Уже написано сотни статей про подготовку банковской отчетности в различных системах, как в рамках АБС, так и в хранилищах данных. Различные технологии загрузки, трансформации и обработки данных бухгалтерского учета, сложные системы хранения информации, новейшие средства визуализации отчетов — каждый год вендоры готовят что-то новенькое. Но даже при самых мощных и высокотехнологичных серверах и современных алгоритмах обработки и хранения невозможно получить качественную отчетность при низком качестве исходных данных.
Самые распространенные провалы в данных
Проанализировав несколько автоматизированных банковских систем и хранилищ данных от разных производителей в ряде банков, можно прийти к выводу, что контроль качества данных присутствует везде. Но это, так сказать, входной контроль. Например, в нормальных АБС предусмотрена проверка корректности некоторых данных еще при их заведении в учетные формы. Например, проверка нумерации аналитических счетов, соответствие адресов параметрам КЛАДРа, проверка на принадлежность к террористическим организациям и др.
Но учет и отчетность — это два соседствующих мира, живущих друг за счет друга. Но требования к качеству данных в отчетности значительно строже — ведь от корректности зависит результат отчета.
Самый простой контроль — межформенный, когда полученные формы сравниваются с отчетом 0409101 (Оборотная ведомость по счетам бухгалтерского учета кредитной организации — т. е. фактически, баланс банка). При обнаружении ошибок АБС или приложение для подготовки отчетности сигнализирует о расхождениях по ключевым показателям.
В случае подготовки отчетности в отдельной аналитической системе требуется несколько иной подход к обеспечению качества используемых в отчетности данных.
Последние тренды развития информационных технологий в банковской сфере подразумевают компонентность и взаимозаменяемость частей ИТ-системы. Различные направления деятельности кредитной организации автоматизируются при помощи систем от разных производителей, а иногда банк собирает собственную команду, которая создает и поддерживает свою «самописную» АБС. Но, тем не менее, в отчет должны попасть консолидированные данные по всем финансовым инструментам, вне зависимости от того, сколько источников используется. Здесь на помощь приходят хранилища данных, но опыт использования показывает, что функциональности ХД недостаточно! Банкам нужны современные аналитические программные комплексы, которые предоставляли бы все сервисы, технологии и инструменты для наполнения хранилища информацией, ее последующей обработки и построения отчетности. Такие системы часто называют Business Intelligence.
Рассмотрим такую систему на примере аналитического центра FLEXTERA BI и набора аналитических приложений, предназначенных для подготовки практически любой отчетности — управленческой, МСФО, налоговой или для ЦБ РФ. Специалисты компании «Диасофт», в процессе разработки системы детально изучили не только весь процесс банковской деятельности, но и построили систему взаимосвязей всех финансовых инструментов, используемых в кредитных организациях. Результат — универсальная модель данных, включающая полный набор финансовых инструментов, использующийся в подавляющем большинстве российских и зарубежных банков, а также возможность настраивать алгоритмы загрузки, контроля качества, расчета агрегатов и визуализации сформированных отчетов в различных разрезах.
В данной статье мы коснемся только инструментов контроля качества.
Что отслеживаем?
Главное дополнение классического контроля качества в аналитическом центре FLEXTERA BI — это возможность настройки правил контроля качества. Существует набор из более чем двухсот правил контроля, включающие проверки связей резервов с активами, объектами, полноту атрибутов, наличие или отсутствие взаимосвязанных лиц и организаций, контроль сходимости баланса и прочие всем известные и востребованные способы содержать данные в порядке. Но каждый банк по-своему уникален и поэтому методы и алгоритмы проверки должны полностью соответствовать потребностям бизнеса и быть гибкими в создании и кастомизации.
На страже качества
Можно условно разделить процесс проверки корректности данных на 4 этапа. При этом после каждого этапа контроля, система назначает ответственных за внесение необходимых исправлений в учетной или аналитической системе.
- Контроль качества до загрузки данных. При помощи встроенных интеграционных шлюзов FLEXTERA BI применяет ряд правил контроля, которые проверяют данные в источниках. Это позволяет сократить время, которое было бы потрачено на загрузку заведомо некорректных данных. В основном, это проверка на целостность данных, заполнение необходимых атрибутов и взаимосвязей, которые важно отметить в учете для получения корректной отчетности. Данная стадия полезна тем, что со временем позволяет исправить систематические недочеты и научить персонал внимательнее относиться к ведению учета. Необходимость данного этапа определяется на этапе обследования и часто исключается из процесса, если АБС настроена нужным образом и контролирует целостность данных на первоначальном этапе — т.е. при заведении клиента, открытии счета или кредита.
- Контроль качества данных после загрузки данных включает в себя набор правил, которые также отслеживают полноту данных на уровне агрегатов. Если был исключен первый этап (контроль до загрузки), то все необходимые проверки переносятся на загруженные данные. При обнаружении несоответствий, коррективы можно вносить прямо в аналитической системе — FLEXTERA BI ведет подробный протокол ошибок и исправлений, который впоследствии передается ответственными сотрудникам банка для внесения изменений и дополнений в учет. Также на данном этапе отслеживается полнота загрузки, сходимость баланса, соответствие сделок учету в главной книге и т.п. В итоге третьего этапа мы получаем чистые и структурированные данные, которые уже можно использовать в расчёте агрегатов — например, реестр активов и пассивов или набор расчетных корректировок, необходимых для формирования ряда конкретных отчетов
- Контроль качества данных после расчета агрегатов. Данный этап отслеживает корректность тех данных, которые мы получили после вычислений с участием набора различных данных. После исправления выявленных на данном этапе ошибок можно запускать расчет отчетных форм.
- Контроль качества рассчитанных отчетов. Чтобы окончательно убедиться в достоверности рассчитанных отчетов, применяется классический межформенный контроль, а также ручная верификация формы на уровне детальных данных.
После этого отчет переводится в нужные форматы и передается руководству или в контролирующие органы.
Вкалывают роботы?
Кстати, некоторые думают, что обеспечив корректность всех данных, они получат качественную и достоверную отчетность. Но до окончательной автоматизации мы вряд ли доживем, а если это и случится, то готовить и принимать отчеты будут роботы. А в реальном мире функции контроля и управления пока принадлежат людям. Система (в данном случае FLEXTERA BI) лишь является вспомогательным средством для обеспечения равновесия. Функции контроля качества помогают отследить ошибки, внести необходимые коррективы в структуру и методы учета, и, конечно же, оперативно вносить изменения в авральном режиме подготовки отчетности. Во многом успех зависит от правильного распределения ответственности за каждый этап процесса и участок учета и отчетности. Именно сочетание автоматизированных средств загрузки, контроля и расчета с оперативной реакцией персонала банка и обеспечивает конечный успех.
Важно, что участие «живой силы» также сопровождается ИТ-системой: FLEXTERA BI рассылает уведомления ответственным, контролирует завершение этапов и передачу задач на выполнение далее по структуре процесса.
В процессе построения отчетности используются данные из всех АБС банка, а правила контроля отслеживают «пробелы» в учете. В результате мы получаем не только корректную отчетность, но и итоговый внутренний отчет о количестве ошибок/коррекций, по которому можно судить о динамике изменений качества учета, дисциплинированности персонала, здоровье ИТ-системы, уровне автоматизации и пр.
Аналитический центр FLEXTERA BI
FLEXTERA BI — это специализированная платформа для создания, модификации и эксплуатации приложений, ориентированных на всестороннюю бизнес-аналитику и формирование регламентированной и управленческой отчетности. Решение FLEXTERA BI реализовано на технологиях JavaEE в соответствии с принципами SOA.
Использование промышленных решений от глобальных технологических лидеров, таких как SAP, Oracle и IBM, в сочетании с уникальными аналитическими инструментами, разработанными компанией «Диасофт», позволило создать уникальное решение, не имеющее аналогов на рынке автоматизации процессов бизнес-аналитики и отчетности.
Платформа включает в свой состав модель финансовых данных, набор инфраструктурных компонентов и сервисов для подготовки отчетности, а также набор готовых аналитических приложений.
Собственно, эта статья про контроль качества данных была создана на примере данного решения.
© Сергей Неведомский