Регуляторная отчетность что это
Регуляторная отчетность что это
Светлана Антропова, директор направления методологии банковского учета RBtechnologies
Формирование банковской регуляторной отчетности является сложным процессом. Количество форм данной отчетности достаточно велико. Кроме того, за последние годы произошли существенные изменения по составу отчетных форм, в применяемых подходах по определению отчетных показателей и расчету обязательных нормативов. Повысились требования к глубине раскрытия информации. Данные изменения в большей степени обусловлены признанием для применения на территории РФ международных стандартов финансовой отчетности, внедрением в соответствии с рекомендациями Базельского комитета по банковскому надзору новых требований к структуре и уровню достаточности собственных средств (капитала), к уровням ликвидности.
Существенный объем отчетных форм, риск-направленность отчетности, значимость проведенных и планируемых изменений в области банковского регулирования и надзора, в методах оценки активов и обязательств – все эти факторы определяют высокую степень приоритетности задачи организации процесса подготовки регуляторной банковской отчетности.
Единой модели организации данного процесса не существует. При этом основные задачи, как и виды проблем, подлежащие решению в процессе подготовки отчетности у банков одинаковы и могут быть представлены в следующей классификации: методологические, организационные, технологические.
Задачи методологического характера обусловлены рядом внешних и внутренних факторов. К ним относятся сложность правил подготовки отчетности, применение в них понятий и подходов в соответствии с Международными стандартами финансовой отчетности (МСФО), часто вносимые регулятором изменения и ввод их в действие в довольно сжатые сроки, необходимость использования банком собственных методик и оценок. Серьезной проблемой методологического характера является неоднозначность трактовки нормативных документов, порой отсутствие в них четких определений, должной детализации. В результате возникает ряд открытых вопросов, возможность некорректного применения положений нормативных документов на практике.
Наличие у банка внутренних порядков, определяющих основные принципы, подходы по определению отчетных показателей, регламентация бизнес-процесса, подготовки отчетности и наличие выстроенной системы контрольных процедур на всех этапах ее подготовки решают основные задачи и проблемы методологического характера. В условиях плохо организованной методологической работы возникают риски наличия ошибок в отчетности, применения в головном офисе и филиалах банка различных подходов и, как следствие, возможность включения в сводную отчетность несопоставимых данных.
В силу высокой загруженности подразделения отчетности вопросам методологического характера, в том числе осуществлению качественного анализа изменений, зачастую обосновано уделяется недостаточно времени. Оптимальным решением в данном случае, особенно для крупных банков, является создание отдельного подразделения (группы) методологов. В составе задач данного подразделения должны быть разработка внутрибанковских регламентов, мониторинг изменений законодательства и взаимодействие с Банком России по вопросам методологического характера, описание контрольных процедур, постановка требований по автоматизации отчетности, участие в разработке единых принципов ведения аналитического учета по счетам в целях соблюдения как требований бухгалтерского учета, так и оптимизации процедур формирования отчетности. В качестве альтернативы созданию собственного подразделения возможен вариант привлечения внешней консалтинговой компании. Данный подход позволит более оперативно, независимо и качественно решать методологические вопросы и, что главное,- не в ущерб процессу подготовки отчетности. Наличие же единого методологического центра для подготовки отчетности по Российским стандартам бухгалтерского учета (РСБУ) и МСФО позволит осуществить процесс применения в российской регуляторной отчетности стандартов МСФО более гармонично, унифицировать используемые подходы, контрольные процедуры, источники данных, решения по автоматизации.
При решении задач организационного характера следует учитывать особенности процесса подготовки отчетности. Так, для определения расчетных показателей в отдельных случаях требуется получение информации от профильных подразделений банка. Отсутствие у сотрудников данных подразделений прямой мотивации и закрепленной ответственности за предоставление информации создают непростые межфункциональные отношения, что влияет на срок и качество предоставляемых данных. Децентрализованный подход к процессу сбора данных, расчету показателей, особенно в условиях низкого уровня автоматизации отчетности и использования различных операционных систем, влечет за собой ряд негативных последствий. Дублирование запросов на получение аналогичной информации для разных форм, видов отчетности (РСБУ, МСФО), применение различных подходов и алгоритмов автоматизации при расчете одинаковых показателей приводят к необходимости осуществления дополнительных контрольных процедур, к несопоставимости значений однородных показателей в различных формах отчетности.
При организации проектной работы по внедрению новых продуктов, изменению учетных правил, развитию ИТ-архитектуры должны быть учтены требования по наличию необходимой аналитики для отчетности, оценено влияние изменений на выстроенный процесс ее подготовки. Участие сотрудников подразделения отчетности (методологии) в данных проектах исключит ситуации, когда данное подразделение лишь по факту узнает о произошедших изменениях и срочно требуется вносить поправки в уже готовые проектные решения, в действующую отчетную систему, порядки расчета показателей.
Решение задач организационного характера в процессе подготовки отчетности осуществляется регламентацией распределения обязанностей между подразделениями, сотрудниками банка и определением порядка их взаимодействия. Необходимо также применение централизованного подхода при определении перечня подлежащей представлению информации, автоматизации процессов, комплексное решение задач в рамках проектных работ.
Выбор технологического решения по подготовке отчетности является одной из сложнейших задач. В качестве инструментария подготовки отдельных отчетных форм могут быть рассмотрены разные решения, в том числе специализированные системы. При этом для большинства банков, в том числе и крупных, типичны: низкий уровень автоматизации процесса подготовки отчетности, применение в качестве основного инструментария стандартного офисного пакета (EXCEL). Ограничение по функциональным возможностям, объемам обрабатываемой информации создают проблемы, непосредственно связанные с применением данной технологии.
Следует отметить, что текущие алгоритмы определения отчетных показателей, значений обязательных нормативов предусматривают наличие системы разнонаправленной аналитической оценки, комплекса классификаций, осуществление многоступенчатых расчетных процедур, в том числе на основе статистических данных), применение отдельных моделей расчета для различных видов учетных элементов. Использование же в качестве отчетной системы транзакционных систем позволяет автоматизировать лишь наиболее простые отчетные формы, основанные на данных бухгалтерского учёта, так как данные системы по своему функционалу не предназначены для подготовки и архива отчетности. Недостаточность аналитических данных, применение в транзакционных системах стандартных способов учета к нетиповым видам сделок (операциям) приводит к невозможности формирования отчетности, искажению смысла бизнес-параметра. Ситуация усугубляется при наличии в банке не одной, а ряда транзакционных систем, специализированных по видам операций, используемых в разных обособленных подразделениях банка, применением в них различных алгоритмов, контрольных процедур. В данном случае возникает необходимость определения отдельного решения для консолидации данных, осуществления межформенного контроля. Как правило, этим средством является либо тот же EXСEL, либо собственные разработки.
Использование централизованного решения по подготовке отчетности на основе корпоративного хранилища является наиболее оптимальным решением, особенно для крупных банков с филиалами. Процесс подготовки отчетности не зависим от учетных, продуктовых систем. Централизован процесс сбора, контроля данных, доступен и независим механизм обогащения данных. Входные данные являются «единой правдой» для всех видов, форм отчетности. Данное решение позволяет использовать централизованную отчетную систему, обладающую всем необходимым функционалом. Это управление бизнес-процессом через пользовательский интерфейс, поддержка историчности решений, логирование всех этапов процесса, формирование архива и системы защиты от изменений, гибкость архитектурного решения посредством формирования специализированной системы справочников, многоуровневая детализация отчетных показателей.
Следует отметить, что применение данного подхода позволит банку решить вопросы не только по подготовке регуляторной отчетности, но и задачи по контролю уровня ликвидности, значений обязательных нормативов.
В заключение необходимо отметить, что главное в процессе подготовки отчетности – это комплексный подход в его организации, применение оптимального технологического решения, обеспечивающего соблюдение требований к качеству и достоверности ее показателей.
Аналитика и комментарии
Главное в процессе подготовки отчетности – это комплексный подход к его организации, применение оптимального технологического решения, обеспечивающего соблюдение требований к качеству и достоверности отчетных показателей
Формирование банковской регуляторной отчетности является сложным процессом. Количество форм данной отчетности достаточно велико. Кроме того, за последние годы произошли существенные изменения по составу отчетных форм, в применяемых подходах по определению отчетных показателей и расчету обязательных нормативов. Повысились требования к глубине раскрытия информации.
Данные изменения в большей степени обусловлены признанием для применения на территории РФ международных стандартов финансовой отчетности, внедрением в соответствии с рекомендациями Базельского комитета по банковскому надзору новых требований к структуре и уровню достаточности собственных средств (капитала), к уровням ликвидности.
Существенный объем отчетных форм, риск-направленность отчетности, значимость проведенных и планируемых изменений в области банковского регулирования и надзора, в методах оценки активов и обязательств – все эти факторы определяют высокую степень приоритетности задачи организации процесса подготовки регуляторной банковской отчетности.
Единой модели организации данного процесса не существует. При этом основные задачи, как и виды проблем, подлежащие решению в процессе подготовки отчетности у банков одинаковы и могут быть представлены в следующей классификации: методологические, организационные, технологические.
Задачи методологического характера обусловлены рядом внешних и внутренних факторов. К ним относятся сложность правил подготовки отчетности, применение в них понятий и подходов в соответствии с Международными стандартами финансовой отчетности (МСФО), часто вносимые регулятором изменения и ввод их в действие в довольно сжатые сроки, необходимость использования банком собственных методик и оценок. Серьезной проблемой методологического характера является неоднозначность трактовки нормативных документов, порой отсутствие в них четких определений, должной детализации. В результате возникает ряд открытых вопросов, возможность некорректного применения положений нормативных документов на практике.
Наличие у банка внутренних порядков, определяющих основные принципы, подходы по определению отчетных показателей, регламентация бизнес-процесса подготовки отчетности и выстроенная система контрольных процедур на всех этапах решают основные задачи и проблемы методологического характера. В условиях плохо организованной методологической работы возникают риски наличия ошибок в отчетности применения в головном офисе и филиалах банка различных подходов и, как следствие, возможность включения в сводную отчетность несопоставимых данных.
В силу высокой загруженности подразделения отчетности вопросам методологического характера, в том числе осуществлению качественного анализа изменений, зачастую уделяется недостаточно времени. Оптимальным решением в данном случае, особенно для крупных банков, является создание отдельного подразделения (группы) методологов. В составе задач данного подразделения должны быть разработка внутрибанковских регламентов, мониторинг изменений законодательства и взаимодействие с Банком России по вопросам методологического характера, описание контрольных процедур, постановка требований по автоматизации отчетности, участие в разработке единых принципов ведения аналитического учета по счетам в целях соблюдения как требований бухгалтерского учета, так и оптимизации процедур формирования отчетности. В качестве альтернативы созданию собственного подразделения возможен вариант привлечения внешней консалтинговой компании. Данный подход позволит более оперативно, независимо и качественно решать методологические вопросы и, что главное, – не в ущерб процессу подготовки отчетности. Наличие же единого методологического центра для подготовки отчетности по Российским стандартам бухгалтерского учета (РСБУ) и МСФО позволит осуществить процесс применения в российской регуляторной отчетности стандартов МСФО более гармонично, унифицировать используемые подходы, контрольные процедуры, источники данных, решения по автоматизации.
При решении задач организационного характера следует учитывать особенности процесса подготовки отчетности. Так, для определения расчетных показателей в отдельных случаях требуется получение информации от профильных подразделений банка. Отсутствие у сотрудников данных подразделений прямой мотивации и закрепленной ответственности за предоставление информации создает непростые межфункциональные отношения, что влияет на срок и качество предоставляемых данных. Децентрализованный подход к процессу сбора данных, расчету показателей, особенно в условиях низкого уровня автоматизации отчетности и использования различных операционных систем, влечет за собой ряд негативных последствий. Дублирование запросов на получение аналогичной информации для разных форм, видов отчетности (РСБУ, МСФО), применение различных подходов и алгоритмов автоматизации при расчете одинаковых показателей приводят к необходимости осуществления дополнительных контрольных процедур, к несопоставимости значений однородных показателей в различных формах отчетности.
При организации проектной работы по внедрению новых продуктов, изменению учетных правил, развитию ИТ-архитектуры должны быть учтены требования по наличию необходимой аналитики для отчетности, оценено влияние изменений на выстроенный процесс ее подготовки. Участие сотрудников подразделения отчетности (методологии) в указанных проектах исключит ситуации, когда данное подразделение лишь по факту узнает о произошедших изменениях и срочно требуется вносить поправки в уже готовые проектные решения, в действующую отчетную систему, в порядок расчета показателей.
Решение задач организационного характера в процессе подготовки отчетности осуществляется регламентацией распределения обязанностей между подразделениями, сотрудниками банка и определением порядка их взаимодействия. Необходимо также применение централизованного подхода при определении перечня подлежащей представлению информации, автоматизации процессов, комплексное решение задач в рамках проектных работ.
Выбор технологического решения по подготовке отчетности является одной из сложнейших задач. В качестве инструментария составления отдельных отчетных форм могут быть рассмотрены разные решения, в том числе специализированные системы. При этом для большинства банков, в том числе и крупных, типичны: низкий уровень автоматизации процесса подготовки отчетности, применение в качестве основного инструментария стандартного офисного пакета (Excel). Ограничения по функциональным возможностям, объемам обрабатываемой информации создают проблемы, непосредственно связанные с применением данной технологии.
Следует отметить, что текущие алгоритмы определения отчетных показателей, значений обязательных нормативов предусматривают наличие системы разнонаправленной аналитической оценки, комплекса классификаций, осуществление многоступенчатых расчетных процедур (в том числе на основе статистических данных), применение отдельных моделей расчета для различных видов учетных элементов. Использование же в качестве отчетной системы транзакционных систем позволяет автоматизировать лишь наиболее простые отчетные формы, основанные на данных бухгалтерского учета, так как данные системы по своему функционалу не предназначены для подготовки и архива отчетности. Недостаточность аналитических данных, применение в транзакционных системах стандартных способов учета к нетиповым видам сделок (операциям) приводит к невозможности формирования отчетности, искажению смысла бизнес-параметра. Ситуация усугубляется при наличии в банке не одной, а ряда транзакционных систем, специализированных по видам операций, используемых в разных обособленных подразделениях банка, применением в них различных алгоритмов, контрольных процедур. В данном случае возникает необходимость определения отдельного решения для консолидации данных, осуществления межформенного контроля. Как правило, этим средством является либо тот же Excel, либо собственные разработки.
Использование централизованного решения по подготовке отчетности на основе корпоративного хранилища является наиболее оптимальным, особенно для крупных банков с филиалами. Процесс подготовки отчетности не зависим от учетных, продуктовых систем. Централизован процесс сбора, контроля данных, доступен и независим механизм обогащения данных. Входные данные являются «единой правдой» для всех видов, форм отчетности. Данное решение позволяет использовать централизованную отчетную систему, обладающую всем необходимым функционалом. Это управление бизнес-процессом через пользовательский интерфейс, поддержка историчности решений, логирование всех этапов процесса, формирование архива и системы защиты от изменений, гибкость архитектурного решения посредством формирования специализированной системы справочников, многоуровневая детализация отчетных показателей. Следует отметить, что применение данного подхода позволит банку решить вопросы не только по подготовке регуляторной отчетности, но и задачи по контролю уровня ликвидности, значений обязательных нормативов.
В заключение необходимо отметить, что главное в процессе подготовки отчетности – это комплексный подход к его организации, применение оптимального технологического решения, обеспечивающего соблюдение требований к качеству и достоверности ее показателей.
Регуляторная отчетность
Отчетность для Банка России
Intersoft Lab предлагает финансовым организациям приложение для подготовки данных и управления процессом выпуска отчетности, регламентированной Банком России. Отчетность формируется по первичным данным бухгалтерского и операционного учета (сделкам) головного офиса и филиалов, собранным в хранилище данных «Контур». Обеспечивается выпуск около 70-ти форм отчетности для Банка России, в том числе сложных сделочных форм, обязательных нормативов, показателей краткосрочной ликвидности и капитала по Basel III. Приложение поддерживает актуальные нормативные документы – Указания и Положения Банка России по подготовке отчетности.
Обеспечивается выпуск отчетности в форматах программных комплексов Банка России: Kliko, ПТК ПСД,в формате Excel.
Обмен данными с БКИ
Intersoft Lab автоматизирует на базе платформы «Контур» формирование и выгрузку кредитных историй заемщиков в формат, необходимый для последующей отправки в различные Бюро кредитных историй.
Подготовка историй выполняется на основе данных кредитного портфеля банка. Данные по кредитным историям заемщиков для выгрузки и передачи в БКИ подготавливаются автоматически на ежедневной основе, что гарантирует передачу новой информации в пятидневный срок, регламентируемый федеральным законом.
На всех этапах формирования и передачи кредитной истории заемщика в БКИ обеспечивается контроль качества данных, что исключает передачу в БКИ нерелевантной информации.
Отчетность по стандарту CRS
Приложение для автоматизации подготовки сведений о счетах иностранных клиентов в соответствии с международным стандартом обмена финансовой информацией Common Reporting Standard (CRS) для предоставления в ФНС РФ. Решение обеспечивает контроль качества данных для CRS-отчетности и предоставляет сотрудникам Службы комплаенс-контроля инструменты для оперативного мониторинга и идентификации иностранных налоговых резидентов, для необходимой корректировки данных перед отправкой в ФНС.
Решение позволит оптимизировать работу Службы комплаенс-контроля по подготовке данных в соответствии со стандартом CRS, сократить трудозатраты специалистов и обеспечить точность данных.
Достигаемые результаты
Центральной Бухгалтерии, Службам подготовки отчетности
Data Platform для целей формирования регуляторной отчетности
Формирование банковской регуляторной отчетности является сложным процессом с высокими требованиями к точности, достоверности, глубине раскрываемой информации. Традиционно для автоматизации отчетности организации используют классические системы хранения и обработки данных. При этом с каждым годом активно растет число задач, где требуется не просто проводить аналитику большого объема разнородных данных, но и делать это с требуемой для бизнеса скоростью.
Совокупность этих факторов привела к изменению процессов управления данными. Data Platform – подход, который предлагает переосмысление традиционной концепции классического хранилища данных (КХД) с использованием технологий Big Data и новых подходов, применяемых при построении Data Lake платформ. Data Platform позволяет качественно учесть такие важные факторы, как рост количества пользователей, требования к time2customer (обеспечить возможность высокой скорости выполнения изменений), а также стоимость получаемого решения, в том числе, с учётом его дальнейшего масштабирования и развития.
В частности, предлагаем рассмотреть опыт автоматизации отчетности по РСБУ, налоговой отчетности и отчетности в Росфинмониторинг в Национальном Клиринговом Центре (далее – НКЦ).
Выбор архитектуры, позволяющей реализовать решение с учётом нижеизложенных требований, проходил крайне тщательно. В конкурсе участвовали как классические решения, так и несколько «бигдатных» – на Hortonworks и Oracle Appliance.
Предъявлялись основные требованиями к решению:
СУБД систем источников является Oracle, также источниками являются плоские файлы различных форматов и изображения (для целей налогового мониторинга), загрузка отдельной информации производится посредством REST API. Таким образом, появляется задача работы как со структурированными, так и с неструктурированными данными.
Рассмотрим подробнее области хранения данных Hadoop кластера:
Operation Data Store (ODS) – данные хранятся «as is» системы источника, в той же форме и формате, которые определены системой-источником. Для хранения истории по ряду необходимых сущностей реализован дополнительный архивный слой данных (ADS).
Отдельного журнала аудита, пригодного для извлечения дельты, на стороне систем источников нет. При таких исходных условиях оптимальным выглядит отбор всех записей или выделение дельты на стороне Hadoop кластера.
При обработке дельты (и поддержке историчности) в рамках кластера необходимо учитывать следующее:
Portfolio Data Store (PDS) – область, в которой подготавливаются и хранятся в унифицированном централизованном формате критичные данные, к которым предъявляются повышенные требования по качеству не только данных, но и структуры синтаксиса и семантики. Например, к данным относятся реестры клиентов, сделок, баланс и т.п.
Разработка ETL-процессов ведется на Spark SQL с помощью Datagram. Он относится к классу решений — «акселераторов», и позволяет упростить процесс разработки посредством визуального проектирования и описания преобразований данных с помощью привычного синтаксиса SQL – а в свою очередь, код самих джобов на языке Scala генерируется автоматически. Таким образом, уровень сложности разработки эквивалентен разработке ETL на более традиционных и привычных инструментах таких, как Informatica и IBM InfoSphere DataStage. Следовательно, это не требует дополнительного обучения специалистов или привлечения экспертов со специальными знаниями технологий и языков Big Data.
На следующем этапе рассчитываются отчетные формы. Результаты расчетов помещаются в витрины СУБД Oracle, где на базе Oracle Apex строятся интерактивные отчеты. На первый взгляд может показаться нелогичным использование коммерческого Oracle наряду с open-source технологиями Big Data. Исходя из следующих факторов, было принято решение использовать именно Oracle и Apex:
Поэтому, в случае необходимости расширения под новый класс задач, КХД зачастую сталкивается с фактически новым проектом внедрения с соответствующим T2C, в то время как в Data Platform все данные уже есть в системе и могут быть задействованы в любой момент времени без предварительной подготовки. Например, данные собираются из ODS, оперативно обрабатываются, «прикручиваются» к конкретной задаче и передаются конечному потребителю. Если непосредственное использование показало, что функционал корректен и применим в будущем, то запускается полный процесс, в рамках которого строятся целевые трансформации, подготавливаются или обогащаются портфели данных, задействуется слой витрин и строятся полноценные интерактивные отчеты или выгрузки.
Проект еще в стадии реализации, тем не менее, можно отметить ряд достижений и подвести промежуточные итоги:
Автор материала — Кристина Козлова, менеджер бизнес-направления Big Data Solutions компании «Неофлекс»