Приложение 3
к Положению Банка России
от 6 августа 2015 г. N 483-П
"О порядке расчета величины кредитного риска
на основе внутренних рейтингов"
Требования
к качеству данных, используемых банками для создания и применения моделей количественной оценки кредитного риска для целей расчета нормативов достаточности капитала
10 марта 2019 г., 3 июля 2021 г.
Пункт 1 изменен с 15 июля 2019 г. - Указание Банка России от 10 марта 2019 г. N 5091-У
1. Банк определяет во внутренних документах методику и порядок обеспечения качества используемых для создания и применения моделей количественной оценки кредитного риска для целей расчета нормативов достаточности капитала (далее - модели оценки риска) данных (далее - данные), в том числе первичных данных (зафиксированных в реализующих ПВР информационных системах (далее - ИС) банка, обеспечивающих ввод и хранение данных, используемых им для целей бухгалтерского, аналитического и (или) управленческого учета и в моделях оценки риска (далее - учетные ИС) и преобразованных данных (полученных для создания и применения моделей оценки риска), в разрезах следующих характеристик качества данных:
отсутствие синтаксических и семантических ошибок в данных, а также их соответствие реальным и статистически наиболее вероятным значениям свойств, характеристик и параметров, зафиксированных в данных (точность и достоверность данных);
достаточность объема данных (количества хранящихся в ИС записей), глубины данных (периода данных, необходимого для создания и применения моделей оценки риска) и широты данных (охвата данными всех разрезов, свойств и характеристик объектов, к которым применяются модели оценки риска) (полнота данных);
обязательность фиксирования и использования для создания и применения моделей оценки риска данных на дату, требуемую для указанных моделей (актуальность данных);
взаимная непротиворечивость данных, хранящихся во всех внутренних ИС банка, в том числе обеспечивающих бухгалтерский учет, и во всех доступных банку внешних ИС и иных источниках информации, в том числе в документах на бумажных носителях, а также целостность соответствующих идентификационных ссылок в структурах баз данных (согласованность данных);
возможность использования данных в существующей форме представления в моделях оценки риска (доступность данных);
возможность осуществления контроля качества и происхождения данных, в том числе посредством отражения в ИС источников данных, истории создания, изменения, преобразования, удаления, хранения и передачи данных (контролируемость данных);
возможность сохранять установленный уровень функциональности и качества данных после их утраты, повреждения или изменения в результате сбоев или иных нарушений работы ИС, ошибок или иных непредусмотренных действий персонала (восстанавливаемость данных).
Банк с учетом характера и масштаба осуществляемых операций, уровня и сочетания принимаемых рисков, действующих бизнес-процессов, текущих и стратегических планов развития, доступных возможностей может самостоятельно определить во внутренних документах дополнительные характеристики качества данных, необходимые для обеспечения достаточной эффективности моделей оценки риска.
Пункт 2 изменен с 15 июля 2019 г. - Указание Банка России от 10 марта 2019 г. N 5091-У
2. Методики обеспечения качества данных банка включают следующие элементы:
детализированный классификатор возможных источников и причин образования некачественных данных в ИС;
показатели (индикаторы) качества данных на всех стадиях жизненного цикла данных для оценки характеристик, указанных в пункте 1 настоящего приложения, разрабатываемые банком для различных функциональных областей бизнеса и ИС, использующих данные (примеры показателей приведены в таблице 1 пункта 6 настоящего приложения);
показатели (индикаторы) эффективности методов, алгоритмов и средств обеспечения качества данных (далее - показатели эффективности), под которой понимается способность соответствующего метода, алгоритма, средства своевременно выявлять и устранять в данных ошибки, неточности и иные нарушения, негативно влияющие на результаты модели оценки кредитного риска (примеры показателей приведены в таблице 2 пункта 6 настоящего приложения);
методы и алгоритмы расчета, правила измерения показателей качества данных и показателей эффективности, в том числе с использованием контрольных выборок данных;
критерии оценки качества данных;
критерии оценки эффективности методов, алгоритмов и средств обеспечения качества данных (далее - критерии оценки эффективности);
предельно допустимые значения показателей качества данных и показателей эффективности.
Банк может самостоятельно определить во внутренних документах иные элементы методик обеспечения качества данных.
Указанные элементы разрабатываются и применяются с учетом особенностей конкретных данных, в том числе методов и процедур их фиксирования, хранения и преобразования, а также типов и форматов.
Пункт 3 изменен с 27 августа 2021 г. - Указание Банка России от 6 июля 2021 г. N 5849-У
3. Порядок обеспечения качества данных банка включает следующие элементы:
процедуры измерения показателей качества данных и показателей эффективности;
процедуры обоснования, утверждения и корректировки предельно допустимых значений показателей качества данных и показателей эффективности, критериев оценки качества данных и критериев оценки эффективности;
процедуры реагирования на случаи нарушения установленных банком предельно допустимых значений показателей качества данных и показателей эффективности, установленных критериев оценки качества данных и критериев оценки эффективности;
процедуры, правила и периодичность контроля и формирования отчетов о качестве данных, в том числе используемых при построении, валидации и применении моделей оценки рисков, об эффективности методов, алгоритмов и средств обеспечения качества данных, о соблюдении мер контроля качества данных;
процедуры исправления выявленных ошибок в данных и документирования внесенных изменений, а также процедуры повышения качества данных, применяемые в случае обнаружения записей с пропущенными (пустыми) значениями первичных данных, используемых при построении и валидации моделей оценки рисков, и позволяющие заполнить пропуски информацией из внутренних и внешних источников (в том числе кредитных досье, внутренних ИС банка, внешних ИС);
порядок взаимодействия по вопросам обеспечения качества данных органов управления, подразделений и должностных лиц банка, устанавливающий их полномочия, ответственность, подотчетность и обеспечение необходимыми ресурсами, в том числе определение в банке должностного лица (лиц), несущего (несущих) персональную ответственность за обеспечение требуемого качества данных банка;
порядок и периодичность (не реже одного раза в месяц) сверки данных, используемых для применения моделей оценки риска, в том числе для определения значений компонентов и параметров кредитного риска, с данными бухгалтерского учета;
порядок и периодичность (не реже одного раза в год) проведения аудита качества данных и эффективности мер контроля качества данных.
Банк может самостоятельно определить во внутренних документах иные элементы порядков обеспечения качества данных.
Пункт 4 изменен с 15 июля 2019 г. - Указание Банка России от 10 марта 2019 г. N 5091-У
4. Банк планирует и непрерывно осуществляет работу по обеспечению качества данных, соблюдая установленные во внутренних документах соответствующие методики и порядки. В соответствии с внутренними документами в ИС банка фиксируются результаты работы и принимаемые меры по обеспечению качества данных, отчеты о которых рассматриваются уполномоченным органом банка не реже одного раза в полгода.
Банк контролирует соблюдение предельно допустимых значений показателей качества данных, установленных согласно абзацу восьмому пункта 2 настоящего приложения, и при их нарушении должен применять консервативный подход к оценке кредитного риска.
5. Для целей обеспечения качества данных банк соблюдает следующие требования к используемым ИС, определение которых установлено пунктом 3 статьи 2 Федерального закона от 27 июля 2006 N 149-ФЗ "Об информации, информационных технологиях и о защите информации" (Собрание законодательства Российской Федерации, 2006, N 31, ст. 3448; 2010, N 31, ст. 4196; 2011, N 15, ст. 2038; N 30, ст. 4600; 2012, N 31, ст. 4328; 2013, N 14, ст. 1658; N 23, ст. 2870; N 27, ст. 3479; N 52, ст. 6961, ст. 6963; 2014, N 19, ст. 2302; N 30, ст. 4223, ст. 4243; N 48, ст. 6645; 2015, N 1, ст. 84):
во внутренних документах банках, определяющих использование в банке ИС, содержатся положения по применению внутренних методик управления рисками и моделей оценки риска с использованием ИС;
банк осуществляет периодические (не реже одного раза в год) оценки состава, архитектуры и характеристик ИС на их достаточность для надежного применения методик управления рисками и моделей оценки риска, по результатам которых принимает меры по устранению выявленных недостатков в ИС (в случае их выявления);
банк обеспечивает непрерывное функционирование своих ИС, используемых в применении методик управления рисками и моделей оценки риска, а также в обеспечении требуемого внутренними документами качества данных, независимо от смены персонала, обеспечивающего работу ИС;
банк обеспечивает в течение всего периода функционирования ИС защиту от несанкционированных и нерегламентированных изменений и удалений хранящихся в них данных, используемых для применения моделей оценки риска, в соответствии с Федеральным законом от 27 июля 2006 года N 149-ФЗ "Об информации, информационных технологиях и о защите информации", путем принятия следующих мер по обеспечению информационной безопасности:
мер по обеспечению информационной безопасности ИС на стадиях их жизненного цикла;
мер по управлению доступом к данным и регистрацией доступа к данным;
мер по применению средств защиты от воздействия вредоносного кода;
мер по обеспечению информационной безопасности при использовании информационно-телекоммуникационной сети "Интернет";
мер по обеспечению информационной безопасности с помощью средств криптографической защиты информации;
мер по обнаружению инцидентов информационной безопасности и реагированию на них;
мер по мониторингу обеспечения информационной безопасности.
Банк может самостоятельно определить дополнительные требования к используемым ИС.
6. В таблицах 1 и 2 приведены примеры показателей качества данных и показателей эффективности, которые банк может использовать в зависимости от масштабов и характера своей деятельности, технических возможностей своих ИС, особенностей используемых данных и моделей оценки риска.
Таблица 1
Примеры показателей качества данных
Номер строки |
Категория данных |
Этап обработки |
Показатели качества данных |
1 |
2 |
3 |
4 |
1 |
Первичные данные |
До процедур повышения качества (начальное качество) |
1. Показатели, вычисленные для первичных данных до прохождения ими процедур повышения качества, направленных на исправление ошибочных (признаваемых банком как ошибки) значений первичных данных. 1.1. Для каждого фактора, параметра и результата модели оценки риска (далее - компоненты): доля записей с пропущенными (пустыми) значениями первичных данных, использованных впоследствии для вычисления значений компонент; доля записей с недостоверными (не соответствующими действительности) значениями первичных данных, использованных впоследствии для вычисления значений компонент; доля записей с аномальными (выходящими за рамки допустимого диапазона или допустимого перечня) значениями первичных данных, использованных впоследствии для вычисления значений компонент; доля записей с несогласующимися (противоречащими другим данным) значениями первичных данных, использованных впоследствии для вычисления значений компонент; доля записей с избыточными (например, полученными в результате дублирования) значениями первичных данных, использованных впоследствии для вычисления значений компонент; доля записей с иными ошибками первичных данных, использованных впоследствии для вычисления значений компонент; доля полностью дублированных записей первичных данных, использованных впоследствии для вычисления значений компонент; доля записей с любыми ошибками первичных данных, использованных впоследствии для вычисления значений компонент. 1.2. Для всех компонент: показатели, указанные в подпункте 1.1 настоящего пункта, вычисленные для всех компонент модели оценки риска |
После процедур повышения качества (итоговое качество) |
2. Показатели, указанные в подпункте 1.1 пункта 1 настоящей строки, вычисленные для первичных данных после прохождения ими процедур повышения качества, направленных на исправление ошибочных значений первичных данных |
||
2 |
Преобразованные данные |
До процедур повышения качества (начальное качество) |
1. Показатели, указанные в подпункте 1.1 пункта 1 строки 1, вычисленные для преобразованных данных до прохождения ими процедур повышения качества, не связанных с исправлением ошибочных значений первичных данных, а выполняемых путем приближенного восполнения ошибочных значений преобразованных данных специально для целей использования в модели оценки риска |
После процедур повышения качества (итоговое качество) |
2. Показатели, указанные в подпункте 1.1 пункта 1 строки 1, вычисленные для преобразованных данных после прохождения ими процедур повышения их качества |
||
3 |
Компоненты |
На входе в модель количественной оценки риска |
1. Для каждой компоненты: доля записей, в которых анализируемая компонента имеет пустые, некорректные, аномальные, несогласующиеся, избыточные и (или) другие ошибочные значения преобразованных данных, вызванные любыми ошибками в ранее обработанных данных; доля записей, в которых компонента имеет любые признаваемые банком отклонения, вызванные любыми ошибками в ранее обработанных данных |
2. Для всех компонент: показатели, указанные в пункте 1 настоящей строки, вычисленные для всех компонент модели оценки риска |
Таблица 2
Примеры показателей эффективности методов, алгоритмов и средств обеспечения качества данных
Метод, алгоритм, средство |
Показатели эффективности |
Конкретный метод, алгоритм, средство обеспечения качества данных |
Доля записей, идентифицированных как содержащие ошибки в результате применения конкретного метода, алгоритма или средства обеспечения качества данных, среди всех записей, реально содержащих такую ошибку. Доля записей, не идентифицированных как содержащие ошибки в результате применения конкретного метода, алгоритма или средства обеспечения качества данных, среди всех записей, реально не содержащих такую ошибку. Доля идентификаций ошибок, произведенных автоматически (без последующего уточнения решения оператором) в результате применения конкретного метода, алгоритма или средства обеспечения качества данных |