Как выбрать ПО для импортозамещения системы управленческой отчетности

Каждому банку предстоит отказаться от электронных таблиц для внутренней отчетности. Что надо знать о выборе безопасных инструментов для автоматизации ключевых управленческих процессов?

Самым распространенным инструментом автоматизации управленческой отчетности в российских банках являются электронные таблицы. Согласно открытым источникам, их используют 84% кредитных организаций. Однако, продление лицензий на таблицы на территории РФ с недавних пор прекращено иностранным правообладателем. 11% банков эксплуатируют тиражные управленческие платформы российской разработки. Еще 5% предпочли хранилища данных и BI-инструменты от зарубежных вендоров, а также собственные разработки на базе запрещенных сегодня технологий.

Как показал опрос на сайте Ассоциации российских банков, модернизация ПО для подготовки внутренней отчетности необходима 55% кредитных организаций. Задачу импортозамещения небезопасных управленческих систем и их компонентов рано или поздно предстоит решать практически каждому банку. А кредитным организациям с государственным участием согласно актуализированным в январе 2024 года «Методическим рекомендациям по цифровой трансформации государственных корпораций и компаний»[1] до 01 января 2025 года предстоит заменить иностранные офисные пакеты, а к 01 января 2026 года перевести свой софт на отечественные СУБД.

Ключевой вопрос, который встанет перед финансовыми департаментами и ИТ-службами – это выбор между разработкой системы подготовки управленческой отчетности своими силами или приобретением тиражной программной платформы. В основу принятия решения лягут соответствие целевой системы функциональным требованиям и критериям отечественного ПО, адаптивность к будущим запросам, первоначальный бюджет и стоимость эксплуатации и сопровождения, сроки развёртывания, методические компетенции и проектный опыт исполнителя. 

Как показала практика первых лет импортозамещения, крупнейшие и крупные банки будут склоняться к собственной разработке, ставя во главу угла независимость от внешних поставщиков, низкие стартовые инвестиции и перспективу распространять созданные решения на коммерческой основе.

Основные контраргументы:

• тиражная платформа аккумулирует опыт множества проектов и ориентирована на внедрение в разных организациях, поэтому обладает высокой гибкостью и позволяет избежать ошибок и рисков, присущих индивидуальной разработке,
• работа с внешним поставщиком гарантирует необходимую масштабируемость ресурсов и исключает риски зависимости от персоналий,
• согласно параграфу 17 «Методических рекомендаций по переходу на использование российского программного обеспечения, в том числе на значимых объектах критической информационной инфраструктуры Российской Федерации», утвержденных Приказом Минцифры №21 в 2023 году, при наличии готового ПО в Реестре российских программ для ЭВМ и баз данных «организациям не рекомендуется осуществлять новую собственную разработку аналогичного по своей функциональности ПО, замещающего существующие на рынке программные продукты»,
• для банков с государственным участием согласно упомянутых выше Методических рекомендаций для государственных корпораций установлены дополнительные ограничения по объему инвестиций в собственную разработку.

Кроме того, ориентироваться на сроки и бюджет проекта, подтвержденные многочисленными внедрениями и отзывами пользователей тиражного ПО, надёжнее, чем опираться на оценки внутренней команды, впервые приступающей к автоматизации управленческой отчетности. Даже опытные разработчики вряд ли дадут реалистичный прогноз реализации по новой для себя задаче, особенно когда она предполагает создание хранилища данных.

Помимо использования разрешенных технологических компонентов самый большой вклад в интегральную оценку при выборе отечественной платформы для автоматизации управленческой отчетности имеет ее соответствие бизнес-требованиям финансовой службы. Если оставить в стороне несуществующие на момент принятия решения возможности будущих in-house разработок, то сформировать функциональные критерии для выбора готового управленческого ПО вполне реально. Достаточно выявить «узкие места» налаженных в банке процессов подготовки внутренней отчетности и приоритезировать целевые эффекты от автоматизации.

Целевые эффекты от автоматизации управленческой отчетности

Технология подготовки управленческой отчетности обычно включает четыре этапа:

1. Сбор данных. Первичные данные бухгалтерского и оперативного учета из разных систем-источников банка консолидируют в единой базе/файле данных.
2. Классификация. Данные размечают аналитическими признаками - статьями, ЦФО, валютами, банковскими продуктами, клиентскими сегментами и проч. - для последующей сегментации отчетности.
3. Трансформация. По правилам разметки данные перекладывают на статьи управленческого учета в заданных аналитических разрезах.
4. Корректировки. Полученные значения по статьям уточняют для детализации объемов ресурсов, доходов и расходов по аналитике.

На выходе последнего этапа готовы управленческие баланс и отчет о финансовом результате.

Поддержка описанной технологии в системе автоматизации на базе хранилища данных дает финансистам много преимуществ по сравнению с электронными таблицами. Например, подготовка ежедневного управленческого баланса банка из хранилища данных «Контур» занимает не более 20 минут, отчета о финансовом результате – не более 10 минут. Для сравнения: каждый месяц на решение той же задачи с помощью таблиц в банке среднего масштаба уходит примерно две недели труда трех банковских специалистов. И это далеко не все количественные и качественные выгоды применения тиражного ПО.

Ускорение подготовки данных

Автоматизация сбора и консолидации первичных данных многократно сокращает длительность самого непродуктивного этапа составления управленческой отчетности – подготовки данных.

Интеграция – то есть создание автоматизированного механизма получения данных из каждой банковской системы в формате для загрузки в единое хранилище – выполняется один раз, а дальше используется на ежедневной основе. Обычно к началу рабочего дня данные за предыдущий день уже загружены в хранилище. Если первичные данные в учетной систем изменились, данные в хранилище обновятся автоматически в тот же день или на следующий, в зависимости от принятого регламента загрузки. Это дает возможность выпускать управленческую отчетность так часто, как это требуется.

Автоматическая консолидация загруженных в хранилище данных не только облегчает труд специалистов, но и предотвращает искажения при ручном объединении файлов.

Сокращение ошибок и повышение доверия к отчетности

Использование встроенных в хранилище инструментов контроля качества данных позволяет снизить количество ошибок в данных и повысить доверие к отчетности.

По сравнению с электронными таблицами, где выверка собранных данных производится вручную и зависит от квалификации конкретного аналитика, проверки в хранилище автоматизированы. Они запускаются при загрузке данных и сразу после нее. Лучшие в своем классе решения в тиражной поставке имеют несколько уровней контроля:

• технические проверки при заполнении модели данных хранилища,
• прикладные механизмы выверки данных бухгалтерского учета и сверки данных бухгалтерского и оперативного учета,
• бизнес-проверки качества данных.

Выявленные инциденты фиксируются в специальных журналах для последующего контроля их исправления.

Применение автоматизированных проверок снижает трудозатраты и сроки подготовки данных для последующей прикладной обработки и является обязательным условием для получения качественной отчетности.

Экономия времени на разметку данных аналитикой

Из-за высокой трудоемкости ручной обработки данных в электронных таблицах отчеты, как правило, выпускаются в «урезанном» составе аналитик: по статьям в разрезе ЦФО или точек продаж.

Предназначенные для финансистов автоматизированные инструменты обогащения данных аналитическими признаками существенно упрощают и ускоряют классификацию первичных данных, снимая ограничения табличного подхода.

Каждую классификацию в управленческой системе можно описать в виде правила. Правило автоматически отбирает и маркирует нужным признаком однотипные счета или сделки. С помощью правила можно мгновенно разметить от одной до десятков тысяч первичных записей. Зрелые системы управленческой отчетности предлагают сотрудникам финансовых служб инструменты настройки правил классификации без программирования. Финансисты могут в любой момент создавать и менять правила классификаций без привлечения ИТ-специалистов.

Например, на платформе «Контур» от компании «Интерсофт Лаб» для настройки классификаций предусмотрен формульный механизм, ориентированный на пользователей без опыта программирования. Сотрудники финансовой службы могут самостоятельно добавлять правила при открытии новых счетов или редактировать существующие, если меняется управленческая методика. Благодаря этому достигается необходимая маневренность и экономия времени на разметку данных аналитикой.

Сохранение истории изменения данных и отчетов

В отличие от таблиц система отчетности на базе хранилища данных сохраняет всю историю изменения правил классификации, фиксируя аудиторский след. Это позволяет при необходимости повторить расчеты по ранее действовавшим правилам или выяснить причину некорректности в прошлых отчетах. Кроме того, всегда можно узнать, кто и когда изменил настройки, чтобы выяснить цель этих действий.

Внедрение продвинутых моделей аллокации и расчета трансфертных доходов и расходов

В составе систем управленческой отчетности поставляются готовые механизмы автоматизации для типовых корректировок, повторяющихся в каждом отчетном периоде, например, для разнесения по аналитике расходов, отраженных в учете одной суммой. Это ощутимо снижает рутинную нагрузку на исполнителей.

Отличительные атрибуты продвинутых управленческих платформ - инструменты для предварительного вычисления более сложных корректировок, таких как аллокации расходов и трансфертные доходы и расходы. Их автоматизация позволяет не только сократить сроки подготовки управленческой отчетности, но и вывести ее качество на новый уровень.

Многие банки имеют опыт аллокации расходов в электронных таблицах. Их применение оправдано для несложных методик разнесения, оперирующих несколькими десятками шагов или несколькими сотнями переходов. Для использования более сложных моделей необходимо специализированное ПО.

«Легкие» ИТ-решения для аллокации обычно поддерживают один – каскадный – метод разнесения, продвинутые – каскадный, циклический и их комбинации.

Каскадный метод предполагает однонаправленный пошаговый перенос расходов между объектами учета с использованием драйверов затрат (кост-драйверов), которые определяют доли распределения сумм. На каждом шаге затраты с определенных центров затрат полностью снимаются, и такие центры участвовать в расчетах перестают. Ключевое преимущество каскадного метода – прозрачность переброски затрат на каждом шаге. Его «минус» – приблизительность распределения, связанная с методическими допущениями там, где однонаправленное разнесение слабо применимо.

Циклический метод реализует встречное распределение расходов между кост-центрами при взаимном оказании услуг. Моделируется системой линейных уравнений, описывающих переходы затрат между кост-центрами. Входными данными для решения системы выступают затраты начальных кост-центров и кост-драйверы, определяющие коэффициенты распределения затрат между кост-центрами. Главное достоинство циклического метода – точность вычислений, недостаток – практически полная непрозрачность на моделях большой размерности.

Зрелые системы аллокации позволяют финансистам самостоятельно без программирования настраивать любые модели перераспределения расходов на объекты аналитического учета - от простых до многоуровневых и процессно-ориентированных, и, главное, обеспечивают просмотр результатов каждого шага разнесения. Интерфейс для просмотра (иначе говоря «обратной трассировки» расчета), наглядно демонстрирующий, откуда и как шаг за шагом на финансовый результат объекта учета «собралась» конкретная сумма аллоцируемых расходов – исключительно востребованный финансистами инструмент.

Чтобы добиться приемлемой производительности вычислений и прозрачности переноса затрат, разработчики ПО для аллокации используют особые подходы к организации баз данных, фиксации промежуточных результатов расчетов и применяемым алгоритмам. Удовлетворительными результатами в этой части могут похвастаться далеко не все вендоры.

Расчет трансфертной стоимости ресурсов - стоимости фондирования ресурсов для активов и доходности размещения для пассивов на основе трансфертных ставок - в таблицах трудно реализуем и встречается редко. Основное препятствие – ограничения таблиц по объемам обрабатываемых данных о привлеченных и размещенных ресурсах, которые требуются для расчетов. Во многом по этой причине, а также в связи с методической незрелостью, для многих банков учет трансфертных доходов и расходов в управленческой отчетности до сих пор остается нерешенной задачей.

Специализированные системы расчета трансфертной стоимости ресурсов в составе управленческих платформ, как правило, реализуют модель согласованных сроков погашения (matched maturity method). Альтернативные названия – метод кривой альтернативной/безрисковой доходности или согласованной ставки. Модель предполагает определение трансфертных ставок, которые регулируют внутреннее фондирование, на основе кривой доходности. Кривая доходности отражает стоимость ресурсов в зависимости от их срочности.

Для каждого привлеченного или размещенного ресурса или пула однородных ресурсов в системе автоматизации:

• на основе данных по счетам и договорам рассчитывается объем и срок фондирования в разрезе валют,
• по кривым доходности для активов и для пассивов назначаются трансфертные ставки и вычисляется трансфертный доход или расход в разрезе управленческой аналитики.

Тиражные системы автоматизации трансфертной стоимости ресурсов поддерживают десятки алгоритмов расчета трансфертных доходов и расходов: по пулам счетов, счетам, сделкам. Принципиальным требованием к ним является доступность данных по активным и пассивным ресурсам, которые участвуют в расчетах объемов и сроков. Поэтому системы на базе хранилища, которое обеспечивает необходимую подготовку данных для расчетов трансфертных доходов и расходов, являются предпочтительным выбором.

Во многих банках сложилась практика назначения трансфертных ставок административным (экспертным) решением коллегиальных органов. Таким заказчикам подойдут «легкие» решения, в которых отсутствуют инструменты автоматизированного расчета трансфертных цен.

Развитые управленческие платформы предлагают в своем составе инструменты для прогнозирования и моделирования состояния банковских портфелей и рыночных индикаторов, обеспечивающие построение кривых доходности на основе рыночных и затратных методов. Первые оперируют прогнозами о значениях индикаторов рынка, учетных ставок, процентных ставок банков-конкурентов и т.д. Для вторых необходимо дополнительно вычислять прогнозные значения затрат подразделений банка на обслуживание сделок, прогнозные значения резервов. Учесть при выборе управленческой платформы наличие в ее составе инструментов прогнозирования и моделирования стоит также, если банк планирует решать выходящие за рамки управленческой отчетности задачи, которые требуют оценки трансфертных доходов и расходов в будущих периодах, построения скользящих прогнозов финансового результата и проч.

Обеспечение прозрачности отчетных показателей

Интерфейсы для работы с управленческими отчетами независимо от выбранных инструментов автоматизации, как правило, реализуют в виде кубов.

Чтобы в электронных таблицах получить агрегированный по времени отчет, потребуется вручную объединять нескольких таблиц в одну. Как следствие, в сводном отчете не избежать ошибок. Кроме того, в таблицах из-за сложностей со сбором и ограничений по объемам обрабатываемых данных отчетность часто строится по агрегированным данным, полученным из подразделений и филиалов. В таких случаях невозможно детализировать показатели в отчетах до уровня детальных данных.

Обязательным и естественным свойством системы управленческой отчетности с опорой на хранилище данных является поддержка механизма drill-down. С его помощью можно «углубиться» в любой отчетный показатель вплоть до первичных данных, на основании которых он был вычислен.

«Красные флаги» при выборе отечественной системы управленческой отчетности

Электронные таблицы были первым и какое-то время единственным инструментом банков для внутренней отчетности. Благодаря этому, а также своей доступности и функциональности, они получили широкое распространение.

Минусы табличных редакторов связаны с высокой трудоемкостью ручной консолидации и обработки данных, с ограничениями таблиц по производительности, сложностями сопровождения формул и макросов, с непрозрачностью расчетов и рисками зависимости от персонала. Следствием этих недостатков долгое время оставались ограничения сегментности и детальности управленческой отчетности, непрозрачность показателей, высокая трудоемкость и недостаточная оперативность подготовки.

Опыт российских разработчиков ПО для управленческой отчетности измеряется двумя десятилетиями. История создания и «возраст» каждой отечественной альтернативы, опыт ее внедрения в банках и текущий статус перевода на разрешенный технологический стек определяют готовность ПО решать стоящие перед конкретным банком задачи подготовки управленческой отчетности.

Выбирая отечественный софт на замену иностранному, не стоит пренебрегать проверкой «красных флагов»:

1. Наличие реестровой записи о системе в Реестре российского ПО. Она гарантирует соответствие системы критериям отечественного ПО.
2. Использование хранилища данных в качестве платформы для системы управленческой отчетности. Такая архитектура обеспечит данными все задачи подготовки управленческой отчетности и заложит фундамент для будущего масштабирования системы в направлении финансового планирования, прогнозирования, подготовки данных для целей надзора и проч.
3. Соответствие функциональным требования банка. Зрелое, предназначенное для финансовой отрасли тиражное решение способно без доработок покрыть основные бизнес-требования банка в части подготовки управленческой отчетности и может быть быстро и с минимальными рисками адаптировано к отдельным специфическим запросам. Обязательно, чтобы вендор в рамках тендерных показов продемонстрировал бОльшую часть заявленной функциональности.
4. Список и отзывы кредитных организаций, эксплуатирующих ПО. «Новодел» точно не сможет конкурировать с решениями, которые прошли проверку временем и вобрали в себя методическую специфику подготовки управленческой отчетности во многих российских банках.
5. Готовность поставщика реализовать пилотное внедрение. Разворачивание системы, организация сбора данных, настройка подготовки управленческой отчетности даже в ограниченной сегментации в срок 4-6 месяцев – лучшее объективное доказательство качества ПО и компетенций выбранной проектной команды.

Автор: Юлия Амириди, заместитель генерального директора компании Intersoft Lab