БИЗНЕС-АНАЛИТИКА
BI, дашборды, прогнозная аналитика. Данные, которые помогают не летать вслепую.
В переговорной висит дашборд. Большой. Красивый. Обновляется каждые 30 секунд. Показатели зелёные, значит всё хорошо. Пять человек смотрят на него несколько раз в день. Никто не знает, что делать, когда что-то становится красным. На этот вопрос ответа нет, потому что дашборд строили полгода, а про процедуру реагирования забыли.
Это бизнес-аналитика в исполнении большинства компаний.
BI-платформы: красиво vs полезно
Power BI, Tableau, Qlik - большая тройка. Все умеют рисовать красиво. Для рисков важна не красота (хотя CFO любит красивое, это факт), а скорость обновления и возможность drill-down. Когда VaR-лимит пробит, нужно за секунды понять, какая позиция виновата. Не ждать, пока аналитик соберёт отчёт в Excel, отправит по почте, встретит тебя в коридоре и объяснит устно.
Проблема большинства BI-внедрений: данные есть, инсайтов нет. Дашборд показывает что было, не объясняет почему и не говорит что делать. Дорогое зеркало заднего вида.
KPI и KRI - не путать под страхом последствий
KPI смотрит назад: выручка за квартал, количество клиентов, маржа. Хорошо выглядит в презентациях. KRI смотрит вперёд: доля просрочки, скорость роста рискованных позиций, число операционных инцидентов. Плохо выглядит в презентациях, зато реально помогает.
Если у вас все KRI зелёные, либо у вас правда всё хорошо, либо вы не туда смотрите. Скорее второе. Хороший набор KRI - это неприятно читать. Нормально. Это работа.
Прогнозная аналитика: магия с оговорками
ML-модели, которые предсказывают дефолты за шесть месяцев. NLP, который читает новости и флагирует риск-события до того как до них доходит аналитик. Time series, которые ловят тренды в волатильности. Это реально работает. Местами.
Главная проблема прогнозной аналитики в рисках: она обучена на прошлом. Отлично ловит то, что уже случалось. Плохо справляется с тем, чего раньше не было. А «чего раньше не было» - это определение чёрного лебедя. Он прилетает именно тогда, когда все расслабились и верят своей модели.
Модель - это карта. Карта не территория. В 2020 году большинство кредитных моделей, обученных на данных до пандемии, временно перестали работать. Не потому что были плохими. Потому что мир стал другим быстрее, чем они успели обновиться.