Задача риск-менеджмента компании заключается в поддержке процесса принятия решений, а именно - в обеспечении соответствия этих решений стратегическим целям предприятия, снижении потерь от различных операций и повышении доходности бизнеса.

Системный подход к организации риск-менеджмента на предприятии предполагает следующие методы решения этих задач:

• формирование общей политики управления рисками, определение приемлемого уровня риска, допустимых потерь;
• идентификация рисков и оценка их воздействия, ранжирование групп рисков;
• определение методик управления рисками;
• закрепление технологических требований, установление лимитов на операции, объемы ресурсов, определенных клиентов и группы клиентов, ограничение полномочий сотрудников;
• формирование системы контроля соблюдения установленных требований и процедур;
• анализ текущего уровня риска, технологических, управленческих и финансовых показателей компании;
• внесение корректировок в установленные требования, лимиты и процедуры.

При системном взгляде на процесс управления рисками и в процессе разработки методик оценки финансовых и технологических рисков становится очевидным тот факт, что для построения эффективной системы риск-менеджмента недостаточно возложить функцию оценки и контроля уровня рисков на одно подразделение компании и предоставить для этого программный продукт с математическим аппаратом. Процедуры идентификации и оценки рисков должны быть интегрированы практически во все процессы предприятия, такие как снабжение, оценка качества продукции, договорные отношения с поставщиками, запасы материалов, соответствие требованиям надзорных органов, соблюдение технологических порядков и установленных процедур, ремонт оборудования, работа с кадрами, деятельность на финансовых рынках, работа с клиентами, IT-сопровождение, бюджетирование и т.д.

Для автоматизации процесса управления рисками потребуется множество исходных данных, автоматизированных процедур сбора и хранения информации, методик обработки этой информации. Поэтому, если говорить об эффективном решении с учетом высокой стоимости разработки, то представляется логичным, что автоматизация задач риск-менеджмента должна решаться в рамках проекта интеграции, консолидации данных предприятия. Т.е. вопрос автоматизации управления рисками должен рассматриваться шире, как автоматизация процессов прогнозирования, управления и анализа по основным направлениям деятельности компании с учетом задач риск-менеджмента в этих направлениях и по предприятию в целом. Конечно, проекты такого рода затратны с точки зрения кадровых и финансовых ресурсов.

В то же время, избегая масштабных интеграционных проектов, компании нередко обращаются к разработкам и программным продуктам, ориентированным на определенные срочные проблемы бизнеса. Например, это может быть получение отчетов для работы с коллекторскими агентствами или отчетов для распределения расходов по центрам затрат. Позже нередко обнаруживается, что такие разработки невозможно расширить для решения вновь возникающих сходных задач, либо доработка потребует отвлечения значительных ресурсов, т.е. они не обладают гибкостью и масштабируемостью.

При решении проблемы автоматизации риск-менеджмента в рамках интеграции могут быть предложены два основных варианта:

1) Внедрение полноценной ERP- системы, объединяющей основные бизнес-процессы предприятия. Как правило, такие глобальные решения принимаются при выводе компании на совершенно новый уровень, например, при подготовке к IPO, в целях повышения прозрачности и управляемости бизнес-процессов.

2) Создание аналитической базы предприятия на основе корпоративного Хранилища данных

Хранилище данных – это предметно-ориентированное, привязанное ко времени и неизменяемое собрание значимых, согласованных, проверенных и непротиворечивых данных для поддержки процесса принятия управляющих решений. Это база данных, где объединяются и структурируются данные атомарного уровня из несовместимых источников.

Схема Хранилища данных представлена на рисунке

 

 

Данные из разнородных систем-источников, в том числе, пользовательские данные, с помощью специальных процедур очистки и загрузки организуются и помещаются в базы данных таким образом, чтобы в любой момент их можно было извлечь для проведения анализа.

Построение модели данных и заполнение Хранилища происходит в зависимости от задач, поставленных руководством компании, например, управление рисками, бюджетирование, построение CRM-системы, составление финансовой отчетности. Многие исходные данные для этих направлений общие, но отчеты могут потребоваться с разной периодичностью, с разной глубиной выборки, с разным набором показателей.

Так, в компании «ВымпелКом» была создана система корпоративной отчетности на базе продукта Business Information Warehouse (BW) компании SAP AG. О том, как Хранилище данных способствовало решению задач риск-менеджмента говорит Сергей Федечкин, заместитель директора по архитектуре систем управленческой информации и отчетности компании "ВымпелКом" : «Хранилище данных в нашей компании помогает решению достаточного широкого круга задач - начиная от поддержки процессов маркетинга до формирования управленческой информации для высшего руководства. В части решения задач риск менеджмента хранилище данных помогло нам улучшить процессы в двух областях - Enterprise Risk Management и Customer Risk Management. Например, для Customer Risk Management нам удалось повысить точность в области fraud management (решения для борьбы с мошенничеством) и churn management (оценка угрозы оттока клиентов).»

Для риск-менеджмента Хранилище данных - наиболее эффективное решение, учитывая неопределенность будущих требований. Т.е. при выявлении какого-либо фактора риска возникает необходимость его анализа, формирования отчетов, срезов, применения определенного математического аппарата. Кроме того, функциональность аналитических приложений, разработанных на основе технологии построения Хранилищ данных, позволит организовать планирование различных бизнес-сценариев, рассмотрение нескольких вариантов бюджета и проведение стресс-тестирования.

Василий Новиков, начальник управления эксплуатации автоматизированных систем ЗАО АКБ "Новиком-банк", где был реализован проект построения интегрированной платформы для управления рисками с использованием финансового Хранилища данных "Контур Корпорация" компании Intersoft Lab, сообщил, что построение Хранилища данных способствовало решению таких задач как :

- управление лимитами по контрагентам (в том числе, по холдингам, контрагентам по отдельности, конкретной операции контрагента);

- оценка риска ликвидности методом оценки платёжных потоков;

- выгрузка стандартизованных отчётных форм для дальнейшей оценки их в системе риск-менеджмента "ИНЭК".

Отличительные особенности анализа на основе данных из ХД

Следует обратить внимание на основные отличительные особенности анализа на основе Хранилища данных от анализа на основе различных учетных систем. Например, информация о сроке эксплуатации оборудования/инструмента ведется филиалом предприятия в регистре, где указан инвентарный номер, наименование и ответственное лицо. Вместе с тем, стоимость, объем запасов данного оборудования учитываются ответственным за снабжение подразделением в головном офисе, регистры ведутся по наименованию модели. Для того, чтобы оценить уровень износа оборудования, например, получить отчет о запасах ключевых приборов в разрезе по срокам фактической эксплуатации, надо запросить отчеты у филиалов по наименованию и сроку эксплуатации приборов. Филиал на основании своих регистров сведет данные. В подразделении головного офиса по данным филиалов сформируют сводный отчет.

Это наиболее распространенная схема подготовки управленческих отчетов, и всем известны ее недостатки:

1) Операционный риск. Людям свойственно ошибаться или что-то забывать. Чем больше ручной работы и чем больше лиц, задействованных в составлении отчета, тем ниже достоверность данных.

2) Относительно длительный срок подготовки.

3) Если риск-менеджер сочтет необходимым запросить дополнительную информацию, например, в каких именно работах, на каких проектах было задействовано оборудование большую часть времени, придется повторить полный цикл подготовки отчетов. Это что потребует дополнительного обоснования и согласования с руководством, т.к. неплановая повторная подготовка отчетов связана с увеличением трудозатрат сотрудников филиалов.

4) Решение изменить период в отчете с квартала на месяц тоже потребует усилий сотрудников

Хранилище данных решает эти проблемы. С помощью запросов к данным аналитик может ответить, например, на следующие вопросы:

- Как изменятся средневзвешенные показатели рыночного риска при существенных скачках цен на сырьевых биржах;

- Насколько в среднем отклоняются от заданных плановых величин определенные параметры (доход по продукту, затраты на аутсорсинг, сроки поставки…) в случае технологических сбоев;

- Насколько снижается уровень дефолта по финансовым обязательствам контрагентов при проведении определенных меропряитий (например, обзвона должников сотрудниками call-центра);

- Как изменяется уровень кредитного риска при взаимодействии с коллекторскими агентствами;

- Какой набор продуктов покупают самые прибыльные клиенты;
- Каковы тенденции сезонных колебаний спроса на определенные продукты, группы продуктов;
- Как объем продаж линейки продуктов изменился по сравнению с предыдущим месяцем;. по сравнению с этим же месяцем прошлого года;
- Как изменилась себестоимость продукта после смены поставщика материала «А»;
- По каким статьям бюджета стабильно наблюдается перерасход.

Очистка данных. Загрузка данных в хранилище

В то же время ошибкой некоторых инициаторов проектов построения Хранилищ данных было ожидание, что придут специалисты, установят чудесный программный продукт и будет анализ. Такой важной части проекта, как очистка и загрузка данных, не придавалось должного значения. Вместе с тем, именно обеспечение качества загружаемых данных, написание корректных процедур согласования и загрузки данных невозможно без участия ответственных подразделений организации – заказчика.

Учитывая масштабность проекта, описание структуры данных, консультации, тестирование процедур потребуют затрат времени сотрудников, причем как на этапе внедрения Хранилища данных, так и в последующем при его эксплуатации, например, при появлении новых задач или источников данных. Одна из наиболее распространенных проблем, которые приходится решать разработчикам , - разные стандарты в исходных данных, разные принципы внесения информации и ошибки. Например, клиент «ОАО Сибирский инвестиционный центр » в другом источнике будет указан как «Сибирский инвестцентр ОАО». В хранилище это должен быть один клиент.

Еще один вопрос, который должен быть решен при построении Хранилища: как будут вноситься изменения в данные, уже загруженные в Хранилище, если в одном из источников обнаружена ошибка и вносятся исправления. Причем, исправления в системе-источнике могут быть внесены как путем сторно-проводок, так и простой корректировкой.

Василий Новиков советует при внедрении Хранилища данных обратить внимание на следующие вопросы:

- готовность специалистов бизнес-подразделений к сотрудничеству с IT службой (в частности, в области выверки первичных данных как по бухгалтерскому, так и по позиционному учёту );

- наличие и качественное ведение первичных данных, подлежащих выгрузке в ХД из АБС и прочих источников данных;

- наличие достаточно квалифицированного персонала или фирмы-разработчика, способного реализовать выгрузку данных в ХД.

Разработчики программных продуктов

Ниже приведены основные разработчики программных продуктов, применяемых в технологии построения Хранилища данных, а именно инструментов, выполняющих определенную функцию: извлечение, преобразование и загрузку данных, хранение данных или анализ данных.

IBM
Oracle
Hyperion Solutions
Cognos
Microsoft
Business Objects
SAS Institute
SAP AG
Intersoft Lab

По мнению Сергея Федечкина, при выборе компании-разработчика Хранилища данных и программного продукта необходимо учитывать следующее: «Наиболее предпочтительным является выбор поставщика имеющего в своем активе успешные проекты в области хранилищ данных и Business Intelligence. Равнозначным при выборе компании поставщика решения – является опыт работы в вашей отрасли.

Помимо этого необходимо внимание обратить на наличие в команде компании сильных специалистов. Наиболее важными являются:

1. Account Management

2. Бизнес–аналитиков

3. Project Management

4. Специалисты по трансформации данных

5. Разработчики отчетов и аналитических приложений

Дополнительные преимущества:

1. Наличие отраслевой модели данных позволяет сэкономить время, но надо быть готовым, что объем доработки модели данных будет значительным. И здесь важно, чтобы поставщик хранилища данных мог оперативно доработать модель данных под требования заказчика;

2. Взаимоотношение с заказчиками/account management/управление ожиданиями;

3. Наличие сильного мотивированного бизнес-спонсора – это один из ключевых моментов;

4. На что важно обратить внимание: крупные хранилища данных – объемом более 1TB требуют наличия дополнительной квалификации от компании-разработчика".

Аналитические приложения и решения компаний-разработчиков для риск менеджмента

Готовые аналитические приложения в основном разработаны для финансовых организаций и для оценки финансовых рисков. Технологические риски в большинстве своем могут быть идентифицированы только на уровне отрасли или предприятия. В настоящее время таких специализированных разработок, например, для технологических рисков отрасли, немного. Учитывая, что риск-менеджмент – относительно новое направление в бизнесе, можно ожидать развития таких решений в будущем.

При внедрении Хранилищ данных зарубежных разработчиков возникает вопрос, насколько они соответствуют российской практике. На вопрос о кастомизации, объеме доработки с учетом российских требований модели данных преднастроенного хранилища Oracle Financial Services Application (OFSA) отвечает Алёна Дробышевская, Oracle, руководитель группы консультантов по продажам бизнес-приложений:

"По нашему опыту, модель данных преднастроенного хранилища, которое входит в состав решения Oracle Financial Services Application (OFSA), соответствует российской практике примерно на 95%. Более того, на основе этой преднастроенной модели (с некоторой доработкой) были реализованы специфичные именно для российской практики задачи. Например, на основе OFSA был разработан модуль обязательной отчетности банков перед ЦБ РФ. Необходимый объем доработки и кастомизации модели оценивается после того, как проводится исследование задач и потребностей конкретного банка, используемых им методик (например, пакет управленческой отчетности или методика бюджетирования), а также анализ его источников данных. В среднем на российских внедрениях объем доработок модели составляет около 5% от общего ее объема. В случае, если задачи, поставленные банками, выходят за предметные области хранилища OFSA, наш опыт показывает, что хранилище является легко расширяемым и способно решать практически любые поставленные задачи".

Стоимость проекта

Оценить стоимость проекта внедрения Хранилища данных сложно, учитывая разноплановость бизнес-процессов компаний, их размер, количество и качество источников, разный уровень технического обеспечения.

Сергей Федечкин рассказывает о параметрах и факторах, влияющих на стоимость проекта внедрения Хранилища данных:

«Структуру стоимости проекта разработки и внедрения можно разделить на следующие составляющие:

1. Оборудование (сервера, системы хранения данных и др.);

2. Лицензии на системное программное обеспечение (СУБД, средство извлечения и преобразования данных ETL, средство формирования отчетов и т.д.);

3. Консалтинг и внедрение (сбор и анализ бизнес-требований, проектирование и разработка процессов трансформации данных, проектирование или доработка модели данных).

Достаточно важно для оценки проекта заранее оценить стоимость поддержки и дальнейшего развития проекта.

Стоимость проекта, как и для любого проекта внедрения новой системы, зависит от размера предприятия и количества пользователей и т.д. Помимо типовых параметров, влияющих на цену, важно выделить наиболее важные именно для проектов разработки и внедрения хранилища данных. Наиболее значимые для определения стоимости проекта:

1. Количество источников данных;

2. Качество данных в источниках данных (полнота данных, корректность данных, согласованность данных между источниками и т.д.);

3. Количество решаемых задач для бизнеса."

По оценке Юлии Амириди, заместителя генерального директора компании Intersoft Lab, ориентировочную стоимость лицензий на программное обеспечение для проекта <<Консолидация учетной информации из разнородных источников предприятий холдинга и подготовка управленческой отчетности>> можно рассчитать следующим образом: « 162 тыс. руб - базовая платформа Хранилища данных (Контур Корпорация) + 3 тыс руб х количество предприятий холдинга + 18 тыс руб x количество рабочих мест + бизнес-пакет Contour BI для подготовки аналитики и отчетности [от 120 тыс. руб (<<Малый пакет>> при кол-ве пользователей до 12) , от 285 тыс. руб. (<<Средний пакет>> при кол-ве пользователей до 55)]

Стоимость услуг по внедрению ПО Хранилища данных зависит от распределения работ между внедренческой компанией и ИТ-службой, управляющей компании холдинга. Заказчик может взять на себя все работы по внедрению либо полностью делегировать их внедренческой компании из расчета 250 тыс руб х кол-во предприятий холдинга.»

Алёна Дробышевская о примерной оценке стоимости внедрения преднастроенного хранилища OFSA в банке говорит следующее: «Стоимость внедрения OFSA зависит от огромного количества факторов, как и любой проект внедрения хранилища. Основной фактор, влияющий на стоимость - объем работ, на который влияют размер банка, количество его филиалов (сбор данных или тиражирование системы в филиалы), наличие у него большого количества учетных систем (сбор, выверка и вычистка данных), количество внедряемых предметных областей, наличие и проработанность методик в банке, наличие и доступность специалистов (как по предметным областям, так и ИТ). Также стоимость внедрения может зависеть от выбранного для внедрения партнера. Как правило, западные консультанты по внедрению стоят дороже отечественных.
Назвать средние значения стоимости или граничные значения точно достаточно тяжело, но ориентировочно можно сказать, что обычно стоимость проекта внедрения OFSA в мире (не только России) колеблется в пределах от $200-300 тыс. США (небольшой проект в среднем банке) до нескольких миллионов долларов США (большой проект в очень крупном банке в нескольких странах)".

Основные риски, которые могут оказаться критическими в проекте внедрения Хранилища данных

Хотелось бы отметить принципиальный момент при построении Хранилища данных – это заинтересованность топ-менеджмента компании в проекте.

По экспертной оценке международных консультантов IBM, только в двух из десяти случаев проект был удачен, если инициировался IT-подразделением , а не руководством компании. Заинтересованность топ-менеджмента должна выражаться в формировании рабочей группы из специалистов разных подразделений, причем занятых только на проекте, в понимании приоритетности задач проекта, в предоставлении всех необходимых сведений и ресурсов в предельно сжатые сроки. Если этого не происходит, то первые же обращения разработчиков за пояснениями, структурированием информации при анализе источников данных приведут к бюрократической переписке с подразделением – «владельцем» данных в источнике. Этот процесс, разрастаясь, приведет к лавинообразному увеличению сроков проекта, необходимых ресурсов, и в итоге вызовет недовольство руководства. Как не раз уже упоминалось, в процессе интеграции данных основное внимание должно быть уделено согласованным действиям различных подразделений компании.

Еще один важный фактор в процессе создания корпоративного Хранилища данных - постоянные изменения бизнеса. Меняется продуктовая линейка, организационная структура компании, увеличивается или уменьшается число отделений, меняется технология производства и т.д. Бывает, что все это меняется одновременно… Возможность таких изменений и, соответственно, их отражение в процессе построения и эксплуатации Хранилища данных также необходимо оговаривать с разработчиками.

fd.ru