ПАРТНЕР РУБРИКИ


19 апреля 2019, 13:28
Количество просмотров 85

Обнаружит ли Big Data ренегатов в руководстве банка?

В финансовых организациях большинство решений принимаются правлением и профильными комитетами. Могут ли собственник или акционеры быть уверены, что против них не затевается нечистая игра? Как уберечься от сговора с целью скрытного обогащения? Как выявить негодяев, наживающихся на вверенных ресурсах?
Обнаружит ли Big Data ренегатов в руководстве банка?

Конечно же, такую задачу может решить Служба экономической безопасности, используя анализ почтового трафика, конфигурацию сеансов телефонной связи, систему аудио- и видеофиксации. Подобный масштабный подход непредсказуемо надолго свяжет людей, технические возможности и при этом обязательно обойдется весьма дорого.

Есть иной путь – вспомнить старые добрые Big Data, проанализировать результаты коллегиальных голосований, обнаружить и вывести махинаторов на чистую воду. Или снять беспочвенные обвинения с неправедно оболганных, ложно подставленных или беспричинно подозрительных.

Поднимаем 397 протоколов Большого Кредитного Комитета и кодируем участников:

  1. Председатель Правления – ПП
  2. Главный Секретарь – ГС
  3. Шеф Безопасности – ШБ
  4. Руководитель Казначейства – РК
  5. Руководитель Инвестиционного Блока – ИБ
  6. Главный Кредитчик – ГК
  7. Главный Юрист – ГЮ
  8. Руководитель Корпоративного Блока – КБ
  9. Начальник Комплаенс Службы – КС
  10. Финансовый Директор – ФД

Составляем таблицу основных показателей Комитета (см. табл. 1). 

[caption id="attachment_429151" align="aligncenter" width="700"]Обнаружит ли Big Data ренегатов в руководстве банка? - рис.1 Табл. 1. Основные показатели Большого Кредитного Комитета[/caption]

Делаем первые выводы:

  • По факту голосования наиболее активны в Комитете: ИБ – выразил мнение в 58% всех решений и ГС – 51%. Наиболее пассивны: ПП – 31% и ФД – 35%.
  • Среднее временное расстояние от первого голоса до последнего поданного измеряется в часах: среднее время голосования 0,24 дня, или 6 ч. Быстрее реагируют: КС – в среднем 0,05 дня, или 1,2 ч. и ШБ – 0,11 дня, или 2,5 ч. Медленно действуют: ПП – в среднем 0,36 дня, или 8,5 ч., ФД – 0,32 дня, или 7,5 ч., ГК и ГЮ – по 0,30 дня, или 7,2 ч.
  • Анализ последовательности в очередности голосований показывает, что, как правило, первыми в очереди голосования оказываются ШБ и КС, последними – ГЮ и ПП.
  • Предположим, что эффективен голос, который отдан до того, как наберутся ⅔ мнений по решению. Наиболее эффективно действуют: ИБ – голоса по 53% вопросов оказались эффективными и ГС – по 49%. Неэффективно работают: ПП – по 27% вопросов и ФД – по 30%.
  • В неэффективном голосовании (после того как проголосовало ⅔ членов Комитета) лидируют: РК – 21% от всех своих голосов подал после ⅔ членов Комитета, ГЮ – 20,5%, ФД и КБ – по 15%.
  • Рейтинг голосований – интегральный показатель качественности, куда включены показатели по фактам состоявшихся решений, скорости, очередности и эффективности голосования. Наилучшие показатели: ГС – 28 баллов, ШБ – 27, ИБ – 26 и КС – 25. Наихудшие: ПП – 1, ГЮ – 3 и ФД – 6.

[caption id="attachment_429152" align="aligncenter" width="500"]Обнаружит ли Big Data ренегатов в руководстве банка? - рис.2 Табл. 2. Корреляции по факту голосования Большого Кредитного Комитета[/caption]

Рассмотрим корреляции по факту голосования (см. табл. 2).

Что полезного мы узнали:

  • Корреляция между членами Комитета средней силы. Положительная зависимость говорит о том, что участники голосуют и игнорируют одни и те же решения.
  • ГС-ПП, ФД-ПП, ФД-КС, ФД-РК, КБ-ПП, КБ-ГЮ: голосование вместе имеет положительную корреляцию средней силы. Более сложных конгломератов не прослеживается.
  • КС – средняя положительная корреляция по факту голосования с ПП, ГС, РК и ГК.
  • ФД – средняя положительная корреляция с ПП, РК и КС.

[caption id="attachment_429153" align="aligncenter" width="500"]Обнаружит ли Big Data ренегатов в руководстве банка? - рис.3 Табл. 3. Корреляции по времени голосования Большого Кредитного Комитета[/caption]

Обратим внимание на корреляции по времени голосования (см. таб. 3).

Обнаружена сильная корреляция между членами Комитета по времени голосования. Исключение в этом правиле – КС: выпадает из общей закономерности и склонен голосовать «обратно» общей тенденции.

  1. Высокая степень корреляции времени голосования между всеми участниками указывает или на установившийся порядок в принятии коллективного решения, например, зависимость скорости голосования от важности вопроса, или на наличие «пушера» выносящегося вопроса.
  2. КС и ШБ: оба голосуют быстро, однако между их временем голосования есть отрицательная корреляция средней силы. Возможно, между ними идет негласное соревнование: кто быстрее проголосует, или «тандемная зависимость»: если быстро проголосовал один – второй уже не спешит.

[caption id="attachment_429154" align="aligncenter" width="500"]Обнаружит ли Big Data ренегатов в руководстве банка? - рис.4 Табл. 4. Корреляции по очередности голосования Большого Кредитного Комитета[/caption]

Изучим зависимости по очередности голосования (см. табл. 4).

  1. Корреляция по очередности голосования не сильная. Указывает на то, что внутри Комитета нет очевидной сильной зависимости в процедурной взаимосвязанности.
  2. Наблюдается корреляция в средней степени  между парами ГЮ-ГК и ГК-ИБ. Учитывая должности участников голосования, можно предполагать согласования при некоторых голосованиях, например, Риски не могут принять решение без обсуждения параметров с Безопасностью.

Анализ сопряженности решений покажет наиболее вероятные сочетания членов Комитета по факту голосования по вынесенным вопросам (см. табл. 5).

[caption id="attachment_429155" align="aligncenter" width="500"]Обнаружит ли Big Data ренегатов в руководстве банка? - рис.5 Табл. 5. Наиболее вероятные сочетания членов Комитета по факту голосования по вынесенным вопросам[/caption]

  1. [caption id="attachment_429156" align="alignright" width="200"]Обнаружит ли Big Data ренегатов в руководстве банка? - рис.6 Табл. 6. Выявленные сопряженности пар участников голосования[/caption]

    Лидеры по сопряженности в голосовании с другими (при выходе на голосование либо от них зависят многие, либо они зависимы от многих): ПП – 51 случай сопряженности с другим членом Комитета, когда одинаковое голосование подтверждалось в 70% и более случаях, ФД – 31 сопряженность, КС – 25 сопряженностей.

  2. При голосовании ПП 41,5% его голосований оказываются сопряженными. Голосования членов Комитета значительно зависят от факта выхода на голосование ПП.
  3. У ФД 22,3% голосований в сопряженности. Заметна зависимость голосований участников от ФД.
  4. Наибольшие сопряженности при выходе на голосование: ПП – ГС (88%); ФД – КС (82%); ПП – КС (80%).
  5. Наибольшие сопряженности при невыходе на голосование: ГС – ПП (92%); КС – ПП (89%); КС – ФД (89%).

Сопряженность покажет долю совместных голосований членов Комитета. Установим признак присутствия:

0 – в голосовании не участвовал;

1 – в голосовании участвовал.

Рассмотрим сопряженности пар участников голосования (см. табл. 6).

Первую строку таблицы следует читать так: «В 92% случаев, когда не голосовал ГС, не голосовал и ПП».

Посмотрим, что покажут тройки участников (см. табл. 7).

Проверим парные последовательности голосования: они определят, кто в паре из двух членов Комитета голосует первым, а кто вторым. Похоже на анализ сопряженности, но дополнительно учтем направление зависимости. В строке – доля голосов, в которых участник был первым (ведущим), в столбце – вторым (зависимым), см. табл. 8.

[caption id="attachment_429157" align="alignright" width="200"]Обнаружит ли Big Data ренегатов в руководстве банка? - рис.7 Табл. 7. Выявленные тройки участников голосования[/caption]

  1. Первыми в голосовании (ведущими в парах) чаще остальных становились: КС – средняя доля голосования первыми 76%, ШБ – 72%, ГС – 59% и КБ – 54%.
  2. Вторыми в последовательности чаще остальных оказывались: ГЮ – средняя доля голосования вторыми – 72%, РК – 64%, ПП – 58%.
  3. Среди пар с устоявшейся последовательностью в голосовании отличаются:
  • ШБ → ПП – 86%
  • КС → ФД – 84%
  • ШБ → КБ – 84%
  • КС → ГЮ – 83%
  • ГС → ПП – 82%
  • ШБ → ГС – 82%.

Математический вывод на данном этапе: Большой Кредитный Комитет банка обладает высокой зрелостью процедур и участников. Коррекция механик и состава коллегиального органа не требуется.

Казалось бы, можно успокоиться, но мы решили добавить информацию:

  • сеансы телефонной связи по стационарным и мобильным телефонам;
  • параметры и способ отправки сообщений электронной почты и мессенджерами.

Big Data принесла ожидаемый, но разочаровывающий ответ: 91% решений формируют три участника:

  • Начальник Комплаенс Службы
  • Главный Кредитчик
  • Главный Юрист

Остальные семь членов Большого Кредитного Комитета – жестко ведомы.

[caption id="attachment_429165" align="alignright" width="700"]Обнаружит ли Big Data ренегатов в руководстве банка? - рис.8 Табл. 8. Выявленные парные последовательности голосования[/caption]

Рубрика:
{}
Теги:
#

PLUSworld в соцсетях:
telegram
vk
youtube