Юрий Перевезенцев, Сбербанк: «Когда вы не знаете, что произойдет в будущем, лучшая стратегия – быть готовым к любому развитию событий»

Юрий Перевезенцев, исполнительный директор, лидер кластера, Data Tracker ПАО Сбербанк, и спикер Двадцать четвертой конференции «Централизованное казначейство», подробно рассказал CFO Russia, как в Сбере разрабатывают макроэкономические прогнозы в условиях комбинации факторов, которые раньше было трудно даже предположить.

За последние годы экономическая среда стала значительно более волатильной: меняются внешние факторы, поведение рынков и потребителей. Как в этих условиях трансформировались подходы Сбера к макроэкономическому прогнозированию?

На самом деле экономическая среда всегда была волатильной, но в последние годы из-за синхронизации большого числа разнородных факторов эта волатильность действительно усилилась. Тем не менее Сбер давно научился жить в условиях такой динамики – у нас сформирован целый набор инструментов и подходов, которые мы успешно применяем.

Давайте начнем с внешних факторов. Это те факторы, на которые мы не можем повлиять – экзогенные, как говорят экономисты. Их много, и они могут проявляться одновременно. Яркие примеры – пандемия COVID-19 или резкие изменения в торговой политике США. Поскольку мы не можем изменить эти условия, нам остается принимать их как данность. Под каждую совокупность таких факторов мы разрабатываем сценарные макроэкономические прогнозы. Наиболее вероятные сочетания становятся базовым прогнозом, варианты с меньшей вероятностью – стресс-тестами или оптимистичными сценариями. И все это мы используем для бизнес-планирования, стресс-тестирования и разработки стратегии.

В последние годы эти факторы и их комбинации начали быстро меняться, образуя конфигурации, которые раньше было трудно даже предположить. Сегодня, например, геополитические вводные обновляются практически ежемесячно, а конфликты на Ближнем Востоке способны сдвигать баланс спроса и предложения на рынке нефти на месяцы, а то и годы. Главный инструмент против такой турбулентности – это регулярные сценарные прогнозы. Мы не просто готовим их один-два раза в год. В любой момент времени t у нас есть набор сценариев: базовый, несколько тематических стресс-тестов, альтернативные и оптимистичные варианты. Под каждый сценарий заготовлен конкретный план действий и рассчитан финансовый эффект для банка. В итоге по каждому из более чем тысячи макроэкономических индикаторов, которые мы прогнозируем, мы получаем доверительный интервал. При этом критически важно улавливать именно тренды во внешних факторах, а не шум, который тоже присущ многим макроиндикаторам и иногда может меняться еженедельно.

Теперь – о конкретных инструментах. Подготовка прогноза – это не просто сбор данных и загрузка их в модель. Это кропотливая работа: написание фабулы сценария, получение прогнозных траекторий, их обсуждение командой аналитиков из разных областей и, конечно, коммуникация руководству и согласование с ним. Каждый прогноз сопровождается детальным описанием предпосылок – что именно изменилось в экономике и мире за последний месяц и как это повлияло на пересмотр траекторий. Чтобы гибко настраивать прогнозы и интерпретировать их, нам недостаточно простых исторических корреляций. Поэтому мы используем структурные макроэкономические модели. Они позволяют учитывать глубинные взаимосвязи в российской и мировой экономике – зависимости, которые не всегда соответствуют обычным корреляциям. Здесь изменение прогноза по одному индикатору автоматически корректирует траектории по всем остальным, то есть прогнозные траектории являются полностью согласованными. Приведу простой пример: если построить на графике ключевую ставку и инфляцию, можно увидеть положительную связь – чем выше ставка, тем выше инфляция. Хотя все мы понимаем, что более высокая ставка призвана снижать экономическую активность и тормозить инфляцию. Это классический price puzzle, и таких примеров множество. Наши модели как раз позволяют опираться на реальные структурные зависимости, а не ловить ложные корреляции.

И, конечно, мы широко применяем AI и ML-модели. Анализ новостной ленты, заявлений представителей ключевых министерств и ведомств, краткосрочные прогнозы на недели и месяцы вперед, наукастинги – здесь временной горизонт очень короткий, отдельные шоки могут не успеть нейтрализовать друг друга. Поэтому вступают в силу сателлитные модели на базе машинного обучения и искусственного интеллекта. Прогнозы таких моделей мы затем используем как вводные для наших больших структурных моделей, о которых я сказал ранее.

Какую роль в вашей компании выполняет такой инструмент, как Data Tracker? Какие задачи бизнес-планирования в Сбере сегодня невозможно представить без data-driven подхода и какие эффекты это дает на практике?

Data Tracker – это не просто продукт или инструмент. Это кропотливо выстроенный процесс, который объединяет аналитиков из разных подразделений банка для подготовки регулярных сценарных прогнозов и аналитики. В нем участвуют специалисты Центра макроэкономических исследований, Аналитического хаба, Департамента стратегии и развития, блока «Финансы», Казначейства и другие. Мы не являемся просто операторами структурных или ML-моделей. Модели – это, как я уже сказал, лишь инструмент. Прогнозы делают люди. Наша задача в конечном итоге – интерпретировать полученные результаты, оценивать их качество, согласованность и реалистичность и при необходимости внести коррективы в прогнозные траектории.

Помимо процесса, Data Tracker – это еще и инструмент поставки наших прогнозов бизнесу и другим аналитическим подразделениям, которые уже принимают решения на основе нашей макроэкономической аналитики. Таким образом, весь процесс бизнес-планирования, стресс-тестирования и разработки стратегии полностью базируется на данных сценарных прогнозов, создаваемых в рамках процесса Data Tracker и распространяемых через продукт Data Tracker.

Какие эффекты? Лучше всего об эффектах, как мне кажется, говорит прибыль Сбера, то, как мы проходили последние кризисные периоды, а также доверие инвесторов, отраженное в долгосрочном росте цены наших акций банка. Конечно, Data Tracker – не единственный фактор успеха Сбера, но точно один из ключевых. Он обеспечивает долгосрочное целеполагание, подготовку единой финансовой модели и планов действий на случай кризисных ситуаций.

С недавнего времени, на фоне ухода с российского рынка зарубежных дата-провайдеров, мы расширили функционал Data Tracker. Теперь мы не просто поставщик регулярной сценарной аналитики и прогнозов. Мы предоставляем рыночные данные – сегодня это миллионы временных рядов, регулярную и ad hoc аналитику, а также инструменты работы с этими данными: дашборды, надстройки для Excel и мультиагентную систему на базе GigaChat. Последнее особенно важно. Мультиагентная система демократизирует работу с прогнозами и данными. Теперь даже непрофессиональный экономист или финансист может зайти в Data Tracker, задать вопрос по данным или прогнозам и получить исчерпывающий ответ без необходимости обращаться за помощью к профильным специалистам или отраслевым экспертам, которые этот прогноз готовили.

Многие компании сегодня сталкиваются с вопросом: как принимать стратегические решения, когда горизонт предсказуемости сокращается? Какие выводы и практики из опыта Сбера вы считаете наиболее полезными для бизнеса в условиях высокой неопределенности?

Когда вы не знаете, что произойдет в будущем, лучшая стратегия – быть готовым к любому развитию событий. Пространство возможных шоков бесконечно – и мы, конечно, не прорабатываем сценарии с падением гигантского метеорита на Землю или вторжением инопланетян. Но такие события, как торговые действия новой американской администрации, возможное обострение вокруг Тайваня, технический дефолт США вполне можно описать, заложить в качестве предпосылок в прогноз и подготовить план действий на случай реализации каждого из этих сценариев. Именно для этого нам и нужна команда первоклассных аналитиков, экономистов, дата-сайентистов, которая способна формировать такие предпосылки – основу наших регулярных сценарных прогнозов.

Такой подход я бы назвал инструментом хеджирования в условиях сокращающегося горизонта предсказуемости и растущей неопределенности. Это своего рода опцион, где в качестве цены исполнения выступает то или иное событие или кризис. Как только оно наступает, запускается четко прописанный режим реагирования: с ответственными, порядком действий, сроками и, что очень важно, с уже вполне определенными и хорошо предсказуемыми последствиями для финансового результата банка. Именно эта готовность и позволяет нам сохранять устойчивость и уверенность в принятии стратегических решений.

Задать свои вопросы Юрию и узнать больше об опыте Сбера вы сможете на Двадцать четвертой конференции «Централизованное казначейство», которая пройдет 18–19 июня 2026 года в Москве.

Алиса Попова