В банковском деле свой особый сленг. На этот счёт мы ещё в 2013 году опубликовали целую статью, и интерес к ней до сих пор не угасает. Тогда мы говорили, скорее, об экономическом сленге. Но в банке работают не только экономисты, но и айтишники, и самые крутые математики.

А где математики – там модели.

Крупные банки моделируют поведение клиентов и составляют для себя план действий при реализации того или иного сценария.

Представим, что процентные ставки снижаются (как сейчас). Заёмщики начинают чаще гасить кредиты досрочно: дорогой долг хочется закрыть быстрее. Вкладчики чаще забирают деньги с депозитов и накопительных счетов, чтобы переложить их туда, где доходность кажется выше. Для клиента это логично.

Но то, что выгодно клиенту, вовсе не выгодно банку. У банка происходит отток клиентских средств с вкладов, в то же время растут поступления в погашения кредитов. То есть банк и меньше зарабатывает на кредитах, и к тому же теряет депозиты.  Это увеличивает риски для банка.

Хотя клиент стремится к своей выгоде, он не всегда поступает рационально в полной мере или попросту не может так поступить (например, заемщику не хватает денег, чтобы погасить весь кредит, хотя ему хотелось бы, и он гасит досрочно только часть). Более того, разные группы клиентов ведут себя по-разному. Всё это банки пытаются уловить в моделях на исторических данных.

В этот момент внутри банка можно услышать что-то подобное:

«Отдельно монтекарлим сценарий по ставкам,
а корреляцию между макрофакторами и поведением клиента
учитываем в рамках формулы оценки клиентского стимула».

Метод Монте-Карло – группа численных методов в математике для изучения случайных процессов. Название пришло из Монте-Карло в Монако – того самого, с казино, рулеткой и вечным человеческим желанием навести порядок в мире случайностей.

Так что если в банке кто-то сказал: «будем монтекарлить», – речь вовсе не про отдых на Лазурном берегу. Речь про математику, риск и попытку заглянуть в будущее.

👉 А Вы любите математику?