Автоматизированные риск-системы для банков: все потребности риск-подразделения в одной платформе

Предпосылки для изменения банковской риск-системы

Новые типы рисков для новых продуктов

Цифровые активы, инновационные кредитные решения, внедрение ИИ-разработок влекут за собой новые категории рисков, среди которых кибер-угрозы, проблемы утечки данных, перегрузки системы и другие риски.

Экспоненциальный рост объемов данных

Массивы информации, включая транзакции, клиентские данные, рыночные изменения и многое другое требуют не просто оперативного анализа, но и предельной точности работы с ними. Что не всегда под силу текущим программным системам.

Ограничения устаревающих ИТ-систем

Медленная работа под нагрузками, сложность настройки и дорогостоящие обновления системы затрудняют адаптацию к изменениям на рынке. Добавление новых функциональных возможностей требует значительных ресурсов.

Требования регулятора и импортозамещение

Банковская отрасль находится под строгим контролем прозрачности и безопасности процессов. К этому также добавляется ограничение на выбор технологий, что также может приводить к пересмотру существующих систем.

Преимущества low-code платформ для банковского риск-менеджмента

Скорость разработки и внедрения

Визуальные инструменты и готовые компоненты low-code платформ позволяют быстрее автоматизировать новые или перегруженные процессы, такие как контроль транзакций или предотвращение мошенничества. Возможность быстро создавать и настраивать модули риск-системы является одним из ключевых преимуществ.

Снижение нагрузки на ИТ-отделы

Банковские ИТ-подразделения сегодня работают в условиях высокой нагрузки, поэтому риск-подразделениям все чаще требуется возможность самостоятельно изменять методики, параметры моделей, триггеры мониторинга и бизнес-правила без запуска полноценных ИТ-проектов. Low-code платформы позволяют перераспределять часть операционной работы, не перегружая ИТ-команды задачами, которые не требуют разработки.

Благодаря визуальным инструментам настройки, модульности и доступности бизнес-логики, значительная часть изменений — от корректировки скоринговых параметров до запуска новых проверок — может выполняться без глубоких технических компетенций. Это сокращает циклы внедрения, уменьшает объем ИТ-работ и снижает зависимость риск-подразделений от разработчиков.

Масштабируемость и интеграция

Low-code платформы эффективно работают в высоконагруженных сценариях: обработка заявок, потоковый мониторинг транзакций, загрузка отчетности и корпоративных данных. Интеграции с ФНС, ФССП, БКИ и другими внешними и внутренними источниками позволяют формировать консолидированную картину рисков и уменьшать операционные разрывы между системами. Так, например, риск-система на базе платформы GreenData легко интегрируется с бюджетированием, казначейством и корпоративными информационными средами.

Улучшение качества данных и аналитики

Качественный сбор и анализ данных критичны для риск-менеджмента. Инструменты low-code платформ позволяют создавать необходимые решения. Более того, модули GreenData помогают настроить системы мониторинга и раннего предупреждения на основе быстрой обработки данных, благодаря чему можно более точно оценивать кредитоспособность клиентов и выявлять потенциальные риски.

Ключевые модули GreenData для управления банковскими рисками

Платформа GreenData включает набор модулей, которые образуют единый цифровой контур риск-менеджмента. Благодаря low-code подходу оно легко адаптируется под потребности и методологии банка.

Решение состоит из нескольких модулей с гибкими настройками. Модули совместимы между собой и могут быть интегрированы с другими элементами платформы и решениями. Каждый модуль можно использовать отдельно, но наибольшую ценность они дают именно в комплексе, формируя end-to-end-процесс оценки и контроля рисков.

Автоматизированная система принятия решений

Позволяет быстро анализировать данные и принимать решения в режиме реального времени, автоматизируя процессы и снижая влияние человеческого фактора. Модуль анализирует риски и оценивает клиентов с помощью правил и скоринговых моделей. Обработка заявок идет с использованием многопоточных технологий, что ускоряет весь процесс, при этом данные поступают как из внутренних, так и внешних источников. Система используется для подготовки предодобренных кредитных предложений потенциальным клиентам.

Анализ финансово-хозяйственной деятельности

Используется для глубокого анализа финансовых показателей клиента, выявляет потенциальные риски на основе данных. Модуль автоматизирует создание отчетов по данным ОСВ и карточек счетов, включая расчет чистых кредитовых оборотов. Расширенная аналитика формирует отчеты о движении средств и списки контрагентов. Коэффициентный анализ оценивает финансовое состояние заемщика, а анализ портфелей — долговую нагрузку и риски платежеспособности.

Рейтинговый модуль

Модуль используется для оценки кредитоспособности клиента и может быть адаптирован для различных категорий заемщиков. В него входит расчет ключевых параметров модели риска (PD, LGD, EAD), автоматизация портфельных расчетов с распределением нагрузки и поддержка сценарного моделирования. Система позволяет настраивать алгоритмы без программирования и использует базовую объектную модель для быстрого запуска.

Модуль профессиональных суждений

Это возможность включить мнение экспертов в автоматизированную систему для создания гибридного подхода, который сочетает в себе данные и человеческий опыт. Модуль включает визуальную среду для подготовки электронных отчетов и печатных форм, интеграции для анализа данных и настройку методики оценки финансового положения в соответствии с требованиями регулятора.

Модуль мониторинга и раннего реагирования (EWS)

Автоматизированная система, которая постоянно следит за ключевыми показателями риска и позволяет реагировать на них своевременно. Модуль включает в себя автоматический анализ триггеров, календарь контроля, автоматическую рассылку уведомлений, а также назначение задач ответственным в случае тревожных сигналов. Система также поддерживает создание Watch-Lists для отслеживания важных контрагентов и сделок.

Лимитный модуль

Этот модуль позволяет задавать ограничения по разным типам операций и контролировать их выполнение в режиме реального времени. Он определяет и контролирует максимальный размер кредита для клиента или группы, поддерживает лимитное дерево и учет внешних лимитов для портфеля или отрасли. Модуль автоматически блокирует и разблокирует лимиты по заданным событиям, рассчитывает использование доступного лимита и предоставляет отчеты о доступных остатках.

Модуль отчетности

Позволяет формировать отчеты по стандартам регуляторов, а также внутренние отчеты для анализа и контроля. В него также входит хранение официальных и аналитических отчетов клиента, включая их версии. Внутри модуля можно настроить автоматическую загрузку данных из внешних источников и импорт отчетов из Excel и PDF, а редактирование доступно через табличный интерфейс.

Консолидация отчетности

Модуль позволяет загружать ОСВ и карточки счетов с автоматическим определением компании-владельца, проверять консистентность данных и отображать расхождения на дашборде. Он поддерживает справочник формул для статей отчетности и корректировку аналитических данных с учетом НДС, основных средств и других показателей. Итоговая информация представлена в единой системе, что облегчает принятие решений на ее основе.

Как банки строят риск-системы на платформенной архитектуре

В 2025 году банки начали переходить от точечных цифровых инициатив к комплексной трансформации контуров риска, и во многом именно low-code подход позволил сделать это в разумные сроки и с контролируемой стоимостью.

Система мониторинга и раннего предупреждения риска по корпоративным клиентам

Проблема: С ростом корпоративного кредитного портфеля у крупного банка возникла необходимость в консолидации данных, автоматизации мониторинга рисков и быстром внедрении решения.

Решение: на базе low-code платформы GreenData команда разработала и внедрила систему мониторинга кредитного риска. В нее вошли:

• Анализ данных из корпоративных систем и открытых источников
• Автоматический контроль выполнения условий кредитования и финансовых ковенантов
• Мгновенное реагирование на нарушения (система уведомлений, автоназначение задач, а также автоматическая установка и снятие ограничений на выдачу кредита в рамках лимитов)
• Интерактивная аналитическая отчетность для анализа данных в реальном времени.

Результат: * В короткие сроки команда выстроила целевой процесс мониторинга кредитного риска

• Организовала быструю передачу информации между подразделениями банка и клиентами в единой системе
• Скорость реагирования на негативные сигналы по каждому проекту выросла в 2-3 раза

Формирование предодобренных кредитов для малого и среднего бизнеса

Проблема: Процесс обработки кредитных заявок занимал много времени, был очень сложным и требовал вовлечения большого числа сотрудников. Это приводило к затянутым срокам, ошибкам, и, как следствие, низкой конверсии в заключенные сделки.

Решение: на базе платформы GreenData команда разработала систему автоматической генерации предодобренных кредитов на основе индивидуальных особенностей клиента. На основе заданных алгоритмов система обрабатывает данные, анализирует риски, проводит сверку с внутренними и внешними системами банка, запускает процессы согласований. В итоге клиенты получают персональные предодобренные кредитные предложения в короткие сроки.

Результат:

• Автоматическая обработка заявок выросла до 50 тыс. в день
• Срок принятия решения сократился с 1 недели до 1 дня
• Растет конверсия в заключенные сделки.

Будущее банковских риск-систем на low-code платформах

Развитие риск-систем в российских банках смещается от автоматизации отдельных процессов к построению единых цифровых контуров управления рисками, способных работать в режиме реального времени и быстро адаптироваться к изменению регуляторных требований.

Гибкость и адаптивность в условиях растущей регуляторики

Ключевое преимущество low-code решений, таких как предлагает GreenData, заключается в их гибкости и скорости внедрения. Описанные выше модули можно адаптировать под внутренние банковские требования без привлечения значительных ИТ-ресурсов. Это упрощает адаптацию системы к появлению новых рисков, изменениям законодательства или внутренней стратегии.

Расширение интеграционного контура и переход к единой платформенной архитектуре

Новая волна цифровизации в риск-менеджменте смещает акцент с точечных внедрений на построение сквозных контуров. При этом важную роль играют возможности интеграции нового ПО в существующие системы. В них входит способность работать с разнообразными источниками данных и поддержка единого информационного пространства, где все данные синхронизированы и доступны для анализа.

Импортонезависимость, безопасность и управляемое масштабирование

Импортозамещение продолжает оставаться одним из драйверов развития риск-систем. Банкам требуется не только функциональная платформа, но и предсказуемость долгосрочного развития, соответствие требованиям российского законодательства, включая стандарты безопасности. Платформенный подход упрощает масштабирование риск-функции и снимает зависимость банков от зарубежных вендоров. Позволяя перейти на новое решение без ущерба для текущей деятельности.

Вендорская поддержка и адаптация

Специфика low-code позволяет адаптировать системы под нужды банка с учетом тонкостей процесса и клиентской базы. Например, GreenData предоставляет специализированное обучение как для аналитиков-разработчиков систем, так и для конечных пользователей. В результате команда становится способна изменять и адаптировать систему под новые бизнес-процессы без привлечения программистов.

Заключение

В 2025–2026 годах low-code платформы становятся основой технологической трансформации риск-функции в российских банках. Их роль выходит далеко за рамки ускорения разработки: low-code формирует универсальный инфраструктурный слой, на котором строится политика риск-менеджмента, управление модельным риском и автоматизация решений в режиме реального времени.

Эксперты прогнозируют, что low-code платформы станут основой для разработки систем риск-менеджера. Уже сейчас эти системы могут покрывать до 80% потребностей, а возможности кастомизации и развития интеграционных возможностей делают эти решения действительно универсальными.

С одной стороны, новые системы дают понятные практические преимущества в виде автоматизации рутинных задач, быстрого анализа больших объемов данных, повышение точности прогнозов и снижения издержек. С другой стороны, low-code платформа — это широкие возможности адаптации, высокая скорость разработки и внедрения, а также совместимость с цифровой экосистемой банка. Все эти факторы позволяют выстраивать действительно эффективную стратегию риск-менеджмента.