Оценка эффективности деятельности банка. Методики, технологии, инструменты.

Эффективность и анализ эффективности

Прежде всего, отметим, что понятие эффективность имеет довольно много разных значений. Примечательно, что русскому слову эффективность в английском языке соответствуют такие эквиваленты, как effectiveness, efficiency или effectuality, которые, если верить словарям, считаются синонимами. Однако, в финансовой литературе можно встретить вполне определенные трактовки каждого из них, а именно:

• effectiveness - способность достигать поставленные цели (независимо от того, какой ценой это было сделано);
• efficiency - оптимальное соотношение затраченных ресурсов и полученных результатов (независимо от того, была ли достигнута поставленная цель или нет);
• effectuality - сочетание effectiveness и efficiency.

Таким образом русскому слову эффективность в английском языке соответствуют сразу три понятия, каждое из которых имеет свое значение. Но и это еще не все: есть еще один английский термин, совершенно не похожий по звучанию, но, тем не менее, тоже переводящийся на русский язык как эффективность (видимо, за неимением лучшего варианта). Это - термин performance, обозначающий общее состояние организации, включая как финансовые, так и нефинансовые параметры, характеризующие как достигнутый уровень развития, так и перспективы. Таким образом, термин эффективность можно понимать как в узком, так и в широком смысле (отдельная операция, группа операций, деятельность в целом), а также по отношению к разным областям деятельности - финансы, производство, оборудование, персонал.

Что касается видов анализа, то они также весьма разнообразны. Помимо анализа финансовой отчетности, группы задач, которые основаны на данных, не содержащихся (или не обязательно содержащихся в отчетности. К ним, например, относятся анализ исполнения планов и бюджетов, анализ ключевых показателей эффективности (Key Performance Indicators, KPIs), анализ сбалансированных систем показателей (Balanced Scorecard). Аналитическая составляющая присутствует и в различных видах управленческого учета, в том числе таких методах, как PCA (Profit Center Accounting) и фондирование. Эти два метода широко применяются в банковской практике и были реализованы в ходе недавно завершившегося проекта внедрения системы Hyperion Planning в Международном Московском Банке (в качестве менеджера довелось выступить автору этих строк). Остановимся этих двух методах более подробно.

Методология PCA (Profit Center Accounting) подразумевает выделение в структуре банка центров дохода (profit centers) и центров расходов (cost centers). В свою очередь, центры расходов классифицируются в соответствии с тем, каким образом их затраты переносятся на центры дохода. Например, внутренние кост-центры профит-центра относят все свои затраты только на подразделения этого профит-центра, в соответствии с некоторой базой рас-пределения (например, пропорционально численности сотрудников), а затраты кост-центров поддержки подлежат отнесению на все профит центры в соответствии с используемой методологией. Целью является определение прибыли каждого профит центра, а также областей деятельности (как суммы профитов по направлениям - corporate banking, fi-nancial markets, retail banking) путем расчета: "процентые доходы - процентные расходы + непроцентные доходы - непроцентные расходы - свои операционные расходы - распределенные операционные расходы".

Методология фондирования подразумевает выделение в структуре процентных доходов и расходов банка той части, которая связана со стоимостью денег для банка (фондирования) и той части, которую подразделение получает сверх стоимости фондирования (маржа подразделения). Для аккумулирования всех доходов/расходов, связанных с фондированием, выделяется специальное "виртуальное" подразделение - внутренний банк, которое является источником средств для операций, которые производят все остальные подразделения банка.

В соответствии с вышеизложенными методологиями финансовый результат банка складывается из следующих компонентов:

• сумма маржинальных доходов/расходов по процентным операциям профит-центров;
• сумма непроцентных доходов/расходов по непроцентным операциям профит-центров;
• финансовый результат внутреннего банка (нетто-результат фондирования);
• сумма операционных расходов профит-центров;
• сумма операционных расходов кост-центров, распределенная на профит-центры.

Сочетание этих методологий позволят достаточно детально оценить эффективность деятельности банка и его подразделений.

Другим возможным объектом для анализа являются продукты и клиенты банка, для этого может применяться методология CPP (Customer and Product Profitability). Однако, это тема для отдельной дискуссии.

Таким образом, и эффективность, и анализ - понятия весьма растяжимые, поэтому и анализ эффективности может быть самым разным, в зависимости от того, что понимается под эффективностью, каковы цели анализа, какая информация доступна в качестве исходных данных. Поэтому неудивительно, что соответствующие IT-инструменты также весьма раз-нообразны - от простейших электронных таблиц до аналитических функций автоматизиро-ванных банковских систем (АБС) и специализированных аналитических приложений. Рассмотрим некоторые из аналитических инструментов более подробно.

Электронные таблицы

Одним из распространенных аналитических инструментов являются обычные электронные таблицы. Как показывает практика, этот инструмент довольно часто используется для анализа. В этом нет ничего удивительного: ведь электронные таблицы - один из наиболее простых, доступных и популярных инструментов (в России таким "стандартом де-факто" является Microsoft Excel). С электронными таблицами умеют работать практически все, для этого вовсе не обязательно быть профессионалом в области информационных технологий (хотя, справедливости ради, заметим, что не так часто можно встретить бухгалтера или эконо-миста, умеющего самостоятельно создавать сложные системы взаимосвязанных таблиц или разрабатывать макросы для обработки данных).

Электронные таблицы удобны для решения небольших аналитических задач, но по мере усложнения методологии, роста объема данных и вовлечения в этот процесс все новых и новых пользователей быстро достигают предела своих функциональных возможностей.

Если попробовать систематизировать недостатки электронных таблиц, то можно выделить три основных ракурса:

• администрирование и поддержка программных средств (слабые возможности элек-тронных таблиц в части разделения прав доступа, проблемы реализации аналитических моделей, необходимость программирования при реализации аналитических моделей, отсутствие встроенных механизмов поддержки аналитических методик);
• качество данных (ошибки в ссылках и макросах, отсутствие контроля ссылочной целостности данных, отсутствие контроля изменений данных, отсутствие контроля версий);
• возможности анализа (ограниченные возможности вариационного анализа, отсутствие многомерного представления данных, отсутствие гибкости при построении отчетов).

Аналитические приложения

Аналитические приложения (analytic applications) - это информационные системы, обеспечивающие потребности организаций в автоматизации процессов обработки, анализа и оптимизации бизнес-процессов. Этот термин был введен в 1997 г. компанией IDC (одним из ведущих аналитических агентств, исследующих информационные рынки) для обозначения программных продуктов, аналитическая функциональность которых превышала возможности транзакционных систем, к числу которых относятся системы управления ресурсами предприятий (Enterprise Resource Planning, ERP), автоматизированные банковские системы (АБС), системы управления взаимоотношениями с клиентами (Customer Relationships Management, CRM) и некоторые другие.

Как следует из их названия, аналитические приложения нацелены на проведение анализа, целью которого является более глубокое понимание и осознание того, что произошло, происходит или произойдет, и почему. В этом смысле аналитические приложения действительно отличаются от транзакционных систем, ориентированных, прежде всего, на обработку отдельных операций, но в то же время дополняют их, образуя в совокупности многофункциональную комплексную систему управления.

Толковые словари определяют анализ как процесс декомпозиции целого на отдельные части (элементы), познание этих элементов по отдельности и в их взаимосвязи, и на основе этого - приобретение нового знания относительно целого, состоящего из этих частей. Аналитические приложения оперируют данными, превращая их в полезную информацию, которая помогает человеку сделать определенные выводы о том, каково состояние бизнеса, каковы его движущие силы, что можно улучшить и за счет каких действий, что является важным, а что - нет. В конечном счете, аналитические приложения помогают руководителю принимать обоснованные решения, основанные на фактах.

По мнению аналитиков, занимающихся изучением рынка программного обеспечения, для того, чтобы система могла считаться аналитическим приложением, она должна удовлетворять следующим критериям:

• она должна структурировать и автоматизировать процессы, помогающие улучшить состояние дел путем применения правил, процедур и технологий (основанных на соответствующей методологии) для решения определенных бизнес-проблем и использования новых возможностей;
• она должна поддерживать аналитические функции, т.е. действия по анализу данных, полученных из самых разных источников (внутренних или внешних, финансовых или операционных), включая анализ трендов и прогнозирование ситуации в будущем;
• это должен быть самостоятельный программный продукт, способный работать независимо от транзакционных систем, но в то же время способный взаимодействовать с ними "в обе стороны", как в части получения транзакционных данных, так и в части обратной передачи результатов их обработки.

Более того, аналитические приложения часто имеют дело с нестандартными, непредсказуемыми или редкими ситуациями. Такие ситуации могут возникать, например, при запуске в производство нового продукта, моделировании новой корпоративной структуры или создании нового подразделения, оценке последствий слияний и приобретений, пересмотре бюджетов и т.п.

Аналитические приложения часто основаны на многомерных базах данных (что также отличает их от транзакционных систем, использующих реляционные базы данных). Это позволяет аналитическим приложениям свести воедино как все необходимые данные, так и все бизнес-правила, описывающие их взаимосвязи и использование для решения бизнес-задач.

С "предметной" точки зрения, IDC выделяет три основных сегмента рынка аналитических приложений:

• системы управления эффективностью бизнеса (Financial/Business Performance Management);
• приложения для анализа операционной/производственной деятельности (Operations/Production Analysis);
• системы анализа взаимоотношений с клиентами (CRM Analysis).

Системы управления эффективностью бизнеса. Аналитические приложения этого типа предназначены для анализа и оптимизации финансовых индикаторов (например, с точки зрения бюджетного планирования) и/или оценки стратегии развития организации в целом (например, с помощью средств стратегического управления). Системы бюджетного планирования и финансовой консолидации были разработаны в числе первых готовых аналитических приложений, поскольку эти подходы хорошо проработаны и понятны большинству аналитиков и применяются практически во всех отраслях. В последнее время произошел качественный скачок в плане разработки интегрированных систем, включающих в себя ряд новых функций бюджетного планирования и прогнозирования, финансовой консолидации, функционально-стоимостного анализа и стратегического управления бизнесом.

Приложения для анализа операционной/производственной деятельности. Аналитические приложения этого типа предназначены для анализа и оптимизации процессов производства и/или поставок продукции и услуг (например, планирование спроса, оптимизация работы персонала). Эти приложения различаются в зависимости от отраслевой принадлежности предприятий. Несколько новых сегментов рынка включают программные средства планирования спроса, оптимизации ценовой политики, кроме того, на рынке начинают появляться готовые приложения оптимизации биотехнологических процессов.

Системы анализа взаимоотношений с клиентами. Аналитические приложения этого типа предназначены для решения таких задач, как, например, оценка прибыльности клиентов, "удержание" клиентов, маркетинговый анализ. Специализированные аналитические приложения анализа клиентской базы изначально использовались в качестве основы для деятельности в маркетинговых подразделениях компаний, но сейчас они становятся многофункциональными, по мере того, как в процесс организации взаимоотношений с клиентами вовлекаются и другие подразделения организации.


Аналитические системы

Аналитические приложения и аналитические системы - не одно и то же. Понятие аналитической системы гораздо шире, а программные продукты, входящие в этот класс, весьма разнообразны. В частности, важно не путать аналитические приложения с системами бизнес-интеллекта (business intelligence, BI). Рынок BI-систем существует уже достаточно дав-но, в него входят OLAP-системы (On-Line Analytical Processing), средства формирования запросов и построения отчетов (Query&Reporting), средства интеллектуальной добычи данных (Data Mining). В состав рынка аналитических приложений входят, по сути, те же самые системы, но их функциональность существенно отличается в трех аспектах - в предметной специализации, в сегментации рынка и в структуре.

Предметная специализация. Аналитические приложения предназначены для обеспечения выполнения определенных аналитических бизнес-процессов, в то время, как средства бизнес-интеллекта имеют более общие функции. Иначе говоря, с аналитическими приложениями работают конечные пользователи-аналитики, а BI-системы используются техническими специалистами в качестве инструмента для создания аналитических приложений для тех же пользователей.

Сегментация рынка. Рынок аналитических приложений может быть поделен на сегменты в зависимости от вида бизнес-процессов (например, финансовое планирование, маркетинг, бюджетирование, консолидация финансовой отчетности), в то время как рынок средств бизнес-интеллекта может быть сегментирован в зависимости от типа программной архитектуры каждой из систем (например, системы Data Mining или OLAP).

Структура. Аналитические приложения помогают пользователям структурировать и координировать бизнес-процессы с целью получения определенного качественного результата (например, для разработки бюджета или оценки деятельности основных поставщиков), в то время как средства бизнес-интеллекта поддерживают функции, которые заранее в системе не предопределены - построение пользовательских запросов, проведение специализирован-ного анализа и другие.

Как правило, аналитические приложения и системы бизнес-интеллекта тесно связаны между собой. Аналитические приложения способствуют увеличению числа пользователей BI-средств, представляя на рынке программные продукты в качестве готовых предметно-ориентированных приложений, использующих BI-технологии. В то же время, было бы не-верным считать, что аналитические приложения могут полностью заменить BI-системы. Тем не менее, потребность в настраиваемых аналитических системах, выполняющих специфические функции, не только существует, но и будет расти по мере возникновения новых типов задач в области анализа данных.

Классификация аналитических систем может быть представлена в виде иерархической пирамиды. По мере движения от основания пирамиды к ее вершине происходит постепенное преобразование детальных транзакционных данных в агрегированную информацию, предназначенную для поддержки принятия управленческих решений. Основанием пирамиды служат ERP и другие транзакционные системы. Строго говоря, такие системы (как мы уже отмечали) не относятся к категории аналитических, но в то же время именно они являются поставщиками данных для анализа и, кроме того, тоже содержат некоторые аналитические возможности. Следующий уровень пирамиды - хранилища и витрины данных, представляющие собой структурированные и, как правило, предметно ориентированные информа-ционные массивы.

Впрочем, данные, содержащиеся в хранилищах, как правило, бывают слабодоступны для обработки в реальном времени, особенно при больших объемах. Этот недостаток "исправляется" на следующем уровне иерархии - на уровне OLAP-технологий, а многомерные базы данных, в свою очередь, служат основой для аналитических систем верхнего уровня - аналитических приложений.

Родионов А. С.
Зам. директора Департамента финансовых и аналитических систем компании "ЛАНИТ"