(R)CPM: риск-ориентированное управление эффективностью

Падение прибыльности и чистой процентной маржи, рост регуляторной нагрузки вынуждают банки пересматривать подходы к управлению эффективностью и рисками. ИТ- поддержка интегрированных процессов финансового управления и риск-менеджмента на основе единого хранилища данных помогает кредитным организациям адаптироваться к новым реалиям и следовать эффективным риск-стратегиям для максимизации конкурентных преимуществ и роста прибыльности.

Наступившая в банках эпоха «новой нормальности» характеризуется падением прибыльности, чистой процентной маржи и, как следствие, ухудшением рентабельности капитала. По данным консалтинговой компании McKinsey, только 40% банков в мире создают стоимость собственного капитала, а 60% «проедают» его.

По оценке RAEX (Эксперт РА), каждый пятый российский банка является убыточным, а рентабельность сектора продолжает стагнировать. По итогам 2019 года она может составить 13,1% против 13,8% в 2018 году.

Цифровизация, технологические инновации и рост регуляторной нагрузки неизбежно ведут к структурным изменениям в сфере финансового посредничества. По прогнозу McKinsey, ими станут модернизация и упрощение финансовой индустрии, расширение ее границ за счет новых нефинансовых игроков. По их мнению, чтобы преуспеть в новых реалиях, банкам нужно искать ключевые конкурентные преимущества и, опираясь на них, разрабатывать конкурентные стратегии, обеспечивающие рост прибыльности.

Извлечь максимум из рыночных возможностей и внутренних резервов организации возможно за счет применения рисковых бизнес-стратегий, опирающихся на количественные прогнозы доходности и риск-потерь. Переход к риск-ориентированному прогнозированию прибыльности неизбежно потребует от банков интеграции управления эффективностью и рисками на единой информационной платформе. Это позволит:

• прогнозировать риск-потери для различных сценариев поведения клиентов и других риск-факторов и оперативно вычислять скорректированную на риски прибыльность,
• оперируя количественными оценками, находить оптимальный баланс между подверженностью рискам и потребностью в них, чтобы максимизировать конкурентные преимущества и маржу.

По данным EY, в финансовых компаниях, которым удалось перейти к такому интегрированному подходу, рентабельность по EBITDA оказалась в 3 раза выше по сравнению с остальными.

Несмотря на то, что идее интеграция управления эффективностью и рисками около 10 лет, она до сих пор не получала широкого распространения в кредитных организациях. Более половины опрошенных консультантами Chartis Research зарубежных банков вообще не готовы к ее воплощению, и только 4% заявили о том, что управляют прибыльностью с учетом рисков. Остальные с разной степенью успеха пытаются преодолеть организационные, методические и технологические барьеры, препятствующие внедрению интегрированного подхода.

Появление (R)CPM-платформ (Risk Corporate Performance Management - управление корпоративной эффективностью с учетом рисков) стало закономерным шагом трансформации (R)CPM-рынка в направлении поддержки конкурентных стратегий и достижения целевых показателей эффективности за счет более качественного детального планирования и проактивного управления исполнением планов, опирающегося на тесную интеграцию процессов управления рисками и эффективностью.

В основе таких решений лежит корпоративное хранилище финансовых и риск-данных, опирающееся на отраслевую модель данных. На платформе хранилища функционируют (R)CPM-приложения, которые используют его данные для риск-ориентированного планирования, мониторинга финансовых результатов и контроля рисков. Такая архитектура, в частности, положена в основу новой версии RCPM-платформы Контур 4.0, о выходе которой компания Intersoft Lab объявила в начале 2019 года.

Применение единых согласованных данных и общих механизмов риск-ориентированного прогнозирования для планирования и скользящего мониторинга прибыльности позволяет повысить качество и исполнимость финансовых планов и KPI, добиться большей прозрачности и обоснованности бизнес-решений на всех уровнях управления, оперативнее реагировать на изменения законодательства в части подготовки риск-отчетности.

(R)CPM: новое направление применения – RegTech

Ужесточение законодательства в области управления банковскими рисками, переход к датацентричной модели регуляторной отчетности и расширение межведомственного электронного обмена данными активизируют спрос на технологии, обеспечивающие поддержку дата-емких задач банка. В результате корпоративное хранилище данных, оснащенное базовыми (R)CPM-механизмами, имеет все шансы трансформироваться в универсальную RegTech-платформу.

В последние годы мировой банковский сектор работает в условиях постоянных законодательных изменений. Регуляторы США и Европы ужесточают требования в области управления банковскими рисками и выпускают новые директивы, связанные с цифровизацией отрасли. В России темп обновлений нормативных документов также стремительно растет. Если в 2015 году Банк России выпустил только 1 новое указание по подготовке отчетности, то 2016 г. - их было более 5, в 2017 г. – уже свыше 10 и, наконец, в 2018 году – более полутора десятка.

Банкам стало сложно и дорого соблюдать новые законодательные требования. По оценке аналитической компании Boston Consulting Group, с 2008 года крупнейшие банки потратили на штрафы более 300 млрд дол, а по данным KPMG, ежегодные расходы мирового финансового сектора на выполнение комплаенс-требований составляют 270 млрд дол.

Рост регуляторной нагрузки привел к появлению нового сегмента рынка, так называемого РегТеха (регуляторные технологии, англ. RegTech) - технологических решений, помогающих эффективно и менее затратно выполнять регуляторные требования. В настоящее время этот сегмент находится на пике роста. По прогнозу Thomson Reuters, объем мирового рынка RegTech к 2020 году превысит 120 млрд. дол.

Для российских банков применение регуляторных технологий становится критически важным для поддержки риск-ориентированных требований Банка России (МСФО 9, ВПОДК и др.), реализации датацентричных подходов к подготовке отчетности и межведомственного обмена данными (например, обмена данными с БКИ, ФНС и др.). Чтобы исполнять новые регуляторные требования, банкам необходимо ежедневно обрабатывать большие объемы первичных учетных данных, обеспечивать их качество и расширять аналитикой, а для оценки рисков генерировать прогнозную аналитику. На помощь банкам в решении этих задач приходят хранилища данных, изначально ориентированные на подготовку и обеспечение качества данных, и оснащенные (R)CPM-инструментарием для риск-ориентированного прогнозирования. Сегодня хранилище данных, дополненное механизмами (R)CPM, готово стать РегТех-платформой банка, которая поможет подготавливать качественные и детальные данные о его деятельности и реализовать датацентричный подход к формированию отчетности, а также сгенерирует необходимые данные для прогнозирования и оценки рисков на основе расчета денежных потоков.

(R)CPM: планирование и мониторинг, основанные на прогнозах

Инструменты прогнозной аналитики становятся обязательным атрибутом полнофункциональной RСРМ-платформы, одинаково значимыми как для финансового планирования, так и для контроля исполнения планов. В банках прогнозирование состояния портфелей является отправной точкой в финансовом планировании. На этапе реализации планов за счет мониторинга будущей эффективности прогнозирование помогает добиться их исполнения.

В условиях волатильной экономики особую роль начинает играть прогнозная аналитика. Как показывают исследования, уровень реализации прогнозной функции требует улучшения. Так, по данным Kaufman, Hall & Associates, 60% финансовых директоров иностранных банков назвали прогнозирование и операционное бюджетирование второй по значимости задачей после получения аналитики и отчетности, которые необходимо решить, чтобы улучшить управление эффективностью.  

Главные проблемы прогнозирования - невысокая точность прогнозов, их недостаточная детальность и существенная трудоемкость подготовки. В большинстве организаций прогнозирование ведется в полуручном режиме, как правило, с применением электронных таблиц. В то же время, две трети участников исследования KPMG, посвященного вопросам планирования, бюджетирования и прогнозирования, утверждают, что прогнозирование должно быть «высоко» автоматизированным общекорпоративным процессом, построенным на базе аналитического ПО и выполняемым в масштабах всей организации.

Инструменты прогнозной аналитики – ключевая функциональность современной RСРМ-платформы. В банках применение сложных моделей прогнозирования, учитывающих поведенческие характеристики клиентов, особенности регионов, состояние секторов экономики и влияние прочих факторов, позволяет повысить качество планов и их детальность, сократить сроки планирования и минимизировать привлекаемые ресурсы; наладить процесс мониторинга пары «прогноз-план», чтобы проактивно управлять исполнением планов, оперативно нивелировать намечающиеся расхождения, и в конечном счете, достигать целевых показателей эффективности (KPI). В подтверждение этого, свыше двух третей участников опроса Economist Intelligence Unit отмечают, что использование прогнозирования помогает выявлять возможности, которые служат источником дополнительного роста для бизнеса, а в более 70% компаний, опрошенных Deloitte в рамках исследования, посвященного практике прогнозирования, утверждают, что используемая ими прогнозная аналитика является оптимальным инструментом для оценки будущих результатов и служит системой раннего оповещения о том, что исполнение начинает расходиться с планом.

(R)CPM: мобильный доступ к аналитике

Бизнес становится более динамичным, конкурентным, уходит «в цифру»; меняются потребности руководителей и топ-менеджеров в аналитических инструментах - многие вопросы управления финансами им приходится решать «на ходу». Мобильные (R)CPM-технологии готовы предоставить заинтересованным пользователям в любое время и в любом месте непосредственно на экран их смартфона или планшета оперативную релевантную информацию о ключевых показателях деятельности их организации.

Число мобильных пользователей интернета в мире почти сравнялось с общим числом интернет-пользователей. Сегодня 3,98 млрд человек являются активными пользователями мобильного интернета. Выход в сеть с мобильных телефонов составляет практически половину всего времени, которые пользователи проводят в интернете.

В России также наблюдается увеличение доли мобильной аудитории. Количество мобильных пользователей Рунета достигло почти 75,1 млн человек и в 2017 году впервые опередило десктопную аудиторию.

По оценке IDC, корпоративные мобильные приложения по итогам 2018 года стали самым быстрорастущим сегментом рынка мобильного ПО. Согласно опросу Adobe, главными преимуществами корпоративного мобильного ПО являются рост производительности, улучшение качества коммуникаций и сокращение издержек. В России в тройке ключевых трендов развития Рунет эксперты РАЭК отмечают значительный рост влияния мобильных технологий на эффективность и прибыль предприятий и секторов, напрямую не связанных с мобильной экономикой.

Движение в сторону мобильности характерно и для пользовательской аудитории (R)CPM-систем. По данным исследовательской компании BPM Partners, еще в 2016 году свыше 40% опрошенных ими пользователей систем управления эффективностью, заявили, что им необходим мобильный доступ к своим системам. В первую очередь - к готовым отчетам и дэшбордам (79 и 74%, соответственно).

В результате в составе программных платформ для управления эффективностью бизнеса появились мобильные приложения, которые помогают топ-менеджерам и акционерам, руководителям среднего звена получать оперативный доступ к банковской аналитике, даже находясь вне офиса: на переговорах и встречах, в командировках и отпуске. С помощью своих телефонов и планшетов руководители могут 24 часа в сутки держать руку на пульсе бизнеса: в любое время и в любом месте контролировать критически важные бизнес-индикаторы, чтобы моментально реагировать на возникающие отклонения и вовремя принимать регулирующие решения.

(R)CPM: самообслуживание в аналитике

Пользователи (R)CPM-систем все чаще стремятся решать необходимые им задачи - управление финансовыми моделями, расчет различных показателей и быстрое представление данных в виде кубов и отчетов - в режиме самообслуживания (self-service). Это позволяет повысить их собственную оперативность и продуктивность, разгрузить ИТ-службы, сократить расходы на сопровождении и развитие ПО.

Самообслуживание – формирующуйся тренд на рынке систем бизнес-аналитики в целом и среди потребителей (R)CPM-систем в частности. Например, по данным внеотраслевого опроса портала FNS, внести изменения в финансовую отчетность без помощи ИТ-службы имеет возможность только треть финансовых директоров, поэтому самостоятельная подготовка отчетности занимает для них второе место среди других задач автоматизации. По оценке Intersoft Lab, по крайней мере в каждом пятом (R)CPM-проекте, реализованном за последние несколько лет, нашли применение сервисы для аналитического самообслуживания.

Все потребности в самообслуживании в (R)CPM условно можно разделить на две части:

• Потребности, традиционные для всех решений на основе хранилищ данных, направленные на самостоятельное вычисление показателей и подготовку отчетности. Самообслуживание в аналитической отчетности помогает пользователям, представляющим разные подразделения банков – и клиентские и бэк-офисные, быстро интерпретировать имеющиеся в хранилище данные и получать ответы на интересующие их аналитические вопросы. Благодаря исключению ИТ-специалистов из «конвейера» по производству отчетности у ИТ-службы сокращаются «непрофильные» задачи, связанные с реализацией информационных запросов пользователей.
• Потребности, специфичные для прикладной области (R)CPM, связанные с независимостью в управлении настройками финансовых моделей: модели управленческого учета, расчета трансфертных доходов и расходов и проч. Их реализация обеспечивает сотрудникам финансовых служб необходимую оперативность в адаптации и перенастройке финансовых моделей к меняющимся условиям рынка, а также сокращает расходы на поддержание этих моделей в актуальном состоянии.

Все это дает пользователям (R)CPM-систем необходимую свободу при решении управленческих и аналитических задач и способствует повышению их личной продуктивности.

Сегодня поддержка сервисов самообслуживания в реализации (R)CPM-систем отличает зрелые тиражные платформы, опирающиеся на солидный опыт внедрений и эксплуатации. Например, традиционные RCPM-приложения в составе платформы «Контур» - «Управленческая отчетность», «Трансфертное управление ресурсами» и «Аллокации» имеют не только большой опыт администрирования силами специалистов финансовых подразделений банков, но и существенный опыт самостоятельной настройки специалистами заказчиков при внедрении.