В посткризисный период ЦБ уделяет существенное внимание вопросам совершенствования корпоративного управления в кредитных организациях [1]. Регулятором введена методика оценки экономического положения банков [2, 3], позволяющая проводить классификацию банков по рейтинговым группам. Отнесение банка к той или иной классификационной группе определяет для него возможность использования инструментов рефинансирования ЦБ, допуск к аукционам по размещению бюджетных средств влияет на рейтинг организации. Одним из показателей качества корпоративного управления в соответствии с методикой ЦБ является показатель управления риском материальной мотивации персонала (ПУ7), который по оценке, проведенной в 4-м квартале 2013 года, находился на уровне «Сомнительное» у 46% российских банков, «Неудовлетворительное» у 4% [4], «Хорошее» только у 10%.  И хотя данный показатель является балльно-рейтинговым и формируется на основании мотивированного суждения, полученные оценки демонстрируют несовершенство существующих систем мотивации персонала в подавляющем большинстве КО.

Проблема оценки целевых показателей

Система мотивации персонала является одним из компонентов интегрированной системы финансового менеджмента и призвана обеспечить заинтересованность сотрудников в стабильном долгосрочном росте стоимости кредитной организации. Любая система мотивации будет эффективна,  если только она базируется на прозрачных целевых показателях, понятных всем заинтересованным лицам (сотрудникам, менеджменту банка, акционерам). Сформировать систему показателей, регулярно оценивать их значения, а также адаптировать систему к меняющимся стратегическим планам банка и рыночной ситуации – непростая управленческая задача, требующая серьезной методической проработки и соответствующего информационного обеспечения.

Как правило, система материального стимулирования направлена на максимизацию прибыли банка, и бонусы находятся в прямой зависимости от показателей прибыльности (финансового результата) подразделений. Проблема заключается в том, что оцененные управленческими подразделениями показатели прибыльности или методика оценки прибыльности (если таковая документирована) оспариваются приносящими прибыль подразделениями и являются источником постоянных внутренних конфликтов в банке. Камнем преткновения становится порядок распределения косвенных расходов между центрами прибыли. Речь идет о весьма существенных суммах, поскольку по статистике доля косвенных расходов (расходов обеспечивающих подразделений и общебанковских расходов) составляет от 60% до 80% от общих расходов банка в зависимости от его размера и специализации.

Модель аллокаций

Многие банки используют методики перераспределения (аллокирования) расходов для уточнения финансового результата в разрезе точек продаж, видов бизнеса, клиентских сегментов, каналов обслуживания, отдельных продуктов и клиентов. Классически выделяются два класса задач, связанных с распределением расходов: задачи отнесения расходов обеспечивающих и управленческих подразделений на финансовые результаты центров прибыли (так называемые аллокации «кост-профит») и задачи компенсации участия других центров прибыли в бизнес-процессах, закрепленных за данным профит-центром (так называемые аллокация «профит-профит»).

Обычно формируется некоторая последовательность перераспределения затрат, состоящая из взаимосвязанных этапов и шагов распределения. Для определения пропорции распределения используются такие методы как [5]:

  • прямое отнесение затрат в случаях, когда возможно выделить объект (подразделение-продукт-клиент), с которым эти затраты полностью ассоциируются;
  • прямое распределение на основе обоснованно выбранных правил (драйверов аллокаций), если затраты зависят от показателей, которые легко увязать с субъектами финансового управления;
  • косвенное распределение затрат с использованием драйверов аллокаций, если невозможно точно определить объект, в интересах которого осуществляется деятельность или производятся работы. Именно в этой части у заинтересованных подразделений обычно возникают сомнения в справедливости распределения. Поэтому так важно обеспечить полную прозрачность расчетов на каждом этапе.

Автоматизация процесса аллокирования расходов

Задача автоматизации аллокаций не представляет проблем при наличии у банка методики распределения. Задачу аллокирования расходов решают многие банки и практически всегда используют для этого Excel-таблицы [1]. В простейших случаях (для методик распределения, включающих несколько десятков шагов распределения) такая технология вполне себя оправдывает, поскольку трудозатраты по подготовке ежеквартальной отчетности не превышают 40 чел./час, при подготовке годовой отчетности – 120 чел./час. Оговоримся сразу, что речь идет о расчетах по фиксированным алгоритмам с использованием готовых Excel-шаблонов, то есть только о процессах сбора исходных данных, заполнения необходимых таблиц, расчета и проверки корректности результата. Поддержка и модификация модели аллокаций в Excel может занимать несколько месяцев и целиком зависит от квалификации исполнителя и сложности предлагаемой модели. Таким образом, используя «бюджетный» вариант автоматизации расчета аллокаций, банки тратят примерно 200–300 тыс. рублей в год и принимают на себя все риски, связанные с человеческим фактором и качеством исходных данных. Использование специализированного ПО обходится дороже: 3–5 млн. рублей средняя стоимость проекта внедрения решений от российского производителя, от 10 млн. рублей начинается стоимость решений зарубежных вендоров. Разберемся, оправданы ли такие затраты банка, и какие критерии должны использоваться при выборе решения.

Основной эффект автоматизации заключается в сокращении времени на выполнение расчета, включая время на сбор и подготовку исходных данных. В ряде случаев это время сокращается в 100–200 раз. Здесь важно понимать, какие данные подаются на вход системы расчета аллокаций. Большинство производителей регламентируют структуру витрины данных, содержащей исходные данные. Подготовка учетных данных в соответствии с требованиями вендора и обеспечение приемлемого качества данных – задача, решение которой большинство поставщиков специализированного ПО для аллокаций оставляют «за скобками». А вместе с тем именно здесь лежит 60–80% трудоемкой и сложной в инженерном плане проектной работы.

Существенным моментом является также упрощение настройки модели распределения по сравнению с электронными таблицами, которое достигается за счет использования специализированного ПО. Здесь речь идет как об изменении алгоритмов распределения (последовательности и числа шагов, источников и приемников аллокаций для каждого шага), так и об изменении значений пропорций распределения для каждого шага. Одним из критериев выбора решения является простота адаптации системы к методике аллокаций банка.

Рассмотрим в качестве примера приложение для расчета аллокаций, предлагаемое компанией Intersoft Lab. Приложение легко встраивается в ИТ-инфраструктуру любого банка, поскольку может функционировать как в составе BPM-платформы «Контур»,  так и  забирать данные из отдельной витрины данных. Первый вариант полностью снимает проблему подготовки исходных данных и обеспечивает их согласованность  и необходимое качество, поскольку  данные первичного учета собираются в финансовом хранилище данных «Контур», а расчет регистров управленческого учета выполняется специализированным приложением «Управленческая отчетность» в составе BPM-платформы. Для перераспределения используются показатели управленческого учета (при необходимости с поправками на ранее выполненные управленческие корректировки). Визуализация результатов расчета выполняется с использованием любой системы репортинга. При этом обеспечивается полная прозрачность расчета за счет просмотра результатов каждого шага распределения.

Следует отметить простоту настройки модели распределения, позволяющую автоматизировать практически любую методику разнесения затрат, в том числе распределение по отличным от линейных алгоритмам. Приложение обеспечивает высокую скорость расчета. Так, расчеты по модели, включающей более 100 шагов и 20 кост-драйверов, занимают не более 15 минут. Два последних обстоятельства делают исключительно доступным сценарное моделирование затрат. Банк получает возможность быстро проиграть ситуацию «что будет, если» изменить пропорции распределения или модель разнесения расходов, сопоставить результаты, даваемые разными моделями распределения. Более того, даже если КО не имеет методики аллокаций, она может быть предложена компанией Intersoft Lab на основе лучших практик российских банков и быстро адаптирована к политике управленческого учета банка. Адаптация выполняется путем итерационного подбора параметров модели распределения.

Сжатые сроки внедрения (2–3 месяца) достигаются за счет уникальной методологии внедрения, в которой максимально формализован каждый шаг от формирования требований заказчика до методики тестирования.

Выводы

Аллокирование расходов является простейшим способом получения «равновесных» показателей для системы мотивации персонала, понятных всем подразделениям и объективно отражающим их вклад в общий финансовый результат. Задача легко поддается автоматизации при наличии методики распределения, и в простейших случаях может решаться с помощью электронных таблиц.

Банкам с развитой филиальной сетью необходимы специализированные решения для расчета аллокаций. Основными критериями при выборе такого решения являются высокий уровень адаптивности, позволяющий поддерживать любую методику распределения расходов, и приемлемая скорость расчетов. Если рассматривать этот вопрос в контексте построения интегрированной системы управления эффективностью бизнеса КО, то оптимальным источником исходных данных для выполнения аллокаций  является хранилище данных, обеспечивающее формирование витрины достоверных согласованных данных управленческого учета.

Литература

  1. Principles for enhancing corporate governance http://www.bis.org/publ/bcbs176.htm
  2. Указание Банка России от 30 апреля 2008 года № 2005-У «Об оценке экономического положения банков» Система ГАРАНТ:  http://base.garant.ru/12160685/#ixzz3CFEBgAsB
  3. Указание Банка России от 25 октября 2013 года № 3085-У «О внесении изменений в Указание Банка России от 30 апреля 2008 года № 2005-У «Об оценке экономического положения банков» ГАРАНТ.РУ:  http://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/70447868/#ixzz3CFEYIgQV
  4. Отчет о развитии банковского сектора и банковского надзора в 2013 году. http://www.cbr.ru/publ/archive/root_get_blob.aspx?doc_id=9525
  5. Поморина М. А. Концепция финансового управления в системе стратегического менеджмента банка, Дисс. на соиск. уч. степени д.э.н. - М.: ГУУ, 2009. – 366 с.
 

[1] 98% банков из ТОП 200