В марте 2021 года дочерняя компания «Норникеля» – АО «Норильско-Таймырская энергетическая компания» – выплатила 146,2 млрд рублей штрафа, присужденного судом за разлив топлива под Норильском в мае 2020 года. Чтобы избежать подобных ситуаций, многие компании разрабатывают собственные методики выявления и пресечения возможных экологических рисков. Об этом на примере своей компании рассказал Александр Дьяченко, риск-менеджер «Сибирской угольной энергетической компании» в рамках Risk Awareness Week -2021.
– Каждая компания сталкивается с большим количеством комплаенс-рисков, и актуальность их с каждым годом только растет. Процесс управления комплаенс-рисками состоит из нескольких этапов: идентификация, приоритизация, оценка, учет митигирующих (уменьшающих вероятность наступления рискового события и минимизирующих его последствия) мероприятий и принятие риск-ориентированного решения.
Поскольку задача качественной оценки всех рисков заведомо невыполнима, после этапа идентификации перечня этих рисков важно сформировать их приоритеты. По нашему опыту стало ясно, что качественное проведение оценки всех рисков одновременно – неподъемная задача, нужно все-таки выбрать наиболее важные риски, планировать на них ресурсы компании, сформировать концепцию риск-менеджмента, и только так можно рассчитывать на эффект и понимание точного влияния тех или иных событий на уровень риска.
Вопрос приоритизации рисков так или иначе затрагивает существенность этих рисков, и нужно понимать, что, возможно, достаточно будет информации, которая уже есть в компании, количественной оценки этих рисков и их последствий, а также вероятных убытков компании с учетом корпоративной статистики. Мы должны на основе этих данных нарисовать дерево возможных сценариев реализации рисков.
Этапы решения задачи
Проиллюстрирую это реальной ситуацией. Департамент комплаенс, производственное подразделение и специалисты по экологии обратились к риск-менеджерам компании для помощи в количественной оценке экологических рисков и оценке влияния рисков на принимаемое инвестиционное решение. В результате проведения полноценной оценки оценочная стоимость риска в консервативном сценарии увеличилась по сравнению с первоначальной более чем в 3 раза и составила свыше 10 млрд рублей. Перед компанией встал вопрос о возможных путях снижения уровня риска (уменьшение вероятности реализации негативного сценария и снижение возможного размера ущерба). Инвестиционная команда компании подготовила перечень возможных мероприятий по митигации риска. Перед нашей командой был поставлен вопрос о выборе наиболее оптимального набора и пути реализации мероприятий.
Для решения поставленной задачи проект был разбит на этапы. Первый этап – разработка методологии оценки экологического риска, включающий подэтапы: составление дерева сценариев реализации риска; анализ надзорной и судебной практики для оценки вероятности реализации каждого из сценариев; анализ существующих экологических проб и методологии штрафов и санкций со стороны надзорных и судебных органов для оценки величины ущерба риска по каждому из сценариев. Второй этап – оценка влияния каждого из предложенных планов по митигации риска на вероятность сценариев реализации риска и размер возможного ущерба. Третий – построение модели в Еxcel с надстройкой Modelrisk для проведения оценки рисков и стоимости мероприятий. Четвертым этапом мы провели оценку в модели методом Монте-Карло (это автоматизированная математическая методика, предназначенная для учета риска в процессе количественного анализа и принятия решений).
Чем больше в модели экспертных оценок, тем она менее точная – к сожалению, эксперты очень часто ошибаются, это железное правило, с которым мы столкнулись на своем опыте.
Остановлюсь подробнее на этом этапе, взяв аналогичный риск по иному предприятию с четырьмя видами стоков. Мы собирали информацию по возможному колебанию количества воды из каждого стока. Использовали формулу, которая рисовала распределение веществ в выпуске на базе минимального, среднего и максимального значений (согласно результатам статистики по объему сброса воды) и высчитывала случайное значение, которое в дальнейшем использовалось для оценки рисков. Далее взяли стандартный список веществ с предельно допустимым коэффициентом: согласно существующим стандартам допустимая концентрация по договоренности с надзорными органами может быть также изменена, особенно если предприятие находится в природоохранной зоне. Для каждого уровня концентрации в модели рассчитывался ущерб – все это было внесено в алгоритм, после чего запущено моделирование методом Монте-Карло.
Далее нужно было рассчитать итоговые данные по влиянию каждого риска. При этом, если мы внедряем какие-то инновационные технологии, позволяющие минимизировать концентрацию вредных веществ, мы также фиксируем эти данные в таблице и делаем сравнительный анализ того, что есть, и ситуации, которая может последовать в результате внедрения экологических мероприятий. Эта информация готовится в виде отчета для руководства с подробным описанием с целью принятия риск-ориентированного решения по способу реагирования на риск.
Важный момент: чем больше в модели экспертных оценок, тем она менее точная – к сожалению, эксперты очень часто ошибаются, это железное правило, с которым мы столкнулись на своем опыте. Причем эксперты ошибаются не в силу своей низкой квалификации, а потому что одни мыслят шаблонами и не понимают вашего языка цифр, другие – осознанно увеличивают или занижают риски. Поэтому лучше всего руководствоваться объективными данными статистики. Например, исследуя концентрацию вредных веществ в стоках на основе наших данных, мы выяснили, что в сравнении с экспертными оценками наши данные в три раза превышают допустимую концентрацию вредных веществ.
Подход к оценке экологических рисков был тиражирован на другие предприятия компании с подобными рисками. Помимо этого, было принято обоснованно взвешенное решение о выборе путей митигации риска на основе количественных оценок, лишенных субъективного экспертного мнения. И наконец, в компании повысилась риск-культура: теперь при принятии инвестиционных решений в области управления комплаенс-рисками используются продвинутые подходы с учетом количественной оценки вероятности сценариев угроз и возможного ущерба от реализации рисков.
Александр Дьяченко – риск-менеджер «Сибирской угольной энергетической компании», выпускник механико-математического факультета МГУ им М.В. Ломоносова, к.ф.-м.н., FRM. Опыт управления финансовыми и операционными рисками в крупных российских компаниях превышает 12 лет.
Ирина КРИВОШАПКА
