Консалтинг и автоматизация в области управления
эффективностью банковского бизнеса

Публикации

Сайт Ассоциации российских банков

Насколько Вы уверены в своих решениях?

Как принимает решения загруженный делами руководитель? Опираясь на отчеты, которые готовят для него подчиненные. Хороший руководитель доверяет своим сотрудникам. Как же не потерять это доверие, если цифры в отчетах вызывают сомнение? Обеспечение доверия к данным, или говоря иначе, качества данных – сложная организационно-технологическая задача, а ее решение – тенденция №1 в мире банковских информационных технологий.  Качественные данные помогают доверять цифрам в отчетах, высвобождают время аналитиков на анализ и подготовку решений, повышают качество этих решений в самых разных областях банковской деятельности: управлении стоимостью бизнеса, разработке тарифов на банковские продукты, выстраивании отношений с клиентами, развитии розничной сети и во многом другом.

Сегодня на рынке присутствует огромное количество инструментов интерпретации данных, с помощью которых можно выпускать привычные «твердые» отчеты для бухгалтеров и финансистов, разнообразные интерактивные таблицы, диаграммы, светофоры, географические карты и т.д. для аналитиков и руководителей. Что необходимо для подготовки отчетов такой разнообразной формы и содержания? Любой, кто хоть раз готовил отчет, ответит: «Как что? Конечно полные, достоверные и безошибочные данные!». Но где же взять эти данные, и как обеспечить доверие к ним?

Начнем с того, что в любом банке существует автоматизированная банковская система, сокращенно АБС – программа для учета банковских операций, иначе говоря транзакций, поэтому АБС еще называют транзакционной системой. Она устроена таким образом, чтобы все работающие операционисты одновременно могли вводить в нее данные об операциях. Но если аналитики или бухгалтеры хотят в это же время получить из АБС еще и отчеты: управленческие, аналитические, для регулятора, налоговые и др., то вводить в систему транзакции станет невозможно.  Другими словами, если, не прерывая привычную работу сотрудников банка с АБС, нагрузить ее выпуском отчетов, система попросту «зависнет». Так уж устроена АБС.

Поэтому, чтобы работать с отчетами, используют хранилища данных. Эти системы предназначены только для выпуска отчетов и анализа данных. Поэтому их называют аналитическими. Данные в них попадают из АБС, например их переносят ночью после закрытия операционного дня. При поступлении в хранилище данные проверяются, иными словами, диагностируется их качество, после чего предпринимаются действия для его улучшения. В результате к началу нового рабочего дня данные в хранилище имеют надлежащее качество, и можно выпускать отчеты.

Выделяют четыре критерия, по соответствию которым судят об уровне качества информации в  хранилище банка:

· данные правильны, то есть соответствуют бизнес-логике и отвечают требованиям полноты, точности и согласованности

· данные доступны и пользователи могут обратиться к нужным данным  в нужное время

· данные надежны, им доверяют сотрудники банка, акционеры, клиенты, регуляторы

· данные контролируемы, потому что проверяются на регулярной основе

Не стоит недооценивать угрозы ненадлежащего качества данных для успешности банка. Например, некорректная оценка финансового результата кредитной организации из-за ошибок в данных, их  отсутствия или несвоевременности получения может подтолкнуть менеджеров к принятию неверных управленческих решений, стать причиной упущенных выгод и возможностей для развития бизнеса.

Скажем сразу, хранилище данных – это не «коробочный» продукт, который устанавливается после нескольких щелчков мышкой, к чему привыкло большинство пользователей. Внедрение хранилища может длиться от нескольких месяцев до нескольких лет. В это время происходит интеграция хранилища в IT-инфраструктуру банка и выстраивается сложная, подчас уникальная технология обеспечения качества данных. Это – самая сложная в инженерном плане и самая инвестиционноемкая часть такого проекта. И как нет двух одинаковых банков, так нельзя найти две идентичные системы качества данных. Их создание, а, главное, ежедневный контроль и развитие – огромный труд и потребителей отчетов, и банковских технологов, и ИТ-службы.

Существует мнение, что если построить корпоративное хранилище данных, то тут же все сотрудники будут обеспечены любой отчетностью. Однако опыт многих российских банков показывает, что это не так. Чтобы принимать решение на основе отчетов, надо быть уверенным в каждой цифре. Если данные вызывают сомнение, то сотрудники все равно будут делать отчеты вручную, тратя уйму времени на проверку каждой цифры: звонить, перепроверять, уточнять, пересчитывать и т.д. На быструю подготовку отчетов при таком подходе рассчитывать не придется,  зато будет достигнута та степень доверия к данным, к которой привыкли во многих банках.

Давайте задумаемся, нужно ли банку хранилище, каждой цифре в котором надо искать подтверждение? Ведь это нивелирует саму идею создания единого источника достоверных данных для подготовки любой отчетности. Разумеется нет. Поэтому, выбирая ХД, убедитесь в его способности обеспечить качество данных, то есть, в конечном счете доверие к отчетам и уверенность в принятых решениях.

Помните, что, предназначение корпоративного хранилища данных, не только в сборе информации из различных источников, как внутри банка, так и за его пределами, но и в обеспечении необходимого уровня соответствия данных взыскательным требованиям их потребителей.

Игорь Павлов, заместитель директора Департамента планирования и финансового контроля, Банк «Санкт-Петербург»:

"Проблема качества данных до сих пор недооценена и рассматривается в большинстве банков исключительно через призму предоставления отчетности регулятору. Но по сути - это комплексная проблема, затрагивающая интересы всех подразделений и менеджеров всех уровней. По статистике из-за ошибок в данных до 40% годового бюджета кредитной организации может тратиться неэффективно. Хочу поделиться опытом системного решения проблемы качества данных в банке Санкт-Петербург. Мы прекрасно понимали, что стоимость обеспечения качества данных всегда ниже стоимости исправления ошибок. Мероприятия по обеспечению качества данных были инициированы в рамках проекта построения корпоративного ХД и завершились созданием пока еще редкой в российской практике службы качества данных. Сегодня эта служба успешно функционирует в составе департамента информационных технологий. Отлажены регламентные процедуры отслеживания и исправления ошибок. Обеспечен полный и регулярный контроль данных во всех ИС, поставляющих данные в ХД. Эксперимент по развертыванию службы качества данных завершился успешно во многом благодаря организационно-технологической помощи поставщика ХД - компании Intersoft Lab, обеспечившей технологическую поддержку процессов проверки и обогащения данных. Что мы получили в итоге? Существенно снизилось количество ошибок в данных. Показательно, что в одном только кредитном портфеле количество видов ошибок снизилось в 15 раз. Полностью исключены серьезные ошибки, влияющие на финансовые показатели. Возросло доверие пользователей к данным ХД, а вместе с ним и качество управленческих решений. Т.е. выстроена эффективная система управления качеством данных, работающая в интересах всех подразделений."