Курсовая работа: Программные продукты для банковской деятельности

Методики, технологии, инструменты

На сегодняшний день имеется достаточное количество разнообразных видов анализа банковской деятельности: анализ финансовой отчетности, анализ исполнения планов и бюджетов, анализ ключевых показателей эффективности (Key Performance Indicators, KPIs, анализ ключевых показателей эффективности), анализ сбалансированных систем показателей (Balanced Scorecard, анализ сбалансированных систем показателей) и тд.

Аналитическая составляющая присутствует и в различных видах управленческого учета, в том числе таких методах, как PCA (Profit Center Accounting, профессиональный центр управленческого учета) и фондирование. Рассмотрим эти два метода более подробно.

Методология PCA (Profit Center Accounting) подразумевает выделение в структуре банка центров дохода (profit centers, центр дохода) и центров расходов (cost centers, центр расходов). В свою очередь, центры расходов классифицируются в соответствии с тем, каким образом их затраты переносятся на центры дохода. Например, внутренние кост-центры профит-центра относят все свои затраты только на подразделения этого профит-центра, в соответствии с некоторой базой распределения (например, пропорционально численности сотрудников), а затраты кост-центров поддержки подлежат отнесению на все профит центры в соответствии с используемой методологией. Целью является определение прибыли каждого профит центра, а также областей деятельности (как суммы профитов по направлениям — corporate banking(корпоративный банкинг), financial markets(финансовый рынок), retail banking(розничные банковские услуги)) путем расчета: “процентые доходы – процентные расходы + непроцентные доходы – непроцентные расходы – свои операционные расходы – распределенные операционные расходы”.

Методология фондирования подразумевает выделение в структуре процентных доходов и расходов банка той части, которая связана со стоимостью денег для банка (фондирования) и той части, которую подразделение получает сверх стоимости фондирования (маржа подразделения). Для аккумулирования всех доходов/расходов, связанных с фондированием, выделяется специальное “виртуальное” подразделение — внутренний банк, которое является источником средств для операций, которые производят все остальные подразделения банка.

В соответствии с вышеизложенными методологиями финансовый результат банка складывается из следующих компонентов:

сумма маржинальных доходов/расходов по процентным операциям профит-центров;

сумма непроцентных доходов/расходов по непроцентным операциям профит-центров;

финансовый результат внутреннего банка (нетто-результат фондирования);

сумма операционных расходов профит-центров;

сумма операционных расходов кост-центров, распределенная на профит-центры.

Сочетание этих методологий позволят достаточно детально оценить эффективность деятельности банка и его подразделений.

Другим возможным объектом для анализа являются продукты и клиенты банка, для этого может применяться методология CPP (Customer and Product Profitability, покупательская и продуктовая эффективность).

Таким образом, для анализа банковской деятельности потребуются разнообразные инструменты — от простейших электронных таблиц до аналитических функций автоматизированных банковских систем (АБС) и специализированных аналитических приложений.

1.2 Электронные таблицы

Одним из распространенных аналитических инструментов являются обычные электронные таблицы. Как показывает практика, этот инструмент довольно часто используется для анализа. Поскольку электронные таблицы — один из наиболее простых, доступных и популярных инструментов (в России таким является Microsoft Excel). Электронные таблицы удобны для решения небольших аналитических задач, но по мере усложнения методологии, роста объема данных и вовлечения в этот процесс все новых и новых пользователей быстро достигают предела своих функциональных возможностей.

Если попробовать систематизировать недостатки электронных таблиц, то можно выделить три основных ракурса:

1. Администрирование и поддержка программных средств (слабые возможности электронных таблиц в части разделения прав доступа, проблемы реализации аналитических моделей, необходимость программирования при реализации аналитических моделей, отсутствие встроенных механизмов поддержки аналитических методик);

2. Качество данных (ошибки в ссылках и макросах, отсутствие контроля ссылочной целостности данных, отсутствие контроля изменений данных, отсутствие контроля версий);

3. Возможности анализа (ограниченные возможности вариационного анализа, отсутствие многомерного представления данных, отсутствие гибкости при построении отчетов).

1.3 Аналитические приложения

Аналитические приложения - это информационные системы, обеспечивающие потребности организаций в автоматизации процессов обработки, анализа и оптимизации бизнес-процессов. Этот термин был введен в 1997 г. компанией IDC[1] для обозначения программных продуктов, аналитическая функциональность которых превышала возможности транзакционных систем, к числу которых относятся системы управления ресурсами предприятий (Enterprise Resource Planning, ERP, система управления ресурсами предприятий), автоматизированные банковские системы (АБС), системы управления взаимоотношениями с клиентами (Customer Relationships Management, CRM, система управления взаимоотношениями с клиентами) и некоторые другие.

Как следует из их названия, аналитические приложения нацелены на проведение анализа, целью которого является более глубокое понимание и осознание того, что произошло, происходит или произойдет, и почему.

Аналитические приложения оперируют данными, превращая их в полезную информацию, которая помогает человеку сделать определенные выводы о том, каково состояние бизнеса, каковы его движущие силы, что можно улучшить и за счет каких действий, что является важным, а что — нет. В конечном счете, аналитические приложения помогают руководителю принимать обоснованные решения, основанные на фактах.

По мнению аналитиков, занимающихся изучением рынка программного обеспечения, для того, чтобы система могла считаться аналитическим приложением, она должна удовлетворять следующим критериям:

1. Структурировать и автоматизировать процессы, помогающие улучшить состояние дел путем применения правил, процедур и технологий (основанных на соответствующей методологии) для решения определенных бизнес-проблем и использования новых возможностей;

2. Поддерживать аналитические функции, т.е. действия по анализу данных, полученных из самых разных источников (внутренних или внешних, финансовых или операционных), включая анализ трендов и прогнозирование ситуации в будущем;

3. Это должен быть самостоятельный программный продукт, способный работать независимо от транзакционных систем, но в то же время способный взаимодействовать с ними “в обе стороны”, как в части получения транзакционных данных, так и в части обратной передачи результатов их обработки.

Аналитические приложения часто основаны на многомерных базах данных. Это позволяет свести воедино как все необходимые данные, так и все бизнес-правила, описывающие их взаимосвязи и использование для решения бизнес-задач.