4 шага, чтобы оптимизировать подготовку отчетности

Четыре практических совета, как тратить на выпуск управленческой отчетности минуты, экономить на ее подготовке миллионы, свести на «нет» ошибки в отчетах, повысить их наглядность и привлекательность.

Большие сроки и высокая трудоемкость сбора исходных данных, недоверие к отчетным показателям, сложности с восприятием информации – наиболее распространенные проблемы, связанные с подготовкой управленческой отчетности.

Следующие четыре шага помогут выстроить оптимальный отчетный процесс автоматизированной подготовки управленческой отчетности на базе корпоративного хранилища данных (КХД).

Появление автоматизированной системы оправдано, если она реализует потребности своих заказчиков: по сравнению с «ручной» технологией ускоряет получение результатов, снижает трудозатраты, высвобождает персонал и пр. Поэтому первый шаг – определить круг потребителей управленческой отчетности, выяснить их задачи и ожидания. Наиболее часто потенциальные заказчики систем управленческой отчетности уповают на повышение точности и гранулярности отчетов, сокращение трудоемкости и сроков их подготовки, повышение доверия к отчетным показателям. Ожидания необходимо «перевести» в понятные для заказчиков экономические и бизнес-выгоды и задать их целевые значения. Например, опираясь на свой проектный опыт, мы рекомендуем поставить цель экономить за счет автоматизации как минимум 1 млн рублей на каждом цикле выпуска управленческих отчетов. Это реальная достижимая цифра.

Очевидно, что заинтересованные в системе заказчики будут с большей готовностью участвовать в ее построении на всех стадиях проекта от формализации методических требований до настройки и тестирования работы ПО. Это гарантирует, что система будет максимально полно соответствовать их ожиданиям и не встретит внутреннего сопротивления при вводе в эксплуатацию.

В дальнейшем позитивно настроенные пользователи станут агентами влияния, а их положительный опыт можно транслировать на автоматизацию новых задач на той же платформе. В результате у КХД появятся заинтересованные заказчики из других банковских служб. Например, в Группе СМП Банка данные, собранные в корпоративное хранилище «Контур», используются как основа для подготовки отчетности Финансовым блоком, Департаментом финансового мониторинга и международного комплаенс-контроля, Розничным блоком, Блоком рисков и другими подразделениями.

Подготовка данных – самый объемный и важный этап при построении системы отчетности. Предстоит наладить сбор в КХД данных из разных учетных систем банка и контроль их качества. Как показывает анализ открытых источников информации, при «ручной» подготовке отчетности на сбор, обработку и выверку данных приходится 60-80% совокупных трудозатрат.

Обеспечение системы управленческой отчетности данными целесообразно начать с обследования учетных систем и оценки состояния исходных данных: их полноты, корректности, актуальности и пр. Например, для анализа полноты потребуется выяснить, достаточно ли в первичных данных атрибутов для расчета значений по статьям отчета о прибылях и убытках в разрезе ЦФО, банковских продуктов, клиентских сегментов и другой аналитики.

По результатам диагностики следует подготовить комплекс технологических и организационных мер по улучшению качества данных: исправлению ошибок, согласованию данных, налаживанию дополнительных контролей при вводе данных и т.п.

В идеале ошибки в данных должны устраняться в источниках, но на практике это не всегда возможно или уместно. Поэтому часть технологических мер скорее всего придется реализовывать с помощью ETL-инструментов и процедур на стороне КХД.

В части организационных мер необходимо наладить в банке технологию обеспечения качества данных, в том числе разработать регламенты контроля правильности их ввода сотрудниками банка. «Best Practice»-подход – создать для контроля за ее исполнением внутри банка специальное подразделение – службу качества данных. По такому пути, например, пошел Банк «Санкт-Петербург». По оценке его представителей, это позволило значительно сократить количество ошибок в данных – только в одном кредитном портфеле более чем в 10 раз, а также повысить доверие к данным и, как следствие, качество управленческих решений.

После того, как исходные данные готовы, предстоит автоматизировать их «перекладку» в регистры управленческого учета в соответствии с методикой, принятой в банке. Начать следует с формализации методики, то есть фиксации в терминах выбранного управленческого ПО требований банка к его настройке. На этом этапе самое время внести в методику давно назревшие изменения и устранить «белые пятна».

Затем потребуется развернуть на базе КХД прикладное ПО для подготовки управленческой отчетности и с помощью его интерфейсов настроить правила преобразования данных по счетам и договорам в значения по управленческим статьям с необходимой аналитической детализацией. Для этого в большинстве случаев придется решить проблему, связанную с отсутствием в первичном учете аналитических признаков, необходимых для сегментирования управленческих показателей. Чтобы обогатить собранные данные недостающими аналитическими признаками, можно воспользоваться инструментами классификации КХД.

После трансформации значения по ряду статей управленческой отчетности придется скорректировать. Например, в бухгалтерском учете некоторые расходы, скажем, оплата мобильной связи, могут отражаться одной суммой на счете или проводке. Чтобы разнести подобные расходы по объектам учета, представленным в управленческой отчетности, в прикладном ПО нужно настроить управленческие корректировки.

Для более сложных корректировок управленческих показателей следует прибегнуть к специализированными приложениями, предназначенным для автоматизации аллокаций косвенных расходов и расчета трансфертных расходов и доходов. С помощью первых можно настроить любые модели разнесения косвенных расходов на объекты учета – от простых до сложных многоуровневых и процессно-ориентированных. Вторые позволяют реализовать различные алгоритмы расчета трансфертных доходов и расходов: по пулам счетов, счетам, сделкам.

Например, Банку «ЦентрКредит» после внедрения комплекса приложений для подготовки управленческой отчетности с учетом трансфертной стоимости ресурсов и аллокаций расходов удалось добиться адекватной обоснованной оценки результативности бизнес-направлений, себестоимости банковских продуктов и рентабельности клиентов и клиентских сегментов.

Оптимальный формат для представления управленческой отчетности – тот, который соответствует особенностям решаемых на ее основе задач. Поэтому для разных категорий ее потребителей стоит предусмотреть различные форматы представления отчетных показателей.

Так, для сотрудников финансового департамента предпочтительным форматом могут оказаться привычные электронные таблицы, а аналитики скорее всего выберут BI-инструмент. Топ-менеджерам будет удобнее работать с дашбордами, в которых информация представлена в компактной, визуально привлекательной и наглядной для интерпретации и анализа форме. Дашборды можно персонализировать – выводить на них набор только тех показателей, которые относятся к зоне ответственности его получателя.

С учетом перехода на гибридный, а в некоторых кредитных учреждениях – преимущественно удаленный формат работы, важно предоставить руководителям возможность доступа к отчетным данным в режиме 24х7 независимо от местоположения. Стоит рассмотреть возможность доставки дашбордов на мобильные устройства – телефоны и планшеты – потребителей управленческой информации. Ниже на рисунке приведен вариант такого дашборда, который можно реализовать, воспользовавшись, например, сервисом мобильной аналитики «Референт» производства Intersoft Lab.

Разворачивание и настройка такого сервиса займет не более 2-3 недель.

Добавим, что, по данным KPMG, среди задействованных в российских компаниях цифровых инструментов дашборды занимают второе место после технологии Host-to-Host, но лишь в 13% компаний они используются в отчетных процессах.

По нашему мнению, представление отчетных показателей в виде дашбордов на мобильных устройствах банковских менеджеров может стать своеобразной «вишенкой на тортике» в оптимизации подготовки управленческой отчетности.

Юлия Амириди, заместитель генерального директора Intersoft Lab

Комментарии