Консалтинг и автоматизация в области управления
эффективностью банковского бизнеса

Публикации

Открытые системы

Обязательная отчетность: качество данных превыше всего

Построение хранилища данных (ХД) – это наиболее эффективный подход к автоматизации обязательной отчетности банка. Внедрение ХД позволяет банку решить сложные консолидационные задачи в условиях эксплуатации различных автоматизированных учетных систем, помогает подготовить (очистить, обогатить) и рассчитать данные для отчетных документов.

Ключевой задачей при создании хранилища становится обеспечение надлежащего качества данных для формирования банковской отчетности. Как показывает обширный опыт компании Intersoft Lab по реализации проектов построения ХД в банках, низкое качество исходных данных мешает получить максимальную бизнес-ценность от применения ХД для автоматизации отчетности, в первую очередь обязательной. Это подтверждают и результаты опросов самих банкиров: они не уверены в достоверности данных, которые хранятся в их корпоративных источниках информации.

Доверяете ли Вы качеству данных в учетных системах банка?

Результаты экпресс-опроса представителей банков – участников форума Data Integration Forum 2010 (1 июня 2011 г.)

Тренды банковского рынка как факторы влияния на развитие практики построения хранилищ данных

Проблему низкого качества данных в корпоративных автоматизированных системах и связанные с ней трудности при подготовке отчетности в ближайшее время банки станут ощущать еще острее, что обусловлено процессами, происходящими сегодня на российском банковском рынке.

Во-первых, продолжается консолидация российского банковского капитала. В посткризисный период сделки слияний и поглощений в финансовом секторе активно возобновились – по данным ежегодного исследования компании KPMG, в 2010 году их количество удвоилось. Среди наиболее существенных сделок – приобретение банком ВТБ «ТрансКредитБанка» и «Банка Москвы», консолидация активов «НОМОС-БАНКА» и Ханты-Мансийского банка, присоединение ЗАО «Газэнергопромбанк» к ОАО «АБ «РОССИЯ».

При объединении кредитные учреждения сталкиваются с ситуацией, когда за короткий срок требуется обеспечить прозрачность укрупненного бизнеса, перестроить подготовку обязательной отчетности и организовать управление новой структурой. К тому же объединяемые банки могут применять разные системы автоматизации, разные методологии учета и управления, что усложняет и без того не простые задачи слияния капитала.

Для ИТ-поддержки процессов консолидации бизнесов банки используют технологии хранилищ данных, что является уже сформировавшимся трендом рынка банковских ХД и BPM-систем. Построение единого ХД позволяет объединить бизнес-данные по всей реорганизованной структуре банка, формировать сводную обязательную и управленческую отчетность, автоматизировать процессы управления доходностью, управления затратами, планирования и пр.

Во-вторых, отмечается активизация рынка банковской розницы. Итоги 2010 года показали положительную динамику розничного кредитования и прирост депозитов населения. В 2011 году Банк России прогнозирует, что кредитный портфель отечественных банков возрастет на 20-25 %. При этом идет перестройка банковского ритейла – продуктовая бизнес-модель теряет былую эффективность, и многие банки обращаются к модели клиентской. Этот переход для российских банков представляют собой довольно сложный процесс, связанный с необходимостью реализовать ИТ-решение по построению «единого клиента». Дело в том, что большинство банков используют системы автоматизации, ориентированные на продуктовую модель, в результате чего данные по счетам и операциям клиентов могут быть распределены по разным учетным модулям, а при использовании нескольких АБС и по разным системам. Справиться с такой сложной интеграционной задачей, как получение единого представления данных по клиенту, помогут технологии хранилищ данных.

Стоит заметить, что в Европе эта задача уже приобрела статус «регулятивного требования». С 2011 года в Великобритании и других странах ЕС вступили в силу новые правила и директивы, требующие от финансовых учреждений, в частности введения технологии единого представления клиента.

Еще один существенный фактор, влияющий на развитие практики использования в банках технологии хранилищ для автоматизации отчетности, – ужесточение требований регуляторов к отчетности кредитных учреждений. Это тренд последних лет связан с принятием ЦБ РФ международных стандартов оценки рисков и капитала «Базель II», но сегодня это еще и реакция на недавний кризис. Банк России намерен перейти от рекомендаций к жестким требованиям по контролю за банковскими рисками: он намерен регламентировать процедуры оценки не только кредитного риска, но и всех прочих рисков (ликвидности, операционного, процентного и т. д.). К тому же с 2015 года запланировано повысить размер минимального капитала банков до 300 млн руб.

Новые требования регулятора обуславливает усложнение подготовки обязательной банковской отчетности. По мнению представителей отечественных банков, за последние два-три года процесс формирования отчетности для Банка России стал еще более трудоемким и сложным.

Как изменилась подготовка отчетности для Банка России за последние два-три года?

Результаты опроса коммерческих банков на встрече «Новое в практике расчета обязательных нормативов банков» с представителями Департамента банковского регулирования и надзора Банка России (ММВБ, 22 июня 2010 г.)

Перечисленные факторы являются серьезной мотивацией к тому, чтобы банки со всей серьезностью отнеслись к задаче обеспечения качества данных для подготовки отчетности.

Пилотный проект по оценке качества корпоративных данных – первый шаг при построении банковского хранилища данных

В проектах построения ХД и автоматизации банковской отчетности на работы по подготовке исходных данных (очистку, приведение к единому формату, выверку, обогащение и т. п.) может уходить до 80 % трудозатрат. Именно поэтому оценка качества данных в учетных системах банка должна стать первым шагом при внедрении хранилища. Сделать его поможет так называемый пилотный проект. Этот проверенный на практике подход дает возможность получить реальную картину состояния корпоративных данных и определить масштабы задач предстоящей автоматизации, минимизировать риски при внедрении решения и получить ожидаемый результат без срывов сроков. Кроме того, по итогам пилотного проекта банк сможет решить, стоит ли ему инвестировать специализированные интеграционные инструменты при реализации хранилища.

Выполнение пилотных проектов – услуга, широко распространенная на мировом рынке. Например, аналитики Gartner рекомендуют использовать ее для оценки поставщиков в проектах построения хранилищ данных, советуя при этом проводить испытания на реальных объемах данных, загружаемых из операционных источников.

Важность пилотных проектов при внедрении хранилищ данных осознают и российские банкиры. Об этом свидетельствуют результаты экспресс-опроса представителей банков – участников Data Integration Forum 2011 – крупнейшего ежегодного мероприятия, посвященного решениям в области интеграции и качества данных.

Нужно ли до начала проекта автоматизации отчетности на базе хранилища данных оценить качество данных в операционных источниках?

Результаты экпресс-опроса представителей банков – участников Data Integration Forum 2011

Внедрение ХД и автоматизация обязательной отчетности без оценки качества исходных данных становится причиной возникновения целого ряда рисков.

·       Риск срыва сроков проекта. На этапе отладки процессов сбора данных из источников, как правило, обнаруживается целый комплекс проблем: нетиповые ошибки в данных, их недостаточность (например, отсутствие необходимой атрибутики счетов, договоров), некорректность из-за нарушения методологий учета (например, из-за неверно организованного учета срочных сделок сложно подготовить данные для расчета кредитного риска). Для устранения этих проблем может потребоваться дополнительная разработка специальных процедур для очистки и обогащения данных. Возможно, появится необходимость разработки и принятия организационных мер (инструкций и регламентов для сотрудников банка), направленных на улучшение качества данных в учетных системах. Незапланированные работы неизбежно приводят к увеличению сроков проекта.

·       Риск создания неэффективного решения. На реальных объемах данных выполнение процедур загрузки данных в хранилище может оказаться слишком долгим. В результате решение не будет отвечать требованию ежедневного выпуска отчетов, например расчета обязательных нормативов банка.

·       Риск увеличения затрат. Для выполнения внеплановых доработок решения, приобретения интеграционных инструментов потребуются дополнительные вложения в проект, что существенно повысит его стоимость.

·       Риск неуспеха проекта. Из-за длительного отсутствия результатов от проекта и неопределенности сроков его завершения заказчик может признать проект неуспешным.

Понимая важность предварительной диагностики состояния исходных данных, компания Intersoft Lab разработала и вывела на рынок специальную услугу – пилотный проект по оценке качества исходных данных. В рамках такого проекта компания создает для банка тестовое хранилище данных, обеспечивает его информационное наполнение из учетных систем и выпускает тестовый набор обязательной отчетности. При загрузке в хранилище данные проходят комплекс проверок, по завершении которых формируется отчет об их достаточности и качестве. Также в ходе пилотного проекта оценивается производительность штатных ETL-инструментов системы на реальных объемах данных банка. По итогам этой проверки банку может быть представлено технико-экономическое обоснование необходимости внедрения промышленной интеграционной платформы.

Пилотный проект выполняется в строго ограниченные сроки – за три месяца. Провести диагностику данных в за такое короткое время помогает использование методической модели, разработанной Intersoft Lab для целей автоматизации банковской отчетности. Модель содержит описание состава исходных данных для формирования различных видов банковской отчетности, алгоритмы контроля и обогащения данных, алгоритмы расчета показателей. С помощью этих знаний проводится анализ достаточности информации в источниках, выявляются ошибки в данных и подбираются необходимые алгоритмы для обеспечения их качества.

Один из таких пилотных проектов компания Intersoft Lab реализовала в ОАО «АБ «РОССИЯ». «Пилот» был выполнен до начала построения полномасштабного ХД, которое создавалось в банке с целью поддержки присоединения к нему ЗАО «Газэнергопромбанк». В ходе пилотного проекта было развернуто тестовое хранилище данных «Контур» на СУБД Oracle, организован сбор данных из АБС банка, настроены процедуры очистки и проверки данных, налажен выпуск тестового набора из 11 отчетных форм для Банка России. В результате был подготовлен план работ основного проекта, уточнена трудоемкость процесса сбора первичных данных в хранилище и обучен ИТ-персонал банка. Это позволило реализовать последующий основной проект всего за три месяца и завершить его к четко к моменту присоединения Газэнергопромбанка. С помощью одной системы было подготовлено три вида обязательной отчетности: заключительной отчетности ЗАО «Газэнергопромбанк», вступительной отчетности реорганизованного ОАО «АБ «РОССИЯ» и консолидированной отчетности банка.

Выгоды, которые получает банк от пилотного проекта по оценке качества данных

Выполнение пилотного проекта помогает банку сформировать реалистичные ожидания от предстоящей автоматизации обязательной отчетности. Банк получает детальный план проекта с конкретными сроками ввода в промышленную эксплуатацию каждой отчетной формы. Руководство будет располагать сведениями, когда банк сможет получать отдачу от внедрения хранилища данных и какова конечная стоимость проекта.

Банку предоставляется пакет рекомендаций по повышению качества данных в рамках всей ИТ-инфраструктуры. По итогам «пилота» предлагается комплекс организационных мер для повышения ответственности сотрудников за качество данных, комплекс технических мер, включающих обоснование необходимости использования промышленной интеграционной платформы и рекомендации по улучшению качества данных на уровне учетных систем.

Банк имеет в своем распоряжении информацию о возможных рисках и ограничениях предстоящего проекта построения ХД (в том числе тех, которые связаны с применяемыми методологиями учета и средствами автоматизации), о способах устранения ограничений для реализации функциональности в полном объеме.

Реализуя пилотный проект по оценке качества данных, банк получает гарантию успеха внедрения хранилища данных и автоматизации обязательной отчетности банка.