Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах и улицах «Добрая дорога детства» 2
Скачать 2.83 Mb.
|
Векличева М.А. (КБА-051) Научный руководитель – Скосырева Н.П. Камышинский технологический институт (филиал) ВолгГТУ Тел.: (84457) 9-45-67; факс 9-43-62; E-mail: kti@kti.ru Многие современные предприятия в настоящее время существуют в форме холдингов или групп, куда входят материнская компания и ряд дочерних. Более того, может оказаться, что эти компании еще имеют и сеть филиалов. Для эффективного управления таким бизнесом необходимо иметь «под рукой» консолидированную отчетность, в которой были бы представлены данные по всему бизнесу в целом, причем желательно, чтобы такая отчетность составлялась достаточно оперативно. При планировании инвестиций в проект автоматизации процессов подготовки консолидированной отчетности важно обеспечить разумный баланс между качеством ожидаемого результата и стоимостью конечного продукта, а также оценить время, необходимое для внедрения автоматизированной системы. Рассмотрим возможные варианты автоматизации процессов формирования консолидированной отчетности.
Некоторые организации для получения консолидированной отчетности используют электронные таблицы. В этом случае финансовым службам приходится работать с десятками файлов, каждый из которых содержит множество листов с большим количеством перекрестных ссылок. Несмотря на относительную простоту, данный способ автоматизации имеет ряд недостатков: отсутствие единого хранилища информации, единых классификаторов и сквозных аналитических признаков показателей [2].
Интегрированная информационная среда программы позволяет получить высокую степень целостности и непротиворечивости данных, избежать дублирования действий, снизить непродуктивные потери, связанные с многократным вводом информации, что способствует существенному ускорению принятия оперативных решений. Данные могут вводиться в информационную систему с высокой степенью детализации. Общая информационная база холдинга может охватывать все входящие в него предприятия. Это позволяет им использовать общие массивы информации и существенно снизить трудоемкость ведения учета, а также удовлетворить потребность в оперативном доступе к информации. Платформа «1С:Предприятие 8» поддерживает управление территориально распределенными информационными базами. Получение консолидированной отчетности обеспечивает высокую степень контроля и достоверности, точность корректировок и выверок, а также межконтурную сопоставимость. Возможности «1С:Управление производственным предприятием 8» для консолидации отчетности используют, как правило, холдинги, состоящие из предприятий сходной структуры, работающие с одинаковой номенклатурой, имеющие похожие условия бизнеса, применяющие общекорпоративную учетную политику, находящиеся под общим оперативным управлением и под юрисдикцией одной страны [2]. 3) Консолидация отчетности в «1С:Консолидации 8» Для разнопрофильных холдингов с широким региональным охватом, разной отраслевой принадлежностью, отличиями в организационно-правовых формах, с непересекающимися направлениями деятельности, с большим количеством отклонений в учетной политике разных хозяйствующих субъектов более предпочтительным решением представляется консолидация информации в специализированном решении. Специализированное решение также предпочтительно для динамично развивающегося холдинга, приобретающего новые предприятия, которые зачастую используют разные автоматизированные системы. Встраивание новых предприятий в единую информационную систему холдинга предполагает сопряжение разнородных программных продуктов и требует времени, а консолидированная отчетная информация необходима в настоящий момент. В качестве специализированного решения для консолидации отчетности фирма «1С» предлагает использовать программный продукт «1С:Консолидация 8». Данный программный продукт обеспечивает сбор, проверку и консолидацию отчетности различного назначения предприятий группы. Прикладное решение позволяет использовать разные варианты обмена данными в зависимости от квалификации персонала, степени автоматизации и требований к детализации представляемой отчетности. В программе реализована возможность разработки индивидуальных правил приема и обработки отчетности для различных предприятий холдинга. Возможно также определение единого для всех предприятий холдинга состава аналитических показателей отчетов, который отличается от состава показателей, действующих на каждом отдельном предприятии. Предусмотрена трансформация индивидуальной отчетности в соответствии с учетной политикой холдинга. Правила проверки отчетности также могут различаться для его различных предприятий [2]. Довольно типичной проблемой при составлении консолидированной отчетности российских холдингов в настоящее время является дефицит квалифицированных кадров на местах. То есть работники бухгалтерских служб дочерних компаний не всегда способны быстро представить всю требуемую информацию, поскольку не до конца понимают требования по составлению консолидированной отчетности (и/или сильно загружены текущей работой). Одним из возможных путей решения этой проблемы (хотя бы частичного) является сбор полных информационных баз дочерних предприятий в материнской (головной) компании, с последующей автоматизированной выборкой нужной информации (по заранее заданным критериям). А если необходимо, также и с быстрым выяснением сути отдельных хозяйственных операций этих предприятий, опираясь на первичные учетные документы. «1С:Консолидация» может получать доступ к таким информационным базам. Правда, в настоящий момент есть ограничения - это только базы учетных решений на платформе «1С:Предприятие 8» (как версии 8.0, так и 8.1). Благодаря этому свойству пользователю «1С:Консолидации» можно открыть, например, стандартную оборотно-сальдовую ведомость дочерней компании (по базе «1С:Бухгалтерии 8», предоставленной этой компанией), из нее попасть в карточку нужного счета, а уже оттуда - открыть электронную версию первичного учетного документа. И это при всем том, что информация (включая учетные документы) и соответствующие отчеты не содержатся в базе «1С:Консолидации»! Можно также автоматически заполнить показатели отчетных форм «Консолидации» на основании данных внешних информационных баз [1]. «1С:Консолидация 8» позволяет комфортно работать в мультивалютной среде. Количество используемых валют в программе не ограниченно. Для каждой валюты хранится история курса [3]. Программный продукт отличается низкой совокупной стоимостью владения, поскольку для его использования не требуются перенастройка бизнес-процессов предприятий группы и обновление парка компьютеров. Быстрое внедрение программы обеспечивается за счет простоты ее интеграции с различными учетными системами. Прикладное решение также отличает высокая скорость подготовки консолидированной отчетности и возможность использовать короткие интервалы закрытия периодов. Программа «1С:Консолидация 8» позволяет претворить в жизнь передовые управленческие концепции и стратегические планы компании, оценить эффективность как холдинга в целом, так и отдельных входящих в него структур, определить эффективность направлений деятельности, рентабельность отдельных видов продукции и вложений в дочерние структуры, а также увязать мотивацию персонала с показателями эффективности. В настоящее время прикладное решение «1С:Консолидация 8» успешно эксплуатируется в финансово-промышленных группах, энергетических и консалтинговых компаниях, а также в компаниях, оказывающих услуги в сфере управления финансами [4]. Список литературы
РАЗВИТИЕ СКОРИНГА В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ РОССИИ Выдолоб Ю.Ю. (КМЕН-062) Научный руководитель – Карташов Б.А. Камышинский технологический институт( филиал )ВолгГТУ Тел.: (84457) 9-45-67; факс 9-43-62; E-mail: kti@kti.ru Скоринг, по существу, является методом классификации всей интересующей нас популяции на различные группы, когда нам неизвестна характеристика, которая разделяет эти группы (вернет клиент кредит или нет), на зато известны другие характеристики, связанные с интересующей нас. В статистике идеи классификации популяции на группы были разработаны Фишером в 1936 г. на примере растений. В 1941 г. Дэвид Дюран впервые применил данную методику к классификации кредитов на «плохие» и «хорошие». По времени это совпало со Второй мировой войной, когда почти все кредитные аналитики были призваны на фронт, и банки столкнулись с необходимостью срочной замены этих специалистов. Банки заставили своих аналитиков перед уходом написать свод правил, которыми следовало руководствоваться при принятии решения о выдаче кредита, чтобы анализ мог проводиться неспециалистами. Это и был как бы прообраз будущих экспертных систем. В начале 50-х гг. в Сан-Франциско образовалась первая консалтинговая фирма в области скоринга - Fair Issac, которая до сих пор является лидером среди разработчиков скоринговых систем. Но широкое применение скоринга началось с распространением кредитных карточек. При том количестве людей, которые ежедневно обращались за кредитными карточками, банкам ничего другого не оставалось, как автоматизировать процесс принятия решений по выдаче кредита. Однако очень скоро они оценили не только быстроту обработки заявлений на выдачу кредита, но и качество оценки риска. По данным некоторых исследований, после внедрения скоринг-систем уровень безнадежного долга сокращался до 50% . В 1974 г. в США был принят Закон о предоставлении равных возможностей на получение кредита, который запрещал отказывать в выдаче кредита на основании следующих характеристик: раса, цвет кожи, национальное происхождение, возраст, пол, семейное положение, религия, получение социальных пособий, отстаивание прав потребителей. В Великобритании законодательство допускает использование информации о возрасте и семейном положении, но зато запрещает принимать во внимание какие-либо физические увечья и недостатки (инвалидность). Для кредитных организаций использование скоринговых систем стало доказательством исполнения этих антидискриминационных законов - у компьютера нет предубеждений. Сегодня на российском рынке существуют разные мнения по поводу того, что следует понимать под словом «скоринг». Одни называют этим термином автоматизацию бизнес-процесса принятия решения по кредитованию. В этом случае подразумевается, что скоринговая система обеспечивает маршрутизацию кредитных заявок и автоматизацию рабочих мест сотрудников банка, занимающихся выдачей кредита. Для других скоринг — это процесс формирования скоринговой карты, т.е. математический расчет скорингового балла на основе введенных данных. По словам Даниэля Зеленского, главы филиала Experian-Scorex Russia, кредитный скоринг представляет собой широко используемый компаниями метод внутренней оценки портфеля рисков и управления им. Он позволяет оценить вероятность будущей неплатежеспособности потенциального клиента или заемщика, уже получившего кредит. Этот метод может применяться на различных этапах взаимоотношений между компанией и клиентом: на момент подачи заявки, в ходе оценки поведения клиента и при возврате кредита. Для оценки кредитного риска производится анализ кредитоспособности заемщика, под которой в российской банковской практике понимается способность юридического или физического лица полностью и в срок рассчитаться по своим долговым обязательствам. В западной банковской практике кредитоспособность трактуется как желание, соединенное с возможностью своевременно погасить выданное обязательство. В соответствии с таким определением основная задача скоринга заключается не только в том, чтобы выяснить, в состоянии клиент выплатить кредит или нет, но и степень надежности и обязательности клиента. Иными словами, скоринг оценивает, насколько клиент creditworthy, т. е. насколько он «достоин» кредита. В западной банковской системе, когда человек обращается за кредитом, банк может располагать следующей информацией для анализа: анкета, которую заполняет заемщик; информация на данного заемщика из кредитного бюро - организации, в которой хранится кредитная история всего взрослого населения страны; данные движений по счетам, если речь идет об уже действующем клиенте банка. В разных странах набор характеристик, которые наиболее тесно связаны с вероятностью дефолта - вероятностью, что заемщик не вернет кредит или задержится с выплатой, будет отличаться в силу национальных экономических и социально-культурных особенностей. Чем более однородна популяция клиентов, на которой разрабатывается модель, тем точнее прогнозирование дефолта. Поэтому очевидно, что нельзя автоматически перенести модель из одной страны в другую или из одного банка в другой. Даже внутри одного банка существуют различные модели для различных групп клиентов и различных видов кредита. Скоринг при оценке кредитоспособности частных заемщиков появился в банках в качестве компромисса: кpедитный комитет физически не способен рассматривать каждую заявку в индивидуальном порядке, а наpащивать объем выдаваемых кредитов необходимо. Математическая модель, лежащая в основе кредит-скоринга,— попытка с помощью формальных критериев выявить заемщика, который будет платить и желательно по своей доброй воле. По словам руководителя розничного направления Райффайзенбанка Александра Колошенко, для построения скоринговой модели есть три основных способа. Во-первых, можно взять профиль некоего целевого клиента и под него настроить модель. То есть модель будет подгонять заемщика к той клиентской базе, которая имелась в распоряжении банка на момент создания модели. Второй способ— пpиобpести уже готовую модель, списанную с дpугой страны. Здесь можно быть почти уверенным в том, что она подойдет плохо, поэтому банку придется оттачивать требования к заемщикам на основе собственного опыта использования этой модели. Безусловно, это будет стоить денег, которые банк потеряет от невозвpатов, пока система не станет более эффективной. Третий способ позволяет создать модель, близкую к идеальной. Именно так зачастую действуют мощные банки, выходящие на рынок с новыми продуктами. Для этого на первом этапе от применения скоринга отказываются в принципе, давая кредиты всем желающим. Банк устраивает клиентам лишь стандартный security check, чтобы отсечь мошенников. Набрав историю по паре тысяч дефолтов, банк может приступать к разработке своей идеальной скоринговой модели. Однако нетрудно подсчитать, в какие затраты это может вылиться. Так, при средней сумме кредита в 5-10 тыс. долларов цена опыта составит порядка 10-20 млн долларов - что далеко не каждому банку по силам. В России использование скоринг-систем тормозится, прежде всего, низкими объемами кредитования. Но с экономическим ростом ситуация начнет меняться. Само по себе небольшое по сравнению с западными кредитными организациями количество заемщиков препятствием не является, необходимо только следить за количеством характеристик по отношению к величине выборки. В статье В. Степанова, А. Заяца «Анализ состояния банка» [2, с.58] авторы применили статистический подход - кластерный анализ - для классификации банков по группам рисков всего на 76 состояниях и при этом получили хороший результат - более 90% совпадений с оценкой эксперта. Отсутствие кредитных бюро, безусловно, также не способствует развитию скоринга. Но, с другой стороны, на Западе существует проблема проверки достоверности информации, которую человек указывает о себе в анкете. В России большая часть такой информации содержится в паспорте. Банкам достаточно иметь паспортные данные и данные трудовой книжки - вот и исходный материал для анализа. Вполне вероятно, что в России скоринг сначала будет применяться не для физических лиц, а для юридических просто потому, что у банков накоплено гораздо больше информации о предприятиях. В последние годы большие сдвиги произошли в разработке скоринг-моделей для малого бизнеса. Применение скоринга для малого и среднего бизнеса оказалось возможным именно в силу большого количества сходных между собой предприятий. В заключение хотелось бы отметить, что в России внедрение скоринга тормозится не столько объективными, сколько субъективными причинами, связанными с недоверчивым отношением банковских менеджеров к математическим и статистическим методам. Не так уж много требуется, чтобы начать анализировать своих клиентов - кредитная история прошлых клиентов и статистический пакет, - а отдача будет колоссальной. Среди преимуществ скоринговых систем западные банкиры указывают, в первую очередь, снижение уровня невозврата кредита. Далее отмечается быстрота и беспристрастность в принятии решений, возможность эффективного управления кредитным портфелем, отсутствие необходимости длительного обучения персонала. В России внедрение скоринга должно осуществляться постепенно. Для начала можно сделать автоматизированную систему предварительной оценки заемщиков, которая будет автоматически отсеивать заведомо «плохие» риски, а на рассмотрение кредитного комитета предлагать риски «хорошие» и «пограничные». Но даже не вводя автоматизацию, можно оценить связь отдельных характеристик клиента с вероятностью дефолта как для физических, так и для юридических лиц - знание таких характеристик может послужить существенной поддержкой кредитным инспекторам. |
