Evropské i americké výnosy rostou. Dolar v zisku pod 1,0820 za euro. Koruna se obchoduje slabší nad 25,30 za euro.

Šéf risku Zonky: Statistika je fascinující, blackjack v kasinu ale nepočítám

Ve finančnictví se s jistou mírou rizika vždy počítá. Snaha o nulovou míru rizika by vedla jen k nulovým výdělkům. Serveru Roklen24 to v rozhovoru řekl šéf risku na Zonky Aleš Černý. Rizika je podle něj potřeba aktivně řídit a ne je nutně všechny eliminovat. „V Zonky naše investory nabádáme k tomu, aby zainvestovali alespoň do 120 různých půjček – to je podle naší analýzy hranice, od které už statistika funguje,“ dodává. 

V Zonky se zabýváte pravděpodobností. Jaký je Váš vztah ke statistice?

Navzdory textu známé písně si nemyslím, že by statistika byla nuda, naopak dokáže být fascinující, jaké překvapivé souvislosti dokáže odhalit, když ji aplikujeme na oblasti dosud nedotčené datovou analýzou. Výrazně promluvila už do mnoha různých oborů, od obchodu a marketingu přes medicínu až třeba k vrcholovému sportu.

Na druhou stranu není dobré ji přeceňovat. Snažím se držet si pragmatický přístup a beru ji jako nástroj, který má svoje omezení, při její aplikaci je třeba i dávka jistého citu a nakonec je vždycky potřeba zapojit zdravý rozum, aby nám místo cenných údajů nepřinesla nesmysly.

Hrajete třeba nějaké hry, ve kterých se pracuje s pravděpodobností?

Pokud se ptáte, jestli chodím do kasina počítat blackjack, tak to opravdu ne. (smích) Upřímně mám raději, když rozhodují vaše schopnosti, a máte tak výsledek spíše ve svých rukou než v moci náhody.

Na webu Zonky o sobě uvádíte, že si od čísel čistíte hlavu při lezení na skalách nebo jízdě na kole. Víte, kde máte největší pravděpodobnost úrazu?

Vždycky, když někdo kroutil hlavou nad tím, proč riskuji zdraví či dokonce život na skalách, odpovídal jsem, že je pravděpodobnější, že se mi něco stane na silnici při cestě autem ke skalám než potom při samotném lezení. Na skále nebezpečí očekáváte, a tak se proti němu dobře chráníte. Je to takový risk management v praxi.

Působil jste v EY a GE Money Bank, pracoval jste na skóringových modelech a schvalovacích procesech. Jak jste tyto zkušenosti využil v Zonky, děláte to jinak?

Využil jsem je na maximum, protože v Zonky bylo cílem nastavit silný schvalovací proces, který si co do kvality hodnocení rizika nezadá s bankovním standardem. Přitom jsme ale chtěli zavést i nějaké nové prvky a přístupy a taky jsme museli být připraveni na to, že P2P lending může mít svoje specifika, která z bank neznáme. A právě solidní základy a dobrá znalost pravidel podle mě dávají prostor ke kreativitě. Přirovnal bych to k fotografii, kdy ti nejlepší autoři nemusí nutně dodržovat např. tradiční pravidla kompozice, ale protože je dobře znají, umí je porušovat takovým způsobem, že je výsledek skvělý.

Můžete definovat, co se skrývá pod termínem „risk management“?

Risk management je česky řízení rizik a právě to slovo „řízení“ je tam hodně důležité. Rizika je totiž potřeba opravdu aktivně řídit a ne je nutně všechny eliminovat, jak si možná mnoho lidí myslí. Samozřejmě záleží na povaze rizik, která řídíte. Například v jaderné elektrárně asi opravdu bude cílem dostat rizika co možná nejblíže k nule, ale pokud třeba provozujete sázkovou kancelář, budete počítat i s výplatou velkých výher tak, aby to firmu nepoložilo. Ve finančnictví se s jistou mírou rizika vždycky počítá, snaha o nulovou míru rizika by vedla jen k nulovým výdělkům.

V Zonky je Vaším úkolem nastavit pravidla, komu bezpečně půjčit. Můžete krátce přiblížit, jak to děláte?

Zjednodušeně – na základě naší historické zkušenosti podpořené datovou analýzou nastavujeme algoritmy automatického vyhodnocování pravděpodobnosti defaultu (neschopnost platit splátky) a metodiku pro individuální posuzování pro naše schvalovatele.

Při schvalování pracujeme s informacemi, které nám o sobě poskytnou klienti sami i s informacemi, které o klientech získáme z externích zdrojů, především z úvěrových registrů. Samozřejmě po souhlasu klienta, o který ho vždy požádáme.

Důkladně prověřit úvěruschopnost klienta ukládá regulace, současně je to ale i dobře odůvodněný požadavek plynoucí z povahy našeho byznysu – co nejpřesnější odhad rizika vede ve výsledku k nejvyšším možným výnosům našich investorů a současně i k férovým úrokovým sazbám našich klientů, kteří si půjčují.

Jaké používáte modely?

Snažíme se baterii tradičních skoringových modelů, jako je sociodemografické skore či credit bureau skore, obohatit o inovativnější modely opírající se o analýzu transakcí, online chování klienta, jeho textové produkce… úplné detaily schvalovacího procesu ale prozradit nemůžu. Něco už máme v provozu, něco zatím čeká na ověření na datech a ostré nasazení, spoustu nápadů zraje v našem „inkubátoru“. Hodně zajímavý je třeba takzvaný psychometrický skoring, který se snaží určit pravděpodobnost defaultu na základě osobnostních charakteristik žadatale.

Jaké jsou základní kameny schvalovacího procesu?

Schvalovací proces samozřejmě není v žádných dvou institucích stejný, ale některé prvky se opakují prakticky všude, takže bychom je mohli nazvat takovými základními kameny. Jsou to trvdé kontroly, skoring a ekonomický model.

Zatímco tvrdé kontroly fungují jako síto filtrující klienty, o kterých s jistotou víme, že jim rozhodně nedovedeme vůbec půjčit (např. pokud jsou už v insolvenci), skoring slouží k seřazení těch klientů, kteří prošli sítem, podle jejich rizikovosti, od které se odvíjí nabízená úroková sazba.

Ekonomický model počítá klientovu platební kapacitu a podle ní nastavuje parametry schvalovaného úvěru. V případě zcela nedostatečné kapacity pak funguje jako jedna z tvrdých kontrol a zamítá.

Celý schvalovací proces je ale velmi komplexní mechanismus, je to takové soukolí, kde se kromě těch tří velkých ozubených kol točí ještě spousta koleček menších až malinkatých tak, aby to celé dohromady fungovalo (namátkou např. antifraud kontroly, pravidla a postupy pro verifikace dokladů, mechanismy pro obsluhu výjimek…)

Můžete stručně popsat, jak lze nakládat s rizikovými náklady? Jak se projevuje stárnutí portfolia?

Rizikový náklad je anualizovaná očekávaná ztráta z kreditního rizika vyjádřená jako procento z jistiny. To znamená, že můžete jednoduše odečítat tento rizikový náklad od úrokové sazby p.a., abyste dostali svůj očekávaný výnos – pokud např. půjčím peníze s úrokem 10% p.a. a můj očekávaný rizikový náklad bude 3%, můžu očekávat očištěný výnos 7% p.a.

Rizikový náklad tak odpovídá průměrné roční ztrátě, pravděpodobnost defaultu se ale v průběhu života půjčky mění. Typicky se ukazuje, že u půjček, která jsou už déle jak rok spláceny bez problémů, je už pravděpodobnost defaultu za svým vrcholem a dále v čase už jen klesá. To samozřejmě platí za standardních ekonomických podmínek, v případě nástupu ekonomické krize je na místě očekávat skokový nárůst default rate.

Jaký je Váš tip na sestavení portfolia tak, aby bylo diverzifikované, vyvážené z hlediska rizikovosti?

Jeden aspekt je velikost portfolia – u příliš malých portfolií nemusí fungovat statistika. Asi jako když hážete hrací kostkou – pokud si hodíte šestkrát, asi nebudete čekat, že vám šestka padne přesně jednou. Nemusí vám padnout vůbec a nebo taky klidně třikrát, a přitom to nemusí znamenat, že je něco špatně s kostkou. Teprve až když si hodíte šestsetkrát, můžete očekávat, že vám šestka padne přibližně stokrát. V Zonky naše investory nabádáme k tomu, aby zainvestovali alespoň do 120 různých půjček – to je podle naší analýzy hranice, od které už statistika funguje.

Další aspekt je diverzifikace skrze rizikovost – vysoce rizikové úvěry mohou nést vysoké výnosy v době ekonomického rozkvětu, ale jsou zatíženy mnohem větší volatilitou, takže v době ekonomického poklesu mohou vysoce rizikové úvěry vést k finančním ztrátám. Vhodnou strategií je ředit vysoce rizikové úvěry s těmi nízko rizikovými, což by mělo zajistit dlouhodobější stabilitu.

Aleš Černý, Chief Risk Officer Zonky
Aleš Černý v minulosti sbíral zkušenosti v poradenské společnosti Ernst&Young nebo v GE Money Bank, kde pracoval na skóringových modelech, schvalovacích procesech a tvorbě rezerv. V současnosti vede oddělení risku Zonky, které vyhodnocuje a řídí rizika. Jeho tým při práci využívá statistické výpočty, ekonomické modely, určuje, jaká je pravděpodobnost, že lidé nebudou schopní splatit půjčku v plné výši.

Newsletter