Закрыть [x]

Перейти на мобильную версию

4 шага, чтобы выстроить автоматизированный бюджетный процесс

4 шага, чтобы выстроить автоматизированный бюджетный процесс 18.10.2022

За последние пару лет «черный лебедь» превратился из редкой птицы в постоянного спутника компаний и банков во всех сферах деятельности. Это означает, что финансовый план на 2023 год банкам предстоит составлять и сопровождать по-новому, с учетом часто меняющихся условий ведения бизнеса. Придется:

  • Прорабатывать больше версий планов для разных макроэкономических сценариев, чтобы устранить фактор неопределенности и подготовиться к изменениям.
  • Повысить гранулярность планирования, чтобы получать более обоснованные планы.
  • Наладить оперативный расчет прогнозов, чтобы ускорить подготовку планов бизнес-деятельности и повысить их детальность.
  • Создать условия для проактивного мониторинга исполнения планов, чтобы своевременно корректировать оперативную деятельность и достигать запланированных показателей и целей.

Ключевую роль в решении этих задач может сыграть специализированное программное обеспечение для финансового планирования и прогнозирования.

Рекомендуем четыре простых шага, чтобы выстроить автоматизированный бюджетный процесс, адаптированный к современным реалиям.

Шаг 1. Сформулируйте методические требования

Распространенной в банках практикой является планирование бизнес-деятельности в объемных показателях на основе экспертных оценок, без глубокой сегментации доходов и расходов. Такое «укрупнение», с одной стороны, снижает обоснованность планов, с другой – усложняет контроль их исполнения, поскольку учет финансового результата ведется, как правило, более детально.

Поэтому первый шаг – модернизация бюджетной модели и подготовка требований к целевому процессу планирования. Это может быть:

  1. Переход от укрупненного планирования в масштабах банка к детальному планированию в разрезе финансовой и организационной структуры, продуктовых и клиентских сегментов.
  2. Построение бизнес-планов на основе детального прогноза состояния ресурсов в заданных аналитических разрезах.
  3. Прогнозирование поведения клиентов для расчета будущего состояния банковских портфелей.

Эти и другие требования по расшивке «узких мест» текущего процесса планирования должны быть зафиксированы и утверждены, чтобы затем стать основанием для выбора архитектуры системы планирования и настройки специализированного ПО на этапе автоматизации.

Например, в казахстанском Банке «ЦентрКредит» методические усовершенствования стали основой для перехода от «ручной технологии» прогнозирования и подготовки бизнес-планов в электронных таблицах к автоматизированной системе планирования с применением прогнозной аналитики на базе хранилища данных. Это позволило кредитному учреждению повысить детальность прогнозов и планов, ускорить их подготовку и улучшить качество, а также сократить сроки бюджетной кампании до полутора месяцев.

Шаг 2. Подготовьте данные

Отправная точка при подготовке финансового плана – построение прогнозов состояния банковских портфелей, на основе которых формируются планы бизнес-деятельности подразделений. Качество прогнозирования напрямую зависит от состояния исходных данных о договорах банка – их наличия/полноты и качества: актуальности, безошибочности, консистентности и проч.

В обеспечении качества данных хорошо зарекомендовали себя корпоративные хранилища данных (КХД). Их назначение – быть единым источником достоверных первичных данных и расчетных показателей, используемых для поддержки различных управленческих задач и процессов.

Сегодня КХД эксплуатируются практически во всех крупных кредитных организациях в целях подготовки различных видов банковской отчетности. Обладателям хранилищ данных целесообразно оценить готовность данных, собранных в КХД, к решению прогностической задачи. Чтобы предсказывать поведение клиентов банка, необходимы данные с большой исторической глубиной. Для расчета будущего состояния портфелей требуются полные и детальные данные по портфелям договоров банка. После выверки имеющихся данных при необходимости следует наладить дозагрузку недостающих.

По нашим оценкам, при наличии в банковском КХД необходимых данных, на внедрение инструментов прогнозирования, например на RCPM-платформе «Контур», потребуется всего несколько месяцев.

Шаг 3. Автоматизируйте планирование на основе прогнозной аналитики

Наиболее трудоемкие задачи в процессе планирования – прогнозирование и консолидация. Каждая из них имеет свою специфику и требует автоматизации.

Первая задача – прогнозирование – предполагает обработку большого массива детальных данных о банковских договорах, собранных в КХД. Например, в составе RCPM-платформы «Контур» для этого поставляется высокопроизводительная «машина» прогнозирования. С ее помощью можно оперативно настроить прогнозные модели и рассчитать будущее состояние портфелей банка с учетом влияния рисков для различных сценариев поведения рынка и клиентов. Каждый сценарий – это уникальная комбинация значений макроиндикаторов и предсказанных для них параметров поведения клиентов.

По своей сути прогнозная функция универсальна. ПО для ее автоматизации может применяться в банке и вне финансовой службы для поддержки разных задач, требующих прогнозирования банковских портфелей. Экономически оправдано повторное использование прогнозного инструментария для расчета будущего состояния ресурсов и передачи этих данных в систему финансового планирования.

Что касается второй подлежащей автоматизации задачи – консолидации функциональных планов в единый финансовый план – то она решается в системе финансового планирования. В её интерфейсах настраиваются форматы планов для различных подразделений с необходимым составом показателей и аналитик, процедуры их консолидации и проверки на выполнение целевых показателей, а также регламент согласования пользователями различных версий планов.

Благодаря автоматизации ускоряется согласование целевых показателей и планов участниками бюджетной кампании, а также исключается появление ошибок, неизбежно возникающих при «ручном» объединении планов. В результате экономится время на их поиск и исправление, что дает возможность прорабатывать большее количество версий планов.

Если приложения для прогнозирования и планирования функционируют на основе единого хранилища данных, то прогнозные данные доступны, что, например, реализовано в платформе «Контур». Если же они опираются на разные хранилища, то, как отмечалось выше, следует наладить процедуру загрузки прогнозов в систему планирования.

Однако, стоит отметить, что на практике не все реализации ПО для финансового планирования могут опираться на данные КХД. В этом случае придется задействовать их пользовательский интерфейс для ввода значений по статьям плана бизнес-деятельности или загружать функциональные планы, подготовленные «вручную» в электронных таблицах.

Шаг 4. Регулярно отслеживайте исполнение плана и вносите корректировки

Как бы ни был тщательно проработан план, высокая изменчивость рыночной среды требует превентивно выявлять риски, которые могут повлиять на достижение целевых установок, и реагировать на эти риски.

Эту задачу можно решить при помощи скользящего прогнозирования (rolling forecast). Данный подход предполагает регулярное уточнение и корректировку прогнозов на некоторое постоянное количество периодов вперед. Применение скользящих прогнозов позволяет быстро вносить коррективы в оперативную деятельность в зависимости от корпоративных целей и изменений на рынке.

Кроме того, при подготовке скользящих прогнозов следует регулярно пересматривать допущения, лежащие в основе бюджета, чтобы систематически снижать неопределенность и периодически корректировать планы.

Скользящее прогнозирование – достаточно трудоемкий процесс, так как предъявляет высокие требования к данным: к их качеству и скорости предоставления. Для его реализации целесообразно задействовать КХД и те же инструменты прогнозной аналитики, которые используются для подготовки бизнес-планов (см. шаг №3).

С их помощью рекомендуется наладить регулярный расчет будущего состояния банковских портфелей с учетом ожидаемых изменений и настроить подготовку «план-прогноз»-отчета для сравнения целевого и прогнозного финансового результата и показателей эффективности. Информация о выявленных критических расхождениях с целевыми показателями станет сигналом о необходимости предпринимать корректирующие действия.

Такое скользящее вперед «окно в будущее» придаст организации гибкость, недостижимую при традиционном планировании и сопровождении бюджета, что особенно актуально в нынешнее непростое время.

Юлия Амириди, заместитель генерального директора компании Intersoft Lab

О компании:

Intersoft Lab – ведущий отечественный разработчик хранилищ данных и систем управления эффективностью и рисками банковского бизнеса. Компанией реализовано свыше 250 проектов в банках России и СНГ.

RCPM-платформа «Контур» собственной разработки компании – основа для цифровизации процессов планирования, прогнозирования и бюджетирования, управленческого учета, расчета трансфертной стоимости ресурсов и аллоцирования расходов, подготовки обязательной и риск-отчетности.

Решения компании для риск-ориентированного управления банковской эффективностью – полноценная альтернатива зарубежным системам. Прикладное ПО «Контур» включено в Реестр отечественных программных продуктов.

Комментарии
Скрыть комментарии
Текст сообщения:
Защита от автоматических сообщений
Отправить