ФорумФотоальбомСправочная информацияКарта сайтаНаписать намНа главную
Сибирская школа финансов и банковского дела - Неофициальный сайт
Негосударственное (частное) Образовательное Учреждение Высшего Профессионального Образования


ААА № от 22.07.2010 (рег. № 0132)

BB № от 03.06.2010 (рег.№ 0472)

АВТОМАТИЗАЦИЯ БАНКОВСКОГО ЗАЗЕРКАЛЬЯ

Автоматизация банковского зазеркалья

Лапиров А.А. — R-Style Softlab, Банковские технологии №07 (2004 г.)

Средства анализа и прогнозирования, включенные в состав аналитических систем, дают возможность не только оценить ситуацию на основании фактических данных, но и строить прогнозы, опираясь на известные методики — от простейшей экстраполяции до комплексных вычислений с учетом вероятности поведения клиентских средств.

Если сегодня мы силой воображения попробуем проникнуть вглубь даже относительно небольшой банковской структуры, то увидим, что вся она — как человеческий организм кровеносными сосудами — пронизана замысловатыми взаимосвязями, от надежности которых зависит жизнедеятельность всей структуры как единого целого. Эти связующие ниточки — финансовые потоки банка, его Зазеркалье.
Необходимость управления финансовыми потоками
На фоне современной тенденции укрупнения кредитных учреждений, а также все еще нестабильной ситуации в российском банковском бизнесе проблема управления денежными средствами встает особенно остро. Анализ финансовых потоков — сложная задача, одна из основных составляющих управленческого учета и, по большому счету, уникальная методика для каждого банка. Цель данного процесса — выявление причин недостатка или переизбытка денежных средств, а также определение источников их поступления и целевого расходования в рамках определенного центра финансовой ответственности (ЦФО), бизнес-направления.
В этой проекции интересно и полезно рассмотреть возможности автоматизации тех или иных аспектов управления финансовыми потоками с тем, чтобы позволить лицам, принимающим решения, своевременно, с минимальными затратами и в оптимальном объеме получать необходимую информацию для руководства банком. С точки зрения информационных технологий в данной области можно выделить три классических горизонта, на которые в основном ориентируются при построении систем планирования, управления рисками и контроллинга в целом (рис. 1).
Вкратце эти горизонты можно описать следующим образом.
1. Настоящее — характеризует показатели рентабельности и платежеспособности в краткосрочной перспективе; в значительной степени нацелен на конкретные цифры и первичную информацию.
2. Настоящее-будущее — характеризует показатели устойчивости и управляемости в кратко- и среднесрочной перспективе; ориентирован на контроль нормативов и индексов, финансовых потоков прибыльности и себестоимости, рыночных тенденций и конкуренции; позволяет выработать тактику срочного привлечения и распределения средств для выхода на заданный уровень чистой прибыли с соблюдением нормативов Банка России и внутренних показателей, лимитов по ставкам и объемам.
3. Будущее — характеризует стратегическую ценность банковского продукта или услуги с позиции управления банком; опирается на плановые показатели и аналитические прогнозы изменения рыночной конъюнктуры, круга контрагентов (contractor club) и основных внешних показателей: курсов, рыночного риска, ставок. Решаемые задачи — разработка оптимальных программ привлечения и размещения ресурсов на намеченный период, обоснование перспективной ценовой политики банка, формирование финансовых планов и контроль за их исполнением.
Обычно выделяют три основных направления, в рамках которых реализуется управление финансовыми потоками кредитного учреждения (рис. 2).
Балансирование в заданных границах каждого из этих доменов позволяет добиться в кратко- и среднесрочной перспективе управляемости структуры финансовых потоков в рамках кредитного учреждения. Причем в качестве основных методов контроля применяются консолидация (для распределенных или многопрофильных структур) и управление платежной позицией (гэп-анализ). Рассмотрим их подробнее, обращая особое внимание на решение соответствующих проблем с помощью технологии хранилищ данных.
Консолидация
В структуре даже относительно небольшого банка принято выделять подразделения, которые предоставляют некий унифицированный спектр услуг и наделены определенными полномочиями по формированию доходной либо расходной составляющей организации, — центры финансовой ответственности. Они участвуют в процессе перераспределения финансовых ресурсов в рамках банка и позволяют оценить эффективность тех или иных затрат. Следовательно, возникает необходимость в консолидации информации по всем ЦФО. Преимущества объединения очевидны: становится возможным оптимизировать затраты за счет общего эффективного налогового планирования, решать вопросы финансирования всех компаний холдинга регулированием и перераспределением денежных потоков, контролировать всю экономическую цепочку бизнеса.
Разумеется, у консолидации есть ряд как положительных моментов, так и специфических трудностей. Мы сосредоточимся лишь на некоторых, способы преодоления которых предлагают компании — поставщики ПО.
Отсутствие раскраски сущностей управленческого учета
Чтобы решить эту проблему, необходимо выбрать механизмы разнесения сущностей управленческого учета (например, проводок, счетов, клиентов) по конкретным группам (пулам). Это допустимо сделать:
1) в АБС — трудоемкость и операционный риск в данном случае увеличиваются, однако произвести нужные преобразования (скажем, группировку счетов в указанной корреспонденции, клиентов с заданным признаком и т. д.) несложно непосредственно при загрузке данных, не внося изменений в структуру АБС;
2) на этапе загрузки в хранилище — при этом требуется разовое определение механизмов с их соответствующей модернизацией в ходе использования, но появляется возможность историзации изменений (модификации правил обработки транзакций по счетам, алгоритмов расчета финансовых показателей и пр.);
3) вручную после первичной загрузки.
Проиллюстрируем сказанное на примере из жизни (рис. 3). Допустим, для целей последующего анализа необходимо провести слияние клиентов, заведенных в разных внешних системах, в единую сущность — так называемого аналитического клиента. (Аналитический клиент — сущность, характерная только для хранилищ данных; выполняет функцию объединения реальных клиентов на основании общего признака, «микрохолдинг».)
Поскольку мы знаем, что у любого реального клиента существует два набора атрибутов, совпадение которых позволяет его однозначно идентифицировать (в простейшем виде это ИНН, БИК и код в системе S.W.I.F.T.), то при построении алгоритма слияния клиентов в хранилище мы вполне можем опираться на эти атрибуты. Объединение клиентов в группы выполняется путем включения их в состав аналитического клиента. В связи с тем что реальные клиенты могут со временем исключаться из аналитических клиентов, в системе следует хранить первичную привязку реальных клиентов к группам для корректного перестроения множества групп клиентов в случае перераспределения реальных клиентов в составе «микрохолдингов».
При объединении двух реальных клиентов, относящихся к разным аналитическим клиентам, возникает вопрос, в каком из аналитических клиентов новый объект останется, а из какого будет удален. Данная проблема решается на основании ранжирования подразделений и систем, из которых поступили реальные клиенты, первичные для конкурирующих аналитических клиентов. Причем приоритет имеет ранжирование подразделений.
Разнородность субъектов группы
В случае с ФПГ мы сталкиваемся с трудностью, обусловленной разнородностью структуры выгружаемых данных (рис. 4). Выйти из этой ситуации нам поможет загрузчик данных в хранилище — он способен адаптироваться к структуре той информации, которая выгружена из учетных или бухгалтерских систем, и автоматически проводить ее обработку в соответствии с заложенной информационной моделью.
Недостаточность информации для анализа и управления
В большинстве случаев для оперативного и стратегического управления с учетом консолидации необходима информация по проводкам, счетам, клиентам, операциям. В полном объеме ее может предоставить только информационно-аналитическая система. Например, RS-DataHouse позволяет использовать следующие базовые сущности для управления финансовыми потоками: кредитные договоры и операции по ним, операции с векселями, МБК, операции на Forex, с драгоценными металлами, с ценными бумагами (включая производные инструменты), сделки репо, депозиты физических и юридических лиц, операции по РКО, учету основных средств и нематериальных активов и др., лицевые счета с остатками и оборотами по ним, доходно-расходные счета (проводки за каждый день).
Управление ликвидностью
При использовании аналитических систем специалистам и руководству банка будет доступно не только интегрированное отображение данных — они смогут осуществлять анализ вплоть до конкретных контрактов по размещению и привлечению средств. Появится возможность оценить показатели согласованности ресурсной базы и активов банка, рассчитать разрывы ликвидности по банку в целом и в каждой из валют, проработать модель фондирования активных операций (в частности, с применением механизма реструктурированного баланса банка). Банковский менеджмент может получить платежный календарь на любой период, контролировать обеспеченность ссуд и соблюдение кредитных лимитов, оценивать эффективность работы конкретных активов и пр. Наряду с оценкой текущего состояния активов и пассивов банка подобные системы позволяют прогнозировать изменение этого состояния в будущем с учетом предполагаемых колебаний процентных ставок, динамики структуры клиентской базы и других сценариев развития банка.
В крупных многофилиальных кредитных учреждениях требуется также отдельно управлять ликвидностью каждого субъекта, которым в простейшем случае является филиал. Оперативность доставки данных здесь должна быть выше, чем в монобанке, так как в разветвленной структуре своевременно отреагировать на изменения гораздо сложнее. Более того, требуется консолидировать информацию в хранилище и с помощью соответствующих отчетов отслеживать установленные для филиала лимиты по привлеченным и размещенным средствам. Другими словами, важно обеспечить сбалансированность между сроками вложений по активам и пассивам. Здесь аналитическая система способна предоставить информацию о запасе ликвидных активов (подушке ликвидности), что предостерегает от вложений в низколиквидные активы. (Мы намеренно не упоминаем коэффициентный метод оценки, так как он являет собой, по существу, известный механизм расчета нормативов мгновенной ликвидности (Н2), текущей ликвидности (Н3), долгосрочной ликвидности (Н4) и общей ликвидности (Н5). Особенности расчета нормативов на базе хранилища данных — тема для отдельной статьи.) В целом при оценке позиций ликвидности из учетных и внешних систем загружается информация по кассе, остаткам в РКЦ, корреспондентским счетам, МБК (в том числе внешняя информация по изменению ставок привлечения на МБК по контрагентам), а также данные по вероятности наступления курсовых и валютных рисков, изменению ставки процента и кредитным рискам в течение определенного периода.
Таким образом, опираясь на поступающие от субъектов сведения об объемах привлечения и размещения средств, система позволяет делать краткосрочный прогноз по платежам банка и контрагентов в разрезе подразделений и с учетом риска, благодаря чему можно уверенно управлять ситуацией, инициируя соответствующие операции при возникновении дебетового (в этом случае банк может, например, продать валюту) или кредитового (инвестировать в работающие активы) сальдо. Дренажные насосы Grundfos , качество и экономия в одном устройстве, такие отзывы об этом устройстве мы слышим от наших покупателей.
Загрузив в хранилище информацию по валютам, срокам ресурсных сделок и договоров, можно планировать разрывы на будущие периоды. В результате менеджер в состоянии оценить соответствие между входящими и исходящими финансовыми потоками, выраженными в той или иной валюте, на заданном временн€ом отрезке. Средства анализа и прогнозирования, включенные в состав информационно-аналитических систем, дают возможность не только оценить ситуацию на основании фактических данных, но и строить прогнозы, опираясь на известные методики расчета — от простейшей экстраполяции до комплексных вычислений с учетом вероятности поведения клиентских средств (рис. 5).
В данный момент на рынке программных продуктов, способных предоставить всестороннюю картину бизнеса, т. е. информационно-аналитических систем, наблюдается относительная стабилизация — большинство поставщиков известны, возможности систем примерно одинаковы. Однако в каждом конкретном случае следует очень внимательно отнестись к выбору, кому доверить свое Зазеркалье: собственной разработке, жесткому коробочному решению либо адаптивной системе на базе промышленной платформы, которая сможет и в дальнейшем поддерживать растущие требования бизнеса. Что касается последнего варианта, то такие решения предлагают многие крупные поставщики, включая R-Style Softlab. Ее информационно-аналитическая система RS-DataHouse на платформе Oracle позволяет решать большинство задач, связанных не только с управлением финансовыми потоками (в том числе задачи консолидации, анализа притока и оттока средств), но и с построением управленческого учета в рамках финансово-промышленных групп, подготовкой отчетности по международным стандартам и др. В свою очередь, Oracle стала дополнительным фактором обеспечения высокой доступности, безопасности и масштабируемости.
Хотелось бы надеяться, что время исключительно интуитивного управления проходит, и менеджмент постепенно обретает в лице аналитических систем надежного помощника при принятии критически важных для бизнеса решений.

 

© 1992 - 2010 СШФБД
Вузы Новосибирска, университеты Новосибирска, учебные заведения Новосибирска.
«»
г. Новосибирск, ул. , 7. Приёмная комиссия: (383) , контакты