CC BY
189
ФИНАНСОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Terra Economicus, 2021,19(4): 51-65 DOI: 10.18522/2073-6606-2021-19-4-51-65
Экосистемные банки: формы, риски и методы регулирования
Сергей Анатольевич Андрюшин
Институт экономики РАН, Москва, Россия, e-mail: Sandr956@gmail.com
Руслан Аркадиевич Григорьев
Казанский инновационный университет им. В.Г. Ткмирясова (ИЭУП), Казань, Россия e-mail: Ruslan.grigoryev@yandex.ru
Цитирование: Андрюшин С.А., Григорьев Р.А. (2021). Экосистемные банки: формы, риски и методы регулирования // Terra Economicus 19(4): 51-65. DOI: 10.18522/2073-6606-2021-19-4-51-65
Пандемия 2019-2021 гг. кардинально переформатировала мировую экономику. Появились платформенные модели и экосистемы, связанные с новыми технологиями, радикально изменившие правила организации, функционирования и регулирования бизнеса. Примеры развития бизнес-экосистем в развитых странах обычно связывают с высокотехнологическими компаниями (BigTech). Напротив, в таких странах, как Россия, экосистемы начинают строить на базе крупных системообразующих банков (BigBank), которые объединяют бизнесы из разных, часто не связанных между собой отраслей и географий. Но вхождение банков в смежные сферы экономики может привести к реализации кросс-секторальных рисков в экономике, а также росту дополнительных рисков для кредиторов и вкладчиков. В статье апробирована методика Банка России, основным результатом которой стала оценка кросс-секторальных рисков процесса трансформации крупных российских банков в банковские экосистемы. Авторами рассмотрены риски, связанные с формированием на балансах банков сверхлимитных иммобилизованных активов, способных внести угрозу для финансовой устойчивости отдельного банка и банковской системы в целом. В моделировании оценки кросс-секторальных рисков авторами использовались официальные данные трех крупных российских банков, активно работающих над развитием своих экосистем: ПАО Сбербанк, ВТБ ПАО и АО Тинькофф Банк. Нами были сделаны следующие выводы: развитие в российской экономике экосистем на базе системообразующего банка в качестве стержневой организации может привести к высоким рискам для вкладчиков (кредиторов) и значительным рискам для финансовой стабильности национальной экономики; крупные российские банки наследовали от советской экономики избыточный размер иммобилизованных активов в виде основных средств, непрофильного имущества, вложений в нефинансовые организации и инвестиционные фонды, а также другие активы, не предполагающие требований по возврату денежных средств; ни один из крупных российских банков за счет прибыли не в состоянии на регулярной основе наращивать дополнительный капитал, чтобы купировать как стресс-секторальные, так и дополнительные риски в своей деятельности; экосистемы в России необходимо строить на базе современных финтехкомпаний, а цифровой банк в этой экосистеме должен занимать не доминирующую, а чисто вспомогательную позицию.
Ключевые слова: банки; иммобилизованные активы; капитал банка; платформы; риски; финансовая стабильность; центральный банк; цифровые технологии; экосистемы
Благодарность: Авторы благодарят Е.Н. Беляеву за помощь в подготовке материала статьи.
© С.А. Андрюшин, Р. А. Григорьев, 2021
Ecosystem banks: Forms, risks and methods of regulation
Sergey Andryushin
Institute of Economics RAS, Moscow, Russia, e-mail: Sandr956@gmail.com
Ruslan Grigoryev
Kazan Innovative University named after V.G. Timiryasov (IEML), Kazan, Russia e-mail: Ruslan.grigoryev@yandex.ru
Citation: Andryushin S., Grigoryev R. (2021). Ecosystem banks: Forms, risks and methods of regulation. Terra Economicus 19(4): 51-65. DOI: 10.18522/2073-6606-2021-19-4-51-65
The 2019-2021 pandemic has cardinally reshaped the global economy. New platform models and ecosystems related to new technologies radically changed the rules of business organization, functioning and regulation. Business ecosystems in advanced countries are usually associated with high-tech companies (BigTech), while countries like Russia start building ecosystems on the basis of large system-forming banks (BigBank), which unite businesses from various, often unrelated sectors and geographic locations. However, the banks entering the adjacent economic spheres may lead to cross-sectoral risks in economy, as well as to the growing additional risks for creditors and investors. The article tests the methodology of the Bank of Russia. We assess the risks associated with the formation of above-limit dead assets in the banks' returns, which may threaten the financial stability of a bank and the banking system as a whole. While modeling the assessment of cross-sectoral risks, we used the official data on three large Russian banks actively developing their ecosystems, namely, Sberbank PJSC, VTB PJSC, and Tinkoff Bank PJSC. Research findings show that: the development of ecosystems based on a system-forming bank as a core institution may lead to high risks for investors (creditors) and significant risks to the financial stability of the national economy; large Russian banks inherited from the Soviet economy an excessive amount of dead assets in the form of capital assets, non-core property, investments into non-financial institutions and investment funds, as well as other assets which do not imply refund claims; no one of the large Russian banks is able to regularly increase a secondary capital out of profits in order to neutralize both the stress-sectoral and additional risks in their activity; in Russia, ecosystems should be built relying on modern fintech companies, while a digital bank should play a merely auxiliary role, but not a dominant one.
Keywords: banks; immobilized assets; bank capital; platforms; risks; financial stability; central bank; digital technology; ecosystems
JEL: C10, C53, E22, E44, G24, G38, O32
Пандемия 2019-2021 гг. и ее последствия резко ускорили цифровизацию социально-экономических отношений в обществе, способствуя переходу финансовых и нефинансовых организаций от линейных (или конвейерных1) моделей ведения бизнеса на платформенные модели и экосистемы, которые способны изменить потребительские предпочтения населения и бизнеса на основе данных о клиентах и платформенных решений, а также в рамках единого процесса получать широкий спектр продуктов и услуг. При этом платформенные модели и экосистемы, связанные с новыми технологиями (распределенными реестрами, цифровыми сервисами, большими данными, облачными технологиями, искусственным интеллектом, машинным обучением, голосовыми интерфейсами) (Не et а1., 2017), радикально изменяют не только отношения между
1 Типичной моделью ведения бизнеса, принятой в большинстве отраслей, считают конвейерную. В рамках данной модели используется пошаговая тактика создания и передачи ценности, в управлении которой принимают самое активное участие масса финансовых и нефинансовых посредников.
людьми в результате создания, продвижения, сбыта различных товаров и услуг, но и правила организации и регулирования бизнеса (Андрюшин, 2020; Андрюшин, Кузнецова, 2019).
Новые правила организации и ведения бизнеса впредь начинают задавать не столько отдельные компании (пусть даже и крупные), сколько экосистемы, вбирающие различные направления экономической деятельности (совокупность сервисов) и способные в рамках единого процесса с помощью новых технологий создавать новые ценностные предложения (продукты и услуги) для потребителей и быстро превращаться в экосистемных гигантов. В США и Китае такие гиганты возникают на базе больших технологических компаний (BigTech), рассматривающих финансовые услуги как необходимый элемент пользовательского опыта широкой клиентской базы (Bilotta, Romano, 2019; Cusumano et al., 2019). В странах с формирующимися рынками, таких как Россия, экосистемы появляются в основном на базе крупных системообразующих коммерческих банков (BigBank), демонстрирующих амбиции по созданию платформенных кросс-секторальных экосистем на основе собственной пользовательской аудитории и цифровых каналов взаимодействия с клиентами2.
Сегодня обостряется как глобальная конкуренция, так и конкуренция на локальных рынках, и перед Банком России стоит непростая задача - обеспечить выживаемость и стабильность российского финансового рынка в рамках нового экосистемного подхода, гарантирующего возможность на базе единой платформы совмещать различные виды финансовой и нефинансовой деятельности. При этом правил организации и ведения экосистемного бизнеса в мире и России еще нет. Банку России необходимо эти правила создать, а именно установить для банков такие пруденциальные требования к совмещенным видам деятельности, чтобы минимизировать кросс-секторальные риски. Это позволит экономике РФ и финансовому рынку страны лучше адаптироваться и быстрее «вписаться» в стремительно меняющиеся тренды развития мировой экономики и всех ее финансовых рынков, формирующих свои стратегические и операционные решения на платформенных бизнес-моделях.
Авторами статьи апробирована методика Банка России. Основными результатами стала оценка кросс-секторальных рисков процесса трансформации крупных российских банков в банковские экосистемы, а именно рисков, связанных с формированием на балансе банка сверхлимитных иммобилизованных активов (ИА), которые могут внести угрозу для финансовой устойчивости банка и банковской экосистемы в целом, а также оценка дополнительных рисков для кредиторов и вкладчиков банка. В моделировании использовались данные трех российских биг-банков, активно работающих в настоящее время над развитием своих экосистем - это ПАО Сбербанк, ВТБ ПАО и АО Тинькофф Банк.
Изложение статьи представлено в следующих параграфах: 1. Опыт развития платформенных моделей и экосистем в мире; 2. Нормативная база для исследования форм и рисков экосистем-ных банков; 3. РЧЛ и КИ; 4. ВПОДК и требования к капиталу для СЗКО; 5. Методика оценки рисков ИА; 6-8. Результаты моделирования и оценки рисков экосистемных банков (Сбербанка, ВТБ и Тинькофф Банка); 9. Возможный вариант развития экосистем в России; 10. Выводы.
1. Опыт развития платформенных моделей и экосистем в мире
Примеры развития бизнес-экосистем за рубежом обычно связывают с высокотехнологическими компаниями (BigTech) Западного побережья США, которые на момент создания уже обладали значительной клиентской базой. Именно на основании бизнес-модели этих компаний в научной литературе продолжают объяснять модели бизнеса цифровых платформ и в других странах (Cusumano et al., 2019). Базовой стратегией бизнес-модели американских компаний (GAFA) (Dolata, 2017) является извлечение выгоды из сетевых эффектов (Lincoln, Sargent, 2018), которые при нормальных эффектах приводят к тому, что победитель забирает весь рынок (Evans, Schmalensee, 2016: 27; Kenney, Zysman, 2016; Moazed, Johnson, 2016; Moss, 2021). При этом дополнительный рост клиентской базы они активно наращивают за счет субсидирования других смежных рынков, в том числе через ценовой демпинг. Они получают рост клиентской базы и рынок за счет присутствия входящих в их экосистему компаний, при этом другие компании развивают лишь свой собственный бизнес без создания экосистемы.
2 World FinTech Report 2020: FinTech Collaboration Is Even More Essential Now for Banks to Achieve Customer-Centricity. https:// www.businesswire.com/news/home/20200420005963/en/World-FinTech-Report-2020-FinTech-Collaboration-Is-Even-More-Essential-Now-for-Banks-to-Achieve-Customer-Centricity - accessed September, 28, 2021.
В последнее время возрос интерес к экосистемным платформам в странах Восточной Европы и особенно в Китае (Stallkamp, Schotter, 2019). Так, K. Jia и M. Kenney (2021), опираясь на анализ деятельности двух крупнейших платформенных фирм (Tencent и Alibaba) и гораздо меньшей, но доминирующей китайской платформы онлайн-туристических агентств Trip.com, утверждают, что в Китае появилась другая бизнес-модель. В отличие от американской модели BigTech, в которой расширение происходит за счет приобретения, внутреннего органического роста и венчурных инвестиций, китайская модель задействует еще две дополнительные стратегии: перекрестное владение акциями и распродажи компаний (акций) через листинг (Chui, 2021). Использование в совокупности всех этих стратегий привело к формированию организационной формы, которую стали называть «платформенной бизнес-группой (the platform business group, PBG)» (Jia, Kenney, 2021).
Одновременно платформенные бизнес-группы (бизнесы-экосистемы) в других странах отличаются от традиционных американских бизнес-групп наличием компании-платформы, которая выступает в качестве стержня всей экосистемы. Для японских (keiretsu) бизнес-групп таким стержнем является главный банк3 (Aoki, 1990; Berglöf, Perotti, 1994: 260; Yanase, Limpaphayom, 2017), для корейских (chaebol) - семейный офис4 (Hamilton, Cheng-shu, 2020; Miah, Suzuki, 2018: 172; Park, Yuhn, 2012: 272), а для госпредприятий Китая - само правительство (Beck, 2021: 209, 210; OTrakoun, 2019; Tricker, Li, 2019). При этом для китайских бизнес-групп наличие перекрестных владений между компаниями, входящими в бизнес-группу, обычно не сопровождается созданием сетей. Более того, отмечается, что государственные структуры редко имеют доли участия в компаниях PBG в Китае, не используют напрямую ресурсы правительства и не берут на себя функции содействия национальному развитию (Plantin, De Seta, 2019). Но тем не менее платформенные бизнес-группы, действительно, имеют общие черты с бизнес-группами в части стратегий экосистемного роста.
На фоне прогнозных оценок о сроке жизни традиционного банкинга именно банки России устремились к созданию экосистем вокруг собственных бизнесов. Банки ищут новые способы привлечения и удержания клиентов, уделяя особое внимание стратегиям многоканального обслуживания и развитию цифровой экосистемы. В настоящее время свои экосистемы разрабатывают Сбербанк, ВТБ и Тинькофф, внедряя на своих платформах спектр разнообразных небанковских сервисов. В этом смысле особенность развития ряда российских экосистем (платформенных бизнес-групп) - это системообразующий банк в качестве стержневой организации. В этом смысле наличие конкурентной экосистемы в ближайшие 10-15 лет - вопрос выживания сегодняшних российских банков. Но при этом не стоит забывать и о других владельцах широкой аудитории клиентов, которые также могут претендовать на роль стержня в платформенной бизнес-группе - это Yandex, МТС, «ВКонтакте».
В этой связи мониторинг, надзор и контроль вложений в ИА в ближайшие годы выйдет на первый план, так как если не начать контролировать этот процесс, то безудержная скупка компаний, технологий, критических компонентов может привести к дестабилизации экономики и финансовой системы в целом, особенно когда в РФ действует относительно мягкое регулирование для вложений российских банков в ИА, за исключением нематериальных активов (НМА), которые полностью вычитаются из капитала. При этом максимальные требования (риск-вес 1250%
3 Н. Янаси и соавторы (Yanase, Limpaphayom, 2017: 603) отмечают: «Главный банк выступает в качестве центрального органа группы и играет ведущую роль в финансовой деятельности внутри группы, в то время как страховые компании берут на себя роль управления рисками, обеспечивая страхование всех фирм-членов. Институциональная структура группировок кэйрэцу эволюционировала в послевоенные годы в Японии, где члены группы были связаны друг с другом посредством взаимного владения акциями с главным банком в центре сети». Кроме того, прямые взаимодействия между главными банками и фирмами-заемщиками в рамках системы кэйрэцу вынудили японские банки участвовать в операциях по спасению обанкротившихся фирм, что явилось причиной банковского кризиса в начале 1990-х годов в Японии (Park, Yuhn, 2012: 272), а переключение компаний малого и среднего бизнеса с одного главного банка на другой значительно повышает риск банкротства последней (Ogane, 2019: 6286, 6287). Стоит также отметить, что в Японии был веден специальный акт для ограничения владения инвестициями в непрофильные активы со стороны банков The Act on Limitation on Shareholding by Banks and Other Financial Institutions (Act № 131 of November 28, 2001. http://wwwjapaneselawtranslation.go.jp/law/detail/?re=02&vm=02&ky=%E6%A0%AA%E5%BC%8F&page=117&id=3080&l vm=02 - accessed September, 28, 2021). Цели и задачи акта - ограничение на владение акциями других компаний эквивалентно его собственному капиталу (Tier 1) (Banking Act and related Laws and Regulations. https://www.zenginkyo.or.jp/en/banks/banking-act/), что в целом должно способствовать оздоровлению национальной экономики и повышению стабильности банковской системы.
4 Корейские chaebol также были подвергнуты значительным рестрикциям, так как «имели место чрезмерные заимствования, чрезмерные инвестиции и избыточные мощности со стороны фирм группы, что, по крайней мере, частично стало причиной финансового кризиса 1997 года в Южной Корее» (Park, Yuhn, 2012: 272). Проблема с chaebol могла стать причиной начала рецессии в 1997 году в Южной Корее (Akarsu, 2021: 4).
или вычет) к покрытию капиталом вложений в нефинансовые организации, основные средства (ОС) и непрофильную недвижимость применяются только при достижении высоких (60% и более) пороговых значений концентрации этих активов по отношению к капиталу банка5.
2. Нормативная база для исследования форм и рисков экосистемных банков
В июне 2021 года Банк России опубликовал доклад «Регулирование рисков участия банков в экосистемах и вложений в иммобилизованные активы»6 (далее - Доклад). Он дополняет апрельский доклад Банка России об экосистемах7 и посвящен особенностям развития российского рынка экосистем, анализирует риски для банков, их кредиторов и вкладчиков, участвующих в экосистемах, рассматривает подходы к регулированию рисков ИА и прочих рисков для банков, участвующих в экосистемах. Используя в банковском регулировании риск-ориентированный подход, Банк России уверен, что способен уравнять требования для банков с разными стратегиями накопления ИА и снизить риск регуля-торного арбитража, а также сократить нежелательные последствия экспансии банков в другие сферы бизнеса, обеспечить поддержание справедливой конкуренции и финансовой стабильности в целом.
В августе 2021 года Банк России в рамках общественных консультаций выпустил доклад «Совмещение видов деятельности на финансовом рынке», который уточнил особенности развития российского рынка экосистем через анализ предпосылок и рисков совмещения видов деятельности, механизмы контроля и принципы их регулирования, а также рассмотрел приоритетные направления совершенствования регулирования совмещенных видов деятельности, а именно: платежные услуги, нефинансовые операции, инвестиционное консультирование, доверительное управление, долевое страхование жизни, пенсионные и страховые услуги и решения в сфере финансовых технологий8.
Активную роль в формировании экосистем в России начинают играть крупные банки ^дВапк), которые объединяют ресурсы нескольких направлений деятельности, включая данные о клиентах, цифровые платформ, интерфейсы, алгоритмы, методы авторизации пользователей, программную и аппаратную инфраструктуру, существенно изменяют свои бизнес-модели и расширяют спектр предлагаемых потребителям услуг и сервисов, в том числе в дистанционном формате. Они начинают объединять бизнесы из разных, часто не связанных между собой отраслей и географий и порой сопоставимы с технологическими компаниями по онлайн-аудитории, но в ряде случаев превосходят их по финансовым возможностям. В то же время, выходя в смежные сферы в реальном секторе экономики, эти крупные банки провоцируют рост и без того высокой доли ИА, не имеющих требований по возвратности и ограниченно ликвидных, активов банков. Но такое вхождение банков в смежные сферы экономики может привести к реализации рисков для кредиторов и вкладчиков, а также финансовой стабильности в целом.
Проанализировав разные по ограничительной способности варианты регулирования этих кросс-секторальных рисков (от запретительных до подходов, связанных с адекватным покрытием рисков капиталом банка), Банк России предложил остановиться на гибком подходе, способном ограничить риски для кредиторов и вкладчиков от избыточных инвестиций в ИА капиталом банков. Но для этого Банку России необходимо: настроить регулирование вложений банков в ИА, в том числе не связанных с участием в экосистемах; обеспечить адекватную оценку дополнительных рисков экосистем в рамках проводимых банками внутренних процедур оценки достаточности капитала (ВПОДК) и повысить требования к капиталу для банков, развивающих крупные экосистемы9.
Вложение банков в ИА - это базовый кросс-секторальный риск для экосистемного банка, так как на его балансе появляются вложения в нефинансовые компании его экосистемы, не создающие требований по возврату вкладчикам банка их денежных средств. Такие активы иммобилизуют капитал банка, снижая его способность абсорбировать убытки. Если ИА недостаточно покрыты
5 Так, активы, не используемые для банковской деятельности, но учитываемые на балансе банка по справедливой стоимости, не подлежат резервированию. Поэтому многие российские банки не начисляют резервы на наиболее существенные объекты непрофильного имущества, например, на инвестиционную недвижимость (Регулирование рисков участия банков в экосистемах и вложений в иммобилизованные активы. Доклад для общественных консультаций. М.: Банк России, 2021, июнь, с. 3).
6 Там же, с. 33.
7 См.: Экосистемы: подходы к регулированию. Доклад для общественных консультаций. М.: Банк России, 2021, апрель.
8 См.: Совмещение видов деятельности на финансовом рынке. Доклад для общественных консультаций. М.: Банк России, 2021, август. https://cbr.ru/Content/Document/File/124956/Consultation_Paper_24082021.pdf - Дата доступа: 28.09.2021, с. 25.
9 Там же, с. 2.
капиталом, риски их обесценения могут нести угрозу для финансовой устойчивости банка и, соответственно, его кредиторов и вкладчиков. При этом ИА могут появляться у банков в виде:
• вложений в долевые и гибридные инструменты (инвестиции в операционные и холдинговые компании, паевые фонды);
• материального имущества (например, ОС, включая вложения в 1Т-инфраструктуру, недвижимость и транспорт, а также непрофильные активы);
• НМА (алгоритмы, датасеты, программное обеспечение, интеллектуальные права, бренд, проблемная задолженность и другое)10.
Для ограничения этих рисков Банк России рассмотрел три варианта регулирования:
A) институциональное разделение банковской и нефинансовой деятельности;
Б) введение максимального коэффициента риска (1250%) или вычет из капитала банка всех новых вложений в ИА, которые создают повышенные риски для кредиторов и вкладчиков;
B) внедрение для таких ИА риск-чувствительного лимита в процентах от капитала (РЧЛ) 11. Банк России остановил свой выбор на третьем варианте - варианте В, который довольно легко реализовать на практике. Он не позволит при новых вложениях в нефинансовый бизнес игнорировать различия в концентрации ИА у банков и их относительную рискованность. Вариант В позволит банкам внедрять инновации, развивать новые сервисы и инвестировать в адекватном размере, но при условии, если их вложения в ИА, начиная с определенного уровня, будут полностью обеспечены средствами акционеров. Более того, данный вариант будет стимулировать банки не накапливать ИА, а, наоборот, продавать их для высвобождения риск-чувствительного лимита (РЧЛ), связанного с покрытием капитала.
3. РЧЛ и КИ
Внедрение для ИА РЧЛ способно ограничить вложения банков в нефинансовые организации, непрофильное имущество (включая инвестиционную недвижимость), а также на инвестиции в фонды в части имущества, сформированного за счет ИА. При этом РЧЛ следует откалибровать так, чтобы минимизировать риски этих вложений для финансовой устойчивости банка и, соответственно, кредиторов и вкладчиков.
Банк России предлагает установить лимит в размере 30% от совокупного капитала банка и распространить его на широкий перечень активов, например:
• основные средства (ОС);
• непрофильное имущество (включая инвестиционную недвижимость);
• вложения в нефинансовые организации (в том числе через гибридные инструменты);
• вложения в инвестиционные фонды, включая ЗПИФ (в части имущества, сформированного за счет ИА);
• другие активы, не предполагающие требований по возврату денежных средств, которые создают повышенные риски для кредиторов и вкладчиков12.
Для определения нормативов (показателей), связанных с РЧЛ, рассчитываются коэффициенты иммобилизации (КИ) и средний КИ, ИА с поправкой на КИ (или эффективный лимит в абсолютном выражении), напрямую связанные с размером вычета активов из регулятивного капитала (скорректированного на превышение с учетом поправки на КИ, деленное на средний КИ)13. При этом КИ колеблются в зависимости от назначения, балансового возраста и рискованности актива, определяющих размер утилизации лимита как произведение чистой балансовой стоимости актива и КИ.
В тех случаях, когда у банка большой объем ИА или они с повышенным риском, превышение лимита банку придется покрывать своим капиталом. В этом случае норматив достаточности капитала (Н1) банка может резко уменьшиться, так как банку потребуется увеличить использование капитала для покрытия ИА (через вычет) или снизить их концентрацию (через продажу). Особенно это касается кредитных организаций с высокой долей ИА (особенно если они относятся к третьей, наиболее «рискованной» группе иммобилизации, для которой применяется самый высокий КИ).
10 Там же, с. 11.
11 Там же, с. 13-14.
12 Там же, с. 14.
13 С учетом принимаемых в расчет капитала субординированных обязательств.
В основе подхода к определению КИ для расчета вычитаемых из капитала ИА Банк России предлагает ориентироваться на четыре базовых принципа: низкий КИ для ИА в обычной банковской деятельности; средний КИ для ИА, связанный с проблемной задолженностью; повышенные КИ для инвестиционных ИА (в том числе экосистемных) и большие КИ в зависимости от длительности владения ИА.
В соответствии с этими принципами Банк России выделяет три группы ИА - по их назначению, балансовому возрасту и риску. Каждой группе ИА соответствует свой КИ. Чем выше КИ, тем больше утилизация ИА, снижающая капитал банка и, соответственно, норматив Н1.
К первой группе ИА относятся ОС, находящиеся на балансе банка, совокупная остаточная стоимость которых не превышает 10% капитала банка.
Ко второй группе ИА относятся недвижимость, акции и прочее имущество, полученные банком в ходе урегулирования проблемной задолженности (учитываемые на балансе до трех лет), а также вложения банка в некрупные (до 10%) пакеты активно котируемых акций нефинансовых организаций.
В третью группу попадают все остальные ИА, в том числе: ОС свыше 10% от капитала; полученные в счет долга ИА (учитываемые на балансе более трех лет)14; вложения банка в крупные (более 10%) пакеты активно котируемых акций нефинансовых организаций; высокорискованные для кредиторов и вкладчиков инвестиции в нефинансовый бизнес, совершаемые по инициативе банка, в том числе венчурные инвестиции в экосистемы15.
4. ВПОДК и требования к капиталу для СЗКО
Кроме рисков накопления и обесценения ИА, крупным банкам, участвующим в экосистемах, необходимо идентифицировать еще и ряд значимых рисков, к которым следует отнести кредитные риски, рыночные риски, риски концентрации капитала, операционные риски (в части информационной безопасности), а также риски вынужденной финансовой поддержки в пользу третьих лиц. Для покрытия этих рисков банку необходим будет дополнительный капитал, но оцениваемый им уже самостоятельно, исходя из Указаний Банка России № 3624-У от 15 апреля 2015 года. Речь в данном случае идет о требованиях внутренних процедур оценки достаточности капитала (ВПОДК), активно продвигаемых Банком России в настоящее время16. Ожидается, что банки будут в достаточной степени регулярно и периодично наращивать дополнительный капитал (исходя из регуляторных требований и понимания собственных потребностей), чтобы купировать эти риски при оценке требуемого капитала в рамках ВПОДК. Одновременно у Банка России останется право устанавливать повышенные требования к капиталу тех банков, которые с его точки зрения имеют неудовлетворительную оценку достаточности капитала по ВПОДК.
Крупные банки, которые будут участвовать в экосистемах, могут быть отнесены Банком России к системно значимым кредитным организациям (СЗКО), даже если они не полностью удовлетворяют отдельным критериям масштаба банковской деятельности, характерным для СЗКО. В этом случае на них может быть распространено дополнительное требование к капиталу банка, а именно установление дополнительной надбавки (буфера) к достаточности капитала за системную значимость в размере 1 п.п. (процентного пункта). Но в отдельных случаях эта надбавка может быть и больше 1 п.п., если Банк России посчитает, что риски от деятельности экосистемного банка могут иметь негативные последствия для финансовой стабильности в целом. Дифференциация надбавок к нормативам достаточности капитала к отдельным СЗКО будет определяться Банком России самостоятельно, исходя из критериев значимости банковской экосистемы. Для этого могут использоваться такие критерии, как численность регулярных пользователей экосистемы, ее оборот или штат персонала поставщиков и других организаций, обеспечивающих ее функционирование17.
Переход российской экономики на платформенные модели экосистемных банков объективно потребует от Банка России установления дифференцированного буфера к капиталу таких СЗКО, как Сбербанк, ВТБ и Тинькофф Банк. Наименьшая надбавка к капиталу банка будет у Тинькофф Банка
14 А также активы, которые банк планирует удерживать как минимум в течение трех лет.
15 Там же, с. 16-17.
16 О требованиях к системе управления рисками и капиталом кредитной организации и банковской группы (с изменениями и дополнениями). Указание Банка России от 15 апреля 2015 г. № 3624-У http://ivo.garant.rU/#/document/71057396/paragraph/1:0 -Дата обращения: 24.09.2021.
17 Там же, с. 22.
(на уровне 1 п.п.), так как форма участия этого банка в экосистеме будет менее рисковой. Тинькофф, как правило, всегда выступает вспомогательным участником экосистемы, фокусируясь только на финансовых сервисах. ВТБ участвует в экосистеме на партнерских основаниях с технологическими компаниями, здесь надбавка к капиталу будет выше (2,0 п.п.). Крупный банк, такой как Сбербанк, занимающий доминирующую позицию в экосистеме, приобретающий или создающий нефинансовые сервисы, для поддержания базельского норматива достаточности капитала должен иметь самый большой буфер к капиталу (2,5 п.п.), чтобы купировать бизнес-риски, операционные и риски вынужденной финансовой поддержки в пользу третьих лиц.
5. Методика оценки рисков ИА
В настоящем исследовании для оценки рисков ИА в экосистемах банков авторами использовалась экспериментальная методика, предложенная для общественного обсуждения Банком России18. В данной методике приводится оценка рисков финансовой устойчивости банка с учетом его бизнес-мероприятий по выстраиванию собственной экосистемы, эффективность функционирования которой непосредственно связана с минимизацией РЧЛ для ИА, аккумулируемых на счетах баланса банка. При этом каждой группе ИА присваивается свой КИ. И чем выше КИ, тем меньше активов укладывается в лимит. Поэтому банку необходимо будет превышение лимита, как мы отмечали выше, покрывать за счет собственного капитала.
Согласно методике в процессе оценки рисков ИА строится семь таблиц. В табл. 1 «Динамика балансовых счетов банка» обобщенно дается состояние балансовых счетов анализируемого банка. Для целей нашего исследования были проанализированы показатели деятельности ПАО «Сбербанк», ВТБ (ПАО), АО «Тинькофф Банк»19 за период с 31.12.2018 по 31.12.2020 года. Данные показатели были взяты нами с сайта Banki.ru с пересчетом по счетам баланса согласно отчетности 101 в статистике Банка России (более подробно об источниках данных см. Приложение 1)20.
Отметим, что «Динамика структуры ИА банка» (табл. 2), «Динамика среднего КИ ИА» (табл. 3), «Динамика скорректированного капитала банка» (табл. 4 и 6) и «Динамика эффекта лимита на достаточность капитала банка» (табл. 5 и 7) рассчитываются на основе первичных данных; расчетный показатель ИА рассчитан по статьям баланса согласно статистике Банка России; «Активы, взвешенные по риску (АВР): ИА» получены с ресурса Banki.ru. В дальнейшем с учетом выхода более подробного постатейного регламента ЦБ по идентификации ИА и связанных с ними КИ можно будет надеяться на более точный пересчет РЧЛ, регулирующий капитал банка в части изменения динамики иммобилизованного вычета.
Пошаговый (1-4)21 расчет в схеме методики первоначально позволяет отобрать ИА и далее наделить ИА большим удельным весом при оценке достаточности капитала в расчетах финансовой устойчивости банка. Ввиду того что на данный момент нет точного указания, какие балансовые счета должны попасть в разделы «Основной капитал»22, нет возможности точно определить «активы в счет проблемного долга» с возвратом меньше трех лет и/или больше трех лет ввиду отсутствия четкой классификации ИА в официальной балансовой отчетности. Также нет возможности точно идентифицировать активно котируемые и прочие активы для расчета «Инвестиций в нефинансовый бизнес», поэтому нами было принято решение сделать собственный перечень балансовых счетов для расчета указанных показателей (Приложение 1), используя отчетность 101 Банка России для каждого из рассматриваемых ниже банков.
Ниже в виде отдельной таблицы нами дана сводная оценка эффективности вложений трех банковских экосистем РФ в иммобилизованные активы, в которой обобщены основные результаты расчетов Приложения 2.
18 Там же, с. 28-30.
19 Причина принятия в анализ «Тинькофф Банка» объясняется тем, что он подпадает под признаки платформенных бизнес-групп со своим универсальным приложением и группой компаний. Кроме того, «Тинькофф Банк» был назван третьим банком в России по клиентской базе, после Сбербанка и ВТБ (https://www.vedomosti.ru/press_releases/2020/10/06/tinkolf-stal-tretim-krupneishim-bankom-rossii-po-kolichestvu-klientov), а также стал системно значимым банком (https://www.rbc.rUfinances/11/10/2021/616419ad9a794734dce97d3d?from=fiom_main_1).
20 Experiment findings for article "Ecosystem banks: Forms, risks and methods of regulation". Appendix 1, 2. https://www.researchgate.net/ publication/354947868_Experiment_findings_for_article_Ecosystem_banks_forms_risks_and_methods_of_regulation_Appendix_1_2
21 Шаг 4 нами присвоен расчетной таблице, размещенной на с. 30 (Регулирование рисков участия банков в экосистемах и вложений в иммобилизованные активы. Доклад для общественных консультаций. М.: Банк России, 2021, июнь).
22 Например, под ИА обычно понимаются основные средства, не участвующие в основной деятельности.
Таблица
Сводная оценка эффективности вложений трех банковских экосистем РФ в иммобилизованные активы, 2018-2020 гг., млрд руб.
ПАО Сбербанк
Лимит 30% 100%
Период 31.12.18 31.12.19 31.12.20 31.12.18 31.12.19 31.12.20
Статьи баланса
Активы всего 28 133.77 28 894.53 34 823.55 28 133.77 28 894.53 34 823.55
Иммобилизованные активы (ИА) 2 524.95 2 499.61 2 910.04 2 524.95 2 499.61 2 910.04
Капитал банка до вычета 4 260.56 4 560.51 4 741.07 4 260.56 4 560.51 4 741.07
Вычет ИА сверх лимита из капитала 2 180.62 2 147.47 2 555.98 1 377.20 1 325.80 1 729.83
Н1 до вычета сверх лимита 0.1514 0.1578 0.1361 0.1514 0.1578 0.1361
Н1 после вычета сверх лимита 0.0821 0.0924 0.0690 0.1094 0.1190 0.0922
Покрытие ИА капиталом после вычета сверх лимита при Н1 = 10% 0.8811 0.8774 0.8934 0.6038 0.5913 0.6448
Прибыль банка 811.1 870.06 781.59 811.1 870.06 781.59
ВТБ (ПАО)
Лимит 30% 100%
Период 31.12.18 31.12.19 31.12.20 31.12.18 31.12.19 31.12.20
Статьи баланса
Активы всего 13 949.42 14 329.21 17 164.34 13 949.42 14 329.21 17 164.34
Иммобилизованные активы (ИА) 1 971.74 2 005.52 2 356.47 1 971.74 2 005.52 2 356.47
Капитал банка до вычета 1 583.66 1 665.69 1 680.43 1 583.66 1 665.69 1 680.43
Вычет ИА сверх лимита из капитала 1 862.76 1 892.43 2 244.47 1 608.47 1 628.55 1 983.12
Н1 до вычета сверх лимита 0.1135 0.1162 0.0979 0.1135 0.1162 0.0979
Н1 после вычета сверх лимита -0.0236 -0.0182 -0.0377 -0.0020 0.0029 -0.0199
Покрытие ИА капиталом после вычета сверх лимита при Н1 = 10% 0.9511 0.9491 0.9571 0.8368 0.8304 0.8571
Прибыль банка 256.61 208.30 56.10 256.61 208.30 56.10
АО Тинькофф Банк
Лимит 30% 100%
Период 31.12.18 31.12.19 31.12.20 31.12.18 31.12.19 31.12.20
Статьи баланса
Активы всего 410.82 604.47 877.62 410.82 604.47 877.62
Иммобилизованные активы (ИА) 31.87 41.00 54.23 31.87 41.00 54.23
Капитал банка до вычета 74.38 99.73 121.35 74.38 99.73 121.35
Вычет ИА сверх лимита из капитала 25.96 33.57 45.36 12.18 16.23 24.67
Н1 до вычета сверх лимита 0.1810 0.1650 0.1383 0.1810 0.1650 0.1383
Н1 после вычета сверх лимита 0.1253 0.1159 0.0929 0.1557 0.1420 0.1144
Покрытие ИА капиталом после вычета сверх лимита при Н1 = 10% 0.8320 0.8369 0.8580 0.4399 0.4565 0.5266
Прибыль банка 16.96 27.46 36.91 16.96 27.46 36.91
Источник: составлено автором на основе расчетов, Приложение 223.
6. Экосистема Сбербанка (ПАО)
В настоящее время наиболее динамично развивается экосистема Сбербанка. В ней обслуживается около 98,9 млн активных частных клиентов, более 2,7 млн активных корпоративных клиентов. В периметр функционирования экосистемы Сбербанка входит более 14,2 тыс. холдингов, а ежемесячная
23 Experiment findings for article "Ecosystem banks: Forms, risks and methods of regulation". Appendix 1, 2. https://www.researchgate.net/ publication/354947868_Experiment_findings_for_article_Ecosystem_banks_forms_risks_and_methods_of_regulation_Appendix_1_2
аудитория нефинансовых сервисов превышает 60 млн единиц. И если раньше ребрендинг Сбербанка ассоциировался только с банковскими услугами, то сейчас в качестве основных выделяются следующие направления: электронная коммерция и логистические услуги, сделки с недвижимостью, облачные технологии, развлечения, сервисы доставки готовой еды, такси и каршеринг, цифровые сервисы в здравоохранении и нефинансовые услуги для юридических лиц.
Основными приоритетными направлениями для Сбербанка в настоящее время являются такие сферы нефинансового сектора, как агропромышленный комплекс, рыбная отрасль, региональный туризм, финансирование строительства жилья с использованием эскроу-счетов и ритейла. Для такого расширенного контура своих клиентов экосистема Сбербанка предлагает банковское сопровождение контрактов, кредит в корзине (сервис синхронизации услуг банка и работы IT-инфраструктуры холдинга), факторинг и партнерскую программу24, что может способствовать росту как кросс-секторальных рисков, так и прочих дополнительных рисков, которые мы рассматривали выше.
В частности, данная направленность может стремительно привести к росту доли ИА нефинансовых организаций и сервисов в активах Сбербанка, способствуя дальнейшему превышению лимита ИА, который необходимо будет покрывать капиталом банка. В результате норматив достаточности капитала (Н1) Сбербанка может резко снизиться, так как банку потребуется увеличить использование капитала для покрытия ИА (через вычет) или снизить концентрацию ИА в активах банка (через продажу). Это хорошо осознают в Сбербанке, о чем свидетельствует недавнее заявление банка, выставившего на продажу 19 торговых центров почти на 22 млрд руб., которые достались ему за долги от владельца столичного развлекательного парка «Остров мечты»25.
На основании методики Банка России (см. Приложение 1)26 и расчетных данных семи таблиц (см. Приложение 2)27 авторами были сделаны следующие выводы (см. таблицу).
При лимите в 30% размер капитала (эффективный лимит в абсолютном выражении), который вычитается из ИА с поправкой на средний КИ, играет большую роль при расчете вычета ИА сверх лимита из капитала. Расчеты показали, что капитал Сбербанка уменьшился: 31.12.2018 г. - на 2180,62 млрд руб. (снижение на 51,2%); 31.12.2019 г. - 2147,47 млрд руб. (47,1%); 31.12.2020 г. - 2555,98 млрд руб. (53,9%). Это привело к снижению норматива достаточности капитала Сбербанка: 31.12.2018 г. - с 15,14% до 8,21%; 31.12.2019 г. - с 15,78% до 9,24%, и 31.12.2020 г. - с 13,61% до 6,9%. Но для того чтобы выполнить рекомендуемый регулятором стандарт Н1, равный 10%, капитал Сбербанка, согласно приведенному расчету (см. Приложение 2), должен быть увеличен: 31.12.2018 г. - на 88,11% (или на 3754,0 млрд руб.), 31.12.2019 г. - 87,74% (4001,4 млрд руб.), и 31.12.2020 г. - 89,34% (4235,7 млрд руб.). За счет рекапитализации всей годовой прибыли Сбербанк сделать этого не сможет, так как в 2018 г. она составляла 811,1 млрд руб., в 2019 г. - 870,1 млрд руб., в 2020 г. - 781,6 млрд руб.
Более того, даже при лимите в 100%, когда эффективный лимит в абсолютном выражении равен капиталу банка до вычета, после вычета из капитала ИА сверх лимита отчетные показатели деятельности Сбербанка заметно улучшаются. Например, снижается вычет ИА сверх лимита из капитала, увеличивается капитал банка после вычета лимита, что приводит к росту норматива Н1 после лимита. Но тем не менее для покрытия выбывшего капитала после вычета из него ИА сверх лимита Сбербанку потребовалось бы изыскать дополнительные средства, чтобы нарастить свой капитал: 31.12.2018 г. -на 60,38% (или на 2572,5 млрд руб.), 31.12.2019 г. - 59,13% (2696,6 млрд руб.), и 31.12.2020 г. - 64,48% (3057,0 млрд руб.). Но этот рекомендуемый прирост по-прежнему в разы превышает размер годовой прибыли банка, полученной им в 2018-2020 гг.
7. Экосистема ВТБ (ПАО)
Группа Банка ВТБ и его дочерних и зависимых компаний включает российские и зарубежные банки, страховые, лизинговые организации, а также нефинансовые компании, занимающиеся розничной торговлей, телекоммуникацией, информационными технологиями, строительством, операциями на зерновом рынке, перевозкой и продажей зерна. Например, это «Магнит»,
24 Годовой отчет Сбербанка за 2020 год, с. 7, 8, 33, 62, 63.
25 Федорова Н. (2021). Сбербанк выставил на продажу торговые центры почти на 22 млрд руб. Активы достались банку весной от владельца развлекательного парка «Остров мечты» в Москве. РБК, 21.09.2021. https://www.rbc.ru/business/21/09/2021/61485b979a79477e67243d10
26 Experiment findings for article "Ecosystem banks: Forms, risks and methods of regulation". Appendix 1, 2. https://www.researchgate.net/ publication/354947868_Experiment_findings_for_article_Ecosystem_banks_forms_risks_and_methods_of_regulation_Appendix_1_2
27 Там же.
«СОГАЗ», «Ростелеком», «Единая Электронная Торговая Площадка», «Морской порт Геленджик», «Башкирские Скоростные Магистрали», «Т1», «Объединенная зерновая компания», «Новороссийский комбинат хлебопродуктов» и проч., в которых ВТБ владеет миноритарной долей28.
Экосистема ВТБ, построенная по партнерской модели со своими дочерними и зависимыми компаниями, может создать и дополнительно увеличить бизнес-риски. В этом случае банку придется оказывать финансовую помощь партнерам, если у последних возникнут трудности, чтобы избежать рисков для своего бизнеса. При этом ВТБ планирует в будущем подключать к своей экосистеме и других партнеров, наращивая тем самым долю ИА в своих консолидированных активах, создавая таким образом условия для снижения собственного капитала банка за счет изъятия из него иммобилизованного вычета.
На основании методики Банка России (Приложение 1)29 и расчетных данных семи таблиц (Приложение 2)30 авторами были сделаны следующие выводы (см. таблицу).
Так, при лимите 30% размер капитала ВТБ после вычета из него ИА сверх лимита снизился:
31.12.2018 г. - на 1862,76 млрд руб. (превысив капитала до вычета на 117,6%), 31.12.2019 г. -1892,43 млрд руб. (на 113,6%), 31.12.2020 г. - 2244,47 млрд руб. (133,6%). В результате этого снижения капитал ВТБ стал отрицательным: -279,1 млрд руб. (31.12.2018), -226,74 млрд руб. (31.12.2019) и -564,04 млрд руб. (31.12.2020), что автоматически привело к снижению норматива достаточности капитала (Н1) ВТБ: 31.12.2018 г. с 11,35% до -2,36%; 31.12.2019 г. с 11,62% до -1,82%; 31.12.2020 г. с 9,79% до -3,77%. Но банк с отрицательным капиталом не может функционировать, его необходимо закрывать и отнимать у него банковскую лицензию. Для того чтобы покрыть отрицательный капитал при лимите 30% и стандарте Н1, равном 10%, капитал ВТБ, согласно приведенному расчету (Приложение 2), должен быть увеличен: 31.12.2018 г. - на 95,11% (или 1506,2 млрд руб.), 31.12.2019 г. - на 94,91% (1580,9 млрд руб.) и 31.12.2020 г. - на 95,71% (1608,3 млрд руб.). За счет рекапитализации всей годовой прибыли ВТБ сделать этого не сможет, так как в 2018 году вся прибыль банка составляла 256,61 млрд руб., в 2019 г. - 208,30 млрд руб., и в 2020 г. - 56,1 млрд руб.
Но самое удивительное то, что даже при лимите 100% показатели деятельности ВТБ улучшаются, но не кардинально. Капитал ВТБ по итогам 2018 и 2020 годов по-прежнему имеет отрицательное значение, хотя и не такое значительное, как при лимите в 30%: -24,8 млрд руб., -302,69 млрд руб. и с небольшим плюсом +37,14 млрд руб. по итогам 2019 г. Норматив достаточности капитала (Н1) ВТБ после изъятия ИА сверх лимита снизился, но не так сильно: 31.12.2018 г. до -0,2%;
31.12.2019 г. до +0,3% и 31.12.2020 г. до -0,2%. Для того чтобы ВТБ выдержал установленный регулятором стандарт Н1, равный 10%, капитал банка должен быть увеличен: 31.12.2018 г. - на 83,68% (или 1325,2 млрд руб.), 31.12.2019 г. - на 83,04% (1383,2 млрд руб.), и 31.12.2020 г. - на 85,71% (1440,3 млрд руб.). Но этот рекомендуемый прирост по-прежнему в разы превышает размер годовой прибыли банка, полученной им в анализируемые периоды.
8. Экосистема АО Тинькофф Банка
Банк Тинькофф фокусируется на финансовых сервисах и является вспомогательным участником экосистемы Тинькофф, архитектором которой выступает технологическая компания «Тинькофф Центр Разработка», основным видом деятельности которой является разработка программного обеспечения. Поэтому наиболее существенными изменениями для Тинькоффа, вероятно, станет рост операционных рисков платформенных решений и, прежде всего, риск информационной безопасности (увеличить риск несанкционированного использования данных).
По сравнению со Сбером и ВТБ Тинькофф относительно мало инвестирует в нефинансовые компании для формирования экосистемы. В то же время он является владельцем и совладельцем компаний, которые способны повышать долю ИА в консолидированных активах банка. Это значит, что возможна ситуация, когда в банке будет завышенный лимит ИА, который Тинькоффу необходимо будет покрывать собственным капиталом. В данном случае речь идет о таких компаниях, как «Финанс» (доля
28 См.: Банк ВТБ. Консолидированная финансовая отчетность с аудиторским заключением независимого аудитора за год, закончившийся 31 декабря 2020 года. 2021, с. 125.
29 Experiment findings for article "Ecosystem banks: Forms, risks and methods of regulation". Appendix 1, 2. https://www.researchgate.net/ publication/354947868_Experiment_findings_for_article_Ecosystem_banks_forms_risks_and_methods_of_regulation_Appendix_1_2
30 Там же.
Тинькоффа 51%), предоставляющая услуги по взысканию долгов; «Тинькофф Образование» (100%), а также «Тинькофф Капитал» (99%), которая осуществляет деятельность по управлению инвестиционными фондами, паевыми инвестиционными фондами и негосударственными пенсионными фондами31.
На основании методики Банка России (см. Приложение 1)32 и расчетных данных семи таблиц (см. Приложение 2)33 авторами были сделаны следующие выводы (см. таблицу).
Превышение РЧЛ сверх 30% от капитала банка привело к снижению капитала Банка Тинкофф: 31.12.2018 г. - на 25,96 млрд руб. (снижение на 34,9%); 31.12.2019 г. - 33,57 млрд руб. (на 33,7%); 31.12.2020 г. - 45,36 млрд руб. (37,4%). В результате вычет сверх лимита ИА из капитала снизил норматив достаточности капитала (Н1) Тинькоффа: 31.12.2018 г. с 18,1% до 12,53%; 31.12.2019 г. с 16,5% до 11,59%, и 31.12.2020 г. с 13,83% до 9,29%. Для того чтобы обеспечить выполнение рекомендуемого регулятором стандарта Н1, равного 10%, капитал Тинькоффа, согласно приведенному расчету (Приложение 2), должен быть увеличен: 31.12.2018 г. - на 83,2% (или 61,9 млрд руб.), 31.12.2019 г. - 83,69% (83,5 млрд руб.), и 31.12.2020 г. - 85,8% (104,1 млрд руб.). За счет рекапитализации своей прибыли банк сделать этого не сможет, так как в 2018 г. она составляла всего 16,96 млрд руб., в 2019 г. - 27,46 млрд руб. и в 2020 г. - 36,91 млрд руб.
Так как Банк Тинькофф фокусируется на финансовых сервисах и является вспомогательным участником экосистемы Тинькофф, он лучше застрахован от кросс-секторальных рисков, чем Сбербанк и ВТБ. Например, при лимите в 100% (против 30%) отчетные показатели деятельности Тинькоффа улучшаются значительно. Резко снижается вычет ИА сверх лимита из капитала, увеличивается капитал банка после вычета лимита, что приводит росту норматива Н1 после лимита. Тем не менее для покрытия выбывшего капитала после вычета из него ИА сверх лимита Тинькоффу потребовалось бы изыскать дополнительные средства, чтобы нарастить свой капитал: 31.12.2018 г. - на 43,99% (или на 32,7 млрд руб.), 31.12.2019 г. -45,65% (45,5 млрд руб.) и 31.12.2020 г. - 52,66% (63,9 млрд руб.). Но этот рекомендуемый прирост почти в два раза превышает размер годовой прибыли банка, полученной им в 2018-2020 гг.
9. Возможный вариант развития экосистем в России
В России экосистемы необходимо формировать не на основе крупных системообразующих банков, привлекающих и вкладывающих огромные ресурсы большого количества своих вкладчиков и креди-торов34 в рисковые и не связанные между собой (Teece, Linden, 2017: 4) виды деятельности нефинансового сектора, а на базе современных финтехкомпаний, активно вставших на путь цифровой трансформации своих сервисов при производстве финансовых продуктов и услуг (Cornell et al., 2020; Jeník et al., 2020; Rodríguez, Ortún, 2020: 8). Международная практика показывает, что российским финтех-компаниям, функционирующим в сетевой индустрии на цифровых бизнес-платформах, необходимо:
• формировать и поддерживать большую базу пользователей, что является ключевым фактором их успешного и эффективного проникновения в финансовую отрасль (Baptista, Silva, 2018: 197);
• осторожно предлагать свои финансовые услуги компаниям с повышенным риском, поскольку инвестиционные убытки и приобретенные низколиквидные бизнесы могут привести к исходу клиентов из их экосистемы (Lee et al., 2017: 164);
• в рамках своей экосистемы создавать свой цифровой банк, который будет занимать не доминирующую, а чисто вспомогательную роль в экосистеме финтеха, развивая свой бизнес без создания собственной банковской экосистемы (Bilotta, Romano, 2019; Cusumano et al., 2019);
• на начальном этапе своего становления заручиться государственной поддержкой со стороны регулирующих органов в отношении как капитала, так и ликвидности компаний, входящих в экосистему35.
31 См.: Бухгалтерский баланс АО «Тинькофф Банк» (публикуемая форма) за I полугодие 2021 года. 2021, с. 37, 55-57.
32 Experiment findings for article "Ecosystem banks: Forms, risks and methods of regulation". Appendix 1, 2. https://www.researchgate.net/ publication/354947868_Experiment_findings_for_article_Ecosystem_banks_forms_risks_and_methods_of_regulation_Appendix_1_2
33 Там же.
34 По расчетам авторов, на 1 сентября 2021 года лидерами на депозитном рынке страны являлись Сбербанк и ВТБ, на их долю приходилось соответственно 25,2 и 21,9% всех депозитов от нефинансовых организаций и 45,4 и 14,7% всех вкладов от домашних хозяйств (Рейтинги банков. Banki.ru. https://www.banki.ru/banks/ratings/?source=submenu_banksratings - Дата обращения: 10.10.2021).
35 Supervisory and Regulatory Issues that Merit Authorities' Attention. (2017). Financial Stability Implications from FinTech. http://www. fsb.org/wp-content/uploads/R270617.pdf
Цифровой банк (Digital Bank) - это новый современный IT-банк, открытые интерфейсы прикладных программ (API) (Wewege et al., 2020: 29) которого позволяют создавать новые бизнес-модели, способные выстоять в конкуренции на рынке, снижать издержки и генерировать во внешнюю среду новые финансовые продукты (услуги) (Wewege et al., 2020: 35), создавать на их основе дополнительные источники дохода. При этом такой банк не должен препятствовать процессу переноса счетов своих клиентов в конкурирующие экосистемы и обязан вводить в свои бизнес-процессы универсальные идентификаторы (прокси-идентификаторы), способные упростить процедуры переносимости счетов.
В настоящее время цифровые банки36 в основном предлагают розничные банковские услуги - главным образом, через смартфоны и интернет-платформы. Это может позволить снижать издержки по сравнению с традиционными банками. Цифровые банки нацелены на обслуживание домашних хозяйств, частных предпринимателей и МСБ. Клиентам такие банки предлагают широкий спектр услуг (текущие счета и овердрафты, депозитные и кредитные счета, кредитные карты и финансовый консалтинг). Они используют финансовую технологию, связанную с облачными провайдерами или основанную на API, для лучшего взаимодействия в онлайн посредством мобильных платформ или платформ социальных сетей37.
В рамках технологий финтехкомпаний (облачного компьютинга, Big Data, искусственного интеллекта, машинного обучения)38 цифровой банк будет генерировать новые интерфейсы, продукты, приложения, составляющие сильную конкуренцию традиционным банковским продуктам (услугам). Новые продукты будут опираться на мультивалютные счета, мультивалютные кредитные и дебетовые карты, цифровые токены, мультивалютные электронные кошельки. С одной стороны, эти новые IT-структуры разрушают сложившийся консервативный ландшафт традиционного банкинга, но с другой - дают возможность банкам работать по-новому, накапливать необходимые бизнес-практики для дальнейшего развития. Именно новые IT-структуры становятся неотъемлемой частью всех без исключения бизнес-процессов цифрового банка, что требует большей гибкости от вычислительной инфраструктуры, готовности цифрового банка к оперативному запуску новых задач и динамическому управлению нагрузками.
10. Выводы
В настоящее время активную роль в формировании экосистем в России начинают играть крупные банки. Они начинают объединять бизнесы из разных, часто не связанных между собой отраслей и географий, порой сопоставимы с технологическими компаниями по онлайн-аудитории и в ряде случаев превосходят их по финансовым возможностям.
Выходя в смежные сферы в реальном секторе экономики, эти крупные банки провоцируют рост и без того высокой доли ИА, не имеющих требований по возвратности и ограниченно ликвидных активов банков. Такое вхождение банков в смежные сферы экономики может привести к реализации кросс-секторальных рисков в экономике, а также росту дополнительных рисков для кредиторов и вкладчиков банков.
Авторами статьи апробирована методика Банка России. Основными результатами стала оценка кросс-секторальных рисков процесса трансформации крупных российских банков в банковские экосистемы, а именно рисков, связанных с формированием на балансе банка сверхлимитных ИА, которые могут внести угрозу для финансовой устойчивости банка и банковской экосистемы в целом, а также оценки дополнительных рисков для кредиторов и вкладчиков банка со стороны экосистемных банков.
В моделировании оценки кросс-секторальных рисков авторами использовались данные трех крупных российских банков, активно работающих над развитием своих экосистем: ПАО Сбербанк, ВТБ ПАО и АО Тинькофф Банк. Ввиду отсутствия в методике ЦБ какой-либо классификации балансовых счетов, которые позволяют рассчитать величину ИА, авторами был предложен свой перечень этих балансовых счетов39. Авторский подбор счетов в данной статье может отличаться от результатов моделирования ИА, представленных в других исследованиях. Поэтому результаты нашего исследования представляют собой лишь первое приближение к анализируемой проблеме и являются первичной оценкой расчета
36 В настоящее время к цифровым банкам в некоторой степени можно отнести такие банки, как Atom Bank и Monzo Bank в Великобритании, Bunq в Нидерландах, WeBank в Китае, Simple, Varo Money в США, № 26 и Fidor в Германии.
37 Sound Practices: Implications of fintech developments for banks and bank supervisors. Consultative Document. Basel Committee on Banking Supervision, 2017.
38 Decentralised financial technologies. Report on financial stability, regulatory and governance implications. Financial Stability Board, 2019, 31 p.
39 Приложение 1. I. Данные для расчета таблицы «Динамика структуры ИА банка».
ИА, которая в дальнейшем будет уточняться. Тем не менее в рамках данного исследования было выявлено, что превышение лимита сверх 30% от капитала банка (в рамках методических рекомендаций Банка России) приводит к резкому снижению как собственного капитала банков, так и норматива Н1, что ставит перед регулятором вопрос об устойчивости данной группы банков.
Авторы статьи пришли к следующим выводам. Развитие в российской экономике экосистем на базе системообразующих банков в качестве стержневой организации при отсутствии мониторинга на регулярной основе и наличия на балансах банков значительных объемов ИА может привести к очень большим рискам для вкладчиков и кредиторов. Причин несколько.
Во-первых, крупные банки в России сохранили в наследие от советской экономики большой размер ИА (превышающий капитал банка, как, например, у ВЭБ) в виде основных средств, непрофильного имущества (включая инвестиционную недвижимость), вложений в нефинансовые организации (в том числе через гибридные инструменты), вложений в инвестиционные фонды, включая ЗПИФ (в части имущества, сформированного за счет ИА), а также других активов, не предполагающих требований по возврату денежных средств, которые создают повышенные риски для кредиторов и вкладчиков.
Во-вторых, для того чтобы обеспечить выполнение рекомендуемого стандарта Н1, равного 10% (в рамках международных требований Базеля - III), ни один из анализируемых крупных банков не в состоянии увеличить свой капитал за счет рекапитализации своей прибыли до требуемого нормативом уровня, даже при 100% лимите, когда эффективный лимит в абсолютном выражении равен капиталу банка до вычета, способного минимизировать вычет ИА сверх лимита из капитала с поправкой на КИ.
В-третьих, ожидается, что ни один из крупных банков (особенно Сбербанк и ВТБ) не в состоянии периодично и на регулярной основе наращивать дополнительный капитал (исходя из регуляторных требований и понимания собственных потребностей), чтобы купировать еще и дополнительные риски при оценке требуемого капитала в рамках ВПОДК. Особенно если определение размера надбавок к Н1 (свыше 1 п.п.) к отдельным банкам Банк России оставит за собой, исходя из критериев значимости для финансовой стабильности банковской экосистемы.
Экосистемы в России необходимо строить не на базе крупных системообразующих банков с большими обязательствами и требованиями по отношению к вкладчиками и кредиторам, а на основе современных финтехкомпаний, развивающих свои бизнес-модели на цифровых платформах и сервисах. Активно функционируя в сетевом пространстве, финтехкомпании могут пользоваться услугами цифрового банка, который в экосистеме финтеха должен занимать не доминирующую, а чисто вспомогательную роль. При этом новые ГГ-структуры цифрового банка становятся неотъемлемой частью его бизнес-процессов, что требует большей гибкости от вычислительной инфраструктуры банка, его готовности к оперативному запуску новых задач и динамическому управлению своими транзакционными нагрузками.
Литература / References
Андрюшин С.А. (2020). Денежно-кредитная политика центральных банков в условиях и после COVID-19 // Актуальные проблемы экономики и права 14(2): 223-234. [Andryushin S. (2020). Monetary-crediting policy of central banks before and after COVlD-19. Actual Problems of Economics and Law 14(2): 223-234 (In Russian)]. http://dx.doi.org/10.21202/ 1993-047X.14.2020.2.223-234 Андрюшин С.А., Кузнецова В.В. (2019). Финансовые рынки, технологические инновации и финансовая стабильность: риски и проблемы регулирования // Актуальные проблемы экономики и права 13(3): 1315-1329. [Andryushin S., Kuznetsova V. (2019). Financial markets, technological innovations and financial stability: Risks and problems of regulation. Actual Problems of Economics and Law 13(3): 1315-1329 (In Russian)]. http://dx.doi.org/10.21202/1993-047X.13.2019.3.1315-1329 Akarsu M. (2021). Chaebol system. Uluslararasi Afro-Avrasya Ara^tirmalari Dergisi 6(12): 1-13. Aoki M. (1990). Toward an economic model of the Japanese firm. Journal of economic literature 28(1): 1-27. Baptista A., Silva A. (2018). Financial technologies effect on financial services from an open innovation perspective, pp. 179-224. In: J .Zambujal-Oliveira (ed.) Theory and Applications in Game Theory. University of Madeira, Portugal. Beck K. (2021). Essays on Chinese state-owned enterprises: Reform, Corporate Governance and Subnational Diversity. Copenhagen Business School [Phd] PhD Series № 13.
Berglof E., Perotti E. (1994). The governance structure of the Japanese financial keiretsu. Journal of financial Economics 36(2): 259-284.
Bilotta N., Romano S. (2019). Tech Giants in Banking: The Implications of a New Market Power. Istituto Affari Internazionali (IAI) Papers (http://www.jstor.com/stable/resrep19672 - accessed October, 5, 2021).
Chui M. (2021). Money, technology and banking: what lessons can China teach the rest of the world? BIS Working Papers 947, Bank for International Settlements.
Cornell G., Frost J., Gambacorta L., Rau R., Wardrop R., Ziegler T. (2020). Fintech and big tech credit: a new database. BIS Working Papers № 887, September, 35 p.
Cusumano M., Gawer A., Yoffie D. (2019). The Business of Platforms: Strategy in the Age of Digital Competition, Innovation, and Power. Harper Business New York.
Dolata U. (2017). Apple, Amazon, Google, Facebook, Microsoft: Market concentration-competition-innovation strategies. SOI Discussion Paper 2017V01.
Evans D., Schmalensee R. (2016). Matchmakers: The New Economics of Multisided Platforms. Harvard Business Review Press.
Hamilton G., Cheng-shu K. (2020). Big business, small firm, pp. 100-126. In: Hamilton G., Cheng-shu K. Making Money. Stanford University Press.
He M., Leckow M., Haksar M., Griffoli M., Jenkinson N., Kashima M., Tourpe H. (2017). Fintech and Financial Services: Initial Considerations. International Monetary Fund.
Jenik I., Flaming M., Salman A. (2020). Inclusive Digital Banking: Emerging Markets Case Studies. Working Paper. Washington, D.C.: CGAP.
Jia K., Kenney M. (2021). The Chinese platform business group: an alternative to the Silicon Valley model? Journal of Chinese Governance 1-23. DOI: 10.1080/23812346.2021.1877446
Kenney M., Zysman J. (2016). The rise of the platform economy. Issues in Science and Technology 32(3).
Lee M., Lee M., Kim J. (2017). A dynamic approach to the start-up business ecosystem: a cross-comparison of Korea, China, and Japan. Asian Academy of Management Journal 22(2).
Lincoln J., Sargent M. (2018). Business groups as networks. In: Business Groups in the West: Origins, Evolution, and Resilience. UC Berkeley. https://doi.org/10.1093/oso/9780198717973.003.0004
Miah M., Suzuki Y. (2018). Toward an appropriate structure of right, pp. 161-186. In: Miah M., Suzuki Y. Power, Property Rights, and Economic Development. Springer.
Moazed A., Johnson N. (2016). Modern Monopolies: What It Takes to Dominate the 21st Century Economy. St. Martin's Press.
Moss D. (2021). Update on digital technology: The failure of merger enforcement and need for reform. SSRN (https://ssrn.com/abstract=3860360 - accessed September, 28, 2021).
O'Trakoun J. (2019). The State Strikes Back: the end of economic reform in China? by Nicholas R. Lardy. Business Economics 54(1). DOI: 10.1057/s11369-019-00147-2
Ogane Y. (2019). Effects of main bank switching on new business bankruptcy. Applied Economics 51(59): 6286-6308.
Park S., Yuhn K. (2012). Has the Korean chaebol model succeeded? Journal of Economic Studies 39(2): 260-274.
Plantin J.-C., De Seta G. (2019). WeChat as infrastructure: The techno-nationalist shaping of Chinese digital platforms. Chinese Journal of Communication 12(3): 257-273.
Rodriguez L., Ortun P. (2020). From FinTech to BigTech: An evolving regulatory. BBVA Working Paper № 20/09.
Stallkamp M., Schotter A. (2019). How 'Flat'is the Digital World, Really? Evidence on the Corporate Globalization of Digital Firms. Paper presented at the Academy of Management Proceedings.
Teece D., Linden G. (2017). Business models, value capture, and the digital enterprise. Journal of organization design 6(1): 1-14.
Tricker R., Li G. (2019). Understanding Corporate Governance in China. HKU Press.
Wewege L., Lee J., Thomsett M. (2020). Disruptions and digital banking trends. Journal of Applied Finance and Banking 10(6), 15-56.
Yanase N., Limpaphayom P. (2017). Organization structure and corporate demand for reinsurance: The case of the Japanese Keiretsu. Journal of Risk and Insurance 84(2): 599-629.
