Татьяна Стащук - Директор направления финансовых технологий Лиги Цифровой Экономики. Для современного банка управленческая отчетность — основа стратегического планирования. Автоматизация подготовки отчетности имеет особую значимость, однако сопряжена с определенными рисками: ошибками в данных, регуляторными санкциями и репутационными потерями.
Есть пять ключевых правил, которые помогут банкам снизить риски, а также превратить автоматизацию в устойчивое конкурентное преимущество.Важность автоматизации направления Банковская отрасль — один из лидеров цифровизации, что обусловлено жесткими требованиями регуляторов и высокой конкуренцией. Отрасль постоянно развивается: на смену необанкам приходят AI-банки, основанные на модульной, микросервисной, API-first-архитектуре, позволяющей быстро запускать новые продукты с трендом на гиперперсонализацию в реальном времени. Достижение таких результатов требует мощных аналитических решений с высокой степенью детализации, способных обрабатывать информацию практически в реальном времени. Основой подобных систем являются данные. Их недостаток или неактуальность парализуют процессы принятия решений. Стандартом деловой жизни стала отчетность в режиме T+1 и даже Т0, что вытесняет ручной ввод и «теневые» Excel‑модели. Повышается сопоставимость показателей между бизнес‑направлениями и организациями внутри групп, создается основа для сценарного моделирования и прогнозного анализа. С развитием Big Data, ML и AI ключевым фактором успеха становится способность собирать, хранить и вовремя доставлять нужные данные через DWH, Data Lake, Big Data (усиленная процессами и решениями Data Governance).
Таким образом, тренды задают высокую планку: отчетность должна быть оперативной, целостной и надежной одновременно. Однако на практике путь к этому результату часто сопровождается типичными и дорогостоящими ошибками. Типичные ошибки и последствия Множественные интеграции. Попытки объединения большого количества систем, (большая часть которых, как правило, это legacy-системы) без единой бизнес-модели приводят к неоднородности и ненормализованности данных, разным интерпретациям и пропускам. Несформированность культуры контроля мастер-данных усложняет определение «золотого» источника информации. Недостаточное управление качеством данных. Отсутствие назначенных владельцев данных, стандартизированных метрик и сквозной трассировки изменений, а также выстроенных процессов работы с инцидентами приводит к непредсказуемости процессов и неконтролируемому качеству информации. Пренебрежение всесторонним тестированием. Недостаточное внимание к тестированию на всех этапах процесса — от извлечения данных до генерации отчетов — приводит к ошибкам в логике и итоговых цифрах. Критически важны параллельные расчеты, проверки на аномалии и пользовательское тестирование. Методологическая несогласованность. Различные подходы к расчету показателей в разных системах отчетности нарушают сопоставимость данных. Например, несогласованные правила признания выручки, оценки активов и рисков снижают доверие к отчетности, а также уровень доступности и время готовности данных. Ошибки приводят к серьезным последствиям: финансовым потерям, ухудшению репутации и санкциям со стороны регуляторов. Яркие примеры: убытки JPMorgan Chase в размере 6 млрд долларов из-за ошибок в данных о рисках и штраф в 1,9 млрд долларов, наложенный на HSBC за недостатки в системе AML-контроля. К счастью, риски можно минимизировать посредством соответствующих методик и алгоритмов. Пять правил успешной автоматизации Правило 1: четкие цели и измеримый эффект. Целью автоматизации должен быть бизнес-результат, а не внедрение технологий само по себе. Ключевыми показателями успеха могут стать: сокращение времени подготовки отчетности, уменьшение количества ручных корректировок или улучшение продуктовых метрик. Такой подход позволяет получить измеримый эффект и избежать наращивания избыточной сложности. Проект без четких KPI рискует превратиться в дорогостоящий эксперимент без отдачи. Правило 2: Data Governance — опора автоматизация отчетности: держится не на отчетах и дашбордах, а на управляемых данных. В этом банкам может помочь Data Governance — система управления данными, которая включает процедуры, политики, стандарты, роли, data-lineage-подходы, систему работы с мастер-данными и прочие организационно-технологические вопросы, которые позволяют эффективно и безопасно использовать данные. Многие банки применяют решения RegTech, которые автоматизируют мониторинг соблюдения нормативных требований и интегрируются непосредственно в системы управления данными на этапе их проектирования, выступая не только в роли инструмента реагирования на изменения в законодательстве. Это помогает в проактивном управлении рисками, связанными с соблюдением нормативных требований, и помогает выстроить максимально эффективные системы отчетности, построенные на конвергенции стандартов. Правило 3: сквозная архитектура и shift‑left-подход к контролю. Архитектура данных должна обеспечивать полную прослеживаемость на всех этапах — от источника до итогового отчета. Это позволяет быстро выявлять происхождение любых показателей и избегать споров о достоверности цифр. Ключевой принцип — shift-left-подход, то есть перенос контроля качества на самые ранние стадии. Вместо поиска ошибок в отчетах необходимо внедрять проверки непосредственно в местах возникновения данных. Это значительно снижает стоимость доработок (чем раньше найдена ошибка, тем дешевле ее исправление) и влияние на управленческие решения. Для реализации этого подхода используются «контракты данных» (Data Contracts) между поставщиками и потребителями данных, которые фиксируют сроки и обязательные требования к качеству информации. Это превращает управление данными из простого набора рекомендаций в глубоко интегрированную бизнес-функцию. А в условиях современных подходов к построению систем на основе микросервисной архитектуры важно построение интеграций по принципу API-first сразу с фиксацией договоренностей по дата-контрактам с определением схем, SLA и требований/метрик по качеству. Правило 4: комплексное тестирование с участием пользователей. Недостаточно проверять корректность расчетов — необходимо тестировать путь данных от первоисточника до отчета и управленческого решения. Тестирование должно быть многоуровневым, по возможности автоматизированным и понятным для бизнес-пользователей. Ключевая роль принадлежит пользователям: они участвуют в формулировании критериев приемки, разработке сценариев и оперативно выявляют возникающие проблемы. Важно согласовать с бизнесом не только план приемочного тестирования, но и создать эталонные наборы данных и отчеты для верификации результатов. Правило 5: поэтапное внедрение с учетом масштабирования. Чтобы ценность в максимально короткие сроки доходила до заказчика, необходимо делать поставки короткими итерациями. Начните с самого важного для вашего бизнеса — это может быть P&L по продуктам, портфели/просрочка, ликвидность и прочее. Определите базовые домены данных (продукты, клиенты, операции и т. д.), критерии наблюдения качества. Рекомендуется применять итеративный подход с отслеживанием метрик для демонстрации ценности на каждом этапе и концентрироваться на максимизации бизнес-эффекта, но с максимально правильной и масштабируемой архитектурой и процессами. Соблюдение этих правил не только снижает риски, но и создает фундамент для следующего этапа — внедрения ИИ в процессы управления данными и отчетности. Перспективы ближайших лет Главным трендом станет переход от интеллектуальной автоматизации к управляемым ИИ-процессам. Модели искусственного интеллекта будут автоматически распознавать, структурировать и проверять на качество данные, а человек — подключаться в сложных случаях. Принятие решений в реальном времени на основе ИИ станет стандартом. Особую роль искусственный интеллект будет играть в управлении изменениями. Системы смогут автоматически оценивать влияние корректировок методик или структур данных на отчеты и бизнес-процессы, что поможет сократить затраты на поддержку и количество ошибок. Современные подходы позволят выявлять методологические противоречия в алгоритмах расчета показателей. Анализируя формулы, код преобразований и паттерны использования отчетов, ИИ сможет находить расхождения и предлагать конкретные рекомендации по улучшению — уточнить описания, добавить корректировки, сменить окно агрегации, откалибровать модель, унифицировать справочники, ввести обязательные DQ- и контракт-проверки. Это сократит цикл исправления ошибок с недель до дней, при этом существенно могут быть снижены расходы как на повседневную поддержку, так и на изменения методик и витрин. Таким образом, устойчивость банка напрямую зависит от качества его управленческой отчетности. Инвестиции в автоматизацию с опорой на рекомендации выше — это вклад в способность принимать перспективные решения и возможность уверенно смотреть вперед.
Свежие комментарии