Neoflex Reporting в виде комплексного решения или отдельных компонентов системы используется более чем в 20 финансовых организациях, включая BNP Paribas, GE Money Банк, ING Bank, Бинбанк, Русфинанс Банк, Национальный резервный банк, Связь-банк, Ханты-Мансийский банк и др. Функциональные модули Neoflex Reporting позволяют решать широкий спектр аналитических задач, а также автоматизировать формирование обязательной, управленческой, МСФО, клиентской, рисковой и других видов отчетности. Ядро решения — специализированная модель данных, причем у создателей Neoflex Reporting был выбор: разрабатывать собственную модель с нуля или воспользоваться наработками одного из зарубежных вендоров. Проведя анализ представленных на рынке моделей, специалисты компании «Неофлекс» решили разрабатывать собственный продукт. « У моделей зарубежных вендоров есть три особенности, затрудняющие их использование , — объясняет выбор компании Павел Цуканов, главный аналитик «Неофлекс». — Во-первых, они не ориентированы на российские правила учета и требования регуляторов. Во-вторых, многие зарубежные модели создавались как универсальные, а нам нужна была специализированная модель именно для банковского бизнеса, учитывающая российскую специфику. И, в-третьих, универсальные модели западной разработки избыточно сложны – поэтому внедрение хранилища данных занимает не один год. Большинство заказчиков рассчитывают получить результат намного быстрее. Взвесив все за и против, мы решили создать собственную модель данных».

Основа хранилища — надежная и расширяемая

Модель данных Neoflex Reporting базируется на классической методологии создания хранилищ данных, согласно которой данные разделены на три основные области: область загрузки, область детальных данных и область витрин. Модель разрабатывалась с учетом российской специфики, она с максимальной детализацией отображает основные объекты и процессы банковской деятельности – лицевые счета, клиенты и третьи стороны по операциям банка, проводки, сделки и договоры, первичные платежные документы, справочники и многое другое. Всего более 200 объектов.

             

Рис.1 Схема процесса формирования отчетности в системе Neoflex Reporting

 

Благодаря изменяемости модели хранилище можно обогащать новыми объектами или, наоборот, удалить неиспользуемые. Чтобы регламентировать такие корректировки, разработана и детально документирована методология внесения изменений. Как можно расширить модель и для каких задач может понадобиться такое разрешение? Как добавить новые витрины, выгрузки, объекты или атрибуты к уже существующим объектам? Какие для этого нужно заполнить поля? Как подключить к хранилищу новую систему-источник? Как отдельные блоки отчетности и аналитики связаны между собой, и какие виды отчетности принципиально не должны иметь таких взаимозависимостей? Благодаря формализованной методологии банк-пользователь получает ответы на все эти вопросы, а значит, внутренние IT-специалисты могут самостоятельно развивать системы. «Если следовать нашим рекомендациям, то мы уверены в том, что система сохранит работоспособность – не произойдет, например «взрыва данных», когда объем загружаемой информации начинает расти лавинообразно , — комментирует Василий Кузьмин, директор направления «Банковская аналитика и отчетность» компании «Неофлекс». — Проработанная методология играет роль надежной защиты от некорректных действий». Кроме того, данные в  Neoflex Reporting хранятся с поддержкой историчности — есть возможность сохранения истории изменений объектов и собственно объектов. Хранить ли данные по проводкам десятилетней давности, зависит только от самого банка. Если планируется проводить анализ долгосрочных тенденций, то такие данные не будут лишними. С другой стороны, за годы эксплуатации могут ощутимо меняться атрибуты объектов хранилища, историю их изменений также необходимо накапливать — в противном случае данные за прошлый месяц и, например, за 2005 год могут оказаться несопоставимыми. На протяжении пяти лет существования системы Neoflex Reporting модель данных, этот «скелет» хранилища, постоянно развивается от проекта к проекту. Сталкиваясь с новыми финансовыми продуктами и бизнес-задачами, специалисты «Неофлекс» расширяют модель данных системы.  « Есть области данных, которые используются для контакт-менеджмента, для управления рисками и работы с просроченной задолженностью. Не так давно модель пополнилась специализированной областью данных по факторинговым операциям — этот слой информации специально создавался под проект, успешно проведенный нами в компании ВТБ Факторинг. Там мы автоматизировали выполнение трех блоков задач, связанных с бизнес-анализом и составлением отчетности. Первый блок — отчетность о состоянии факториногового портфеля в различных аналитических разрезах. Второй блок — отчетность, предназначенная для анализа эффективности существующих бизнес-процессов. Третий блок — финансовая отчетность, анализ объемов и параметров выдаваемого финансирования. Мы ориентируемся на бизнес-задачи, характерные для финансового сегмента в целом, а не только для классической банковской деятельности, хотя банки по-прежнему остаются нашими основными заказчиками» , — обозначает позицию компании Василий Кузьмин.

Механизмы контроля качества: три уровня диагностики 

Проверки качества существуют на всех этапах обработки данных. На уровне staging — это технические проверки, на уровне детальных данных — проверки достоверности и непротиворечивости, а на уровне витрин — внутриформенный и межформенный контроль, сверки разных видов отчетности друг с другом. Система не только автоматически обнаружит ошибку, но и в соответствии с уровнем ее критичности предпримет необходимые действия. Порядок таких действий содержится в едином реестре проверок. Алгоритмов множество, но в самом обобщенном виде можно говорить о трех способах, которыми система реагирует на неточности. Наиболее критичные ошибки требуют прекращения обработки данных. Например, если не сходятся актив с пассивом в рамках одного дня, то нет никакого смысла подготавливать витрины данных по обязательной отчетности — отчеты получатся неверные, их все равно нужно будет формировать заново. В этом случае загрузка данных приостанавливается до тех пор, пока не будет найдена и устранена причина ошибки. Следующий уровень критичности не требует полной остановки процессов. Допустим, если система обнаруживает ошибку в расчете обязательных резервов, это не помешает строить отчетность по МСФО, в которой информация по обязательным резервам в принципе никак не задействована. Однако сам факт такой ошибки регистрируется и заносится в журнал — с тем, чтобы можно было устранить проблему позднее. Наконец, система может «сомневаться» в том, действительно ли была допущена ошибка. «Для плавающих процентных ставок в банках обычно есть граничные значения , — приводит пример Василий Кузьмин. — Скажем, есть правило — ставка по определенному виду кредитов не может изменяться более чем на 5% в месяц. Но по отдельным кредитам и клиентам ставки могут меняться в более широком диапазоне. В этом случае система уведомляет пользователя, и тот может самостоятельно разобраться, был ли выход за переделы нормального диапазона ошибкой на этапе ввода данных в операционной системе, либо такой всплеск стал следствием объективно сложившейся ситуации». Наиболее многочисленные проверки проходят на уровне детальных данных, где проверяется достоверность и непротиворечивость данных. Стандартный «альбом проверок» Neoflex Reporting включает в себя более 500 автоматизированных контролей, в ходе их применения тестируется максимальное число бизнес-зависимостей — только так можно гарантировать, что содержащиеся в хранилище данные верно отражают все аспекты деятельности банка. При этом проверки носят нелинейный характер — они «привязаны» не только к источникам данных, но и к получаемым видам отчетности и аналитики. Разной будет и регулярность для различных «сетов» проверок — есть выполняемые ежедневно, еженедельно и ежемесячно и в произвольном режиме — по требованию пользователей. Последний вид проверок чаще всего применяется при ad hoc запросах — в этом случае система может проверить тот набор данных, которые пользователь выбрал для проведения анализа или подготовки уникального отчета. Порой у банков возникает необходимость реализовать в системе новые проверки. Для этого в Neoflex Reporting существует специализированный интерфейс для управления проверками, с помощью которого специалисты банка могут самостоятельно генерировать проверочные действия.

Цель — достоверная аналитика и отчетность

Грамотно выстроенное хранилище — это своего рода единый «центр правды». Его главное назначение — служить надежной основой для автоматизированного бизнес-анализа и формирования отчетности. Эти две задачи взаимно пересекаются, но при этом не совпадают в своих границах. Для их решения в Neoflex Reporting предусмотрены два вида IT-инструментов: приложения для бизнес-анализа и модули для различных видов отчетности. Хранилище данных — наиболее оптимальная база для IT-инструментов бизнес-анализа, в том числе для приложений по планированию и бюджетированию, решений data mining, систем для управления активами/пассивами и т.п. «В состав Neoflex Reporting могут быть интегрированы средства бизнес-анализа разных производителей, но чаще всего в этом качестве мы используем собственные разработки — например, модуль «Анализ банковских рисков», или продукты из линейки IBM: это Cognos BI, Cognos TM1, Cognos Planning, Cognos BI Scorecarding и IBM SPSS , — детализирует Василий Кузьмин. — Опыт наших клиентов подтверждает, что в банковской сфере спрос на решения для бизнес-анализа увеличивается с каждым годом. Это оправданно, ведь грамотное применение BI-приложений способно заметно увеличить эффективность банка». Нужно отметить, что все семь модулей отчетности — налоговой, обязательной, управленческой, МСФО, клиентской, продуктовой, рисковой — являются разработкой «Неофлекс». Их можно внедрять как по отдельности, так и в комплексе. При этом далеко не в каждом случае речь идет о необходимости полномасштабного строительства хранилища данных. Комментирует Павел Цуканов: « Зачастую банк обращается к нам, когда в организации уже эксплуатируются несколько разрозненных хранилищ, появившихся как инструменты для решения неких локальных задач. Когда возникает необходимость комплексной автоматизации формирования аналитики и отчетности, возникает вопрос: что делать со сложившимся ландшафтом?  В таких ситуациях мы всегда проводим тщательный анализ существующей архитектуры, и в некоторых ситуациях оказывается, что уже действующие хранилища — при определенной их доработке — подходят для решения поставленных задач. Достаточно настроить их совместную работу и корректно установить один или несколько модулей отчетности из тех, что входят в состав Neoflex Reporting».

                        

Рис.2  Функциональный состав Neoflex Reporting

Реально работающее хранилище резко снижает трудоемкость формирования аналитики и отчетности, а степень доверия к данным растет, так как влияние человеческого фактора сведено если не к нулю, то к минимуму. Отчетность становится на порядок прозрачнее не только для менеджмента банка, но и для регуляторов. При проверке ЦБ аудиторы могут запросить, к примеру, данные по валютным операциям, проведенным за последние десять дней августа 2008 года. Из хранилища можно мгновенно получить такую детализацию, включая счета, проводки и детали конкретных сделок. « Система Neoflex Reporting эксплуатируется  в совершенно разных банках — корпоративных, розничных, универсальных. Цели и задачи этих проектов очень разные. Это проекты по автоматизации обязательной отчетности, как например: в Русфинанс Банке, GE Money Bank, BNP Paribas, БИНБАНКе. Это создание решений для автоматизации управленческого учета и финансовой отчетности, как в СДМ-Банке, Национальном резервном банке или Ханты-Мансийском банке. И, наконец, это проекты по построению аналитических решений для управления бизнесом, например, в  компании ВТБ Факторинг, банке ING. Опираясь на этот опыт, мы готовы внедрять хранилища в банках практически любого масштаба, включая территориально распределенные финансовые организации с непростым IT-ландшафтом», — резюмирует Елена Лукутина, директор по проектам компании «Неофлекс». 

Ссылка на материал

Источник: CNews


Поделиться

Вернуться к списку публикаций