Современные ит-подходы к подготовке регламентированной отчетности в российских банках

Использование технологии витрин данных для получения отчетности

Следующий шаг в развитии способов получения отчетности заключается в извлечении необходимых данных из учетных систем и их передаче в специализированные системы, изначально разработанные для эффективного создания отчетов. Такие системы строятся с применением технологии витрин данных (Data Mart), которая позволяет организовать данные наилучшим образом с точки зрения их использования для построения отчетных форм. Чтобы перенести данные из учетной системы в витрину данных, необходимо задействовать дополнительные механизмы их извлечения, соответствующего преобразования и последующей загрузки в витрину (так называемые ETL-процедуры <4>). Казалось бы, этап перегрузки из одной системы в другую может усложнить процесс подготовки отчетности. Но благодаря оптимизации данных и улучшению их качества с точки зрения целей отчетности процесс построения отчетов на основе витрин, наоборот, существенно упрощается. Более того, поскольку учетная система и витрина данных — это две самостоятельные системы, использующие свои ресурсы для однозначно определенных целей, то каждая из них работает максимально эффективно: в учетной системе не возникает сложностей в проведении бизнес-операций в момент подготовки квартальной отчетности, при этом не нужно ожидать результатов расчета показателей квартальной отчетности несколько часов.

<4> ETL (Extract — Transformation — Loading) — извлечение данных, их трансформация, загрузка (прим. авт.).

Еще одно преимущество этой технологии: в витринах можно хранить учетные данные за длительные периоды, что позволяет получать отчетность за любой требуемый отчетный период.

Основной недостаток этого подхода — ограниченность масштабируемости витрин данных. Для обеспечения эффективности работы каждая витрина должна быть ориентирована на одну предметную область, например кредитование, работу с депозитами, ценными бумагами и т.д. Если поместить данные для различных систем учета в одну витрину, то будет наблюдаться избыточность информации. Эффективность процесса подготовки отчетных форм существенно снизится. Таким образом, использование технологии витрин данных не решает в полном объеме проблемы консолидации из различных источников данных, необходимых для составления отчетности. Гораздо эффективнее для этого строить систему отчетности на основе так называемого единого корпоративного хранилища данных.

Проблемы автоматизации бухгалтерского учета

простота, удобство и гибкость в их освоении и использовании;
широта применения, как для малых предприятий, так и для корпоративных структур;
понятное и емкое представление информации;
настройка на изменяющееся законодательство, включая налоговое, и особенности учета конкретного предприятия;
большой набор типовых операций и форм отчетности;
значительные аналитические возможности, зачастую с графическим представлением информации.

учет любых финансово – хозяйственных операций, включая валютные, с автоматическим пересчетом курсовой разницы;
полноценный учет по счетам, субсчетам и аналитическим кодам для контрагентов;
возможность настройки системы на учетную политику различных предприятий, включая настройку формы баланса, создание и редактирование отчетных форм (шаблонов);
автоматический подсчет развернутого и свернутого сальдо, оборотов, составление журналов – ордеров, Главной книги, баланса и других произвольных отчетных форм;
создание, печать и хранение электронных копий первичных банковских и кассовых документов;
различные типы печати для получения твердой (бумажной) копии отчетов;
возможность формирования отчетных форм для проведения финансового анализа предприятия по данным бухгалтерского учета и др.

быстро подготовить все квартальные и годовые отчеты в налоговую инспекцию, в различные фонды и органы Госкомстата;
рассчитывать зарплату;
вести учет основных средств;
анализировать финансовую деятельность.

Рис.сюдаавтоматизации бухгалтерского учета

Самые распространенные провалы в данных

Проанализировав несколько автоматизированных банковских систем и хранилищ данных от разных производителей в ряде банков, можно прийти к выводу, что контроль качества данных присутствует везде. Но это, так сказать, входной контроль. Например, в нормальных АБС предусмотрена проверка корректности некоторых данных еще при их заведении в учетные формы. Например, проверка нумерации аналитических счетов, соответствие адресов параметрам КЛАДРа, проверка на принадлежность к террористическим организациям и др.

Но учет и отчетность — это два соседствующих мира, живущих друг за счет друга. Но требования к качеству данных в отчетности значительно строже — ведь от корректности зависит результат отчета.

Самый простой контроль — межформенный, когда полученные формы сравниваются с отчетом 0409101 (Оборотная ведомость по счетам бухгалтерского учета кредитной организации — т. е. фактически, баланс банка). При обнаружении ошибок АБС или приложение для подготовки отчетности сигнализирует о расхождениях по ключевым показателям.

В случае подготовки отчетности в отдельной аналитической системе требуется несколько иной подход к обеспечению качества используемых в отчетности данных.

Последние тренды развития информационных технологий в банковской сфере подразумевают компонентность и взаимозаменяемость частей ИТ-системы. Различные направления деятельности кредитной организации автоматизируются при помощи систем от разных производителей, а иногда банк собирает собственную команду, которая создает и поддерживает свою «самописную» АБС. Но, тем не менее, в отчет должны попасть консолидированные данные по всем финансовым инструментам, вне зависимости от того, сколько источников используется. Здесь на помощь приходят хранилища данных, но опыт использования показывает, что функциональности ХД недостаточно! Банкам нужны современные аналитические программные комплексы, которые предоставляли бы все сервисы, технологии и инструменты для наполнения хранилища информацией, ее последующей обработки и построения отчетности. Такие системы часто называют Business Intelligence.

Рассмотрим такую систему на примере аналитического центра FLEXTERA BI и набора аналитических приложений, предназначенных для подготовки практически любой отчетности — управленческой, МСФО, налоговой или для ЦБ РФ. Специалисты компании «Диасофт», в процессе разработки системы детально изучили не только весь процесс банковской деятельности, но и построили систему взаимосвязей всех финансовых инструментов, используемых в кредитных организациях. Результат — универсальная модель данных, включающая полный набор финансовых инструментов, использующийся в подавляющем большинстве российских и зарубежных банков, а также возможность настраивать алгоритмы загрузки, контроля качества, расчета агрегатов и визуализации сформированных отчетов в различных разрезах.

В данной статье мы коснемся только инструментов контроля качества.

Выбор системы автоматизации бухгалтерского учета

2.1. Общие принципы построения и возможности программ бухгалтерского учета автоматизации

Банк, касса.
Основные средства и нематериальные активы.
Учет товарно-материальных ценностей.
Валютный учет.
Учет произведенной продукции и оказанных услуг.
Расчеты с организациями.
Расчеты с подотчетными лицами.
Расчеты по заработной плате.
Расчеты с бюджетом и внебюджетными фондами.

Вручную.
С использованием так называемых типовых операций, в которых каждой операции соответствует группа проводок, причем суммы некоторых проводок могут рассчитываться автоматически. К ним относятся, например, начисление заработной платы и покупка валюты. Это позволяет упростить ввод большого количества таких стандартных проводок.
С помощью первичных документов.

2.2.

производительность программы. При выборе программы прежде всего необходимо учитывать «размер» бухгалтерии, т. е. тот объем бухгалтерских операций, с которыми предстоит работать программе. Рекомендуется выбирать программу с некоторым запасом производительности.

соотнесение пользы и затрат. Польза, которую принесет приобретаемая программа, должна превосходить затраты, связанные с ее приобретением, доработкой, адаптацией.

контроль и безопасность данных. Желательно, чтобы все данные, введенные в программу, были надежно защищены и от несанкционированного доступа к ним, и от случайного их удаления. Программа должна осуществлять контроль над вводом информации и доступом к ней, а также создавать архивные копии файлов, содержащих бухгалтерскую информацию.

совместимость. Приобретаемая программа должна быть совместимой с организационной структурой конкретного предприятия, либо должна иметь возможность настройки на него.

гибкость. При выборе программы необходимо ориентироваться на то, чтобы она предоставляла возможность для настройки плана счетов, стандартных проводок и операций (добавления, удаления, редактирования), позволяла создавать новые и редактировать уже существующие отчетные формы и т. п.
своевременный учет налогового законодательства.
быстродействие в обработке больших массивов.

работа в реальном времени (идеал – локальный и сетевой варианты программы).

авторское сопровождение, документация. Программа должна иметь подробную и легкую в использовании документацию

Для сложной комплексной программы важно наличие «горячей» телефонной линии, благодаря которой в любой момент времени можно обратиться за консультацией к фирме – разработчику и получить необходимую информацию.

Требования программы к аппаратным ресурсам, быстрота обработки данных. Самой «нетребовательной» к ресурсам является «Инфин-Бухгалтерия». Для остальных программ требуются персональные компьютеры по классу не ниже недорогого Pentium’а.

Аналитический центр FLEXTERA BI

FLEXTERA BI — это специализированная платформа для создания, модификации и эксплуатации приложений, ориентированных на всестороннюю бизнес-аналитику и формирование регламентированной и управленческой отчетности. Решение FLEXTERA BI реализовано на технологиях JavaEE в соответствии с принципами SOA.

Использование промышленных решений от глобальных технологических лидеров, таких как SAP, Oracle и IBM, в сочетании с уникальными аналитическими инструментами, разработанными компанией «Диасофт», позволило создать уникальное решение, не имеющее аналогов на рынке автоматизации процессов бизнес-аналитики и отчетности.

Платформа включает в свой состав модель финансовых данных, набор инфраструктурных компонентов и сервисов для подготовки отчетности, а также набор готовых аналитических приложений.

Собственно, эта статья про контроль качества данных была создана на примере данного решения.

Сергей Неведомский

Что отслеживаем?

Главное дополнение классического контроля качества в аналитическом центре FLEXTERA BI — это возможность настройки правил контроля качества. Существует набор из более чем двухсот правил контроля, включающие проверки связей резервов с активами, объектами, полноту атрибутов, наличие или отсутствие взаимосвязанных лиц и организаций, контроль сходимости баланса и прочие всем известные и востребованные способы содержать данные в порядке. Но каждый банк по-своему уникален и поэтому методы и алгоритмы проверки должны полностью соответствовать потребностям бизнеса и быть гибкими в создании и кастомизации.

Автоматизированные банковские системы

Определение 1

Автоматизированная банковская система – представляет собой совокупность средств, выполняющих в банке операции с клиентами (операции по вкладам, кредитам, платежам).

Поскольку банковская система характеризуется многообразием и большим объемом информации, то, в своей деятельности она полагается на систему электронных платежей и использовании электронных документов.

Цели использования автоматизированных банковских систем

В первую очередь, целью использования автоматизированных банковских систем является обеспечение увеличения прибыли коммерческого банка, а так же беспрепятственное развитие и расширение банковского бизнеса в будущем.

Замечание 1

Автоматизированные банковские системы представляют собой способ увеличения прибыли банка.

Средствами увеличения прибыльности являются:

Активное внедрение и использование автоматизированных систем в деятельности банка, с условием быстрого увеличения прибыли.
Расширение функционирования банка за счет быстрого ускорения обслуживания каждого отдельного клиента.
Снижение себестоимости услуг. Это происходит за счет оптимизации бизнес-процессов банка, а так же использование стратегий управления отношениями с клиентами.
Уменьшение расходов за счет снижения общего числа рутинных операций, выполняемых сотрудниками банка.
Оптимизация управления финансовыми и информационными потоками банка.

Ничего непонятно?

Попробуй обратиться за помощью к преподавателям

Использование автоматизированных систем должно повысить уровень автоматизации операционной деятельности и сформировать общее информационное пространство банка.

Это позволит:

повысить эффективность работы филиалов банка;
Обеспечить разделение доступа к информации;
Обеспечить защиту информации;
Объединить бухгалтерский и управленческий учет;
Сократить затраты на выполнение банковских операций;
Использование дистанционного обслуживания клиентов;
Улучшение качества клиентской работы с юридическими и физическими лицами

Это наиболее важно в условиях конкуренции;
Доступность технологических процессов. Все технологические процессы банка должны быть прозрачны для клиента;
Обеспечение высокой надежности совершения сделок и скорости обслуживания клиентов

Вся информация, касающаяся сделки не должна быть передана третьим лицам.

Высокий уровень управляемости и степени надежности банка зависит от единства информационного пространства, которое должно обеспечить целостный взгляд на процессы, которые происходят в банке.

Автоматизированные банковские системы позволяют увеличить эффективность работы банка, обеспечить надежность в работе с документами.

Замечание 2

Автоматизированная система позволяет более качественно оценивать риски, и, затем более качественно принимать решения, связанные с этими рисками. Использование автоматизированной системы значительно повышает качество обслуживания клиентов банка.

Внедрение автоматизированной банковской системы

Установкой автоматизированной системы занимается специализированный сотрудник. Он может быть как от сторонней фирмы, ориентирующейся на разработке и установке данных систем, так и специально обученный сотрудник штата коммерческого банка.

В случае, когда банк является новым на рынке банковских услуг, то процесс установки системы занимает более длительное время, он включает в себя, поиск нужной системы, фирмы для установки системы.

Далее, проводится установка всех компонентов и обучение сотрудников (пользователей) в использовании программы.

Если же банку требуется обновление системы, то внедрение будет осуществляться в соответствии с выработанной технологией, которая обеспечит максимальную эффективность последующей работы автоматизированной банковской системы.

Если необходимо автоматизировать все операции банка, внедрение предполагает следующие действия:

Обследование и подготовка к внедрению программы;
Настройку системы с учетом специфики технологии банка и одновременную адаптацию некоторых технологий банка под систему;
Перемещение данных из «старой» системы в обновленную;
Обучение программистов и пользователей системы;
Адаптацию новых процессов под требования банка;
Создание и настройку общих каналов с другими автоматизированными системами;
Дальнейшая консультация банковского персонала.

На страже качества

Можно условно разделить процесс проверки корректности данных на 4 этапа. При этом после каждого этапа контроля, система назначает ответственных за внесение необходимых исправлений в учетной или аналитической системе.

Контроль качества до загрузки данных. При помощи встроенных интеграционных шлюзов FLEXTERA BI применяет ряд правил контроля, которые проверяют данные в источниках. Это позволяет сократить время, которое было бы потрачено на загрузку заведомо некорректных данных

В основном, это проверка на целостность данных, заполнение необходимых атрибутов и взаимосвязей, которые важно отметить в учете для получения корректной отчетности. Данная стадия полезна тем, что со временем позволяет исправить систематические недочеты и научить персонал внимательнее относиться к ведению учета

Необходимость данного этапа определяется на этапе обследования и часто исключается из процесса, если АБС настроена нужным образом и контролирует целостность данных на первоначальном этапе — т.е. при заведении клиента, открытии счета или кредита.

Контроль качества данных после загрузки данных включает в себя набор правил, которые также отслеживают полноту данных на уровне агрегатов. Если был исключен первый этап (контроль до загрузки), то все необходимые проверки переносятся на загруженные данные. При обнаружении несоответствий, коррективы можно вносить прямо в аналитической системе — FLEXTERA BI ведет подробный протокол ошибок и исправлений, который впоследствии передается ответственными сотрудникам банка для внесения изменений и дополнений в учет. Также на данном этапе отслеживается полнота загрузки, сходимость баланса, соответствие сделок учету в главной книге и т.п. В итоге третьего этапа мы получаем чистые и структурированные данные, которые уже можно использовать в расчёте агрегатов — например, реестр активов и пассивов или набор расчетных корректировок, необходимых для формирования ряда конкретных отчетов

Контроль качества данных после расчета агрегатов. Данный этап отслеживает корректность тех данных, которые мы получили после вычислений с участием набора различных данных. После исправления выявленных на данном этапе ошибок можно запускать расчет отчетных форм.

Контроль качества рассчитанных отчетов. Чтобы окончательно убедиться в достоверности рассчитанных отчетов, применяется классический межформенный контроль, а также ручная верификация формы на уровне детальных данных.
После этого отчет переводится в нужные форматы и передается руководству или в контролирующие органы.

Подготовка отчетности из учетных систем

Сегодня практически все российские банки готовят отчетность непосредственно из учетных систем. Казалось бы, основное преимущество этого подхода — оперативность получения отчетности. Но как мы уже отметили выше, существует ряд ограничений и сложностей, обусловленных этим подходом.

Бесспорно, в учетных системах отчетность нужна, но скорее оперативная, когда необходима информация об операциях, выполненных в течение последних 24 часов. При этом создание обязательной отчетности за месяц, квартал или год из учетных систем занимает продолжительное время на отбор данных, их агрегирование и построение самих отчетов.

Следует отметить, что прямые запросы к учетной системе при построении отчетности за продолжительные периоды идут в ущерб скорости выполнения операций по основным бизнес-процессам. В крупном многофилиальном банке, где в один момент времени к учетной системе одновременно может обращаться множество пользователей, ее работа может вообще остановиться, что критично для бизнеса. Наконец, в учетных системах время хранения данных ограничено последним кварталом или годом, поэтому построение каких-либо сравнительных отчетов, например для МСФО, из учетных систем зачастую не представляется возможным.

Альтернатива описанному выше подходу — использование «автономной» базы данных, которая представляет собой дубликат базы данных основной учетной системы банка. Такая дублированная база обновляется по мере необходимости в процессе формирования отчетности. Преимущество этого подхода в том, что выполнение ресурсоемких операций по подготовке отчетности происходит фактически в другой системе, а значит, не влияет на ход и быстродействие выполнения бизнес-операций. Однако многие из проблем, свойственных первому подходу, так и остаются нерешенными, поскольку организация данных и их хранение в учетных системах не предназначены для получения отчетности, информация за прошлые периоды, как правило, недоступна и, если в банке используется не одна учетная система, проблема доступа к аналитическим данным не решается совсем.

Вкалывают роботы?

Кстати, некоторые думают, что обеспечив корректность всех данных, они получат качественную и достоверную отчетность. Но до окончательной автоматизации мы вряд ли доживем, а если это и случится, то готовить и принимать отчеты будут роботы. А в реальном мире функции контроля и управления пока принадлежат людям. Система (в данном случае FLEXTERA BI) лишь является вспомогательным средством для обеспечения равновесия. Функции контроля качества помогают отследить ошибки, внести необходимые коррективы в структуру и методы учета, и, конечно же, оперативно вносить изменения в авральном режиме подготовки отчетности. Во многом успех зависит от правильного распределения ответственности за каждый этап процесса и участок учета и отчетности. Именно сочетание автоматизированных средств загрузки, контроля и расчета с оперативной реакцией персонала банка и обеспечивает конечный успех.

Важно, что участие «живой силы» также сопровождается ИТ-системой: FLEXTERA BI рассылает уведомления ответственным, контролирует завершение этапов и передачу задач на выполнение далее по структуре процесса. В процессе построения отчетности используются данные из всех АБС банка, а правила контроля отслеживают «пробелы» в учете

В результате мы получаем не только корректную отчетность, но и итоговый внутренний отчет о количестве ошибок/коррекций, по которому можно судить о динамике изменений качества учета, дисциплинированности персонала, здоровье ИТ-системы, уровне автоматизации и пр

В процессе построения отчетности используются данные из всех АБС банка, а правила контроля отслеживают «пробелы» в учете. В результате мы получаем не только корректную отчетность, но и итоговый внутренний отчет о количестве ошибок/коррекций, по которому можно судить о динамике изменений качества учета, дисциплинированности персонала, здоровье ИТ-системы, уровне автоматизации и пр.

Заключение

Объективные изменения в банковском бизнесе (рост объемов учетных данных, увеличение количества информационных систем, ужесточение требований регулирующих органов к обязательной отчетности) ставят перед банками задачу пересмотра технологий подготовки регламентированной отчетности для обеспечения необходимого уровня ее качества. Наиболее перспективной технологией исходя из мирового опыта является использование специализированных систем отчетности, построенных с применением технологии Хранилищ данных.

Использование Хранилищ данных позволяет существенно упростить процесс подготовки отчетности за счет обеспечения доступа ко всей необходимой информации (вплоть до первичных документов), аккумулированной из различных систем в едином источнике. За счет этого также повышается достоверность информации в отчетности. Важными преимуществами такого подхода являются снижение нагрузки на учетные системы (автоматизированные банковские системы) и повышение их производительности за счет освобождения от ресурсоемких операций по выпуску отчетности. При этом повышается уровень управляемости процессом подготовки отчетности и появляется гарантия соблюдения временных регламентов, столь важных при представлении срочной отчетности надзорным органам.

Наилучшей компетенцией по подготовке обязательной отчетности обладают именно российские разработчики, имеющие наибольший опыт в поддержке требований надзорных органов к российским банкам. В частности, компания «Диасофт» предлагает тиражное решение, обладающее наиболее широкими функциональными возможностями для подготовки различных видов обязательной отчетности.

Н.В.Бондаренко

Руководитель отдела отчетности

ЗАО «Диасофт»