Система финансового планирования: выбираем оптимальный план внедрения

Эксперт Интерсофт Лаб анализирует два подхода к организации внедрения системы автоматизации финансового планирования и прогнозирования в банке.

Путь к достижению бизнес-целей банка начинается с подготовки прогнозов и финансовых планов. Как правило, сначала финансовый департамент разрабатывает укрупненный план банка и согласовывает его с акционерами. Затем, ориентируясь на укрупненный план, бизнес-подразделения готовят свои детальные планы и согласовывают их с финансовым департаментом. В результате их консолидации формируется финансовый план банка.

Важная роль в планировании отводится прогнозированию. Оно предполагает расчет показателей финплана на основании исторических данных о ресурсах банка и прогнозных значений макроэкономических индикаторов. Финансовый департамент прогнозирует укрупненный план для разных сценариев изменения окружающей среды. Бизнес-подразделения рассчитывают будущее состояние «старых» и моделируют «новые» портфели ресурсов для сценариев, определенных финансовым департаментом.

Ценность автоматизации процессов планирования и прогнозирования понятна большинству финансистов и ИТ-менеджеров. Ожидаемый эффект – повышение обоснованности и детальности целевых финансовых показателей и сокращение сроков подготовки финансовых планов.

Но понимать, не значит сделать. Для сравнения: за два последних десятилетия кредитные организации автоматизировали планирование в 3 раза реже, чем бюджетирование хозяйственных расходов, в 4 – чем отчетность для регулятора, в 6 – чем подготовку управленческой отчетности. Прямо сейчас девять из десяти российских банков готовятся верстать планы на 2026 год в запрещенном табличном редакторе. Хотя отечественные альтернативы имеются: в Реестре российского ПО зарегистрировано более 50 систем планирования. Правда только одна из них – приложение «Финансовое планирование» от компании Интерсофт Лаб – разработана специально для финансовой отрасли.

Многие банки из года в год изучают потенциальные возможности специализированного ПО для планирования и прогнозирования, но не доходят до внедрения. Одни знают недостатки своих методологий планирования, но не имеют возможности их исправить и поэтому откладывают автоматизацию. Другие не понимают, с чего начать, - с прогнозирования или с планирования. Кроме того, задача носит сезонный характер, и протестировать новое ПО – объективно сравнить процесс и результаты планирования в системе и вручную - можно только раз в год параллельно с подготовкой финансового плана «старым» способом. Эта неудобно и грозит кратно увеличить сроки проекта.

Тем не менее, внедрить ПО для финансового планирования на основе прогнозирования можно в среднем за 2 года. В этот срок укладывается пара циклов годового планирования. Это позволяет наращивать и тестировать функционал поэтапно: сначала для планирования, потом для прогнозирования или наоборот. Порядок внедрения зависит от методической и технической готовности банка к проекту.

Сначала планирование, потом прогнозирование

Последовательность внедрения «сначала планирование, потом прогнозирование» позволяет в течение первого года автоматизировать ключевую задачу финансового департамента – ввод укрупненного плана, заполнение планов бизнес-подразделений, их согласование и консолидацию в финансовом плане банка – и ввести эту функциональность в эксплуатацию.

Первый этап проекта включает настройку специализированного ПО для планирования согласно методике банка. Настраиваются:

• рабочие места – индивидуальные листы планирования и консолидации – для сотрудников разных подразделений банка,
• маршруты согласования бюджетных документов,
• отчетность по бюджету,
• права доступа к бюджетным документам и функциям их обработки.

После настройки проводится обучение сотрудников банка работе с ПО и приемо-сдаточные испытания. В рамках опытно-промышленной эксплуатации банк готовит в системе финансовый план на следующий год. При этом сотрудники вводят значения плановых показателей вручную. Преимущества использования специализированного ПО сводятся к обеспечению прозрачности бюджетных процессов, улучшению контроля за соблюдением бюджетного регламента, исключению ошибок консолидации и сокращению сроков планирования.

В течение второго года система планирования дополняется инструментами прогнозирования для финансового департамента и бизнес-подразделений.

Главный плюс такой последовательности внедрения компонентов – быстрое получение первых результатов от использования системы планирования. Правда, при условии высокой методической готовности банка к проекту. Минус – существенное ограничение возможностей автоматического заполнения планов.

Сначала прогнозирование, потом планирование

При внедрении по схеме «сначала прогнозирование, потом планирование» в ближайшем цикле планирования сложившаяся в банке технология подготовки финансового плана не меняется. Первый год проекта посвящается автоматизации расчета плановых показателей с использованием прогнозных алгоритмов. К старту первой с начала проекта бюджетной кампании заказчик получает механизмы подготовки детальных витрин прогнозных данных и показателей на основе исторических данных о деятельности банка. И может использовать их для подготовки укрупненных и детальных планов.

Ключевые задачи первого этапа:

• подготовить базу качественных исторических данных для прогнозирования,
• определить, какие методы прогнозирования использовать,
• настроить механизмы расчета детальных витрин прогнозных данных и показателей.

Если в банке имеется хранилище данных, это существенно ускорит подготовку данных для прогнозирования. Иначе предстоит решать задачи интеграции с учетными системами банка, консолидации первичных данных и контроля их качества. Возникает риск не уложиться с подготовкой данных в календарный год. Выход есть: разбить сбор данных на несколько стадий – по годам – и расставить приоритеты их реализации по убыванию сложности планирования по бизнес-направлениям. Стоит начать с консолидации данных бухгалтерского учета и кредитного портфеля банка. Собрать их за год точно получится.

Для прогнозирования можно использовать статистические или вероятностные методы и нейронные сети. В теории, чем сложнее метод прогнозирования, тем он точнее. Но у более точных методов есть уязвимое место – им нужны качественные исторические данные большой глубины. Их может не оказаться в распоряжении банка. Тогда требования к точности придется снизить и выбрать менее чувствительные к объему и качеству исторических данных методы.

Зависимость методов прогнозирования от имеющихся в банке данных – очевидный недостаток второго подхода. Можно напряженно работать целый год, но из-за низкого качества или недостаточной исторической глубины данных получить тривиальные алгоритмы расчета плановых показателей. Это может негативно сказаться на оценке результатов первого этапа проекта.

Однако, если автоматизация прогнозирования не встретит объективных препятствий с данными, то уже первая бюджетная кампания с опорой на быстрый расчет прогнозов проиллюстрирует новое качество планирования. Подготовка планов подразделений ускорится, повысится их детальность и аналитичность, значения показателей будут подкреплены расчетами, а планы станут реалистичнее.

На втором этапе проекта останется обеспечить ИТ-поддержку процессов планирования: настройку рабочих мест, документооборот и консолидацию бюджетных документов.

Основной эффект от успешного внедрения по схеме «сначала прогнозирование, потом планирование» - ощутимое сокращение трудозатрат на прогнозирование, повышение вариативности и детальности прогнозных данных для подготовки планов уже в первом цикле планирования. Большой риск – не получить на тактическом горизонте ощутимой выгоды от автоматизации прогнозирования при высоких затратах на подготовку данных.

В качестве резюме:

• запустить систему финансового планирования и прогнозирования в промышленную эксплуатацию за 2 года – решаемая задача,
• сроки получения максимальной отдачи от автоматизации в конкретном банке зависят от выбора подхода к внедрению ПО,
• план внедрения должен учитывать цели и приоритеты заказчика, готовность его методики планирования, доступность и качество данных для прогнозирования.

Автор: Юлия Амириди, заместитель генерального директора Интерсофт Лаб

Источник: Национальный банковский журнал (NBJ)