17.04.14 Инновации и скорость как ключевые факторы управления рисками

Интервью с Андреем Охрименко, Финансовым директором
лизинговой компании ООО «ЮниКредит Лизинг»

Москва, 7 апреля 2014 г.

В конце марта 2014 года «ЮниКредит Лизинг», один из крупнейших игроков на рынке российского лизинга, входящий в ведущую европейскую банковскую группу UniCredit, завершил внедрение комплексного решения по рыночному риску, продолжавшееся около 4-х месяцев. Решение, подразумевающее ежедневное построение отчетности и ее оперативный анализ для успешного управления рисковой позицией лизинговой компании, уже активно используется ее сотрудниками.

Помощь в выборе и реализации данного проекта была оказана нам компанией ФБ Консалт, специализирующейся на внедрении аналитических BI-систем, а также полнофункциональных CRM-решений. ФБ Консалт является партнером BI-компании QlikTech.

«Преимущество быть частью банковской группы накладывает ряд обязательств»

Какие проблемы привели к поиску Business Intelligence решения (BI)?

Факт вхождения ЮниКредит Лизинг в банковскую Группу UniCredit помимо многочисленных рыночных преимуществ (доступное фондирование, возможность работать с единой клиентской базой и т.д.), накладывает также ряд обязательств. Это необходимость выполнения требований национальных банковских регуляторов, а также ряда внутригрупповых политик и процедур в области управления рисками. В рамках обновленной политики по управлению рыночными рисками перед российской ЮниКредит Лизинг была поставлена задача по внедрению ежедневной отчетности, которая на уровне каждой лизинговой сделки позволяла бы проанализировать данные, необходимые для минимизации возможных разрывов по ликвидности и процентным ставкам, а также формировать открытую валютную позицию компании.

Надо отметить, что данные задачи уже решались внутри компании, но на более общем уровне: отчеты строились с ежемесячной периодичностью и включали только уровень компании. Если учесть, что в среднем ЮниКредит Лизинг заключает 5 сделок в день, то объем работ становится непосильным для ручной обработки. Стало очевидно что, с одной стороны, требуется система, позволяющая собрать и сформировать данные по определенному набору полей из разных источников, включающих в себя информацию по всем действующим лизинговым контрактам, и, с другой стороны, требуетсяоперативно анализировать полученные данные, в том числе для управления рисковой позицией компании.

Какие варианты решения поставленных задач рассматривались в компании?

Мы последовательно рассмотрели три варианта решения поставленных задач:

• Использование BI-систем, которые внедрены материнским банком ЗАО ЮниКредит Банк;
• Разработка решения с нуля на базе промышленной системы управления базами данных (СУБД);
• Разработка задачи на основе «коробочного» BI-решения.

Изначально был отвергнут вариант подготовки отчетности на базе MS Excel, как наиболее трудозатратный и имеющий высокий уровень операционного риска. 

Какие варианты Вы отвергли и почему?

Внедрение «промышленных» BI-систем оказалось нецелесообразным по соотношению цены и потенциальной выгоды от внедрения. К тому же перед нами были поставлены задачи, предполагающие их решение в очень сжатые сроки, их было бы сложно выдержать при развертывании промышленных систем.

Вариант разработки решения на базе СУБД рассматривался до последнего момента, однако, в этом случае, любые модификации и доработки системы были бы возможны только силами разработчика. Изначально мы планировали внедрить простое в освоении решение, которое могло бы быть адаптировано под другие аналитические задачи силами сотрудников компании.

Почему была выбрана именно BI-система QlikView Business Discovery (QV)?

Основными преимуществами, предопределившими выбор QV, стали гибкость, скорость и относительная простота настройки, которые нам сразу продемонстрировали специалисты из ФБ Консалт. Делая выбор программного обеспечения, мы держали в голове большой перечень отчетных и аналитических задач, которые до настоящего времени решались разрозненно, зачастую базируясь на не до конца выверенной информации. Поэтому, важными критериями были также масштабируемость решения и возможность работы большого количества пользователей в системе.

«Без внедрения QV задача с надлежащим уровнем качества
не могла быть решена в принципе»

Расскажите об этапах осуществления проекта внедрения QV

Был применен классический проектный поход: на этапе планирования все проектные задачи были разбиты на несколько фаз, только первая из которых (решение по рыночному риску) была передана вендору для разработки. После совместной работы с аналитиками ФБ Консалт по сбору требований, осмыслению, написанию и утверждению технического задания, этап разработки был произведен вендором удаленно. Далее последовал этап опытной эксплуатации, который был синхронизирован с тестовой поставкой данных в Группу ЮниКредит. Написание руководства администратора, пользовательских инструкций, обучение администраторов и пользователей силами вендора завершили проект.

Какие данные Вы объединяете в QV?

Для отчета нам требуются данные различных типов, которые содержатся в системах разных департаментов. Перед нами стояла задача объединить данные из бухгалтерской системы 1С, фронт-офисной системы учета клиентов, активов и договоров, свода отчетов по стандартам BASEL II, а также ряда других отчетов в формате Excel. Задействована следующая технология интеграции: выгрузка файлов требуемого формата на ежедневной основе из систем различных источников и автоматическая пакетная загрузка исходных данных в QV. Необходимо отметить, что в процессе работы над проектом был разработан и реализован алгоритм , который позволил на основе анализа исходных данных выявлять несоответствия в различных системах на этапе загрузки в QV и оперативно предоставлять отчет для скорейшего их устранения. Таким образом, мы смогли приступить к задаче улучшения качества данных, поскольку ранее было принято принципиальное решение об отказе от механизмов исправления данных непосредственно в QV.

Для каких целей и в каких подразделениях используется данный инструмент?

В настоящее время инструмент используется финансовым департаментом для подготовки и анализу отчетности по рыночному риску и ее отправки в Группу UniCredit.

Как часто пользователи работают в QV?

Отчетность отправляется в еженедельном режиме, однако загрузка данных и соответствующий анализ производится ежедневно.

Сколько рабочего времени тратится в день у сотрудника на QV?

Процесс загрузки и выгрузки данных происходит в автоматическом режиме. Некоторое время уходит на проверку наличия ошибок и их корректировку.

Сколько времени затрачивалось сотрудниками для решения аналитических задач до внедрения QV?

По правде говоря, без внедрения QV задача с надлежащим уровнем качества не могла быть решена в принципе. Потому-то учитывая сжатые сроки и первостепенную важность поставленной задачи, выбор решения был для нас делом очень волнительным. Однако, итоги проекта показали, что большая работа по выбору решения была проведена не зря, и что сделанный выбор был оптимален для нашей компании.

Какие финансовые, временные и другие эффекты были достигнуты в результате реализации проекта?

• С точки зрения пользователя:

Автоматизирован большой объем рутинной работы, которая, в противном случае, могла бы занимать по несколько часов в день. Также получено средство для анализа данных без дополнительных усилий по выгрузке в Excel.

• С точки зрения руководства:

Компания приобрела инструмент, позволяющий работать с данными и отчетностью на новом уровне, в том числе начат процесс улучшения качества данных. Успешный опыт первого проекта позволяет сделать вывод о применимости QV для решения более масштабных задач.

• С точки зрения ТОП-менеджмента:

Успешно (в рамках оговоренного бюджета и строго в отведенные сроки) решена задача, поставленная Группой UniCredit как один из главных приоритетов на 2013 г.

«В соответствии с внутренней стратегией компании,
было принято решение о начале разработки проекта
по внедрению полномасштабной системы управленческого учета»

Ваши дальнейшие планы по развитию системы QV в вашей организации?

В ходе внедрения решения по рыночному риску было проведено обучение навыкам работы с системой. При этом на семинар специально были приглашены сотрудники из разных линий компетенции, чтобы они смогли составить свое независимое представление о возможностях QV и задачах, которые можно было бы решать с помощью данного ПО.

Внутренние встречи показали, что QV может быть широко использован прежде всего в области финансов и управления рисками. Успех проекта дал толчок более масштабным изменениям. В соответствии с внутренней стратегией компании, было принято решение о начале разработки проекта по внедрению полномасштабной системы управленческого учета, включая концепции трансфертного ценообразования и аллокации расходов. Далее, на основе созданной базы, которая должна стать «непреложной истинной» для любой отчетности, будут решаться задачи, связанные с кредитными рисками, отчетностью МСФО, операционными рисками.