Консалтинг и автоматизация в области управления
эффективностью банковского бизнеса

Публикации

Bankir.ru

«В ближайшее время ключевым заказчиком аналитики в банках станет бизнес»

Про неравную конкуренцию с иностранными вендорами, экономику доверия к данным и измерение бизнес-ценности аналитических систем Банкир.ру рассказал управляющий партнер компании Intersoft Lab Валерий Чаусов.    

1. Так сложилось, что аналитические системы ассоциируются чаще с иностранными вендорами, чем с российскими. В этом сегменте ИТ действительно наметилось движение в сторону укрепления позиций отечественных разработчиков? 

Все не так однозначно. Аналитические системы – понятие достаточно размытое. Чаще всего его применяют в отношении технологий Business Analytics (бизнес-аналитика), как синоним Business Intelligence (бизнес-анализ) и для обозначения систем интеллектуального анализа данных. Хотя это далеко не исчерпывающий список.

Иностранные вендоры традиционно доминируют в сегменте ПО для бизнес-анализа, они первыми вышли на российский рынок еще 30 лет назад. Объективно отечественные разработчики оппонируют им слабо. И хотя конкурентоспособные BI-платформы, созданные в России, безусловно имеются, они пока не получили широкого распространения в кредитных организациях. В секторе банковской бизнес-аналитики ситуация противоположная – на протяжении 15 лет здесь лидировали российские поставщики систем планирования, бюджетирования, управления прибыльностью, подготовки управленческой, финансовой и регуляторной отчетности. В итоге общее соотношение внедрений BA-решений отечественных и иностранных вендоров в банках составляет примерно 60%:40%. Будет справедливо сказать, что до 2013 года доля зарубежного ПО постепенно росла, но в 2014 году резко снизилась и по итогам уходящего года вряд ли превысит 25%. Проникновение технологий Data Mining в банки все еще очень ограничено, рановато говорить о сформировавшихся предпочтениях и делить позиции между вендорами. 

2.     Сколько вообще разработчиков систем бизнес-аналитики «играют» на нашем банковском рынке?

Не так много: 5-6 иностранных и примерно столько же российских. Это те, чьи продукты реально внедрены и эксплуатируются в финансовых организациях. Причем интеграторов, которые предлагают зарубежный софт, намного больше, их десятки. Можно сказать, что отечественные разработчики одерживают верх в неравной конкуренции.

3.     Кто сегодня в банках формирует спрос на аналитику?

Если судить по количеству потенциально заинтересованных в аналитике пользователей, то первое место среди мотивированных заказчиков занимают те, кто реально делает банковский бизнес, развивая розницу и работу с корпоративными клиентами. Бизнес-департаменты заинтересованы в разнообразной клиентской аналитике, инструментах оценки прибыльности и рентабельности банковских продуктов, средствах анализа эффективности каналов сбыта и точек продаж.  Зачастую те же подразделения отвечают за маркетинг и хотят понимать эффективность затрат на продвижение банковских услуг. Де-факто среди инициаторов приобретения систем бизнес-аналитики преобладают финансовые службы. Они решают задачи централизованного бюджетирования, оценки финансовых результатов банка и составления сегментированной управленческой отчетности, а также управления ликвидностью и процентной маржой. Нет сомнений, что мы находимся на пороге смены вектора потребления: в ближайшее время ключевым заказчиком аналитики в банках станет бизнес. 

4.     Новые заказчики – новые требования к софту. Расскажите о том, как изменились хранилище данных «Контур» и его приложения в уходящем году?

Согласен, развитие любого продукта продиктовано или стремлением опередить пожелания потребителя или необходимостью им соответствовать. В этом году развитие платформы для управления эффективностью «Контур» велось в двух направлениях:

- Первое – это создание сервиса оценки качества данных в хранилище. Подчеркну, не контроля качества - в решении этой задачи давно нет ничего необычного, а именно его автоматической оценки, то есть расчета метрик качества данных, поступающих в хранилище из операционных систем, их мониторинга и построения отчетов о качестве данных. Сервис помогает решать сразу несколько задач: во-первых, в любой момент проверить готовность данных к прикладной обработке и выпуску отчетов; во-вторых, анализировать состояние данных в динамике, например «сегодня лучше, чем вчера»; в-третьих, мгновенно определять персональную ответственность сотрудников банка за выявленные проблемные данные. Кроме того, новый механизм позволяет фиксировать время, потраченное сотрудниками на исправление ошибок и обеспечение полноты информации. Это дает банку количественную оценку затрат на обеспечение качества данных в хранилище: и в человекочасах конкретных исполнителей и в деньгах. Экономика доверия к данным - где и сколько теряет банк из-за ошибок операционистов,  программных сбоев или неэффективно выстроенных процессов - это те аргументы, которыми мы готовы вооружить ИТ-службу заказчика. Согласитесь, когда речь идет о банке, обоснование огранизационных и технических перемен на языке денег и понятнее и убедительнее других доводов. Сегодня у нашей системы оценки качества данных в системе бизнес-аналитики нет конкурентов.

- Второе направление – развитие управленческих приложений, эту работу мы ведем постоянно. В этом году серьезно совершенствовали функциональность для управления активами и пассивами и трансфертного управления ресурсами. В октябре завершили модернизацию приложения для финансового планирования. Его назначение - поддержка коллективного планирования по всем основным бизнес-направлениям банка и  автоматическое составление единого сбалансированного финансового плана, выпуск отчетности для анализа прогнозных и планируемых показателей эффективности, а также для план-факт анализа. Ключевое преимущество обновленного приложения – вариативность  финансового планирования и механизмы сценарного анализа «что если», которые позволяют оперативно просчитывать влияние внешних и  внутренних факторов на результативность банка. На наш взгляд, все обновления созвучны актуальным задачам финансовых институтов.   

5.     Говорят, что сегодня, как и 6 лет назад, банки готовы инвестировать только в автоматизацию отчетности для регулятора, а приоритет внутренней отчетности и бизнес-аналитики в целом существенно снизился?

Действительно, структура тендеров в этом году изменилась. Количество конкурсов по выбору поставщиков систем обязательной отчетности и других приложений бизнес-аналитики примерно сравнялись, хотя далеко не все «отыгранные» ИТ-проекты стартовали. Но такого откровенного провала спроса на бизнес-аналитику, который наблюдался в 2009 году, банковский рынок не повторил. По нашей предварительной оценке результаты 2015 года по числу вновь стартовавших  проектов превзойдут их, как минимум, в 3-4 раза. В подтверждение скажу, что мы в этом году работали с банками разного масштаба, завершили комплексные проекты автоматизации бюджетирования и управления прибыльностью в Новикомбанке и казахстанском Банке ЦентрКредит, Банке Левобережный, Примсоцбанке, запустили систему управления активами и пассивами в Русском Международном банке,  систему управленческой отчетности в Банке Казани.

Новых запросов от крупных банков в целом по рынку стало меньше, но средние, например, очень осознанно инвестируют в аналитику, четко ставят задачу и формулируют свои ожидания от автоматизации. Да, конкуренция среди поставщиков ПО растет, банки экономят, более взвешенно подходят к расстановке приоритетов, готовы брать на себя часть проектных работы, заменить промышленные компоненты на свободно-распространяемое ПО и проч. Например, в Банке Казани наши специалисты впервые использовали для сбора данных в хранилище интеграционную платформу с открытым кодом Pentaho Data Integration. Все эти шаги на качество проектов влияют только положительно. Конкуренция вообще стимулирует рост качества продуктов услуг, а мотивированное участие заказчика в проекте помогает новой ИТ-системе прижиться в банке. 

6.     Вы затронули тему оптимизации ИТ-бюджетов. Каков ваш прогноз по сокращению проектов автоматизации бизнес-аналитики? Почему эти системы попадают «под нож», когда наоборот должны помогать бизнесу выживать и укрепляться?

В сегменте бизнес-аналитики всегда сложно бороться, потому что «бюджетной» альтернативой коммерческим разработкам являются электронные таблицы. Любая аналитическая система, которая придет им на замену, потребует, как минимум, существенно больших первоначальных затрат. Банк, принимая решение о внедрении такого ПО, хочет четко понимать связь между объемом инвестиций и показателями эффективности бизнеса. Как поступит  топ-менеджер банка, если эта связь недостаточно аргументирована или вообще не прозрачна? Правильно, отложит решение вопроса до «жирных» времен.

Приходится признать, что хотя известный еще с прошлого века «парадокс производительности ИТ» давно развенчан, универсальные методы оценки эффективности вложений в автоматизацию по-прежнему отсутствуют. Вместо того, чтобы прогнозировать отдачу от своего софта, вендоры предпочитают поставлять «лучшие практики», хотя, на мой взгляд, это лукавство от маркетинга, подмена понятий в чистом виде. Во многом именно здесь кроется причина замораживания отдельных проектов по автоматизации бизнес-аналитики в то время, когда эти системы должны прийти на помощь банкам в борьбе за клиента и маржинальность бизнеса.

Повторюсь, что не считаю ситуацию в сегменте банковской бизнес-аналитики бесперспективной и тем более провальной. Полагаю, что активность заказчиков в 2016 году не будет сильно отличаться от показателей уходящего года. Похоже, мы вступили в полосу штиля.

7.     А как в Intersoft Lab измеряют эффект от вложений в системы бизнес-аналитики?

Могу сказать, что мы были серьезно озабочены измерением бизнес-ценности своих продуктов. Препарировали десяток известных в мире подходов, но каждый из них содержал серьезные минусы и для аналитической системы оказался не применим. В результате разработали собственную модель оценки эффективности вложений в системы бизнес-аналитики и методику ее использования. Теперь можем сделать прогноз отдачи инвестиций в решение еще до проекта, определив понятные любому экономисту показатели эффективности: срок окупаемости, норму рентабельности, чистый дисконтированный доход, рассчитанные с учетом проектных рисков и потенциальной выгоды, получаемой при эксплуатации решения.

Оценкам систем бизнес-аналитики присущ субъективизм, индуцированный влиянием человеческого фактора на принятие управленческих решений. Наша модель расчета эффективности приложений бизнес-аналитики на  основе хранилища данных «Контур» опирается только на объективные количественные метрики: финансовую оценку проектных затрат и полученной экономии, то есть выгод от использования системы. Для оценки выгод разработан иерархический каталог показателей, замеряемых «до» и «после» проекта внедрения компонентов BA-системы.  

Уникальная особенность модели в том, что банк может оценить не только пользу, которую гарантированно принесет ему конкретное приложение для бизнес-аналитики, но и потенциальную отдачу от новых возможностей, которые появляются благодаря созданию единой аналитической инфраструктуры на базе хранилища данных «Контур». Эту методику банки смогут использовать для подготовки технико-экономических обоснований проектов и оценки достигнутых результатов.

8.     В каком направлении вы планируете развиваться дальше?

В этом году мы завершили полную модернизацию комплекса ПО по управлению прибыльностью на базе хранилища «Контур», выпустив обновления ключевой составляющей этого решения – приложения «Финансовое планирование». Среди текущих задач в приоритете остается подготовка к реализации требований Указания Банка России №3875-У, уточняющего порядок составления форм обязательной отчетности. Кроме того, по заказу банков, использующих хранилище «Контур», работаем над реализация Базельских соглашений и требований Банка России к оценке рисков и достаточности капитала в соответствии с Указанием Банка России №3624-У.

Наши стратегические планы оставлю пока в секрете, всему свое время. Надеюсь, что в 2016 году мы уже сможем приоткрыть завесу тайны, представив рынку новые грани Intersoft Lab.