Аналитика для управления рисками в энергетике Дмитрий Коновалов , Кирилл Бутаев

Тема риск-менеджмента в энергетике сегодня становит­ся все более актуальной, и это связано с основной проблемой отрас­ли: всем участникам рынка необхо­димо сокращать расходы с учетом жестких требований регуляторов по тарифам и независимого движения цен на топливо. Грамотно и надежно организованный риск-менеджмент может оказать существенную по­мощь организациям в достижении такого эффекта. Многие энергети­ческие компании России уже зани­маются построением систем риск- менеджмента, главное — наличие людей, знающих и умеющих это де­лать. Некоторые российские риск- менеджеры принимают участие в разработке мировых стандартов по управлению рисками и распростра­нении их на территории нашей стра­ны (например, ISO 31000). А с появ­лением отечественного профессио­нального стандарта по управлению рисками, который учтет в себе все лучшее из мира риск-менеджемента (ГОСТы, ISO, COSO, PRM и др.), мож­но надеяться, что вопрос наличия лю­дей с соответствующей подготовкой будет совсем решенным. Следующим шагом является пре­доставление этим профессиона­лам достаточного количества полно­мочий и их вовлечение в принятие ключевых решений со стороны топ- менеджемента. Сейчас многие россий­ский риск-менеджеры из совершенно разных отраслей реального сектора отмечают, что, несмотря на уверенное позиционирование управления риска­ми, реального влияния при принятии решений все же не хватает. Наконец, в условиях быстро ме­няющихся рынков, а также с учетом размера и сложности энергетических предприятий для умного и проактив- ного подхода к управлению рисками необходимо снабдить рисковиков со­временными инструментами. Что же такое современные ин­струменты риск-менеджемера? Эти инструменты прежде всего должны обеспечивать оперативный доступ к самой разной информации в компа­нии, а также включать интеллекту­альные средства анализа этой инфор­мации. Причем аналитические воз­можности должны позволять решать очень широкий круг задач — это об­условлено разнообразием видов ри­сков (рыночные, кредитные, опера­ционные, репутационные и т.д.) и их комплексной структурой. Комплексная структура рисков Если говорить об энергетиче­ской отрасли, то комплексная струк­тура рисков хорошо видна на при­мере одного из ключевых операци­онных рисков отрасли — поломки оборудования. Авария на Саяно-Шу- шинской ГЭС, к сожалению, демон­стрирует всю тяжесть возможных по­следствий. Реализация такого риска может стоить компании десятки мил­лиардов рублей, что обусловлено: высокой стоимостью ремонтов, особенно если учитывать воз­можную замену оборудования или отдельных агрегатов; недовыработанной электроэнер­гией, а это и недополученная при­быль, и штрафы за недопоставку, и невыполнение обязательств на балансирующем рынке; ущербом экологии, который так­же приводит к штрафам и воз­можному удару по репутации;  травмами сотрудников, а соот­ветственно и компенсацией им, а также нехваткой персонала для работ (в этом случае хорошо вид­но, как могут быть связаны риски между собой). С другой стороны, компаниям нужно четко идентифицировать и оценивать причины возникновения рисков: износы, заводские дефекты, увеличенные нагрузки, природные факторы, квалификация сотрудни­ков и т.д. Понятно, что в силу такой ком­плексной структуры рисков ру­ководителям следует иметь хоро­шо работающую функцию риск- менеджмента, а инструменты долж­ны анализировать риски со всех сторон. Рассмотрим на примерах пользу, которую получают предпри­ятия при применении аналитики для риска поломки оборудования. Пример первый — мониторинг состояния оборудования Большинство организаций ис­пользуют базовые средства контроля, предоставляемые производителями, а также опираются на знания экспер­тов, которые на основе субъективных оценок формируют представление о состоянии оборудования. Однако ба­зовые средства контроля лишь реги­стрируют выход показателей за кри­тические значения, в результате ор­ганизациям приходится применять «реактивные», а не «упреждающие» стратегии обслуживания, т.е. реаги­ровать на факт поломки, а не упреж­дать ее. Средства интеллектуального ана­лиза данных могут существенно уси­лить базовые средства контроля, по­зволяя организации точно предска­зать события, которые могут повлечь за собой сбои в работе оборудования. Используя методы создания прогноз­ных моделей, организация будет по­лучать предупреждения в отношении оборудования и активов, веро­ятность сбоя которых может возник­нуть в будущем. Эту информацию также можно использовать для оп­тимизации планового технического обслуживания. Пример второй — страхование Страхование рисков — один важ­нейших инструментов управления рисками в современном мире. Поэ­тому суммы, которые наши предпри­ятия готовы тратить на страхование, просто огромны. Зачастую страхова­ние риска поломки оборудования за­ключается в том, чтобы единым до­говором покрыть максимально воз­можный перечень причин и послед­ствий. Средства интеллектуального анализа данных позволяют эконо­мить на страховых договорах. Основная идея заключается в том, чтобы, во-первых, оценивать риски по-отдельности, а во-вторых, при­менять аналитические инструменты для самостоятельной количественной оценки рисков. В этом случае страхо­ватель ясно понимает, какие именно ущербы он страхует, какова вероят­ность каждого из них и из чего скла­дывается размер страховой премии. На основании исторической ин­формации о количестве случаев ре ализации риска и его последствиях можно рассчитать разные рисковые метрики (например, Value at Risk, VaR). Для повышения точности вы­числений можно использовать раз­ные техники: с использованием ре­грессионного анализа учитывать факторы возникновения риска (если информация по ним ведется), учиты­вать корреляции между разными ви­дами риска, встраивать в моделиро­вание экспертные сценарии развития событий. Последним отчасти реша­ется проблема отсутствия статисти­ки для редко происходящих событий (например, природные катаклизмы) и в случае некачественной статисти­ки (проблема очень актуальна для многих компаний). Даже эти два примера хорошо показывают, как интеллектуальный анализ данных может помочь пред­приятиям получить реальную поль­зу. Другой вопрос заключается в том, что для грамотного примения анали­тики компаниям необходимо каче­ственно собирать данные. Текущая ситуация на российском рынке систем управления рисками Процесс создания и внедрения си­стем управления рисками в энергетическом секторе активно идет. Однако пока преобладают «самописные» си­стемы, как правило, на базе офисных программ. Основная причина упомя­нута выше: риск-менеджеры не име­ют достаточных полномочий и, как следствие, отсутствуют серьезные финансовые вложения в качествен­ные инструменты. Проблемы, с которыми сталкива­ются компании при использовании «самописных» систем для решения задач управления рисками на уровне огромного энергетического предпри­ятия, понятны. Например, отсутствие возможности использовать методы интеллектуального анализа данных или получать данные из внешних ис­точников на регулярной основе в ав­томатическом режиме (при больших объемах информации и количестве возможных источников данных это приводит к ощутимым трудозатратам для сотрудников). Там же, где инфор­мацию необходимо собирать вруч­ную (например, протоколы поломок оборудования), — отсутствие грамот­но поставленного процесса сбора и валидации данных. Это, в свою оче­редь, приводит к проблеме качества данных. А ведь обоснованные реше­ния можно принимать только на ос­нове качественных данных. Некоторые компании пытаются строить системы по управлению ри­сками на базе своих систем автома­тизации основной деятельности (на­пример, ERP-систем). При кажущихся на первый взгляд выгодных отличиях зачастую остаются те же проблемы и возникают новые трудности: сложность внесения изменений в заложенные алгоритмы; возможность для взаимодей­ствия только с «базовой» систе­мой, что при обычном количе­стве и разнообразии информа­ционных систем приводит к ин­теграционным проблемам и в конечном счете нивелирует по­зитивный эффект ухода от руч­ных действий; отсутствие поддержки «самопис- ной» части системы со стороны вендора; ограниченность методов глубо­кой аналитики в таких системах. В итоге большинство компаний понимают, что решение столь ком­плексных задач, как управление ри­сками, становится значительно легче при наличии промышленных систем по управлению рисками, которые обеспечивают простые механизмы интеграции, необходимое качество данных и, наконец, саму аналитику.

Полное содержание статьи Вы можете найти в первоисточнике Источник:  ©  Коновалов Д., Бутаев К.  Аналитика для управления рисками в энергетике. ЭнергоРынок. - 2013, № 10. - С. 60-62. 30.10.2013 Материал размещен на www.transform.ru: 07.11.2013 г.

  ©  TRANSFORMаторы 2004—2010