Бретт Кинг - Банк 4.0 - Новая финансовая реальность

В облачной системе данные хранятся онлайн, то есть им не грозит физическое уничтожение (например, в результате пожара) и их можно эффективно защитить. Регуляторам нужно сосредоточиться не на формате мер по обеспечению безопасности, а на их результативности. Если банк и регуляторы исправно тестируют средства защиты от несанкционированного доступа и проверяют безопасность среды, то не имеет значения, как именно обеспечивается безопасность, – главное, что клиентским данным ничто не угрожает.

Регуляторы постепенно отказываются от недоверия к новым технологиям, но им еще предстоит в полной мере осознать необходимость разрешать и даже поощрять применение систем на основе облачных вычислений. В выигрыше будут все: и банки, и их клиенты, и сами регуляторы, ведь это позволит контролировать соблюдение требований банками посредством регуляторных технологий (regulatory technology, RegTech ) [70] Технологии, используемые для упрощения выполнения финансовыми организациями регуляторных требований. – Примеч. ред. , анализирующих легкодоступные данные.

Обычное для регуляторов требование обрабатывать данные внутри организации приведет к созданию изолированных «островов» в технологической архитектуре финансовых систем будущего. Это помешает банкам беспрепятственно сотрудничать с другими провайдерами услуг.

Вероятность того, что в будущем нас ожидает рост числа провайдеров финансовых услуг на основе облачных технологий, выше, чем вероятность обратного. Вполне возможно, что облачная составляющая появится у большей части функционала, формирующего клиентский опыт. Ограничивая использование облачных платформ как базы для деятельности поднадзорных учреждений, регуляторы добьются только того, что подконтрольные им банки утратят конкурентоспособность в борьбе с новыми финтех-компаниями и технологическими лидерами. Кроме того, запрет облачных сервисов сделает саму площадку по представлению финансовых услуг менее эффективной – и в конечном счете, опять же, менее конкурентоспособной. В целом ограничение использования облачных технологий приведет к росту отставания финансового сектора страны от самых прогрессивных финансовых рынков мира.

Еще одна область, в которой растет разрыв между традиционным регулированием и новыми технологиями, – оценка кредитных рисков и, следовательно, доступность финансовых услуг. Сегодня кредиторы могут использовать новые виды данных и возможности машинного обучения, чтобы произвести тонкую настройку моделей оценки риска, разработанных в эпоху дефицита сведений и вычислительных мощностей. Наряду с распространением мобильных телефонов, открывающих доступ к финансовым сервисам для миллиардов людей, которые не могли получить обслуживание в обычных отделениях банков, эта революция данных оказывается самой мощной демократизирующей силой в истории финансов. К сожалению, ее потенциал может быть ограничен особенностями государственной политики и склонностью регуляторов решать любые вопросы в пользу крупных кредитных институтов, особенно в таких странах, как США, где позиции кредитных агентств очень сильны.

Хотя американские регуляторы позволяют использовать разнообразные сведения для оценки кредитного риска, усилиями политиков применение новых видов данных в потребительском кредитовании оказалось сопряжено с немалым риском для кредитора. Законы против кредитной дискриминации обязывают его не допускать возникновения «несопоставимого влияния» (disparate impact) – ненамеренной дискриминации защищаемых групп населения, таких как женщины и представители меньшинств, в форме статистически отклоняющихся от среднего шансов на получение кредита. Практика кредитования, в которой выявлены подобные статистические закономерности, – если только кредитору не удастся доказать ее необходимость для бизнеса и обосновать невозможность применения недискриминирующего подхода— считается противозаконной.

Кредитование всегда в разной степени доступно для разных групп заемщиков, и различия часто не в пользу расовых и этнических меньшинств с более низкими доходами и уровнем жизни, менее надежной занятостью и прочими признаками, которые влияют на кредитоспособность. Когда-то давно регуляторы разрешили использовать определенные модели оценки рисков как статистически надежные и предсказуемые, не обращая внимания на дискриминирующий эффект. В таких моделях большой вес имеют кредитные рейтинги, и поэтому клиенты с хорошими кредитными историями пользуются благосклонностью банков. Однако люди без опыта кредитования, со скудными или сложными кредитными историями, которые непросто оценить на основе имеющихся данных (например, в случае финансовых трудностей в прошлом из-за проблем со здоровьем), автоматически лишаются доступа к кредиту или получают менее выгодные условия. Такой подход к оценке рисков отправляет в потенциально проблемную категорию и тех клиентов, кто вполне кредитоспособен и мог бы это доказать, если бы кредитор принял во внимание дополнительную информацию.