерживающее влияние на показатели чистой прибыли банков будет оказывать сжатие NIM (Рисунок 1.2.) Падение маржи – долгосрочный фактор, отражающий резкое замедление инфляции в России до уровня ниже 3 % и продолжающееся плавное снижение ключевой ставки ЦБ РФ, а также большую эластичность кредитных ставок по сравнению с депозитными.
Изменения NIM в 2017 году, особенно существенная коррекция показателя в последнем квартале (несмотря на ряд поддерживающих факторов, таких как замещение средств Банка России капиталом), подтверждают наши более ранние ожидания относительно перехода банковской системы к «новой нормальности», в условиях которой максимизация процентной маржи будет затруднена, а конкуренция будет расти.
По оценке АКРА, показатель NIM (рассчитанный по всем кредитным организациям) снизится с 3,8 % в 2018 году до 3,3 % в 2021 году. Динамика NIM только по банковскому сектору (без НКО) окажется сопоставимой, хотя показатели будут несколько выше: согласно уточненному прогнозу, который учитывает более существенное по сравнению с прогнозным сжатие NIM в четвертом квартале 2017 года, мы ожидаем снижение маржи в 2018 году до 4,2–4,3 %. NIM, рассчитанный без учета ПАО Сбербанк (3,5 %), показывает еще большую уязвимость банковской системы к данному тренду.
Слабое посткризисное восстановление NIM в 2016–2017 годах и последующее ожидаемое его снижение в 2018-м означают быстрый переход банковской системы к «новой нормальности». Это состояние экономики характеризуется низкой (относительно исторических показателей) инфляцией, понижением ключевой ставки ЦБ РФ, а также сравнительно низкими процентными ставками по кредитам и депозитам. Ожидается, что инфляция (индекс потребительских цен, ИПЦ – см. рис. 1. 3) после падения до примерно 3 % в 2017 году вырастет до 4 % в 2018 году, а ключевая ставка ЦБ РФ продолжит постепенно снижаться, что приведет к дальнейшему сужению спрэда между ставками по кредитам и депозитам на горизонте двух-трех лет. Для российских банков переход к «новой нормальности» будет означать сокращение возможностей максимизации процентной маржи за счет арбитража между различными видами процентных активов и пассивов. Это приведет к дальнейшему усилению конкуренции. По нашей оценке, сделанной согласно отчетности банков по МСФО, отношение чистой прибыли к совокупным активам (return on assets, ROA) составило 1,0 % в 2016 году, заметно улучшившись по сравнению с 0,5 % в 2015-м и 0,2 % в 2014-м. Следует отметить, что вклад Сбербанка в прибыль банковского сектора остается весьма значительным: без учета Сбербанка ROA составил 0,4 % (по сравнению с 0 % в 2015-м и -0,4 % в 2014-м).
В 2017 году не достигнуто улучшения показателя ROA в целом по банковской системе, поскольку на совокупный финансовый результат серьезное негативное влияние оказал убыток крупнейших банков, оказавшихся в Фонде консолидации банковского сектора ЦБ РФ (Банк «ФК Открытие» и ПАО «БИНБАНК»). В 2018 году данный фактор будет, как ожидается, значительно меньше влиять на прибыльность отрасли. Однако на финансовый результат начнет оказывать влияние прогнозируемое сжатие NIM, и существенного повышения чистой прибыли в целом по системе не произойдет. АКРА отмечает, что стагнация и снижение NIM затронет не только малые и средние банки, которые не могут конкурировать по ставкам за счет эффекта масштаба, но и часть крупных и крупнейших универсальных банков со значительными портфелями проблемных кредитов, не генерирующих процентный доход, и/или с существенными непрофильными банковскими активами на балансе. В условиях сокращения процентного спрэда способность банковского сектора к генерации прибыли будет зависеть от того, насколько существенно банки смогут нарастить комиссионный доход и ужесточить контроль за операционными расходами. В конечном счете негативные тенденции в банковской системе ведут к сокращению возможностей банков обеспечить необходимый уровень капитала в соответствии с нормативными требованиями Банка России по созданию минимально необходимого уровня достаточности капитала, а также дополнительных буферов для обеспечения надежной защиты от кризисов и образования непредвиденных убытков. В среднесрочной перспективе ожидается снижение рентабельности капитала (см. рис. 1.5.)
Таким образом, одним из главных факторов трансформации, выживания банковской системы является необходимость стратегического сокращения расходов на ведение банковского бизнеса.
Кроме того, при острой нехватке капитала, нарастании убыточности отечественная банковская система имеет самую низкую производительность и эффективность осуществления банковской деятельности по сравнению со странами ЕС. Так, например, отношение средней суммы активов на одного банковского сотрудника в Великобритании в 20 раз больше, в России, по данным Ассоциации Российских банков (АРБ). Данные задачи радикального сокращения расходов на ведение банковского бизнеса и одновременного коренного повышения производительности банковского персонала с учетом требований обеспечения качества активов при безусловном соблюдении ликвидности банковского бизнеса может достигнуто только на основе глубокой трансформации бизнес-модели банка для эффективной адаптации к новой экосреде под названием «цифровая экономика».