Банковская бизнес-аналитика без розовых очков

Как узнать, окупится ли внедрение аналитического ПО - в материале Максима Астахова, руководителя коммерческого офиса компании Intersoft Lab.

Несмотря на востребованность банковской бизнес-аналитики (business analytics, BA), мало кто берется прогнозировать количественный эффект от ее автоматизации. Можно ли в принципе оценить экономическую целесообразность внедрения аналитического ПО?

Предлагаемый подход иллюстрируется примерами оценок окупаемости для проектов автоматизации бизнес-аналитики в российских банках.

Какие надежды связывают с бизнес-аналитикой

В конце 2021 года компания Foundry^[1], провела исследование о важности инвестирования в данные и аналитику. 88% опрошенных ИТ-директоров считают, что в ближайшие 3 года данные и бизнес-аналитика коренным образом изменят способы ведения бизнеса. 49% участников исследования ставят целью улучшить внутренние бизнес-процессы, 47% - усилить вовлеченность клиентов, 45% - повысить уровень клиентского сервиса.

Почему отдачу от бизнес-аналитики не принято оценивать

По разным источникам, только 40% проектов в области автоматизации бизнес-аналитики оказываются успешными. Но и для них практически никогда не приводят количественных оценок полученных выгод. Даже если совокупный эффект однозначно ощутим, его сложно «оцифровать». Например, как перевести в денежный эквивалент такой результат как повышение качества управленческих решений?

В результате, многие заказчики выбирают путь наименьшего сопротивления - считать априори, что предсказать отдачу от бизнес-аналитики невозможно.

Как посчитать пользу от бизнес-аналитики

В кризис необоснованные инвестиции - непозволительная роскошь. Поэтому перед стартом проекта важно подготовить количественный прогноз отдачи от инвестиций в систему бизнес-аналитики. Эта информация поможет без розовых очков оценить целесообразность внедрения аналитического ПО.

С этой целью мы адаптировали методику TEI (Total Economic Impact) применительно к банковским аналитическим системам для расчета потенциальной экономической пользы от их внедрения. Чтобы ее рассчитать, нужно сопоставить все расходы, связанные с внедрением ПО, с преимуществами, которые оно приносит.

Расходы складываются из стоимости приобретения лицензии и услуг по внедрению ПО, а также затрат на его сопровождение. Преимущества - полученная экономия, т.е. оцифрованные выгоды от использования системы.

Определив расходы и выгоды, можно вычислить такие показатели эффективности проекта, как индекс рентабельности инвестиций, внутренняя норма доходности, дисконтированный период окупаемости, чистый дисконтированный доход и т.п.

Заметим, что наш подход к оценке окупаемости инвестиций в систему бизнес-аналитики может быть использован для любого ПО данного класса. Например, в некоторых проектах по требованию заказчиков для части задач мы в комплексе с программными компонентами платформы «Контур» используем стороннее ПО - open-source платформу Pentaha ETL для сбора данных.

Если же потребуется оценить экономическую пользу от внедрения другого класса ПО, методику придется заново адаптировать. К счастью, исходная методика TEI универсальна, так что это не должно представлять значительных сложностей.

Как перевести выгоды в денежный эквивалент: примеры из практики

Итак, наиболее сложный момент - получение количественной оценки выгод.

Для этого мы разработали каталог из нескольких десятков метрик, замеряемых «до» и «после» проекта внедрения системы бизнес-аналитики.

Например, для расчета экономического эффекта в проектах по автоматизации управленческой отчетности на основе корпоративного хранилища данных мы оцениваем, как за счет сокращения трудоемкости сбора, консолидации и выверки данных повысится производительность труда специалистов.

Из опыта: более 30% экономии обеспечивается за счет сокращения времени расчета отчетных показателей, еще порядка 30% дает уменьшение трудозатрат на подготовку аналитических расшифровок и детализаций, более чем на четверть снижаются затраты на согласования отчетных показателей и исправление ошибок.

В итоге, экономия на одном цикле подготовки управленческих отчетов в детальной аналитике (в разрезе центров финансовой ответственности, точек продаж, продуктов, продуктовых сегментов, клиентов, клиентских групп, проектов, сотрудников и т. п.), с учетом трансфертной стоимости ресурсов и поправок на перераспределения косвенных расходов может достигать нескольких млн руб., а внутренняя норма доходности составит порядка 20-40%. Такой проект окупается в среднем за 3-4 года.

Автоматизация позволяет увеличить частоту подготовки отчетов, например перейти от ежеквартальной/ежемесячной отчетности к ежедневной без дополнительных затрат. В этом случае потенциальная экономия может достигать уже десятка млн руб. Индекс рентабельности инвестиций увеличится в 5 и более раз, внутренняя норма доходности - в 8 раз, а дисконтированный период окупаемости составит менее 2 лет.

Другой пример: одной из метрик для оценки выгоды от внедрения системы бюджетирования может выступать время, затрачиваемое на формирование планов в сметообразующих подразделениях и на их выверку и консолидацию в финансовых службах. Как показывает практика, в среднем оно сокращается, как минимум, в два раза. Индекс рентабельности инвестиций в проектах автоматизации хозяйственного бюджетирования составляет 120%, внутренняя норма доходности - 70-80%, а сроки окупаемости - до года.

В заключении добавим, что в системах бизнес-аналитики заложен большой потенциал для будущего развития, и выгоды от их использования заказчики могут наращивать постепенно. Вернемся, например, к первому «кейсу» - оценке выгод, которые дает автоматизация управленческой отчетности. Как показывает опыт, период окупаемости для подготовки каждого следующего отчета сокращается в среднем в два раза за счет повторного использования в нем данных, уже собранных в систему бизнес-аналитики.

Резюме

Переводя ожидания заказчиков в понятные им измеримые экономические бизнес-выгоды, можно повысить их заинтересованность в системе. Заинтересованные заказчики, как известно, с большей вероятностью мотивируют своих сотрудников - будущих пользователей - к активному участию в проекте, и риск, что система встретит внутреннее сопротивление, что нередко случается на практике, будет минимизирован.

Автор: Максим Астахов, Руководитель коммерческого офиса компании Intersoft Lab

Источник: Rusbase