Когнитивная терапия стресса. АВС модель причин стресса

Применение методики Activity-based costing (ABC) позволяет выполнять анализ себестоимости и рентабельности банковских продуктов за счет представления данных о структуре затрат по бизнес-процессам банка. Но применение данной методики является весьма сложным и трудоемким процессом, в связи чем, несмотря на все выгоды от такого подхода к распределению затрат, далеко не все берутся за его внедрения на практике. Однако современные специализированные информационные технологии и решения позволяют сделать процесс использования ABC методики доступным и эффективным.

Активный рост рынка кредитных услуг в России в середине последнего десятилетия обуславливал нацеленность банков на активную экспансию и рост. Это позволяло отчасти закрывать глаза на внутреннюю эффективность бизнес-процессов. Сегодня управление операционными затратами в банках, и, в частности, оптимизация существующей линейки кредитных продуктов является одной из первоочередных задач банковского бизнеса.

В поиске путей оптимизации затрат многие банки испытывают значительные трудности. Классические методики, повсеместно применяемые в банках (например, управленческая отчетность, системы контроллинга) позволяют лишь понять общий уровень затрат постатейно, контролировать исполнение платежей и, в редких случаях, оценить прибыльность на уровне направлений бизнеса. Они не позволяют проводить анализ себестоимости и рентабельности по банковским продуктам, в том числе кредитным.

Решить эти задачи позволяет методика функционально-стоимостного анализа (ФСА), или иначе - Activity-Based-Costing (ABC). Данная методика появилась в 80-х годах прошлого века в стенах Гарвардского университета. Суть ее заключается в отнесении затрат на продукты (генераторы прибыли) через бизнес-процессы, потребляемые данными продуктами (см. рисунок 1).

Рисунок 1. Распределение затрат при Activity-Based-Costing

Применительно к банкам это означает следующее. Каждое подразделение является носителем затрат, а сотрудники используют ресурсы этих подразделений в процессе создания продуктов для конечных потребителей. В итоге банковские продукты являются результатом выполнения совокупности определенных бизнес-процессов. Распределение производится на базе так называемых драйверов затрат. Так, наиболее типичным драйвером, является рабочее время, затрачиваемое сотрудниками подразделения на выполнение определенной операции.

Применение методики АВС для анализа кредитных продуктов позволяет:

контролировать динамику себестоимости и рентабельности кредитных продуктов в разрезе точек продаж;
анализировать структуру себестоимости в разрезе статей затрат, бизнес-процессов и центров затрат;
целенаправленно оптимизировать бизнес-процессы банка с целью снижения с\с кредитных продуктов;
принимать обоснованные решения по управлению продуктовым портфелем, процентной и тарифной политикой;
контролировать рост административных и управленческих расходов за счет формирования нормативов затрат;
повысить мотивацию подразделений на «добровольную оптимизацию» затрат за счет понимания, как их расходы влияют на прибыльность продуктов и финансовый результат;
повысить качество и точность планирования, и бюджетного управления за счет использования нормативов затрат, привязанных к результатам деятельности (продуктам).

Получение данных о себестоимости кредитных продуктов и ее детальной структуре в результате применения методики АВС дает возможность ответить на множество вопросов, актуальных для банковского бизнеса:

является ли рентабельной выдача кредитных карт через удаленные дополнительные офисы?
как сократить затраты на выдачу автокредита?
какие административно-хозяйственные расходы необходимо запланировать для поддержки ожидаемого роста выдачи кредитов на 20%?
как повлияет обновление в отделении компьютерного парка на рентабельность розничных кредитных продуктов?
оправдано ли увеличение штата управления розничного кредитования на 30% в следующем году, если планируется открыть 10 новых отделений?

Необходимость автоматизации АВС модели

Для успешного применения АВС — необходима тщательно проработанная методика, учитывающая специфику российского банковского бизнеса.

При разработке методики проводится обследование подразделений с целью выявления и классификации их бизнес-процессов. Для каждого бизнес-процесса определяются получатели расходов - ими могут быть банковские продукты либо процессы других подразделений. Наконец, для каждого процесса необходимо корректно определить наиболее подходящий «драйвер затрат» и задать правила распределения. Параллельно необходимо преодолеть множество «узких мест», как, например: циклическое списание затрат или возможность сбора данных по драйверам. В конце необходимо свести результаты разработки в единую АВС-модель банка и провести ее верификацию на отсутствие ошибок, «хвостов» или зависших сумм. Эта непростая работа требует участия специалистов, которые имеют значительные методические наработки и успешный опыт внедрения АВС в российских банках.

Но разработанная методология - это только половина успеха. Вторым ключевым элементом применения АВС является автоматизация разработанной модели на базе специализированной ИТ-платформы.

Как правило, разработка самой модели АВС производится в MS Excel, поскольку это наиболее привычный и доступный инструмент для описания финансовой логики. Однако полный эффект от применения технологии АВС достигается за счет регулярного (например, ежемесячного) сопоставления затрат и себестоимости банковских продуктов по разным периодам и анализа их динамики. В данном случае возможности использования MS Excel для расчета АВС-модели на постоянной основе весьма ограничены. Это связано с высокой сложностью поддержки и изменения модели, сложностью контроля данных, отсутствием интеграции с источниками данных, трудоемким процессом формирования отчетов произвольного вида, низкой скоростью пересчета и прочими традиционными ограничениями данного инструмента. В результате, разработанная АВС-модель требует высоких трудозатрат на эксплуатацию и поддержку, что может отрицательно повлиять на баланс между ценностью получаемой информации и затратами на ее получение.

Данных недостатков лишены специализированные ИТ-платформы, специально предназначенные для решения задач автоматизации анализа АВС.

Специализированные ИТ-системы для решения задач АВС анализа

На сегодняшний день существует большое многообразие корпоративных информационных систем, решающих как комплексные, так и отдельные функциональные задачи компании.

Классифицируя информационные системы, их можно разделить на 4 уровня (см. рисунок 2). Аналитические системы находятся на вершине иерархии, они предназначены для решения задач стратегического и тактического контуров управления. Пользователи подобных систем - это топ-менеджмент, руководители подразделений, административные и финансовые подразделения.

Рисунок 2. Классификация информационных систем

Аналитические системы включают в себя 2 группы инструментов:

Системы управления эффективностью бизнеса, или Enterprise Performance Management (EPM).
Это инструменты для решения специализированных задач стратегического и тактического управления, таких как: бюджетирование и планирование, консолидация финансовой отчетности, стратегическое планирование и управление на базе сбалансированной системы показателей, моделирование и оптимизация прибыльности.
Системы бизнес-анализа, или Business Intelligence (BI).
Они предназначены для формирования отчетности и анализа информации с целью мониторинга и фокусирования внимания менеджеров и бизнес-аналитиков на ключевых показателях эффективности бизнеса. Включают в себя инструменты для формирования финансовой, регламентированной и управленческой отчетности, различные панели индикаторов, отображающие состояние показателей эффективности (графики, диаграммы, карты, «спидометры», «светофоры»), инструментарий для построения пользовательских аналитических отчетов «на лету», обеспечивают интеграцию с приложениями MS Office, предоставляют среду для анализа и извлечения знаний на базе продвинутых математических моделей.

Инструмент, необходимый для решения задач функционально-стоимостного анализа, должен предоставлять среду для настройки АВС-модели с учетом ее специфики, возможностей сценарного моделирования и интеграции с источниками данных. Также он должен содержать мощный модуль визуализации результатов - отчеты в виде таблиц, диаграмм, карт. Система для реализации технологии АВС должна включать в себя элементы обеих групп.

На сегодняшний день на рынке ИТ-платформ существует ряд специализированных систем для решения задач АВС анализа. Одной из наиболее функциональных и современных систем является Oracle Hyperion Profitability and Cost Management и дальнейшее рассмотрение автоматизации модели АВС будет рассмотрено на базе этого инструмента.

Комплексная автоматизация процесса применения технологии АВС

Логически работу с АВС-моделью в специализированной аналитической системе можно разделить на три основных блока. Сначала выполняется сбор необходимых данных, затем производится редактирование и расчет АВС-модели, после этого формируются отчеты различного вида и производится анализ результатов расчета (см. рисунок).

Рисунок 3. Функциональная архитектура системы

Рассмотрим эти блоки более подробно.

1. Сбор данных за период

Ввод данных в АВС-модель может осуществляться двумя способами.

Автоматическая загрузка данных. Для этого предназначен специализированный модуль интеграции, который позволяет выполнять загрузку данных из любых источников, например, таких как: структурированные файлы, базы данных, АБС, локальные приложения, собственные разработки и прочие системы. Также данный инструмент позволяет автоматически осуществлять обработку данных - агрегацию, меппинг, расчеты и корректировки - по заданным алгоритмам в зависимости от специфики хранимых данных в их источниках.
Заполнение данных сотрудниками путем ручного ввода. Это критически необходимо, поскольку, как правило, далеко не все требуемые для расчета АВС-модели данные хранятся в корпоративных информационных системах и базах данных системах. Такие данные (например, данные по использованию фонда рабочего времени) вводятся сотрудниками подразделений банка вручную в преднастроенных формах (см. рисунок).

Рисунок 4. Ручной ввод данных по фонду рабочего времени

Процесс ввода данных в формы реализован на базе современного Web-интерфейса. Данная технология позволяет получать доступ к Системе с любого компьютера, подключенного к корпоративной сети или к сети Интернет. Также эта технология не требует установки какого-либо программного обеспечения на локальных компьютерах, что значительно упрощает и ускоряет процесс подключения пользователей к работе с АВС-моделью, в том числе территориально удаленных.

Другим значительным преимуществом является то, что система выступает в качестве единого источника достоверных данных. Пользователи физически работают с единой базой данных. Введенные ими данные сразу попадают в АВС-модель и становятся доступными для расчета и построения отчетов. Это позволяет значительно экономить время, затрачиваемое на сбор данных с разных подразделений и их агрегацию их в единую базу.

Контроль качества данных

Система позволяет автоматически контролировать качество и корректность вводимых или загружаемых в АВС-модель данных, что позволяет быстро идентифицировать ошибки и избежать риска неверных результатов расчета АВС.

С одной стороны, исходные данные, полученные путем ручного ввода или загрузки, могут содержать ошибки. Например, при ручном внесении данных в формы было введено отрицательное значение драйвера фонда рабочего времени. Система позволяет выявлять подобного рода ошибки за счет цветовой индикации ошибочных данных.

С другой стороны, также проводится автоматический контроль качества данных при загрузке из внешних источников. Например, если для значения не указана статья затрат или другой обязательный параметр, данные не будут загружены в Систему, и будет сформирован отчет об ошибках загрузки.

Соблюдение регламента сбора данных

Для расчета модели необходимо собрать большой объем данных. Источником этих данных являются различные сотрудники банка, зачастую расположенные удаленно и использующие различные системы. Необходим удобный инструмент отслеживания процесса наполнения АВС-модели исходными данными для расчета. Такие инструменты есть в системе. Один из способов представления результатов мониторинга - карта с цветовой индикацией (см. рисунок). При этом автоматически отслеживается согласованность введенных данных.

Рисунок 5. Мониторинг ввода данных по подразделениям

2. Редактирование и расчет модели АВС

Одним из главных преимуществ применения специализированной ИТ-системы для автоматизации методики АВС является наличие наглядного, удобного и простого набора инструментов для поддержки и расчета модели банка. Данный инструментарий позволяет эффективно выполнять следующие задачи:

редактирование справочников АВС-модели: статьи затрат, организационная структура, бизнес-процессы, драйверы распределения, методы аллокации, перечень кредитных продуктов и т.д.
редактирование логики АВС-модели - настройка последовательности бизнес-процессов и привязка драйверов распределения;
выверка АВС-модели, например, на предмет зависших сумм, неиспользованных драйверов или образовавшихся тупиковых хвостов модели;
изменение АВС-модели и периода в период и сценарное моделирование, с помощью которого можно проверить влияние возможных изменений в бизнес-процессах или в алгоритмах распределения;
расчет АВС-модели - как комплексно, так и по стадиям модели. В основе системы находится мощный OLAP-сервер, позволяющий проводить сложные расчеты и многоуровневые распределения с высокой производительностью.

Инструменты и интерфейс управления АВС моделью в системе специально сделан максимально простым и наглядным. Это позволяет без труда редактировать и рассчитывать модель бизнес-пользователями без привлечения ИТ-специалистов.

3. Анализ и отчетность

На базе данных рассчитанной АВС-модели пользователи могут визуально анализировать структуру себестоимости кредитных продуктов по всей цепочке распределения затрат и строить любые отчеты.

Одним из ключевых инструментов анализа является интерактивная трассировка структуры себестоимости. Данное средство дает возможность увидеть всю цепочку распределения затрат, начиная с расходов подразделений, через бизнес-процессы, до конкретных продуктов. Например, с помощью трассировки можно увидеть, какие именно процессы вносят вклад в себестоимость кредитного продукта и в каких долях. Аналогичным образом можно увидеть, из чего сложились затраты, относящиеся к бизнес-процессу.

На основе подобного анализа можно анализировать всю цепочку затрат, выявлять наиболее эффективные пути снижения себестоимости и точки оптимизации бизнес-процессов.

Рисунок 6. Структура себестоимости продукта

Кроме интерактивной трассировки в Системе доступны отчеты любого вида: таблицы, графики, диаграммы, индикаторы.

Наиболее часто используемые отчеты преднастроены в Системе. Кроме того, имеется инструментарий для создания отчетов произвольного вида. Интерфейс настройки отчетов прост и не требует от пользователя каких-либо специальных знаний.

Рассмотрим в качестве примера отчет о сравнении величины себестоимости по линейке кредитных продуктов в разных филиалах банка (см. рисунок).

Рисунок 7. Сравнение себестоимости кредитных продуктов

Как видно из диаграммы, себестоимость одних и тех же кредитных продуктов в разных дополнительных фисах банка различается. Выявленные существенные отклонения могут дать повод для дальнейшего анализа причин высокой себестоимости.

Отчеты просматриваются через web-интерфейс и могут быть доступны широкому кругу пользователей, включая топ-менеджмент, руководителей и аналитиков кредитного отдела, и прочих лиц, заинтересованных в анализе себестоимости кредитных продуктов и управлении.

Заключение

Методика АВС предоставляет широкие возможности для анализа себестоимости и рентабельности кредитных продуктов и управления этими показателями. Но использование данной технологии на регулярной основе весьма ограниченно без применения современных ИТ-инструментов. Помимо устранения технологических ограничений специализированная система дает визуально наглядное, гибкое и удобное средство для реализации АВС-модели банка.

Очень простая в использовании концепция, которую можно включить в свою торговую систему - это поиск ловушек для трейдеров на графике. Этот сетап прайс экшен обладает хорошим потенциалом и надежностью. Заключается он в том, что трейдеры неожиданно попадают в ловушку или нежелательную для них торговую ситуацию, к примеру:

у трейдера "висит" убыточная сделка, которую он хочет закрыть побыстрее;
сделка была выбита по стоп лоссу, а цена затем ушла в нужном направлении, а трейдер очень сильно хочет попытаться повторно войти в рынок

Смысл описанныех выше ситуаций в том, что созданное движение цены вызывает у трейдеров эмоциональное состояние, при котором им очень хочется войти в рынок или выйти из рынка. Таким образом, шансы могут быть увеличены, если мы будем торговать в направлении потока ордеров.

Паттерн ABCD или трехволновой откат. Модель Price action.

На графике ловушка для трейдеров может выглядеть по-разному. Сейчас рассмотрим паттерн под названием трехволновой откат (еще можно встретить АВС коррекция, или ABCD коррекция ). Иногда этот паттерн выглядит как фигура технического анализа - флаг (бычий или медвежий).

Пример паттерна AВСD для рынка с восходящим трендом

Движение цены AB - первая волна, ВС - вторая и CD - третья. Опишем формирование движения AВСD для тренда вверх:

цена создает более высокий хай в точке А
более высокий лоу - В
более низкий хай - С
более низкий лоу - D
цена разворачивается в направлении восходящего тренда.

На графике не обязательно устанавливать ЕМА 20, она только нужна для более легкой .

Почему сетап ABC сильный? Давайте попробуем понять о чем могут думать два обычных трейдера: трейдер 1 и трейдер 2.

Трейдер 1 видит, что тренд вверх, но остается в стороне. Он может испытывать разочарование, что не смог вовремя войти в сделку и пропустил движение. А значит, он будет ждать разворот, чтобы войти в тренд раньше. Трейдер 1 совсем не хочет пропустить еще одну попытку войти в рынок. Надежда у него появляется, когда цена не поднимается выше точки А, и формирует новый максимум в т. С. Трейдер 1 знает, что при восходящем тренде на рынке формируются более высокие максимумы и более высокие минимумы. А значит, что более низкий хай в т. С сообщает: "тренд может измениться". Что подтверждается, когда цена опускается ниже лоу в т. В. Трейдер 1 открывает ордер на продажу при пробое точки В.

Пример достаточно распространенный. Некоторые трейдеры будут считать такой пробой вполне подходящей точкой для открытия короткой сделки. Другим трейдерам важно будет дождаться подтверждения, например цена должна закрыться ниже В и тогда они войдут в рынок, но по более худшой цене.

Если цена закроется ниже 20 дневной скользящей средней, то многие трейдеры также посчитают это хорошим сигналом для входа в рынок, который привлечет еще большее количество трейдеров, которые хотят открыть сделку на продажу.

На графике видно, что у потока медвежьих ордеров не хватило силы для того, чтобы сломить восходящий тренд. Цена практически сразу же развернулась, образовав большую бычью свечу выше точки В и выше пробойной медвежьей свечи.

Кому приятна боль от поражения, тем более когда все происходит так стремительно? Выше пробойной медвежьей свечи или выше точки С и, может быть, выше точки А стояли стопы, которые сработали. А так как такие стоп лоссы являются ордерами на покупку, то они помогли цене подрасти еще выше, усиливая поток бычьих ордеров.

Теперь переключим внимание на Трейдера 2, который счастлив, что угадал с направлением движения цены и находится теперь в прибыльной сделке. Согласитесь, что часто случается, когда трейдер не дает прибыли расти. Итак, заметив более низкий лоу в точке С, а значит и возможную смену тенденции, Трейдер 2 передвигает стоп лосс к последнему лоу под т. В. Так что его сделка закрывается по стоп лоссу на медвежьей красной свече, которая сделала новый лоу в т.D. Трейдер 2 доволен тем, как он умеет анализировать рынки до того момента, пока на следующей свече не подтверждается преобладание быков на рынке и возобновление восходящего тренда. Трейдер 2 чувствует, что сделка была закрыта несправедливо, из-за маркет мейкеров, которые охотятся за стопами. А значит, он будет стараться открыть сделку на покупку. Это произойдет или в конце зеленой бычьей свечи или при пробое т.С или А.

Заново открытая сделка на покупку способствует усилению потока бычьих ордеров, цена растет еще стремительнее.

Давайте отбросим популярное мнение о маркет мейкерах, которые собирают стопы. Разворот ABCD или трехволновый разворот - это ловушка для быков (их длинных позиций), который заставляет их повторно войти в рынок; а также ловушка для медведей, которая заставляет их закрыть убыточные сделки.

А в результате медведи и быки, оказавшиеся в ловушке, только увеличивают поток ордеров на покупку и рост цены.

Где же будет наш вход в рынок?

Входить в сделку лучше всего сразу же после зеленой бычьей свечи, которая поймала Трейдера 1 и Трейдера 2 в ловушку. Стоп лосс нужно расположить под лоу в точке D, если цена вернется к новым минимумам, то модель ABC коррекции отменяется. Бывает, что и охотники попадаются в ловушки.

Пример AВСD для нисходящего тренда

На графике выше не такой идеальный пример, как на предыдущем. Но идеальные паттерны случаются достаточно редко. Обратите внимание на движение от точки А до точки D. Там отчетливо видна AВC коррекция. На графике видно хорошо выраженный тренд вниз:

более низкий лоу в т. А

более низкий хай в т.В,

более высокий лоу в т.С.

более высокий хай в т. D

и цена вернулась к нисходящему тренду

В точке В свеча показывает явный отказ от высоких цен, что может заманить трейдеров в сделку на продажу из-за короткого стопа, который размещается над свечой. Разумеется, эти сделки будут закрыты, когда цена дойдет к точке D, тем самым образуется медвежья ловушка. Затем возобновляется тренд вниз. Найдутся трейдеры, которые захотят войти в длинную позицию при пробое т. В, они будут радоваться некоторое время, пока не попадут в ловушку возобновившегося нисходящего движения.

Две группы трейдеров попали в ловушку! Они повлияют на поток медвежьих ордеров и цена начнет снижаться от точки D.

Внимательно ищите такие паттерны на трендовом рынке. Понимание сетапов ABC коррекции или модели ABCD как раз то, что нужно трейдеру, который ищет разворот.

Важно! Тренды склонны продолжаться гораздо более длительный период времени, чем мы можем себе представить. Поэтому не стоит торопиться менять мнение о тенденциях. Лучше искать в качестве возможности входа в рынок контртрендовые сетапы.