Чужие «грабли»: что надо знать про автоматизацию трансфертного управления ресурсами в банке

На фоне ухода внешнего финансирования, высокой ключевой ставки, роста проблемной задолженности, банкам всё сложнее удовлетворить потребности экономики и населения в деньгах. Применение трансфертного управления ресурсами помогает мотивировать привлечение ресурсов по минимально возможным ставкам и их размещение на максимально выгодных условиях.

Простыми словами, трансфертное управление ресурсами банка – это процесс виртуального аккумулирования ресурсов в едином центре и их перераспределения между бизнес-единицами. Это обеспечивает внутреннюю ликвидность с соблюдением баланса между уровнем доходности и принимаемыми рисками.

Трансфертное управление ресурсами опирается на методику трансфертного ценообразования (funds transfer pricing, FTP). Она определяет принципы фондирования активных операций банка собственными или привлеченными ресурсами. Независимо от сложности модели фондирования внутреннее размещение и привлечение ресурсов регулируется трансфертными ставками.

Наиболее зрелой и адекватной для применения в финансовых институтах считается модель согласованных сроков погашения (matched maturity method). Альтернативные названия – метод согласованной ставки или кривой альтернативной/безрисковой доходности. Модель предполагает определение трансфертных ставок на основе кривой доходности, отражающей стоимость ресурсов в зависимости от их срочности.

Основная задача автоматизации в трансфертном управлении ресурсами – обеспечить оперативный расчет трансфертных доходов и расходов, чтобы моделировать и контролировать маржинальный доход по активным и пассивным операциям с учетом стоимости фондирования ресурсов для активов и доходности размещения для пассивов. А также помочь в подготовке обоснованного финансового плана, наладить скользящий мониторинг финансового результата подразделений, каналов продаж и клиентских сегментов и др.

Система автоматизации расчета трансфертных доходов и расходов оперирует такими прикладными объектами, как трансфертная ставка, объем и срок активного или пассивного ресурса в разрезе валют. Для каждого ресурса (счета, сделки) или пула однородных ресурсов определяется объем и срок фондирования в разрезе валют. На основе кривой доходности назначаются трансфертные ставки и вычисляется трансфертный доход или расход в разрезе подразделений, клиентов, продуктов. Для расчета объемов и сроков фондирования используются данные о привлеченных и размещенных ресурсах. Их источником служат лицевые счета и договоры банка.

Несмотря на сложность алгоритмов расчета объемов и многообразие (десятки) методов вычисления сроков фондирования, они с небольшими вариациями реализованы практически в любой системе автоматизации трансфертного управления ресурсами. Хотя после ухода западных вендоров таких решений на рынке осталось меньше, чем пальцев на одной руке. «Узкое место» в решении этих задач – не алгоритмы, а доступность данных по активным и пассивным ресурсам, которые участвуют в расчетах объемов и сроков.

Данные, особенно если методика банка подразумевает использование методов расчета сроков фондирования по договорам, чаще всего распределены по нескольким учетным модулям. Требуется консолидировать информацию по счетам и сделкам со срочными финансовыми инструментами и средствами до востребования, проконтролировать их полноту, консистентность и достоверность. Поэтому предпочтительным выбором будет система расчета трансфертных доходов и расходов, функционирующая за границами учетных систем, на платформе единого хранилища данных. Такие платформы опираются на отраслевые модели данных и оснащены необходимыми инструментами контроля качества данных. То есть смогут обеспечить необходимую подготовку данных для последующих расчетов.

В зависимости от целей использования результатов вычисления трансфертных доходов и расходов в расчете объемов и сроков могут участвовать не только фактические и исторические, но и прогнозные данные по активным и пассивным ресурсам. Например, для применения трансфертов в финансовом планировании, управлении активами и пассивами или управлении процентным риском потребуются, как минимум, объемы ресурсов в прогнозном временном интервале и прогнозы возможных отступлений от плановых событий по договору (просрочки, досрочные погашения, пролонгации и др.) для разных сценариев поведения рынка и клиентов. Расчет прогнозного состояния банковских портфелей – отдельная объемная задача, которая требует применения специализированного ПО. Если банк планирует решать задачи, которые требуют оценки трансфертных доходов и расходов в будущих периодах, стоит предусмотреть в выбранном ПО инструменты для прогнозирования и моделирования.

Наибольшую сложность в методическом плане и в автоматизации представляет задача построения кривой доходности для установки трансфертных ставок. Поэтому многие банки прибегают к назначению трансфертной стоимости ресурсов административным (экспертным) решением коллегиальных органов банка. В этом случае расчет трансфертных цен не автоматизируют. Среди вычислительных методов к установке трансфертных ставок чаще всего применяют рыночные и затратные. Первые оперируют прогнозами о значениях индикаторов рынка, учетных ставок, процентных ставок банков-конкурентов и т.д. Для вторых необходимо дополнительно вычислять прогнозные значения затрат подразделений банка на обслуживание сделок, прогнозные значения резервов. Таким образом, если банк перерос экспертный подход к установке трансфертных ставок, снова не обойтись без автоматизированных инструментов прогнозирования.

В идеале автоматизированное решение для поддержки трансфертного управления ресурсами должно объединить финансовое хранилище, в котором консолидируются данные по счетам и договорам банка, инструменты прогнозирования и моделирования состояния банковских портфелей и рыночных индикаторов и систему расчета трансфертных доходов и расходов.

Не стоит недооценивать сложность внедрения такого решения. Здесь собраны все «грабли» из мира прикладных информационных технологий:

И все же, есть несколько рекомендаций, которые помогут банкам выстроить оптимальную дорожную карту и уже через 5-6 месяцев воспользоваться первыми результатами проекта.

Во-первых, упростите целевой результат. В качестве первой цели выберите задачу, реализация которой требует внедрения минимума технологических компонентов. Например, расчет трансфертных доходов и расходов для оценки эффективности деятельности подразделений и направлений банковского бизнеса. Это сразу оптимизирует бюджет проекта.

Во-вторых, максимально упростите реализацию на первом этапе проекта. Начните автоматизацию с расчета трансфертных доходов и расходов, выбрав экспертный метод установки трансфертных ставок. Наверняка этот метод прямо сейчас используется в банке. Это существенно упростит методическую подготовку к проекту. Первоначально ограничьтесь использованием методов расчета сроков фондирования по счетам. Это максимально ускорит подготовку данных и позволит быстро запустить систему расчета трансфертных доходов и расходов в эксплуатацию. Результаты первого этапа будут достаточно грубыми, но дадут понимание, как совершенствовать методические подходы и уточнять результаты расчетов далее, в том числе с учетом данных по договорам.

Последовательно развивайте готовое решение: расширяйте состав данных в хранилище, используйте новые методы расчета сроков фондирования, внедряйте инструменты прогнозирования и расчета трансфертных цен, расширяйте горизонты использования трансфертного управления ресурсами в банке. Каждый следующий шаг будет локальным по сравнению с тем, что уже сделано. Дорогу осилит идущий.

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. Программные продукты компании включены в реестр российского ПО.

Intersoft Lab помогает банкам внедрить подход к управлению на основе данных, обеспечивает консолидацию и высокое качество корпоративных данных для принятия решений. Поддерживает реализацию датацентричного подхода к подготовке отчетности банка для регуляторов.

На основе платформы «Контур» собственной разработки компания выполняет для банков проекты построения хранилищ данных и автоматизации регуляторной, управленческой и аналитической отчетности, создает решения для прогнозирования и моделирования, планирования и бюджетирования, управления рисками банковской деятельности и др.

Компания реализовала свыше 250 проектов в банках России и СНГ. В числе клиентов Банк «Россия», ВБРР, Банк «Санкт-Петербург», Группа «СМП Банк», Новикомбанк, Банк Уралсиб и др.

erid=Kra23sCaT

Комментарии