Управление эффективностью банковского бизнеса в посткризисный период: взгляд разработчика

На фоне общего экономического спада рынок систем управления эффективностью бизнеса показал стабильность, что вполне закономерно. Авторы статьи дают свою оценку ситауации, сложившейся на рынке BPM-систем в России.

Рынок BPM-систем благополучно пережил финансовый кризис. Катастроф не случилось, как и прогнозировали западные аналитики. На фоне общего экономического спада рынок систем управления эффективностью бизнеса показал стабильность.

Это вполне закономерно. BPM-системы – это сформировавшийся класс программного обеспечения, призванный решать задачи оптимизации ведения бизнеса и повышения его эффективности. Эксперты считают мировой рынок BPM зрелым, по самым последним оценкам в 2009 году он составил порядка $ 2,3 млрд. Даже в трудный период рынок продолжал расти, пусть и незначительно - на 1.3 %[1]. А уже во второй половине 2010 года аналитики отметили увеличение объемов продаж. Стоит заметить, что в других сегментах ИТ-рынка ситуация была отнюдь не столь радужной.

Сегодня существует несколько уже укоренившихся аббревиатур, обозначающих системы управления эффективностью бизнеса, – BPM[2], CPM[3], EPM[4]. Такое разнообразие в названиях не должно смущать – по сути за ними кроется одно и то же: система автоматизации управления компанией, построенная на основе хранилища данных. Хранилище с помощью средств интеграции наполняется данными из корпоративных источников. Здесь данные проходят цикл очистки, выверки и подготовки для целей анализа и управления бизнесом. Система включает набор приложений для финансовой консолидации, планирования и бюджетирования, управления доходностью, подготовки отчетности. Для анализа данных и выпуска отчетности из хранилища применяются аналитические платформы.

ВРМ для банков после кризиса

Финансовый кризис определил новые тренды на рынке BPM-систем для отечественных банков. Если в докризисный период самыми востребованными были приложения для финансового планирования и бюджетирования, то в 2008–2009 годах потребительский фокус сместился в сторону автоматизации обязательной отчетности. Это связано с усилением контроля за кредитными учреждениями со стороны надзорных органов. Применяемые технологии подготовки отчетности перестали справляться с инструкциями и указаниями регуляторов, не обеспечивая необходимый набор данных для выпуска отчетов. Новые походы к подготовке отчетности с помощью BPM-систем, стали для банков спасательным кругом. На такие проекты в 2009 году российские банки готовы были тратить до $ 4 млн!

Еще одно направление, которое банки финансировали в кризис, – автоматизация управления затратами. Эти краткосрочные проекты позволяли получать отдачу уже через 3-4 месяца. Оптимизация бюджетов, минимизация затрат, исключение злоупотреблений – это те антикризисные меры, которые можно было оперативно предпринять с помощью специализированных BPM-приложений для контроля затрат.

Уже с конца 2009 года началось оживление рынка BPM, а во втором полугодии 2010 года его активный рост возобновился - итоги третьего квартала показали значительное превышение показателей 2009 года по числу проектов. Тренды, сложившиеся в кризис, сохранились, а также пошла новая волна спроса на приложения для управления доходностью. Для банков, активно возвращающихся в розничный бизнес, на первый план выходят задачи по увеличению прибыльности бизнеса и поиску возможностей для повышения конкурентных преимуществ. Поддержку в этом могут оказать приложения для моделирования структуры доходов и расходов банка, функционально-стоимостного анализа, подготовки управленческой отчетности. Они помогают найти пути снижения себестоимости банковских продуктов, выявить наиболее прибыльные сбытовые каналы, исключить неэффективные направления.

Возврат банков к стратегии расширения розничных сетей повышает интерес и к маркетинговой аналитике. От софетверных компаний это потребует доработки отраслевых моделей BPM под новые задачи, создания CRM-приложений для платформ управления эффективностью. Вполне вероятно, что масштабы информации, которые присущи розничному бизнесу, вызовут необходимость признать розничные хранилища данных и приложения в качестве отдельного класса программного обеспечения. Эти решения будут способны накапливать и обрабатывать данные крупнейших розничных банков, обеспечат аналитическую работу с данными по клиентам в режиме реального времени.

Подготовка обязательной отчетности и проблема качества данных

Подготовка обязательной отчетности – вечная «головная боль» российских банков. Продолжая сближение с международными стандартами финансового регулирования, органы надзора ужесточают требования к составу банковской отчетности и срокам ее предоставления. Сегодня выполнение этих требований стало напрямую зависеть от качества корпоративных данных, используемых для формирования отчетов.

Традиционные технологии выпуска отчетности с использованием электронных таблиц, модулей АБС, собственных разработок оказались не готовы к решению новых задач. На смену им приходят BPM-системы на основе хранилищ данных, главная функция которых – подготовить информацию для отчетности: проверить, очистить, скорректировать и обогатить данные, выполнить консолидацию и расчеты.

Пока ситуация с качеством данных в отечественных банках оставляет желать лучшего. Банкиры не доверяют данным в операционных источниках, которые используют для подготовки отчетов. Опрос банковских специалистов - участников Data Integration Forum 2010 показал, что большинство из них не уверены в достоверности корпоративных данных в учетных системах и таблицах Microsoft Excel. 82 % опрошенных отметили, что доверяют этим данным лишь частично. Выпуск отчетности для Банка России и налоговой службы не автоматизирован полностью ни в одном банке. Из АБС выпускаются только простые формы. 33% респондентов подтвердили, что готовят вручную порядка 20 сложных форм, требующих сбора и обработки данных по договорам.

Показательны также результаты опроса аудитории на встрече с представителями Банка России, состоявшейся на ММВБ летом 2010 года. Это мероприятие, в котором приняло участие более 50 главных бухгалтеров и CIO российских кредитных организаций, было посвящено обсуждению изменений в расчете обязательных нормативов в соответствии с Указанием № 2324-У. Банки признали свои технологии подготовки нормативов не отвечающими ужесточающимся требованиям регулятора. Например, большинство опрошенных (60 %) для расчета нормативов – актуальнейшей на сегодняшний день задачи – по-прежнему используют Microsoft Excel.

Показательны также результаты опроса банковских бухгалтеров и CIO на встрече с представителями Банка России, которая состоялась летом 2010 года и была посвящена обсуждению изменений в расчете обязательных нормативов в соответствии с Указанием № 2324-У. Банки признали свои технологии подготовки нормативов не отвечающими ужесточающимся требованиям регулятора. Большинство опрошенных (60 %) для расчета нормативов – актуальнейшей на сегодняшний день задачи – по-прежнему используют Microsoft Excel.

В ближайшее время банкам предстоит решить целый комплекс проблем, влияющих на качество данных и затрудняющих подготовку отчетности. Это не только технические трудности, связанные с отсутствием специальных средств автоматизации, но и вопросы методологий учета и организации работы сотрудников банка.

В качестве иллюстрации можно привести несколько типичных ситуаций, с которыми сталкивается большинство банков при подготовке отчетности.

Наиболее ощутимы последствия методологических ошибок, например, когда учетная политика банка не соответствует новым требованиям регулятора. Частый случай – неверное ведение аналитического учета срочных сделок. В соответствии с положением Банка России № 302-П такие сделки необходимо учитывать в разрезе каждого договора. Однако в банках сохраняется наследие прежнего времени, когда лицевые счета в АБС открываются в разрезе контрагентов и на одном счете суммируются остатки от сделок различной срочности. В результате практически невозможно автоматизировать расчет величины кредитного риска по срочным сделкам (КРС) для норматива достаточности капитала банка (Н1).

Существенно влияет на качество данных отсутствие жестких регламентов ввода первичной информации в автоматизированные системы. Неточные данные порождаются операционистами АБС. И вот типичный случай, который затрудняет выпуск форм 0409117 «Данные о крупных ссудах» и 0409118 «Данные о концентрации кредитного риска». Для их подготовки требуется однозначное определение кода деятельности клиента по ОКПО и ОКВЭД. Вводят эти коды клиентские менеджеры. И задают их не всегда корректно, ведь они не обязаны знать инструкции по подготовке отчетности. Установка регламентов ввода данных и строгое их соблюдение ответственными сотрудниками позволяет избежать подобных ошибок.

Главные вопросы технического плана связаны с отсутствием в учетных системах банка всех данных, необходимых для выпуска регуляторной отчетности. Так, для расчета нормативов ликвидности требуются графики выплаты процентов по кредитным договорам. Однако в некоторых системах автоматизации кредитования графики выплаты процентов не хранятся, а рассчитываются по запросу специальной процедурой. При изменении условий договора может измениться график выплаты процентов, но отследить это система не позволит. Такие данные она просто не хранит.

Еще один пример, когда учет редко совершаемых сделок («аваль», «гарантии») вообще не автоматизирован. Данные о них хранятся бессистемно в таблицах Microsoft Excel, которые невозможно использовать в качестве источников для подготовки корректной отчетности.

И это только маленький осколок айсберга проблем с данными, с которым столкнулись российские банки.

Качественные данные – качественная отчетность

Нетрудно сделать вывод: чтобы гарантировано получать качественную отчетность банкам придется наводить порядок в данных.

Сегодня поставщики BPM-платформ предоставляют комплекс услуг, направленных на повышение качества корпоративных данных. К примеру, один из ведущих российских разработчиков банковских BPM-систем – компания Intersoft Lab оказывает услуги допроектной оценки состояния данных кредитного учреждения и выполняет проекты по обеспечению качества данных. Сначала банку предлагается оценить реальное положение инфраструктуры данных, чтобы понять масштабы работ и затрат на ее совершенствование. С этой целью выполняется предпроектное обследование, в рамках которого проводится диагностика источников данных, выявляются и фиксируются проблемы с данными, вырабатываются рекомендации для улучшения их качества.

В результате банк получает план работ, который становится основой следующего этапа – проекта по обеспечению качества данных. В ходе проекта в банке создается хранилище данных, которое станет единым источником информации для подготовки всех видов банковской отчетности. Реализуется комплекс технических мер, повышающих качество данных:

• разрабатываются интерфейсы проверки, очистки, обогащения данных, поступающих в хранилище из корпоративных источников;
• настраиваются процессы выгрузки данных из источников и загрузки в хранилище;
• выполняются доработки в учетных системах.

При необходимости внедряется интеграционная платформа, это могут быть промышленные инструменты интеграции от компаний Informatica, IBM, Oracle или других производителей. Эти инструменты обеспечивают высокотехнологичные процессы информационного обмена, минимизируют время актуализации данных в хранилище и источниках данных, что особенно важно при подготовке ежедневных отчетов, таких как обязательные нормативы банков.

* * *

В посткризисный период требования к качеству данных будут усиливаться, причем продиктованы они будут не только необходимостью предоставления регулятору корректных обязательных отчетов. Качество данных становится критически важным параметром для маркетинговой аналитики, управленческой отчетности, в частности для анализа доходности банковских продуктов и направлений.

Как показывает практика, решения по обеспечению качества данных универсальны. Их результаты будут использоваться во всех видах отчетности.

Автор: В. Чаусов, Ю. Амириди, Е. Трунова

Источник: Управление в кредитной организации, 2011, № 2