Методический сборник
Операционный риск и операционная надежность: ответы на вопросы о регулировании, кейсы и практика применения

Операционные риски — одна из самых сложных сфер нормативного регулирования в последнее время. Едва профессиональное сообщество успевает изучить новые обязательные требования, появляется некая «версия 2.0», которая, действуя в контуре с первой, усложняет ее и в итоге делает систему управления операционным риском малопонятной, особенно для средних и небольших банков.

Но мы можем расставить «флаги», предупредив об опасностях, очертить контур рисков и их связь с жизнью. Поэтому наши эксперты анализируют Положения Банка России № 716-П и № 787-П. Они отвечают на вопросы банков, проясняя нюансы регулирования, показывают практику правоприменения, включая примеры использования технологий.

Этот сборник поможет разобраться в некоторых вопросах операционной надежности, например:

• «расшифровать» понятие технологического процесса — на нем базируются все процедуры управления операционной надежностью согласно Положению № 787-П;
• получить ответы на вопросы:
  • – должны ли целевые показатели операционной надежности управляться как КПУР?
  • – включает ли понятие «инцидент операционной надежности» инциденты, связанные со сбоями, деградацией ИС банка, со сбоями у партнеров (СБП, поставщиков услуг связи);
• понять, почему изменения ОНиВД недостаточно для выполнения требований Положения № 787-П; почему SLA — это не ответ на вызовы регулирования и как считать SLA.

В сборнике разбираем один из самых ярких кейсов. Транзакция контролировалась по принципу «шесть глаз», а менеджер все-таки совершил ошибку ценой в миллионы долларов: банк перечислил собственные деньги кредиторам компании в качестве досрочного погашения ее кредита. Как должны быть организованы процессы и системы, самооценка, является ли внешний фрод главным драйвером операционного риска? На примере другого кейса вы узнаете о методике использования внешних источников данных для предотвращения мошенничества в онлайн-канале. Как можно применять статистические методы и методы машинного обучения (xgboost, catboost) на основании таких данных?

Надеемся, что и масштабные проекты, которые мы описываем, и те крупицы опыта, которые мы собираем у наших экспертов, помогут вам сформировать эффективные подходы к управлению операционными рисками конкретно в вашем банке


Содержание

Получить информацию об условиях приобретения издания