Сложная регламентированная отчётность

Предпосылки и задачи

Банк России (ЦБ РФ) регулярно вводит новые формы отчетности, направленные на повышение контроля и прозрачности финансовых организаций. В результате, кредитным, расчетными и страховым организациям необходимо готовить все более детализированную отчетность для ЦБ РФ.

Автоматизированные банковские системы (АБС), предоставляемые вендорами, частично помогают в подготовке отчетности. Однако, с этими системами возникают следующие проблемы:

• Детализированная отчетность требует значительных ресурсов АБС, что мешает выполнению основных операций банка
• Вендор АБС не всегда успевает адаптироваться к частым изменениям в требованиях ЦБ РФ, что приводит к задержкам в наличии функционала для подготовки отчетности
• Формирование новых форм отчетности на имеющихся данных иногда невозможно без их дополнительной обработки и обогащения

Эти проблемы определяют основные цели проектного решения:

• Снизить нагрузку на АБС, сформировав хранилище данных (DWH)
• Создать единую модель данных и универсальные инструменты для автоматического формирования отчетности ЦБ РФ
• Внедрить инструменты историзированного формирования и модификации методик расчёта с минимизацией необходимости ручных корректировок

Проектное решение

Проект был направлен на обеспечение соответствия требованиям Банка России и других контролирующих органов. Внедрение хранилища данных DWH с применением фреймворка BI.Qube позволило автоматизировать процессы подготовки регламентированной отчетности, контролировать нормативы и обеспечивать своевременную выгрузку данных для ЦБ РФ.

В рамках проекта были выполнены работы:

• Объединены разрозненные источники данных путем интеграции данных из различных автоматизированных банковских систем (АБС) и внешних источников в единую платформу.
• Автоматизированы процессы через создание автоматизированных ETL-процессов, что позволило регулярно обновлять данные и сокращать время их обработки.
• Созданы витрины данных для многомерного анализа и построения отчетов с применением OLAP-кубов.
• Обеспечена гибкость и масштабируемость системы для адаптации под новые бизнес-требования благодаря использованию методологии Data Vault, что позволило сохранить существующую модель данных.
• Обогащены данные внешней информацией, отсутствующей в источниках, с помощью MDM.

Специфика решаемых задач

Одной из ключевых особенностей стало наличие множества автоматизированных банковских систем и внешних источников данных. Необходимость интеграции данных из различных источников потребовала создания сложной инфраструктуры, способной обрабатывать большие объемы информации и обеспечивать высокую степень точности и надежности.

Другой особенностью проекта была необходимость работы с разнородными данными, которые часто имели разные форматы и требовали предварительной обработки перед интеграцией. Это включало очистку, нормализацию и валидацию данных, что было критично для обеспечения достоверности и консистентности итоговой отчетности.

Важным аспектом также стало обеспечение консолидированной отчетности для двух различных банков, что потребовало разработки системы доступа по ролям и иерархии. Это решение должно было быть гибким и масштабируемым, чтобы адаптироваться под новые бизнес-требования, сохраняя при этом целостность существующей модели данных.

Кроме того, проект включал обогащение данных внешней информацией, отсутствующей в исходных системах, что требовало управления мастер данными (MDM).

Таким образом, уникальность и сложность проекта заключались в необходимости интеграции разнородных данных, обеспечения их высокого качества и создания гибкой системы, способной адаптироваться к меняющимся требованиям и условиям.

Результаты

Проект по автоматизации подготовки сложной обязательной отчетности обеспечил успешную автоматизацию и оптимизацию процессов подготовки регламентированной отчетности. BI.Qube существенно улучшил процесс подготовки регламентированной отчетности, обеспечил соответствие требованиям ЦБ и упростил контроль нормативов, что повысило эффективность взаимодействия с регулятором и снизило риски несоответствия.