Хранилище данных vs АБС A− A= A+

Как реализовать RegTech-запросы банка?

Недавно в прессе прозвучало мнение, что с приходом регуляторных технологий (регтех, англ. RegTech) поставщики хранилищ данных (ХД) могут лишиться части своих доходов от автоматизации регуляторной отчетности. Главной причиной этого станет внедрение Банком России датацентричного подхода к отчетности кредитных организаций. Казалось бы, кому, как не поставщикам ХД, можно доверить заботу о полноте, согласованности и безошибочности данных, предназначенных для представления регулятору? Кто, как не вендоры ХД, годами разрабатывают и отшлифовывают технологии сбора, обработки и обеспечения качества первичных данных для целей получения различных видов банковской отчетности? Чем же продиктовано такое заявление, справедливо ли оно или безосновательно? Попробуем разобраться.

Уже несколько лет Банк России готовит поднадзорные организации к переходу на датацентричную модель отчетности. Первыми инициативами регулятора в этом направлении стали ввод в действие указания № 3462-У «О составе и форматах представления учетно-операционной и иной информации кредитной организации (ее филиала) в электронном виде» и сбор детальных данных по ссудам юридических лиц (форма 0409303 «Сведения о ссудах, предоставленных юридическим лицам»). К настоящему моменту опробован и более масштабный сбор первичных данных банков в рамках пилотного проекта формы 0409105 «Данные операционного дня кредитной организации». И хотя проект не завершился вводом 105-й формы в действие, можно не сомневаться, что регулятор не оставит свих намерений перейти к контролю на основе детальных данных банков и использованию для их получения единого международного стандарта обмена деловыми данными XBRL.

Наиболее вероятная причина того, что объемный сбор данных пока отложен, - технологическая неготовность банков. Регулятор неоднократно говорил об этом и призывал банки совершенствовать свои подходы к созданию отчетности. Именно поэтому сейчас банкам важно выстроить адекватную ИТ-основу, которая даст возможность оперативно подготавливать большие объемы первичных учетных данных, обеспечивать их качество и аналитическую ценность. Корпоративные хранилища данных изначально предназначались для решения таких задач и могут помочь реализовать актуальные регтех-запросы банков. В их основе и лежит датацентричная модель, когда в ХД формируется единый массив детальных и выверенных первичных данных кредитной организации для получения всех видов регуляторной и внутренней отчетности. Инструменты ХД позволяют контролировать и обеспечивать качество данных, поступающих из разных источников, согласовывать данные, обнаруживать и исправлять в них ошибки, обогащать данные детальной аналитикой, чтобы повышать их ценность как для регулятора, так и для собственных нужд управления бизнесом. Кроме того, современные ХД обладают гибкостью для оперативного перестроения процессов обработки данных под изменяющееся законодательство.

Еще одним поводом к пересмотру используемых банками технологий подготовки отчетности, становятся новые требования ЦБ РФ к управлению банковскими рисками: внедрение МСФО 9, изменения требований к управлению рисками и капиталом кредитной организации и банковской группы и др. Для решения этих задач требуется обработка не только больших объемов ретроспективных данных, но и получение прогнозной аналитики, например, для реализации модели оценки ожидаемых кредитных убытков. И сегодня поставщики прикладных решений на базе ХД готовы предоставить в составе своих платформ не только традиционный функционал, но и инструменты прогнозирования и моделирования данных, а также предлагают готовые решения для автоматизации требований к расчету резервов по МСФО 9.

Заложенный в основе ХД принцип объединения всех детальных учетных данных организации позволяет оперативно задействовать возможности этих систем при возникновении новых регтех-задач, причем инициированных не только изменением требований к отчетности со стороны Банка России, но и запросами от других регуляторов. Например, ХД помогают успешно выполнять требования от ФНС РФ по передаче сведений о счетах иностранных клиентов в соответствии с международным стандартом CRS.

Попробуем сравнить подходы к реализации датацентричных регуляторных задач от поставщиков ХД и разработчиков АБС. Последние предлагают решения на основе витрин данных. Такой подход, в частности, был использован для автоматизации подготовки данных по форме 0409105.

Архитектурный подход «АБС-витрина-отчет» нельзя назвать новым. Его типичное воплощение - много витрин данных, построенных вокруг АБС в интересах разных потребителей и для разных прикладных задач, например, для подготовки управленческой, аналитической, регуляторной отчетности др. Широко известны и проблемы, которые сопровождают такую реализацию. В витрины попадают данные из АБС «как есть», без комплексной проверки их качества, без согласованного исправления выявленных ошибок, каждая выгрузка порождает свои уникальные ошибки, разные пользователи часто заказывают разные алгоритмы расчета повторяющихся в витринах полей и т.д. В результате, одни и те же показатели для разных витрин и форм отчетности вычисляются со своими особенностями и неточностями. В итоге банк получает несопоставимость данных и показателей в разных отчетах из-за ошибок и разобщенности на детальном уровне. Как следствие, формируется недоверие пользователей к таким цифрам.

Мало того, что такие решения далеки от идеи датацентричности, банку еще и довольно сложно поддерживать эксплуатацию и развитие конструкции из большого количества разрозненных витрин данных. Однако, невзирая на известные проблемы «витринного» подхода, чтобы быстро «залатать дыры» при появлении новых регуляторных требований, в краткосрочной перспективе банку проще и дешевле обратиться за помощью к поставщику АБС, чем внедрять хранилище данных. Но как показал опыт автоматизации требований МСФО 9, такой выбор не всегда является правильным. Банки остались не удовлетворены итогами спешных решений, и с их стороны сохраняется высокая заинтересованность в более эффективном инструментарии. И сегодня на рынке имеются решения на базе хранилищ данных, позволяющие удовлетворить требования всех этапов реализации стандарта МСФО 9, включая классификацию финансовых инструментов, тестирование, оценку при признании/модификации/обесценении, прогнозирование и сценарное моделирование денежных потоков, расчет резервов и др.

Безусловно, и витрина данных и хранилище данных – это промежуточные звенья между системами учета первичных данных банка и регулятором. Однако пока идея выполнять передачу данных напрямую трудновоплотима, поскольку данные все-таки необходимо и объединять, и проверять, и обогащать, и структурировать под требования регулятора. Сравнение текущих возможностей архитектуры «АБС-витрина-отчет» и «АБС-хранилище-данные для регулятора» оставляет перевес на стороне последних. Поэтому, думается, что сегодня утверждение о закате перспективы ХД как источника данных для подготовки регуляторной отчетности, конъюнктурно, и это не что иное, как камень, брошенный в спину конкурента.