Пресс-центр

Подписка на новости

Чтобы оформить / изменить / удалить подписку укажите свой e-mail адрес:
Материалы, которые вы хотели бы получать по почте:
Пресс-центр
ГлавнаяПресс-центрПубликации и статьи

Автоматизация анализа структуры себестоимости и рентабельности кредитных продуктов

29.01.2010

Применение методики Activity-based costing (ABC) позволяет выполнять анализ себестоимости и рентабельности банковских продуктов за счет представления данных о структуре затрат по бизнес-процессам банка.. Но применение данной методики является весьма сложным и трудоемким процессом, в связи чем, несмотря на все выгоды  от такого подхода к распределению затрат, далеко не все берутся за его внедрения на практике. Однако современные специализированные информационные технологии и решения позволяют сделать процесс использования ABC методики доступным и эффективным.

Эффективность применения методики АВС для анализа себестоимости и рентабельности кредитных продуктов

Активный рост рынка кредитных услуг в России в середине последнего десятилетия обуславливал нацеленность банков на активную экспансию и рост. Это позволяло отчасти закрывать глаза на внутреннюю эффективность бизнес-процессов. Сегодня управление операционными затратами в банках, и,  в частности, оптимизация существующей линейки кредитных продуктов является одной из первоочередных задач банковского бизнеса.

В поиске путей оптимизации затрат многие банки испытывают значительные трудности. Классические методики, повсеместно применяемые в банках (например, управленческая отчетность, системы контроллинга) позволяют лишь понять общий уровень затрат постатейно, контролировать исполнение платежей и, в редких случаях, оценить прибыльность на уровне направлений бизнеса. Они не позволяют проводить анализ себестоимости и рентабельности по банковским продуктам, в том числе кредитным.

Решить эти задачи позволяет методика функционально-стоимостного анализа (ФСА), или иначе – Activity-Based-Costing (ABC). Данная методика появилась в 80-х годах прошлого века в стенах Гарвардского университета. Суть ее заключается в отнесении затрат на продукты (генераторы прибыли) через бизнес-процессы, потребляемые данными продуктами (см. рисунок 1).

                        Рисунок 1. Распределение затрат при Activity-Based-Costing

Применительно к банкам это означает следующее. Каждое подразделение является носителем затрат, а сотрудники используют ресурсы этих подразделений в процессе создания продуктов для конечных потребителей. В итоге банковские продукты являются результатом выполнения совокупности определенных бизнес-процессов. Распределение производится на базе так называемых драйверов затрат. Так, наиболее типичным драйвером, является рабочее время, затрачиваемое сотрудниками подразделения на выполнение определенной операции.

Применение методики АВС для анализа кредитных продуктов позволяет:

  • контролировать динамику себестоимости и рентабельности кредитных продуктов в разрезе точек продаж;
  • анализировать структуру себестоимости в разрезе статей затрат, бизнес-процессов и центров затрат;
  • целенаправленно оптимизировать бизнес-процессы банка с целью снижения с\с кредитных продуктов;
  • принимать обоснованные решения по управлению продуктовым портфелем, процентной и тарифной политикой;
  • контролировать рост административных и управленческих расходов за счет формирования нормативов затрат;
  • повысить мотивацию подразделений на «добровольную оптимизацию» затрат за счет понимания,  как их расходы влияют на прибыльность продуктов и финансовый результат;
  • повысить качество и точность планирования, и бюджетного управления за счет использования нормативов затрат, привязанных к результатам деятельности (продуктам).

Получение данных о себестоимости кредитных продуктов и ее детальной структуре в результате применения методики АВС дает возможность ответить на множество вопросов, актуальных для банковского бизнеса:

  • является ли рентабельной выдача кредитных карт через удаленные дополнительные офисы?
  • как сократить затраты на выдачу автокредита?
  • какие административно-хозяйственные расходы необходимо запланировать для поддержки ожидаемого роста выдачи кредитов на 20%?
  • как повлияет обновление в отделении компьютерного парка на рентабельность розничных кредитных продуктов?
  • оправдано ли увеличение штата управления розничного кредитования на 30% в следующем году, если планируется открыть 10 новых отделений?


Необходимость автоматизации АВС модели

Для успешного применения АВС -  необходима тщательно проработанная методика, учитывающая специфику российского банковского бизнеса.

При разработке методики проводится обследование подразделений с целью выявления и классификации их бизнес-процессов. Для каждого бизнес-процесса определяются получатели расходов – ими могут быть банковские продукты либо процессы других подразделений. Наконец, для каждого процесса необходимо корректно определить наиболее подходящий «драйвер затрат» и задать правила распределения. Параллельно необходимо преодолеть множество «узких мест», как, например: циклическое списание затрат или возможность сбора данных по драйверам. В конце необходимо свести результаты разработки в единую АВС-модель банка и провести ее верификацию на отсутствие ошибок, «хвостов» или зависших сумм. Эта непростая работа требует участия специалистов, которые имеют значительные методические наработки и успешный опыт внедрения АВС в российских банках. Таким опытом делятся  Ашкинадзе А.В. и Сливчиков К.В. в статье предыдущего номера журнала («Методология расчета эффективности инновационных бизнес-процессов», Банковское кредитование, 2009, № 5).

Но разработанная методология – это только половина успеха. Вторым ключевым элементом применения АВС является автоматизация разработанной модели на базе специализированной ИТ-платформы.

Как правило, разработка самой модели АВС производится в MS Excel, поскольку это наиболее привычный и доступный инструмент для описания финансовой логики. Однако полный эффект от применения технологии АВС достигается за счет регулярного (например, ежемесячного) сопоставления затрат и себестоимости банковских продуктов по разным периодам и анализа их динамики. В данном случае возможности использования MS Excel для расчета АВС-модели на постоянной основе весьма ограничены. Это связано с высокой сложностью поддержки и изменения модели, сложностью контроля данных, отсутствием интеграции с источниками данных,  трудоемким процессом формирования отчетов произвольного вида, низкой скоростью пересчета и прочими традиционными ограничениями данного инструмента. В результате, разработанная АВС-модель требует высоких трудозатрат на эксплуатацию и поддержку, что может отрицательно повлиять на баланс между ценностью получаемой информации и затратами на ее получение.

Данных недостатков лишены специализированные ИТ-платформы, специально предназначенные для решения задач автоматизации анализа АВС.

Специализированные ИТ-системы для решения задач АВС анализа

На сегодняшний день существует большое многообразие корпоративных информационных систем, решающих как комплексные, так и отдельные функциональные задачи компании.

Классифицируя информационные системы, их можно разделить на 4 уровня (см. рисунок 2). Аналитические системы находятся на вершине иерархии, они предназначены для решения задач стратегического и тактического контуров управления. Пользователи подобных систем – это топ-менеджмент, руководители подразделений, административные и финансовые подразделения.

Рисунок 2. Классификация информационных систем

Аналитические системы  включают в себя 2 группы инструментов:

  1. Системы управления эффективностью бизнеса, или Enterprise Performance Management (EPM).
    Это инструменты для решения специализированных задач стратегического и тактического управления, таких как: бюджетирование и планирование, консолидация финансовой отчетности, стратегическое планирование и управление на базе сбалансированной системы показателей, моделирование и оптимизация прибыльности.
  2. Системы бизнес-анализа, или  Business Intelligence (BI).
    Они предназначены для формирования отчетности и анализа информации с целью мониторинга и фокусирования внимания менеджеров и бизнес-аналитиков на ключевых показателях эффективности бизнеса. Включают в себя инструменты для формирования финансовой, регламентированной и управленческой отчетности, различные панели индикаторов, отображающие состояние показателей эффективности (графики, диаграммы, карты, «спидометры», «светофоры»), инструментарий для построения пользовательских аналитических отчетов
    «на лету», обеспечивают интеграцию с приложениями MS Office, предоставляют среду для анализа и извлечения знаний на базе продвинутых математических моделей.

Инструмент, необходимый для решения задач функционально-стоимостного анализа, должен предоставлять среду для настройки АВС-модели с учетом ее специфики, возможностей сценарного моделирования и интеграции с источниками данных. Также он должен содержать мощный модуль визуализации результатов – отчеты в виде таблиц, диаграмм, карт. Система для реализации технологии АВС должна включать в себя элементы обеих групп.

На сегодняшний день на рынке ИТ-платформ существует ряд специализированных систем для решения задач АВС анализа. Одной из наиболее функциональных и современных систем является Oracle Hyperion Profitability and Cost Management и дальнейшее рассмотрение автоматизации модели АВС будет рассмотрено на базе этого инструмента.

Комплексная автоматизация процесса применения технологии АВС

Логически работу с АВС-моделью в специализированной аналитической системе можно разделить на три основных блока. Сначала выполняется сбор необходимых данных, затем производится редактирование и расчет АВС-модели, после этого формируются отчеты различного вида и производится анализ результатов расчета (см. рисунок).

Рисунок 3. Функциональная архитектура системы

Рассмотрим эти блоки более подробно.

1. Сбор данных за период

Ввод данных в АВС-модель может осуществляться двумя способами.

  1. Автоматическая загрузка данных. Для этого предназначен специализированный модуль интеграции, который позволяет выполнять загрузку данных из любых источников, например, таких как: структурированные файлы, базы данных, АБС, локальные приложения, собственные разработки и прочие системы. Также данный инструмент позволяет автоматически осуществлять обработку данных – агрегацию, меппинг, расчеты и корректировки – по заданным алгоритмам в зависимости от специфики хранимых данных в их источниках.
  2. Заполнение данных сотрудниками путем ручного ввода. Это критически необходимо, поскольку, как правило, далеко не все требуемые для расчета АВС-модели данные хранятся в корпоративных информационных системах и базах данных системах. Такие данные (например, данные по использованию фонда рабочего времени) вводятся сотрудниками подразделений банка вручную в преднастроенных формах (см. рисунок). 

Рисунок 4. Ручной ввод данных по фонду рабочего времени

Процесс ввода данных в формы реализован на базе современного Web-интерфейса. Данная технология позволяет получать  доступ к Системе с любого компьютера, подключенного к корпоративной сети или к сети Интернет. Также эта технология не требует установки какого-либо программного обеспечения на локальных компьютерах, что значительно упрощает и ускоряет процесс подключения пользователей к работе с АВС-моделью,  в том числе территориально удаленных.

Другим значительным преимуществом является то, что система выступает в качестве единого источника достоверных данных. Пользователи физически работают с единой базой данных. Введенные ими данные сразу попадают в АВС модель и становятся доступными для расчета и построения отчетов. Это позволяет значительно экономить время, затрачиваемое на сбор данных с разных подразделений и их агрегацию их в единую базу.

Контроль качества данных

Система позволяет автоматически контролировать качество и корректность вводимых или загружаемых в АВС-модель данных, что позволяет быстро идентифицировать ошибки и избежать риска неверных результатов расчета АВС.

С одной стороны, исходные данные, полученные путем ручного ввода или загрузки, могут содержать ошибки. Например, при ручном внесении данных в формы было введено отрицательное значение драйвера фонда рабочего времени. Система позволяет выявлять подобного рода ошибки за счет цветовой индикации ошибочных данных.

С другой стороны, также проводится автоматический контроль качества данных при загрузке из внешних источников. Например, если для значения не указана статья затрат или другой обязательный параметр, данные не будут загружены в Систему, и будет сформирован отчет об ошибках загрузки.

Соблюдение регламента сбора данных

Для расчета модели необходимо собрать большой объем данных. Источником этих данных  являются различные сотрудники банка, зачастую расположенные удаленно и использующие различные системы.  Необходим удобный инструмент отслеживания процесса наполнения АВС-модели исходными данными для расчета. Такие инструменты есть в системе. Один из способов представления результатов мониторинга – карта с цветовой индикацией (см. рисунок). При этом автоматически отслеживается согласованность введенных данных.

Рисунок 5. Мониторинг ввода данных по подразделениям

 

2. Редактирование и расчет модели АВС

Одним из главных преимуществ применения специализированной ИТ-системы для автоматизации методики АВС является наличие наглядного, удобного и простого набора инструментов для поддержки и расчета модели банка. Данный инструментарий позволяет эффективно выполнять следующие задачи:

  • редактирование справочников АВС-модели: статьи затрат, организационная структура, бизнес-процессы, драйверы распределения, методы аллокации, перечень кредитных продуктов и т.д.
  • редактирование логики АВС-модели – настройка последовательности бизнес-процессов и привязка драйверов распределения;
  • выверка АВС-модели, например, на предмет зависших сумм, неиспользованных драйверов или образовавшихся тупиковых хвостов модели;
  • изменение АВС-модели и периода в период и сценарное моделирование, с помощью которого можно проверить влияние возможных изменений в бизнес-процессах или в алгоритмах распределения;
  • расчет АВС- модели – как комплексно, так и по стадиям модели. В основе системы находится мощный OLAP-сервер, позволяющий проводить сложные расчеты и многоуровневые распределения с высокой производительностью.

Инструменты и интерфейс управления АВС моделью в системе специально сделан максимально простым и наглядным. Это позволяет без труда редактировать и рассчитывать модель бизнес-пользователями без привлечения ИТ-специалистов.


3.  Анализ и отчетность

На базе данных рассчитанной АВС-модели пользователи могут визуально анализировать структуру себестоимости кредитных продуктов по всей цепочке распределения затрат и строить любые отчеты.

Одним из ключевых инструментов анализа является интерактивная трассировка структуры себестоимости. Данное средство дает возможность увидеть всю цепочку распределения затрат, начиная с расходов подразделений, через бизнес-процессы, до конкретных продуктов. Например, с помощью трассировки можно увидеть, какие именно процессы вносят вклад в себестоимость кредитного продукта и в каких долях. Аналогичным образом можно увидеть, из чего сложились затраты, относящиеся к бизнес-процессу. 

На основе подобного анализа можно анализировать всю цепочку затрат, выявлять наиболее эффективные пути снижения себестоимости и точки оптимизации бизнес-процессов.

Рисунок 6. Структура себестоимости продукта

Кроме интерактивной трассировки в Системе доступны отчеты любого вида: таблицы, графики, диаграммы, индикаторы.
Наиболее часто используемые отчеты преднастроены в Системе. Кроме того, имеется инструментарий для создания отчетов произвольного вида.  Интерфейс настройки отчетов прост и не требует от пользователя каких-либо специальных знаний.

Рассмотрим в качестве примера отчет о сравнении величины себестоимости по линейке кредитных продуктов в разных филиалах банка (см. рисунок ).

Рисунок 7. Сравнение себестоимости кредитных продуктов

Как видно из диаграммы, себестоимость одних и тех же кредитных продуктов в разных дополнительных фисах банка различается.  Выявленные существенные отклонения могут дать повод для дальнейшего анализа причин высокой себестоимости.

Отчеты просматриваются через web-интерфейс и могут быть доступны широкому кругу пользователей, включая топ-менеджмент, руководителей и аналитиков кредитного отдела, и прочих лиц, заинтересованных в анализе себестоимости кредитных продуктов и управлении.

Заключение

Методика АВС предоставляет широкие возможности для анализа себестоимости и рентабельностью кредитных продуктов и управления этими показателями. Но использование данной технологии на регулярной основе весьма ограниченно без применения современных ИТ-инструментов. Помимо устранения технологических ограничений специализированная система дает визуально наглядное, гибкое и удобное средство для реализации АВС-модели банка.

Разработка АВС-модели банка и ее автоматизация с нуля – процесс трудоемкий и рискованный. Избежать методологических рисков и технологических ограничений позволяет решение «АВС для банков». Это совместная разработка компаний ЛАНИТ и ТрастКонто. Методология, заложенная в основу Решения, основана на опыте реализации  ряда проектов в России и успешно доказала свою эффективность. Адаптация  ABC-модели под российские банки выполнена на базе ИТ-платформы Oracle Hyperion Profitability and Cost Management компанией ЛАНИТ. Использование решения дает возможность компаниям финансового сектора быстро, гарантировано и с минимальными рисками внедрить технологию АВС.

К.В. Колотов
ЛАНИТ
Е.А. Семерикова
ЛАНИТ

Журнал "Банковское кредитование" №1 (29)/2010