Управление бизнесом универсального банка на основе данных

Реализация стратегии по повышению эффективности работы Энерготрансбанка в значительной степени базируется на аналитической платформе. Эволюция менеджмента была поддержана технологиями управления данными. Понимание экономики работы с клиентами по комплексу банковских продуктов, прозрачный расчёт эффективности продуктов, переход к матричной системе управления банковским бизнесом – три этапа развития, сопровождавшихся интеграцией новых источников данных, подключением универсальной модели к новой АБС, внедрением методологии Data Vault. Решение с применением продукта BI.Qube позволило обеспечить банку гибкость, точность и масштабируемость созданного и развиваемого с 2013 года аналитического хранилища.

О заказчике

Предпосылки и задачи

Исторически сложившаяся разрозненность учетных систем Энерготрансбанка приводила к невозможности комплексного анализа данных, затруднениям в расчетах доходности продуктов и эффективности бизнес-процессов. Отчетность и аналитика формировались вручную, опираясь на выгрузки из множества автономных систем: UBS (UniSab) для работы с юридическими лицами, RBS (ЦФТ) для физических лиц, аутсорсинговые сервисы для эквайринга и процессинга (Карт-стандарт), интернет-банк и мобильный банк (Faktura.ru), системы международных переводов.

Стратегия повышения эффективности дала старт созданию аналитического хранилища.

Банк стремился к интеграции данных и унификации подходов к аналитике, чтобы решить несколько важных задач:

• Объединение разрозненных источников данных
  Важно было наладить интеграцию данных физических и юридических лиц, чтобы учитывать перекрестные роли клиентов и обеспечивать полноценный анализ доходов, расходов и эффективности операций.
  
• Повышение качества данных
  Внедрение системы мастер-данных и дедубликации для устранения расхождений и повышения достоверности данных.
  
• Управление продуктами, каналами, персоналом
  Детальный учет доходности банковских продуктов, анализ жизненного цикла и LTV клиента, а также эффективности каналов продаж и персонала.
  
• Автоматизация методик расчёта эффективности
  Анализ финансового результата дилинга, затрат на эквайринг и сеть самообслуживания потребовал объединить данные из бухгалтерских, мониторинговых и сервисных систем, формализовать методики.

Таким образом, проект стал не просто инструментом решения текущих задач, а основой для стратегического развития банка, обеспечив гибкость архитектуры и масштабируемость для внедрения новых технологий и источников данных.

Проектное решение

В рамках проекта была реализована комплексная архитектура аналитического хранилища данных (DWH) с многомерными витринами и OLAP-кубами, обеспечивающая высокую производительность. Техническая реализация включала:

• Интеграция систем-источников, включая АБС UBS и АБС RBS, настройка процессов ETL с использованием SQL Server Integration Services (SSIS)
• Стандартизация и повышение качества на базе управления мастер-данными (MDS). Были применены алгоритмы для сопоставления клиентов по косвенным признакам, создана «золотая» запись для каждого клиента, связывающая все его учетные данные.
• Разработка витрин данных и OLAP-кубов на платформе Microsoft SQL Server Analysis Services (SSAS), оптимизация выполнения многомерных аналитических запросов.

Для решения функциональных задач созданы витрины данных:

• Финансовая аналитика – Главная книга, Срочные договоры
• Анализ бизнес-показателей – Количество и характеристики работающих клиентов, Транзакционная нагрузка в разрезе каналов и продуктов, Эквайринговая активность по точкам обслуживания
• План-фактный анализ – Экспорт данных в Oracle Hyperion для процессов бюджетирования и контроля исполнения

На основе витрин строятся ежедневные отчеты для правления и владельцев продуктов:

• Динамика остатков по продуктам
• Комиссионные доходы
• Заполняемость сейфовых ячеек
• Карточные операции
• Движение наличных и услуги в устройствах самообслуживания
• Показатели по ценным бумагам и валютным операциям
• Финансовый результат (P&L), включая анализ доходов и расходов

Построенные OLAP-кубы предоставляют возможность оперативного анализа через привычные инструменты, такие как Microsoft Excel, что обеспечило удобство работы для аналитиков и руководителей.

Результаты и эффекты внедрения

Реализация проекта позволила обеспечить централизованное управление финансовой и управленческой аналитикой Энерготрансбанка, несмотря на сложность ландшафта информационных систем.

• Прозрачный и комплексный расчёт эффективности на основе работающих автономно учётных систем и внесистемных данных, включая справочники из портала SharePoint и Service Desk
• Экономия на Oracle Hyperion за счет использования предварительно сформированных расчётов в хранилище
• Повышение рентабельности операций с валютой, эквайринговой сети и результативности работы персонала
• Снижение трудозатрат и минимизация ошибок
• Перераспределение ресурсов для устранения узких мест на длинных процессах со сложной инфраструктурой, включая эквайринг и обслуживание устройств самообслуживания.

В первый же год после внедрения системы банк добился двукратного роста бизнеса с корпоративными клиентами, а прибыль опередила рост активов и превысила средний показатель по отрасли.

Развитие решения

Аналитическая платформа для Энерготрансбанка развивалась поэтапно.

Универсальная банковская модель

Практика использования хранилища показала наличие коллизий между учетными системами при анализе доходов по кредитным, депозитным и комиссионным продуктам. Сформированная в банке функция Казначейства потребовала создания универсальной банковской модели, унификации данных. По итогу реализации этапа банк получил новые инструменты, Платёжный календарь и Матрицу фондирования, охватывающие все активы и пассивы из договорной модели для их балансировки по срочности, платности и ликвидности.

Поддержка смены АБС

Переход с каскадной на матричную модель управления потребовал глобального изменения IT ландшафта что привело к смене автоматизированной банковской системы на АБС ЦФТ-Банк. Благодаря гибкости ранее созданной архитектуры ETL был нацелен на новый источник, и интеграция прошла без перестройки модели хранилища.

Одновременно с помощью MDM реализованы внесистемные справочники, включая загрузку из портала SharePoint и Service Desk, и базирующиеся на них расчёты о расходах на обслуживание банкоматов и терминалов, инкассацию и ремонты. Это существенно обогатило возможности анализа эффективности продуктов и каналов.

Новая система KPI

Экономический департамент вместе с владельцами продуктов и руководителями каналов продаж разработали новую систему KPI. Она потребовала внедрения новых разрезов аналитики для сети, продуктов и клиентских сегментов. Планировалось получение оперативной аналитической информации по банковским картам и ценным бумагам. Для поддержки такого объема изменений были внедрены метакомпоненты BI.Qube, как эффективный инструмент автоматизации разработки аналитического хранилища данных, использующий современные архитектурные концепции.

Команда интегратора IT Pro выполнила рефакторинг и модернизацию существующего АХД, а также перевела на Data Vault. Это позволило структурно переработать модель хранения данных, внедрить дополнительные контроли качества и адаптировать систему под потребности матричной модели управления банком.

Система в действии

Проект реализован с использованием продукта BI.Qube командой интегратора IT Pro, которая отвечала за внедрение аналитического хранилища данных (DWH) с учётом гибкости и масштабируемости, интеграцию данных из разнообразных систем-источников, настройку процессов ETL и разработку витрин данных. Экспертиза IT Pro позволила устранить множество проблем, связанных с несовместимостью учётных систем, наладить управление мастер-данными и внедрить новые аналитические инструменты.