Управление эффективностью в эпоху «новой нормальности»

«Новая нормальность» - ужесточение операционной среды и стагнирование прибыли на фоне сжатия чистой процентной маржи - требует реинжиниринга неэффективных банковских бизнес-моделей. Управление эффективностью на основе современных информационных технологий является обязательным инструментом для движения в сторону проактивного управления рентабельностью и финансовой результативностью банка.

Обесценивание банковского бизнеса

По оценке консалтинговой компании McKinsey[1], в условиях замедления глобального экономического роста, а также стремительного развития цифровых технологий и ужесточения банковского регулирования, банки по всему миру сталкиваются с риском падения прибыли и дальнейшего ухудшения эффективности посреднических услуг. Падение прибыльности в 2016 году на 4% привело к тому, что рентабельность капитала (return on equity, сокр. ROE) в 2016 году снизилась до 8,6%. По прогнозу консультантов, «обесценивание» банковской отрасли продолжится - показатель ROE, который нередко называют стоимостью совокупного банковского капитала, будет снижаться вплоть до 2019 года и сможет подняться до 9,3% лишь к 2025 году, если цифровые изменения будут носить умеренный характер. В противном случае этот показатель упадет до 5,2%.

Глобальные тенденции не оставляют в стороне и кредитные учреждения на постсоветском пространстве. По оценке RAEX (Эксперт РА)[2], в 2017 году рентабельность капитала российских банков упала на 2% по сравнению с прошлым годом и составила 8,3%. Хотя в 2018 году эксперты прогнозируют ее рост до 10,4%, она все равно останется существенно ниже докризисного уровня (18,2% в 2012 году). При этом чистая процентная маржа (net interest margin, сокр. NIM) российских банков стагнирует. По расчетам АКРА[3], этот показатель в 2017 году оценивается на уровне 4,8%, что, хотя на три процентных пункта и выше его величины в 2016 году, существенно ниже докризисного значения (5,6% в 2013 году). По итогам 2018 года прогнозируется снижение NIM до 4,5%.

Согласно обзору, подготовленному Национальным Банком Республики Казахстан, отношение чистого дохода к собственному капиталу по балансу (ROE) банковского сектора на 1 января 2018 года составило -0,63% (14,94% на аналогичную дату прошлого года). Чистая процентная маржа выросла до 5,1% по сравнению с 4,8% на 1 января 2017 года.

Плата за неэффективность

По мнению экспертов[4], сокращение доходности банковского сектора связано с неэффективностью бизнес-моделей многих банков. Например в России, как отмечают в RAEX, с 2013 года доля неэффективных (убыточных) банков выросла с 10 до 25%. Эксперты ожидают, что по этой причине в 2018 году с рынка могут уйти не менее 60 банков, включая крупных игроков из топ-50. В группе риска - банки, которые не смогли адаптироваться к новой парадигме риск-ориентированного надзора.

Помимо роста резервов на потери по обесценению кредитного портфеля и сжатия чистой процентной маржи, еще одним фактором, оказывающим негативное влияние на прибыльность, становится ухудшение операционной эффективности. Несмотря то, что в 2017 году отношение операционных расходов к операционным доходам (cost to income, CTI) сократилось до 41,5% с рекордных 47,7%, отмеченных в 2016 году, аналитики АКРА ожидают, что с 2018 года CTI начнет расти и поднимется до 50% к 2021 году[5].

Кроме того, по мнению экспертов, под риском находятся бизнес-модели банков, опоздавших с развитием транзакционного бизнеса, что чревато падением маржи, снижением доходов от операционной деятельности и, как результат, потерей конкурентных позиций.

В этой в связи довольно показательны результаты упомянутого выше исследования McKinsey. Согласно их данным, на «производство», другими словами, на основные виды банковской деятельности (финансирование и кредитование), приходится 53,0% доходов, но лишь 35,0% прибыли при рентабельности капитала, равной всего 4,4%. «Дистрибуция», т.е. транзакционный бизнес, платежи, управление активами, страхование и пр., приносит 47% дохода и 65% прибыли с рентабельность 20,0%.

Выход есть

«Новая нормальность» - ужесточение операционной среды и стагнирование прибыли на фоне сжатия NIM - требует проведения серьезного реинжиниринга кредитного учреждения. Как считают эксперты[6], банкам необходимо трансформировать бизнес: выделить группы целевых клиентов, чтобы лучше понимать их потребности, разработать «инновационные» продукты, инвестировать во внутренние технологии - управление рисками, аналитику, поддержку операций и клиентов, пр. Неоспоримые конкурентные преимущества получат банки, реализующие подходы к управлению эффективностью на базе современных информационных технологий. Их применение является необходимым артефактом для движения в сторону проактивного управления рентабельностью и финансовой результативностью банка. Далее, на примере одного из крупнейших банков Казахстана - АО "Банк ЦентрКредит” - рассмотрим эволюцию подхода к управлению эффективностью на основе информационной системы класса CPM[7].

Управление эффективностью в банковской практике

Акционерное Общество "Банк ЦентрКредит" (БЦК) ведет свою историю от первого коммерческого банка в СССР - Алма-Атинского Центрального кооперативного банка, который является одним из первых коммерческих банков Казахстана. Банк имеет собственную широкую филиальную сеть по республике, обслуживает юридических и физических лиц более чем в 100 филиалах и отделениях.

На протяжении всей своей почти 30-летней истории банк активно использовал инновации в области ИТ и уделял внимание качеству корпоративного управления, что позволяло ему сохранять лидерские позиции на финансовом рынке Казахстана. Так банк одним из первых в Казахстане запустил систему «Интернет банкинг» для юридических лиц, внедрил уникальную систему электронных денежных переводов, запустил систему удаленного обслуживания «Домашний Банкинг», ввел в эксплуатацию собственный процессинговый центр и внедрил проект «Автоматизированный карточный скоринг». Предусмотренная стратегией развития перспективная бизнес-модель БЦК предусматривает переход от традиционного банкинга к инновационно-технологической и клиентоориентированной модели.

На протяжении последних 15 лет БЦК последовательно выстраивал и модернизировал корпоративную CPM-систему. Первым решением была система управленческого учета на базе хранилища данных «Контур» версии 2.5 (производства российской компании Intersoft Lab). Она эксплуатировалась в банке с 2006 года и позволяла готовить управленческую отчетность для Казначейства и бюджетного управления; по данным бухгалтерского учета, получаемым из АБС банка, в частности, готовилась отчетность по доходности клиентских сегментов. Изменения, происходившие в финансовом секторе Казахстана, подчеркнули необходимость ускоренного внедрения прогрессивных управленческих практик и перехода к новой модели управления прибыльностью, использующей нетривиальные подходы к трансфертному ценообразованию и перераспределению косвенных расходов. Потребовалось обеспечить более высокую гранулярность управленческого учета для объективной оценки доходности подразделений, точек продаж, продуктов, продуктовых направлений, клиентов и клиентских сегментов. В 2013 году было принято решение об апгрейде CPM-системы.

Принципы построения CPM-системы второго поколения полностью соответствовали новой ИТ-стратегии БЦК, предполагавшей ориентацию на высокоэффективные, масштабируемые и лучшие в своем классе решения («best of bread»). Банк перешел на использование единой СУБД Oracle для ключевых информационных систем, внедрил единый стандарт интеграции данных между системами с использованием промышленной интеграционной платформы Informatica Power Center, а также перешел к использованию единой системы репортинга Cognos BI. В качестве ключевых компонентов CPM-системы банк выбрал версию хранилища данных «Контур» 3.1 на платформе СУБД Oracle и комплект приложений для управления эффективностью банковского бизнеса: «Управленческая отчетность», «Трансфертное управление ресурсами» и «Аллокации».

При построении CPM-системы банка использовалось несколько нестандартных методических и архитектурных решений. Так в качестве единого источника данных системы управления эффективностью используется единое корпоративное хранилище данных банка (это дополнительный уровень консолидации данных первичного учета, играющий роль Stage-области для CPM-системы). В целях повышения производительности и простоты поддержки решения при расчете трансфертных цен использован комбинированный подход, при котором внутренняя стоимость каждой сделки оценивалась по методу согласованных сроков погашения (matched maturity method) только для кредитов и депозитов, для остальных финансовых инструментов использовался упрощенный подход оценки трансфертных цен по пулу счетов. Это дало банку требуемую точность оценки прибыльности объектов учета (продуктов, клиентов, точек продаж и пр.) и снизило затраты на сбор, хранение и обработку данных. Реализованная в банке модель распределения накладных расходов включает около полусотни последовательно выполняемых в автоматическом режиме шагов разнесения затрат на ЦФО, банковские продукты и клиентов, причем пропорция распределения затрат (а это более полумиллиона коэффициентов) определяется автоматически на основе данных, собираемых хранилище данных. Следует отметить, что в ходе реализации проекта банк отказался от реализации методики Activity Based Costing для расчета себестоимости продуктов в пользу менее трудозотратного и более производительного алгоритма на основе нормирования операций.

Серьезным испытанием для CPM-системы БЦК явился переход банка на новую АБИС Colvir в 2016 году, осуществленный БЦК также в контексте реализации ИТ-стратегии. Различия в информационных моделях старой и новой АБИС, а также изменение модели бухгалтерского учета породили проблему согласованности между данными, уже хранящимися в системе, и данными из нового источника. Потребовалась модификации процедур загрузки данных в единое корпоративное хранилище данных и в CPM-систему. Отказ от субсчетов привел к росту количества лицевых счетов, что потребовало оперативной перенастройки правил их классификации в значения по статьям управленческого учета. Для адаптации системы были задействованы штатные инструменты контроля качества данных и классификации платформы «Контур».

Показательно, что адаптация системы была проведена силами специалистов банка при минимальной консультационной поддержке вендора.

Рассмотренный кейс является наглядным примером того, как может быть использовано специализированное CPM-решение для реализации стоящих перед банком задач на различных этапах развития.

В результате апгрейда системы расширилась аналитичность управленческой отчетности – финансовую результативность можно анализировать по бизнес-направлениям, банковским продуктам, клиентам и клиентским сегментам, а за счет автоматизации аллокаций косвенных расходов и расчета трансфертной стоимости срочных ресурсов (депозитов и кредитов) стало возможным адекватно оценивать рентабельность продуктов и клиентов, себестоимость продуктов и затраты на обслуживание клиентов. По сути обновленная система позволяет увидеть максимально детальную картину формирования прибыли и убытков, что помогает выявлять внутренние резервы для проактивного управления прибыльностью кредитного учреждения и реагирования на рыночную обстановку и принимать обоснованные решения по развитию филиальной сети и управлению ценовой и продуктовой политикой.

[1] "The Phoenix Rises: Remaking the Bank for an Ecosystem World”. McKinsey's 2017 Global Banking Annual Review.

[2] Людмила Кожекина, Руслан Коршунов, Александр Сараев. Обзор «Прогноз развития банковского сектора в 2018 году: кризис бизнес-модели». Март 2018. Адрес в интернет: https://raexpert.ru/researches/banks/prognoz_2018.

[3] Александр Проклов, Наталья Порохова. Стагнация чистой процентной маржи будет ограничивать кредитоспособность российских банков. Анализ динамики NIM по российскому банковскому сектору. 30 ноября 2017 г. Адрес в интернет: https://www.acra-ratings.ru/research/485.

[4] См. 2 и 3 выше.

[5] Александр Проклов, Валерий Пивень, Кирилл Лукашук, Наталья Порохова. Ужесточение операционной среды не позволит российским банкам нарастить чистую прибыль. Российский банковский сектор: прогноз до 2021 года. 26 февраля 2018 г. Адрес в интернет: https://www.acra-ratings.ru/research/619.

[6] Анна Михеева. Над пропастью маржи. АКРА предупредило кредитные организации об угрозе потери прибыльности. РБК. 30 ноября 2017. Адрес в интернет: https://www.rbc.ru/newspaper/2017/11/30/5a1eca2e9a7947dff51e3bce.

[7] От англ. Corporate Performance Management - управление эффективностью бизнеса. Подробнее – см. статью Ю. Амириди «Управленческая и аналитическая отчётность: отличия и инструменты подготовки» в «Б&Б» № 2 за 2018 г.