Консалтинг и автоматизация в области управления
эффективностью банковского бизнеса

Публикации

Банки и технологии

Классификация аналитических систем

Сначала немного лирики

Почему тема "аналитические и управленческие системы" такая сложная? Потому, что в аналитике и в управлении нет "принципа обязаловки", который присутствует в бухгалтерском учете. Или иначе: почему так легко и приятно заниматься разработкой бухгалтерских систем и АБС, основанных на балансе? Потому, что там есть "принцип обязаловки", очень выгодный для разработчиков.

Что же это за "Клондайк" такой? А это просто в очередной раз подтверждается известное утверждение: "Нет милее заказа, чем Госзаказ (как при "социализме", так и при "капитализме")". По сути, все выросшие до размера крупных компаний отечественные разработчики систем автоматизации предприятий и "операционных дней банка" все это время работали в большей степени не на своих клиентов, а на государство. Государство спускает банкам и предприятиям "обязаловку" в виде требований к отчетности и нормативам, а разработчики эту "обязаловку" выполняют, снимая тем самым часть "головной боли" у своих клиентов. И чем "вреднее" государство, тем разработчикам "бухгалтерий" и "опердней" лучше живется. Переход на новый план счетов в 1998 году- разве не самый лучший госзаказ для всех разработчиков АБС?

Далее. "Обязаловка" предусматривает формализм. Те есть - вместе с формами отчетов и составом нормативов регламентируется и технология их расчета - практически готовый алгоритм. А это очень полезно, когда пишется программа. Ничего особого выдумывать не надо - следуй указаниям сверху - и программа может получиться хорошей.

Ну а что с "аналитическими и управленческими системами"? Сейчас потребителями существующих систем является немногочисленный отряд банковских аналитиков, экономистов, "продвинутых" бухгалтеров. То есть спрос на них - очень скудный. С другой стороны, у этих систем есть сильнейший конкурент - MS Excel. Общедоступная, дешевая и действительно замечательная программа, которую использует в своей работе практически каждый, кто занимается еще чем-то, помимо "обязаловки". При этом, поскольку "обязаловки" здесь нет, то нет и общих технологий, а значит, разработчикам приходится или создавать сложные универсальные механизмы на все случаи жизни, или писать множество локальных аналитических программ. И это все ради того, чтобы сложилось мнение о том, что разработчик не только на госзаказах деньги зарабатывает, но еще и думает о "добром, светлом и вечном".

В связи с этим может сложиться скороспелый вывод о том, что разрабатывать аналитические программы тяжело и невыгодно, пока есть госзаказ.

И вот на фоне этой пессимистической картины раздаются лозунги "Актуальность аналитических и управленческих систем существенно возросла" . Дикость? Нет. Посмотрим на эту ситуацию внимательно с позиций спроса и предложения.

Теперь немного истории

Одним из удачных проектов на рынке систем автоматизации для банков, реализованным без применения "принципа обязаловки" считается DiasoftDEALING. Здесь спрос вовремя совпал с предложением. Спрос продиктован был тем, что для банков появилась возможность быстро заработать на новых финансовых инструментах. И поначалу была проблема - мало кто из банков умел это делать. Что получилось? Диасофт стал разрабатывать систему под одного из тех немногих финансовых институтов, которые что-то уже умели делать с дилингом - "Гута-Банк". Далее разработчик сделал следующий правильный шаг - не стал дожидаться, пока его первый клиент удовлетворится полностью и система примет более-менее законченный вид, а стал распространять первые, еще не полнофункциональные решения среди других банков. И те ее с благодарностью их приняли. Ведь вместе с системой они получили еще и реализованную в программе технологию своего более грамотного конкурента. Возникает вопрос: Какое отношение имеет этот проект к нашей теме? Самое прямое. У банков есть задачи, которые сейчас кое-как прикрываются с точки зрения автоматизации, но потребность в которых примерно та же, что в свое время и на дилинг. Если недавний спрос на дилинг был определен желанием банков заработать, то сейчас спрос на аналитику обусловлен желанием меньше потратить и снизить риски. Без особой необходимости не будем разделять "Аналитические" и "Управленческие" программные системы. Если правильно идентифицировать и классифицировать текущие задачи банка, то тема "Аналитические и Управленческие системы" действительно станет темой 2000 года. При этом можно будет ранжировать аналитические системы, рейтинговать их и т.д. Сделать эту классификацию необходимо, хотя и непросто. Есть на то причины. Российские банки считают, что решаемые ими аналитические и управленческие задачи - объективные трудности жизни, не поддающиеся автоматизации. А российские разработчики аналитических систем зачастую разрабатывают свои системы, не пройдя этап глубокого понимания задач, стоящих перед банковскими аналитиками или управленцами.

Что ж, перед тем, как дать необходимую экспертную классификацию, попробуем залезть в "шкуру аналитиков и управленцев".

Отметим, что спектр задач, традиционно называемых "аналитические и управленческие" очень широк. Как следствие, для их автоматизации необходим такой же широкий перечень инструментов анализа. К ним относятся:

  • Информационно-поисковые системы;
  • Системы для профессиональных аналитиков;
  • Системы подготовки управленческой отчетности и контроллинга;
  • Системы планирования бизнес-деятельности (в частности - бюджетирование).

В рамках одной статьи невозможно уделить равноценное внимание всем направлениям аналитических и управленческих систем. Рассмотрим только одно из них, а именно - что представляет собой аналитическая система в "чистом виде". Как правило, в ней существует "джентльменский набор" видов анализа, близкий сердцу каждого профессионального аналитика: "Рутинный", "Целевой" и "Поисковый". В каждодневной работе лица, принимающие решения (Управленцы - Руководители) или готовящие информацию для принятия решений (Аналитики), применяют эти виды анализа:

Рутинный анализ - наиболее трудоемкий вид анализа. Он заключается в ежедневном "просмотре - контроле" определенного набора показателей и в отслеживании их соответствия заданным (нормативным) значениям. Основное достоинство систем, настроенных на рутинный анализ, состоит в том, что они автоматически распознают и "выводят" из дальнейшего рассмотрения "неслучившиеся события" (т.е. - когда все показатели в норме). Аналитики благодаря аналитической системе вместо "визуально - ручной" утомительной проверки большого количества (от нескольких десятков до нескольких сотен) контролируемых величин сразу получают те значения показателей, которые не попадают в заданные интервалы.

Вообще-то говоря, слово "рутинный" имеет в русском языке негативный оттенок. И в самом деле, именно этот вид анализа в неавтоматизированном исполнении наиболее трудоемок. А также наименее эффективен с точки зрения трудозатрат - почти 100% времени тратится именно на анализ "неслучившихся событий". Компьютерная система для рутинного анализа не ошибается и мгновенно отсеивает именно такие события, оставляя аналитикам и управленцам время для более важных дел, например, для целевого анализа причин и последствий изменения показателей.

Целевой анализ - получение ответа на заранее неизвестные вопросы типа: "А почему случилось такое-то событие?", "Есть ли какая-то зависимость между такими-то показателями?", или "Как такой-то вычисляемый параметр изменялся в ретроспективе, и каков прогноз его будущих значений?". Это - самый трудно формализуемый вид анализа, поскольку все вопросы предусмотреть невозможно, а реально их может возникнуть великое множество. Однако именно за умение быстро и качественно решать вопросы целевого анализа штатные аналитики получают зарплату, премии и благодарности начальства.

Поисковый анализ - поиск заранее неизвестных закономерностей в больших массивах данных или точный расчет "интуитивно понятных" зависимостей. В западной практике этот вид анализа еще называется Data Mining - переработка данных. Подавляющее большинство аналитических систем, представленных сегодня на рынке, выполняют функции именно поискового анализа. "Высшее мастерство" аналитика состоит в том, чтобы в результате такого поискового анализа получать "сегодня" ответы на те вопросы, которые возникнут "завтра".

Взаимосвязь этих трех видов анализа можно наглядно показать на простом примере. Руководитель банка, пользуясь на своем рабочем месте аналитической системой с "рутинными" функциями, вдруг обнаруживает, что какой-либо из нормативов - показателей приблизился к границе допустимого диапазона. Тут же Руководитель вызывает своего штатного аналитика и дает ему задание на целевой анализ: "Разобраться - Почему изменилось значение норматива?" На что "правильный" аналитик дает ему выкладки, которые он вчера сам сделал в поисковом анализе, увидев, что норматив может приблизиться к этой "плохой" отметке.

По нашим наблюдениям, главная ценность аналитических систем проявляется наилучшим образом в кризисные моменты: Либо можно этот кризис спрогнозировать и скорректировать свою стратегию, либо выработать эффективную тактику поведения в нештатных ситуациях.

Почти классическим примером использования в недавнем прошлом аналитических (в данном случае - прогнозных) систем считается "черный вторник" на валютном рынке в 1994 году. Одна брокерская фирма, которая работала на фьючерсном валютном рынке МТБ, использовала в своих контрактах прогнозную информацию, получаемую с помощью специализированного российского пакета "Эвриста". Там были заложены модели интервенций - скачков курса, анализа трендов - плавного изменения. Поэтому изменения курса достаточно точно прогнозировались и фирма имела небольшие, но стабильные доходы. Однако поведение курса доллара в сентябре месяце не укладывалось ни в одну из имеющихся моделей, ни в их комбинацию. Программа "отказалась" строить прогнозы и описала ситуацию как "сильно неопределенную". Брокерская фирма в условиях такой неопределенности сочла за благо закрыть АБСОЛЮТНО все свои позиции по фьючерсным контрактам по валюте и провести взаиморасчеты с небольшой, но реальной прибылью. Сделано это было в конце сентября. А в начале октября случился тот самый валютный кризис. Те фирмы, которые угадали быстрый рост и имели открытые позиции - формально выиграли, но не смогли получить свой "выигрыш". Именно потому, что те фирмы, которые ставили на медленный рост доллара и не угадали, не смогли расплатиться по своим обязательствам, т.е. разорились.

Итак, переходим к определениям.

Назовем "базовой" такую аналитическую систему, которая выполняет следующие (рутинные) функции:

  • по состоянию балансовых счетов отслеживает некоторый перечень нормативных базовых показателей; т.е. анализирует некоторый набор событий (событием в данном случае называется изменение балансовых счетов или их заданной комбинации) и отсеивает "не случившиеся события" по заданному набору критериев;
  • проверяет соответствие текущих значений базовых показателей нормативным значениям этих параметров и позволяет получать так называемые "диаграммы соответствия" по выбранному множеству параметров.

Эти функции наиболее полезны для бухгалтерии и экономического отдела банка при контроллинге нормативов. Суть этой работы состоит в следующем: есть нормы по формированию фонда обязательного резервирования (ФОР), есть представление главного бухгалтера о том, сколько платить налогов. Бухгалтер смотрит - какие балансовые счета влияют на формирование этих показателей. Он берет баланс за предыдущий период, когда был сформирован ФОР и заплачены налоги, берет текущий баланс, смотрит отклонения значений балансовых счетов и понимает - какой ФОР и какие налоги грозят в текущем периоде. Для того чтобы не перелопачивать много информации, действительно стоит воспользоваться функциями, которые описаны выше.

Это так называемый "Кластерный анализ". Его суть заключается в том, что ранжируются отклонения по степени их "опасности", а на "мелочевку" время не тратится. Такой вот инженерный подход. Как правило, этот анализ вытекает из задач бухгалтерского учета. Потому, что в виде исходных данных используются балансовые счета.

Если исходные данные для аналитической системы будут другие, например доходность различных бизнесов банка или его подразделений, то кластерный анализ в этом случае будет применим в задаче экономистов банка, подготавливающих предложения по изменению направлений деятельности банка или увольнению нерадивых руководителей подразделений.

До этого места статьи авторы были солидарны друг с другом по большинству затронутых вопросов. Однако здесь мы на время решили перейти к форме диалога с тем, чтобы донести до наших уважаемых читателей некоторые различия позиций профессионального эксперта и профессионального разработчика.

КМ: Любые усложнения, модификации и модернизации "базовой" аналитической системы будем называть "развитой" аналитической системой.

ВЧ: Позволю себе не согласиться с этим утверждением. Необходимо, на мой взгляд, отталкиваться не от приемов проведения анализа (поскольку помимо технологии кластерного анализа существует анализ трендов, гэпа, дюраций, факторный анализ и другие методы, плюс всевозможное моделирование), а от задач, или иначе - целей анализа. И вот почему. В разных задачах анализа могут быть использованы одни и те же приемы.

Например, основной риск банка - ликвидность. Для банка нет большего риска, чем невыполнение хотя бы на день своих обязательств. Жизнь в России сложная, поэтому малейший намек на неплатежеспособность банка может привести к резкому выводу из него ресурсов и, как следствие, разорению. Примеров тому немало. Даже если у банка на следующий день с ликвидностью все в порядке, "прогореть" он может на ерунде. Поэтому "базовая" аналитическая система - это система, используемая для управления ликвидностью.

Следующая по важности задача - выполнение нормативов, установленных ЦБ. Здесь защита от других рисков - отзыва лицензии в связи с нарушением нормативов, а также задачи, связанные с минимизацией налогообложения.

И только потом встают задачи по управлению бизнесом банка. Из них ближайшая - управление состоянием корсчетов и кассы. Главная задача здесь состоит в том, чтобы свободные ресурсы не "застывали" на счетах банка, а "работали" бы на банк. Недостаток же ресурсов для выполнения обязательств банка решается в предыдущей задаче - управлением ликвидностью и рисками.

Так вот, одни и те же приемы анализа, тот же кластерный анализ, могут быть использованы для всех минимально необходимых задач банка.

Если банк "вырос" из этих задач - дальше идет действительно "развитая" аналитическая система.

КМ: Я думаю, что можно трактовать понятие "кластерный анализ" в широком смысле. Каждый аналитик и управленец всегда отслеживает целый набор показателей, каждый из которых является либо текущим значением норматива, либо трендом, либо гэпом (различием), либо прогнозом. Все эти показатели и составляют тот самый "кластер для анализа", который индивидуален и персонифицирован для каждого аналитика и управленца.

"Базовые" и "развитые" аналитические системы могут дорабатываться наращиванием функций либо расширением возможностей в следующих направлениях:

  • "Параметрическое расширение" - число отслеживаемых, проверяемых и отображаемых показателей не ограничивается перечнем изначально заданных базовых и нормативных параметров, а может быть дополнено любыми расчетными величинами на базе балансовых счетов и иных данных информационной системы.
  • "Ступенчатая проверка" - сравнения показателей проводятся не только с конкретными значениями, но и с "лесенкой" значений; в которой каждая ступенька "лестницы" соответствует либо нормативному значению, либо характеристике приемлемости значения показателя: "избыточное значение", "оптимальное значение", "угрожающее значение", "неприемлемое значение" и т. п.

ВЧ: Все эти расширения возможностей системы только лишь увеличивают ее "чистую" аналитическую мощность. Если рассматривать задачу анализа и управления шире, то понадобятся совсем иные инструментальные средства.

Например, для расчета трансфертной цены банковских продуктов необходимы развитые механизмы по расчету себестоимости, а также хорошо проработанная схема ценообразования.

Для планирования и контроля исполнения бюджета необходимо наличие широкого набора специализированных методик планирования доходов и расходов, методов оценки исполнения плана, необходима поддержка технологии работы целой группы специалистов различного уровня ответственности.

При выполнении маркетинговых исследований, в частности при анализе клиентской базы недостаточно использования только методик отслеживания тенденций. Здесь необходима мощная информационная система, позволяющая узнать о клиенте все, что возможно - вплоть до мельчайших подробностей.

Также существует широчайший ряд внутренних отчетов банка, позволяющий принимать обоснованные управленческие решения: ранжирование филиалов по принципу: доходные - убыточные, эффективные - неэффективные; отчеты о структуре и качестве активов-пассивов-капитала; отчеты о прибылях и убытках, их структуре; отчеты кадровой службы - по уровню образования, специальности, навыкам, отдаче. Для подготовки всех этих отчетов необходима самая разнообразная информация. Поэтому на первое место в этих задачах выходят системы структурированного хранения и быстрого поиска информации (Data Warehouse).

КМ: "Реальное время" - все банковские изменения отслеживаются, проверяются и отображаются в реальном времени - сразу после проведения банковского документа по балансу.

ВЧ: Это относится к оперативному управлению, а именно - ликвидность, корсчета и касса. Также это важно для дилеров, работающих в режиме реального времени, но для них неинтересно отражение сделок в балансе в режиме реального времени. Дилеров в режиме реального времени интересуют только свои позиции, а их начальника - позиции дилингового подразделения в целом (это весьма упрощенная картина). На этом, на мой взгляд, необходимость в режиме реального времени заканчивается. Более того, для некоторых задач оно просто вредно, например, когда экономист рассчитывает оптимальную процентную ставку кредита.

КМ: "Упреждающий расчет" - существует возможность моделирования проведения документа или группы документов по балансу и вывода соответствующих показателей в режиме "что будет, если...".

ВЧ: Опять - исходя из решения каких задач? Если это минимизация налогообложения и выполнение нормативов ЦБ, или планирование финансовых результатов, то простой ввод документа в планируемый баланс ничего не дает. Здесь необходимо применять многошаговую процедуру, когда сначала планируются платежи на основании требований и обязательств. Затем оцениваются доходы и расходы, прибыль, рентабельность, параллельно контролируется планируемая ликвидность и риски, оцениваются активы и пассивы, рассчитывается амортизация и т.д. В конце концов получается планируемый баланс, на основании которого и решается задача оценки производных показателей. Такая технология может применена для решения и других задач, например, проектного финансирования, но смысл один - просто проводка по планируемому балансу и режим просмотра результатов, который называется "что будет, если..." - в реальности малополезная функциональность.

КМ: "Внешние данные" - в расчет показателей заводятся некоторые внешние параметры: ставка рефинансирования, курсы валют, доходность ГДО, фондовые индексы; обновление соответствующих внешних индексов происходит по мере необходимости или ежедневно один раз и в одном месте банковской системы.

ВЧ: читает из Рейтера. Его нецелесообразно заставлять смотреть курсы из АБС. Аналогично, кредитному инспектору безразлична ставка рефинансирования, поскольку экономист ему уже рассчитал ставку размещения, ориентируясь на ту же ставку рефинансирования. То есть, внешние данные имеет смысл вводить в единые справочники системы (Standing Data) только в составе, необходимом для согласования деятельности различных подразделений банка. Заставлять ходить "всех" за "всем" в "одно место" - это принуждение. КМ: Да это совсем не "наворот". "В одном месте" эти внешние индексы вводятся и обновляются, а все специалисты банка могут использовать их на своих рабочих местах непосредственно из своих АРМ. А все "зависимые" расчетные показатели аналитической системы автоматически пересчитываются при обновлении индексов.

  • "Гибкость инструментария" - должны существовать понятные пользователю и хорошо документированные процедуры алгоритмы реализации банковских аналитических "Ноу - Хау" без участия фирмы - разработчика.

ВЧ: В России это утверждение стало равносильным тому, что "надо чистить зубы по утрам". Какие могут быть возражения!

Поскольку "возражений нет", то авторы опять возвращаются к обычной форме повествования.

Итак, перейдем к классификации "Аналитических и Управленческих систем". Точнее будет сказать - "Программных реализаций", поскольку успешная реализация "Аналитической и / или Управленческой системы" помимо программной реализации включает также конкретный перечень решаемых задач и организационные технологии применения результатов анализа / управления. Для этого введем несколько классификационных признаков, по которым, на взгляд авторов, целесообразно разделять и ранжировать "Программные реализации...":

  • Класс системы: Аналитическая - On-line analitical process - OLAP, Управленческая - On-line transaction process - OLTP, Информационная - Data Warehouse - DWH (для Off-line анализа);
  • Масштаб системы: Настольная система - Desktop, Система для групповой работы - WorkGroup, Корпоративная система - Corporation;
  • Решаемые задачи (необходим как сводный перечень задач, возможно - с разбиением по профессиональным и должностным уровням пользователей, так и его сужение / детализация до задач, решаемых конкретными системами в различных предметных областях);
  • Реализуемые виды анализа: рутинный, целевой, поисковый;
  • Применяемые методы анализа (кластерный анализ, факторный анализ, анализ трендов, гэпов, дюраций, прогнозы ...);
  • Программно-аппаратная платформа реализации (наиболее популярная сегодня, но не единственно возможная платформа - Windows 95 / 98 / NT на персональных компьютерах - рабочих станциях пользователей);
  • Средства интеграции и миграции данных - специализированные программные средства, позволяющие собирать данные из различных систем автоматизации, доставлять их в единое Хранилище информации, структурировать, проводить контроль логической целостности и очищать от ошибок. Это очень важная задача, поскольку аналитические приложения должны "быть уверены" в том, что они используют достоверные данные и этих данных достаточно для анализа.

Разумеется, что подобное разбиение не является единственно возможным. Но с чего-то нужно начинать. При этом - не забыв чего-то важного, но и не отрываясь от устоявшейся терминологии и от текущих задач пользователей.

Кстати, введенное разбиение позволяет относить к рассматриваемым системам и такие технологические продукты, которые традиционно относятся к классу АБС: "Новая Афина", "Ва-банк Плюс", "DiasoftBANKING 5NT", "Банк XXI Век", IB System Object,- и некоторые другие.

В этих АБС "неклассические транзакционные системы" финансового документооборота содержат в себе развитые функции по управлению и аналитике, отсутствовавшие в АБС предыдущих поколений. Сюда же попадают такие "классические аналитические системы" зарубежного происхождения, как Oracle FA, SPSS, Statistica, Hyperion, WOW, MetaStock, программные продукты компаний SAS Institute, Management Data. Конечно же, в этой классификации обязательно есть достойное место и российским технологиям: линейкам программных продуктов от фирм ИНЭК, Интерсофт Лаб., Вестона-Ланит, Тора-Центр и специализированным комплексам типа "Нострадамус", "Эвриста", "Касатка", "Галактика - ZOOM".

Теперь перейдем к одному из самых сложных этапов классификации - формулированию сводного перечня аналитических и управленческих задач, характерных для банковской сферы. Вот текущий список, который сами авторы будут дополнять в течение весны, в том числе с учетом мнений читателей журнала.

1.0. Анализ кредитного портфеля, в т.ч.
  • 1.1. Состояние кредитного портфеля,
    1.2. Структура кредитного портфеля,
    1.3. Доходность кредитного портфеля,
2.0. Анализ кредитного риска, в т.ч.
  • 2.1. Распределение по группам риска,
    2.2. Оценка задолженности, взвешенной с учетом риска,

3.0. Анализ структуры портфеля ценных бумаг,

4.0. Анализ доходов и расходов банка, в т.ч.
  • 4.1. Анализ доходности активов,
    4.2. Анализ расходов по пассивным операциям,
    4.3. Расчет структуры доходов и расходов,
    4.4. Анализ динамики доходов и расходов банка,
5.0. Анализ собственных средств и капитала банка, в т.ч.
  • 5.1. Анализ обеспеченности собственными средствами,
6.0. Анализ состояния клиентской базы, в т.ч.
  • 6.1. Анализ доходности клиентов,
    6.2. Структурный анализ клиентской базы,
    6.3. Качественный анализ клиентской базы,
    6.4. Анализ клиентских платежей,
    6.5. Изменения структуры клиентской базы,
    6.6. Изменения востребованности продуктов по группам клиентов,
    6.7. Выявление скрытой аффилированности клиентов,
    6.8. Анализ финансового положения кредиторов / заемщиков,
    6.9. Фундаментальный анализ предприятий и потенциальных клиентов,
7.0. Анализ финансового состояния банка, в т.ч.
  • 7.1. Анализ финансовой деятельности и ранжирование филиалов,
    7.2. Анализ экономических нормативов деятельности банка
    7.3 Методика анализа финансовой устойчивости,
    7.4. Методика анализа деловой активности,
    7.5. Методика журнала "Коммерсант-Деньги",
    7.6. Методика CAMEL,
    7.7. Методика Кромонова,
    7.8. Методика Пановой,
    7.9. Экспресс-анализ,
    7.10. Комплексный и сравнительный анализ банков,
    7.11. Исследование положения Своего банка относительно конкурентов,
8.0. Расчет лимитов по видам операций по инструментам и по контрагентам,
9.0. Анализ Контрагентов на рынке МБК, Расчет лимитов по МБК,
10.0. Анализ структуры баланса, в т.ч.
  • 10.1. Анализ активов - пассивов по срокам размещения,
    10.2. Управление Активами-Пассивами,
    10.3. Анализ динамики балансовых статей,
    10.4. Анализ оборотного баланса,
    10.5. Анализ, мониторинг и прогноз соблюдения установленных нормативов,
    10.6. Составление и анализ общей финансовой отчетности (ОФО),
11.0. Анализ внебалансовых счетов,
12.0. Анализ общей, абсолютной ликвидности и ликвидности, взвешенной с учетом риска, в т.ч.
12.1. Анализ соблюдения банком платежной дисциплины,
13.0. Анализ рентабельности банковских операций и банковских продуктов
14.0. Анализ рентабельности подразделений, трансфертное ценообразование
15.0. Бюджетирование, планирование и контроль, в т.ч.
  • 15.1. Структура планирования: по ЦО (центрам отчетности), ЦФО (центрам финансовой ответственности), ЦП (центрам прибыли), ЦЗ (центрам затрат), ЦЦ (центрам ценообразования).
    15.2. Виды планирования: от достигнутого, по требованиям / обязательствам, по платежам,
    15.3. Контроль исполнения: план - факт, расхождение абсолютное и процентное, тренды,
16.0. Анализ кадровых ресурсов.
16.1. Анализ структуры трудовых ресурсов (по уровню образования, специальностям, и другим группировкам),
16.2. Анализ структуры филиалов и подразделений по количеству и качеству персонала,
16.3. Анализ эффективности деятельности филиалов
16.4. Сравнение расходов на зарплату по различным группам в различных филиалах в зависимости от прибыли филиалов.

Заметим, что некоторые из перечисленных выше задач имеют универсальный характер и не относятся исключительно к банковской сфере.

Одновременно с этим есть ряд чисто банковских задач. Поэтому полную классификацию аналитических и управленческих систем целесообразно вводить как обобщение предложенной в настоящей статье банковской классификации.

Приведем несколько интересных цитат из дискуссии "Управление банком и аналитические системы", которая состоялась на 5-м Форуме разработчиков интегрированных банковских систем в сентябре 1999 года. Андрей Гермейер, ФОРС: "Нужна или не нужна аналитическая система - решает банк, а ответ фирмы-разработчика состоит в том, что "Если Нужно, то Можно".

Вопрос безымянного банкира: "Нужна методика анализа модели банка. Обладают ли такой методикой фирмы?"

Александр Грайфер, МИМ-Технология: "В качестве аналитического продукта мы предлагаем банкам информационную модель деятельности". Олег Кузьмин, Инверсия: "Аналитические продукты сложно тиражировать и интегрировать", "... Аналитические формулы необходимо вложить в тельняшку платежей".

Александр Янушко, АСофт: "Аналитическая система - это возможность получения ответов на заранее заданные вопросы".

И самый обширный набор цитат из Евгения Хохлова, ПрограмБанк: "По аналитическим системам нет нормативных документов", "Аналитикам нужны инструменты, поддерживающие процесс мышления - думания", "Бухгалтерская аналитика существует, но предметом анализа становится не только бухгалтерская отчетность", "Готовность банка к кризису, как состояние, - это очень дорого, готовность банка к кризису, как технология, - намного дешевле".

А что же дальше? Дальше планируется и будет реализовано взаимодействие экспертов с поставщиками и разработчиками (здесь уместно слово "создателями") аналитических и управленческих систем. Также авторами принимаются и будут внимательно рассмотрены критические и доброжелательные замечания от пользователей подобных систем. Авторы прогнозируют, что именно 2000 год станет "Годом программной аналитики в финансовой сфере", и надеются на это. Поэтому приглашают все заинтересованные стороны к обсуждению.

МАТЕРИАЛЫ ПОДГОТОВЛЕНЫ 26.12.1997 - 01.03.2000.

Опубликовано: Банки и технологии, 2000, № 1