Мария Строгонова Директор производственного центра «ПрограмБанк.БизнесАнализ»

Low-Code и No-Code платформы сегодня используются практически во всех сферах бизнеса. Они позволяют быстрее создавать приложения, сокращая объем традиционной разработки. Однако далеко не все задачи одинаково хорошо решаются с помощью универсальных No-Code решений. Одной из самых сложных областей остается финансовая и управленческая аналитика. Причина заключается не в сложности интерфейсов или количестве экранов. Главная особенность — огромный объем бизнес-логики, взаимосвязанных расчетов и методик, которые могут меняться от года к году под влиянием как внешних, так и внутренних факторов. Именно поэтому автоматизация финансовой аналитики требует совершенно другого подхода, чем создание простых корпоративных приложений.

На практике все начинается значительно раньше, чем руководство видит дашборды с основными KPI.

До этого система должна:

· собрать данные из различных информационных систем;
· привести их к единой структуре и общим аналитиками;
· выполнить множество преобразований;
· рассчитать показатели по внутренним методикам организации в нужных разрезах;
· обеспечить возможность детализации на разных уровнях анализа.

Фактически речь идет о полноценной финансовой модели организации, где изменение одного правила может повлиять на десятки связанных показателей.

В отличие от регламентированных бухгалтерского учета и отчетности управленческий учет не имеет единого стандарта.

Каждая финансовая организация самостоятельно определяет:

· структуру центров финансовой ответственности;
· состав аналитических измерений;
· правила распределения доходов и расходов;
· методики расчета трансфертных цен;
· иерархию управленческих показателей;
· состав внутренней отчетности для руководства.

Эти модели регулярно изменяются вслед за развитием бизнеса и изменениями внешней среды — появляются новые продукты, организационные структуры, требования руководства и бизнеса. Информационная система должна позволять быстро изменять расчеты без переработки программного кода.

Именно поэтому низкая трудоемкость и высокая скорость внесения изменений становятся ключевыми требованиями к аналитической платформе.

Особое место в финансовой аналитике занимает управление активами и пассивами (ALM).
Здесь аналитическая система работает не только с историческими данными, но и с финансовыми моделями будущих периодов.

Необходимо учитывать:

· сроки размещения и привлечения средств;
· процентные ставки;
· сценарии изменения рынка;
· чувствительность финансового результата;
· структуру ликвидности;
· процентный риск;
· стоимость фондирования.

При этом изменения параметров одной группы активов могут повлиять на результаты расчетов сразу в нескольких аналитических моделях.
ALM требует не только высокой производительности и гибкости, но и прозрачности всех используемых методик.

Исходные данные обычно хранятся в различных системах:

· АБС;
· CRM;
· процессинг;
· хранилища данных;
· системы дистанционного банковского обслуживания;
· иные внешние источники.

Каждая система использует собственные справочники, классификаторы и структуры данных.

Перед тем как выполнять финансовые расчеты, данные необходимо:

· очистить;
· сопоставить;
· нормализовать;
· объединить;
· проверить на полноту и корректность;
· привести к единой модели.

На практике именно процессы трансформации данных занимают значительную часть проекта автоматизации.

Распространенное заблуждение состоит в том, что задачи финансовой аналитики можно решить исключительно средствами BI.

На самом деле BI отлично отвечает на вопрос — «Как показать уже рассчитанные данные?»
Но значительно сложнее ответить на другой вопрос — «Как правильно получить эти данные?»

Формирование управленческих показателей требует выполнения большого количества бизнес-правил, расчетных алгоритмов, трансформаций и проверок еще до построения визуализации.

Поэтому аналитическая платформа для банка должна объединять:

· механизмы обработки данных;
· расчетные модели;
· финансовую бизнес-логику;
· средства формирования отчетности;
· инструменты самостоятельной настройки.

Еще одна особенность финансовой аналитики — необходимость анализировать информацию одновременно по множеству разрезов.

Один и тот же показатель может потребоваться оценить:

· по подразделениям;
· филиалам;
· бизнес-линиям;
· продуктам;
· клиентским сегментам;
· валютам;
· регионам;
· центрам финансовой ответственности;
· периодам;
· сценариям планирования.

Причем пользователь должен иметь возможность буквально за несколько секунд перейти от консолидированного показателя к анализу его составляющих вплоть до отдельных операций.

Все это задает высокие требования как к модели хранения данных, так и к инструментам аналитической обработки.

Чем сложнее предметная область, тем выше ценность накопленного и заложенного в решение экспертного отраслевого опыта.
В банковской аналитике скорость разработки определяется не только возможностями визуального конструктора, но и тем, насколько глубоко платформа понимает финансовые процессы банка.

Универсальные Low-Code платформы позволяют решать аналогичные задачи, но отсутствие специализированных No-Code инструментов и готовой модели предметной области кратно увеличивают стоимость и сроки внедрения, а также объем вовлеченности во внедрение команды Заказчика.

Именно поэтому сегодня все большую роль играют специализированные аналитические платформы, сочетающие встроенную предметную модель с гибкими инструментами настройки. Такой подход позволяет существенно сократить сроки внедрения, быстрее адаптироваться к изменениям методологии и сосредоточиться на развитии бизнеса, а не на разработке базовой функциональности.

Одна из таких платформ — Аналитическая Система «ПрограмБанк.БизнесАнализ» — включает полноценный набор No-Code инструментария над специализированным финансовым хранилищем данных. На основе этой платформы ведут свою финансовую аналитику многие значимые финансовые организации.

Компания «ПрограмБанк» посвятила цикл статей «Архитектура банковской аналитики», в которых последовательно рассматриваются особенности автоматизации финансовой аналитики, возможности и ограничения Low-Code /No-Code подходов, построение аналитической архитектуры банка и вопросы автоматизации управленческого учета.

Следующая статья → Как банки сокращают время изменения методик расчета без доработки программного кода

Финансовая аналитика требует от Low-Code платформы не только удобных инструментов настройки, но и глубокой работы с финансовыми моделями и данными.
Следующий вопрос — как сделать так, чтобы изменения методики не превращались каждый раз в отдельный проект разработки.

В серии:
1.	Low-Code в банках: почему универсальные платформы подходят не для всех задач — о различиях между универсальными и специализированными платформами.
2.	Почему финансовая аналитика — одна из самых сложных областей для Low-Code — вы читаете эту статью.
3.	Как банки сокращают время изменения методик расчета без доработки программного кода — о параметризации финансовой логики и сокращении зависимости от разработки.
4.	Почему BI не заменяет аналитическую платформу банка — о различии между расчетом показателей и их визуализацией.
5.	От витрины данных до управленческой отчетности: как устроена аналитическая архитектура современного банка — о сквозном пути данных от источника до управленческого решения.

Источник публикации: https://www.programbank.ru/articles/site/article-05082026