Информационно-аналитическая система для банка (первая часть)

банк, бизнес, аналитика, финансы

Сегодня вряд ли кто-нибудь будет спорить с тем, что внедрение в банке аналитических программных продуктов – это полноценный инвестиционный проект, а не просто еще одна статья расходов, направленных на поддержание жизнедеятельности кредитного учреждения. Поэтому проблема окупаемости вложенных в такой проект денег представляет для многих банкиров очевидный интерес. По данным исследовательских компаний (таких, например, как IDC), процент возврата на инвестиции в аналитические бизнес-приложения характеризуется, как правило, трех- и даже четырехзначной цифрой. Другими словами, грамотно внедрив информационно-аналитическую систему, банк получает выигрыш, многократно превышающий его затраты на нее.

Сегодня мы постараемся продемонстрировать, что быстрая окупаемость аналитических систем – это вполне реальный факт. Примером послужит разработанная компанией «R-Style Softlab» информационно-аналитическая система (ИАС) RS-DataHouse, предназначенная для поддержки принятия управленческих решений в кредитном учреждении. Построенная на основе технологии хранилищ данных, RS-DataHouse объединяет в единое информационное пространство все работающие в банке OLTP-системы, откуда информация поступает в хранилище. С помощью интегрированных OLAP-средств, генератора отчетов, формульного языка система позволяет строить на базе собранных данных разнообразные отчеты, помогающие оптимизировать управление бизнесом. Затраты банка на RS-DataHouse могут быстро окупиться – даже за счет простой оптимизации деятельности сотрудников функциональных подразделений банка: система автоматизирует сбор информации, ее очистку, консолидацию, а также формирование отчетности и витрин данных. Скажем, когда RS-DataHouse была внедрена в казахстанском КБ «Нефтебанк», там смогли сократить в десять раз число работников, занятых формированием отчетности. Применение ИАС позволило полностью автоматизировать процесс контроля данных, поступающих из филиалов – прежде для этого требовалось постоянное участие пяти человек.

Если принять во внимание высокую зарплату квалифицированных банковских специалистов, то такое сокращение прямых расходов способствует ускорению окупаемости системы (даже если в ИТ-подразделении придется создать новую штатную единицу – администратора ИАС).

Но экономия трудовых ресурсов – это не самый существенный компонент ROI для аналитических программ банка. В отличие от OLTP-систем, которые в первую очередь оптимизируют бизнес-процессы кредитного учреждения, снижая себестоимость его продуктов и общие затраты, аналитические программы прежде всего нацелены на повышение доходности банковской деятельности. Как показывает опыт эксплуатации RS-DataHouse, наиболее весомый вклад в окупаемость ИАС обеспечивает значительное повышение качества информации, необходимой для принятия управленческих решений. Об этом мы поговорим во 2 части статьи.

Все права защищены! Копирование материалов Блога без согласия автора запрещено!