CC BY
123
9 Brown E.F. The New Laws and Regulations for Financial Conglomerates: Will They Better Manage the Risks Than the Previous Ones? // American University Law Review. 2011. Vol. 60. № 5/12. URL: http:// www.ssrn.com/abstract=1864928 (дата обращения: 12.10.2016).
10 Kuhara M. US and European financial conglomerate organizations and their implications for Japan and other Large diversified Financial Firms in Asia, 2006. URL: http://www.apu.ac.jp/rcaps/uploads/fckeditor/publications/journal/RJAPS_V21_Kuhara.pdf (дата обращения: 02.11.2016).
11 Malkonen V. The efficiency implications of financial conglomeration. — Finland's Banks diskussions underlag. 2004. URL:https://papers.ssrn. com/sol3/papers.cfm?abstract_id=617863 (дата обращения 19.10.2016).
12 Lin, Ch. Financial Conglomerates in China / Chinese Academy of Social Sciences (CASS) // Center for International Law Studies. Working Paper N. 20011, 2003. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=446840 (дата обращения 16.10.2016).
13 Baele L., Ferrando A., Hoerdahl P., Krylova E., & Monnet, C. (2004). Measuring Financial Integration in the Euro Area. Occasional Paper Series, 14, European Central Bank. http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=749045 Электронный ресурс (дата обращения 07.11.2016).
14 Phillips P.C., Sul, D. Transition Modeling and Econometric Convergence Tests. Econometrica, Vol. 75, No. 6. November, 2007. pp. 1771-1855. http://cowles.econ.yale.edu/PZcp/p12a/p1216.pdf Электронный ресурс (дата обращения 07.11.2016).
15 Belozyorov S.A., Pisarenko Zh. V. (2014). Empirical analyses for financial convergence of Russian insurance market, Economy of Region, Issue 3, 2014, P. 198-208.
16 Global Wealth Report, 2015. Allianz. https://www.allianz.com/v_1444215837000/media/economic_research/publications/specials/en/AGWR2015_ ENG.pdf [Электронный ресурс] (дата обращения 29.11.2016).
17 Пенсионных фондов и Страховых корпораций Federal Retirement Thrift, California Public Employees' Retirement Fund, California State Teachers, New York State Common Retirement Fund, New York City Employees' Retirement System, Florida Retirement System, Teacher Retirement System of Texas; MetLife, Northwestern Mutual, New York life, Prudential Financial, Lincoln National Corporation, MassMutual, Transamerica.
18 Страховых корпораций (Swiss Life Group, Aviva, Aegon, Zurich Insurance Group, Mapfre, Generali Group) и пенсионных фондов (Industriens Pension, B P, Novartis Pension Funds, Keva, Migros-Genossenschafts-Bund).
19 China Life Insurance, Ping An life insurance company of China, New China Life insurance company, China Pacific insurance , PICC Life insurance company, Taikang Life insurance, Taiping Life insurance, AnBang Life insurance, Funde Sino Life insurance, China Post Life insurance; China Life Pension, Ping An Pension, Taiping Pension, Changjiang Pension (China pacific).
20 Обратим внимание, что в РФ понятие резервов негосударственных пенсионных фондов более размыто из-за существующей обязательной государственной накопительной составляющей пенсионного обеспечения.
21 Официальный перевод СНС на русский язык. http://unstats.un.org/unsd/nationalaccount/docs/SNA2008Russian.pdf электронный ресурс (дата обращения 29.11.2016).
22 Brooks Sarah M., Weaver R. Kent. Lashed to the Mast? The Politics of NDC Pension Reform. In: Pension reform: issues and prospects for NDC schemes URL: http://siteresources.worldbank.org/INTPENSI0NS/Resources/395443-1139338370854/Pension_ch14.pdf (дата обращения: 19.10.2016).
23 Пенсионные схемы с установленными выплатами (defined benefits или DB) — выплаты рассчитываются по заданной формуле (например, зависят от заработной платы в последние несколько лет, индексации); взносы идут как процент от заработной платы, устанавливаемый государством; системы с установленные взносами (defined contributions или DC) — сумма взносов устанавливается в договоре и поступает на личный счет работника; выплаты вычисляются в зависимости от доходности вложений
оценка эффективности филиальной сети кредитных организаций
Е.Р. Серов,
заместитель директора Дирекции экономики филиальной сети ПАО «Банк«Санкт-Петербург»,
кандидат экономических наук, MBA [email protected]
Настоящей статьёй продолжается цикл публикаций, посвящённых построению системы показателей оценки эффективности деятельности кредитных организаций (КО) [2, 4] в контексте её применения для сравнительного анализа и ранжирования отдельных структурных бизнес-единиц — точек филиальной сети (ФС). Отдельное внимание уделено вопросам выбора оценочных показателей в зависимости от уровня централизации, стандартизации и дигитализации бизнеса в конкретной кредитной организации, а также применению ранжирования для целей мотивации руководителей точек филиальной сети к достижению поставленных целей.
Ключевые слова: кредитная организация, ключевые показатели результативности, система управления взаимоотношениями с клиентами, АХР (административно-хозяйственные расходы), чистый комиссионный доход, чистая процентная маржа, чистая комиссионная маржа
УДК 336.71
В условиях нарастающей конкуренции на рынке расчётных и финансовых услуг, оказываемых уже не только кредитными организациями, но высокотехнологичными компаниями других отраслей, применение в стратегическом и оперативном управлении банковским бизнесом системы взаимосвязанных оценочных показателей является уже не конкурентным преимуществом, а необходимым элементом «выживания».
Сотовые операторы, интернет-площадки, 1Т-интеграторы и иные компании, организационно-технологический и финансовый потенциал которых позволяет быстро разрабатывать, внедрять и масштабировать современные решения по продаже необходимых современному, избалованному вниманием, потребителю расчётных и финансовых услуг, всё больше и эффективнее вступают в борьбу за традиционного банковского клиента.
В публикациях по стратегическому менеджменту в целом достаточно много внимания уделяется разработке системы 1 06
сбалансированных оценочных показателей как на уровне компании, либо холдинга в целом, так и на уровне отдельных структурных единиц (отдельных компаний в рамках холдинга, либо дивизионов внутри компании) с построением методологии каскадирования целей от компании/холдинга в целом до уровня подчиненных бизнес-единиц. За основу берётся разработанная ещё в 90-е годы прошлого века Н. Нортоном и Р. Капланом и ставшая общепризнанной управленческая концепция Balansed Scorecard [3], а рекомендации по каскадированию целей и ключевых показателей результативности (КР1) строятся на базе практического опыта по внедрению с учётом отраслевой специфики (одним из удачных, по нашему мнению, практических руководств является издание консалтинговой компании НогеаШ&Раг^еге [1].
В учебниках и статьях по банковскому менеджменту при достаточно подробном рассмотрении типов и методики расчёта
оценочных показателей (в первую очередь, финансовых) на уровне кредитной организации в целом, вопросу выбора и каскадирования оценочных показателей для отдельных структурных бизнес-единиц до настоящего времени уделяется гораздо меньше внимания. В настоящей статье предлагается рассмотреть это вопрос применительно к точкам филиальной сети КО.
Выбор направлений оценки (оценочных перспектив).
Как уже было отмечено, для выбора основных направлений оценки (оценочных бизнес-перспектив») предлагается использовать доказавшие свою эффективность разработки международной концепции системы сбалансированных показателей (ССП, Balanced Scorecard), в которых, как правило выбираются 4 основные бизнес-перспективы, ориентированные на финансовую эффективность, работу с клиентами, оптимизацию технологий и бизнес-процессов, а также грамотную мотивацию персонала для достижения целей остальных перспектив.
С учётом специфики деятельности компаний определенных отраслей, а также организационного уровня бизнес-единиц, акценты при формировании бизнес-перспектив могут смещаться в стороны более важных для этих компаний направлений деятельности. При необходимости большего фокусирования на отдельных сферах, часть оценочных специфических показателей может быть выделена в отдельную перспективу с доведением общего числа «бизнес-перспектив» до 5-ти и более, либо даже сокращении до 3-х.
Применительно к оценке эффективности филиальной сети КО предлагаются следующие варианты классификации бизнес-перспектив.
1) Базовая (для крупных, территориально обособленных офисов с высоким уровнем полномочий по организации процесса продаж, в ценообразовании, управлении процессами и издержками): Финансы — Клиенты — Бизнес-процессы — Персонал
2) Ориентированная на продажи типовых продуктов и улучшение качества сервиса (при минимальном влиянии офисов на технологии и бизнес-процессы): Финансы — Продажи — Качество сервиса — Персонал.
При высоком уровне централизации полномочий (и отсутствии у руководителей офисов «люфта» в управлении ценообразованием и издержками) перспектива «финансы» также может быть исключена из оценочной системы.
3) Ориентированная на интенсификацию массовых продаж и перевод операций из филиальной сети в удалённые каналы с экономией удельных издержек (с минимальным влиянием офисов на формирование клиентской базы и финансовый результат): Продажи (с выделением KPI по доле перевода продаж в удалённые каналы) — Бизнес-процессы (с выделением KPI по доле перевода сервисных операций в удалённые каналы) — Персонал.
Возможны и иные комбинации бизнес-перспектив в зависимости от круга выбранных контрольных (оценочных) показателей. Рассмотрим подробнее подходы к их определению в зависимости от основных, по мнению автора, внешних и внутренних факторов.
Подходы к определению перечней оценочных показателей в зависимости от уровня централизации, стандартизации и дигитализации бизнеса в конкретной КО.
В последнее время всё больше говорят о неизбежном процессе дигитализации банковского бизнеса, выражающегося в переводе операций из традиционного канала «филиальная сеть» в так называемые «удалённые каналы»: интернет-банк, мобильный банк, колл-центр, сеть банкоматов и платёжных киосков, выездные агентские продажи и т.п. Даже в России уже есть пример эффективно работающего моноофисного банка, обходящегося не только без каких бы то ни было обслуживающих клиентов офисов, но, на данном этапе развития, даже собственной банкоматной сети (Тинькофф Банк).
Банковские офисы — самый дорогой канал общения с клиентом. Но совсем без офисов могут обходиться только нишевые банки. Офисы все еще востребованы. У половины страны мобильного интернета просто нет. Есть целые категории граждан, например, военные, которым запрещено иметь смартфоны [5].
Значимая часть традиционных коммерческих банков уже приступила к оптимизации числа офисов сети. В большей степени это пока касается крупных зарубежных банков1, в меньшей — отечественных лидеров2 (Сбербанк, ВТБ) и пока практически не затронуло прочие российские банки и до этого не обладающие разветвлённой сетью офисов. Также большинство экспертов сходится во мнении, что в среднесрочной перспективе (3-5 лет) общее число банковских офисов в России неизбежно сократится3 и в дальнейшем продолжит снижаться до некоего оптимального уровня, позволяющего сохранить минимально необходимый «физический контакт с клиентом» при переводе в «удалённые каналы» практически всех стандартных банковских операций.
трансформация подходов к обслуживанию в сети происходит уже сейчас: в офисах расширяются зоны круглосуточного автоматизированного обслуживания, увеличивается число продавцов-консультантов по отношению к числу «операционистов» и «кассиров», оптимизируется продаваемый перечень продуктов с расширением доли нестандартных, более сложных, требующих комплексных консультаций, вводится жесткий порядок нормирования и администрирования операций посредством систем управления электронной очередью, минимизируются остатки денежной наличности в кассе офисов.
Процесс перевода бизнеса в удалённые каналы неразрывно связан с процессами централизации и стандартизации банковского бизнеса. В значительной степени «обезличенные» продажи, производимые в электронной среде, либо низкоквалифицированными «агентами», неэффективны без наличия в КО стандартных (типовых, коробочных) продуктов, ценовые и технологические параметры которых полностью унифицированы. Стандартизация же продуктового ряда неизбежно приводит к централизации функций с достижением эффекта экономии издержек.
Все вышеуказанные факторы, безусловно, необходимо учитывать при управлении филиальной сетью посредством построения системы оценочных показателей. В любом случае, об окончательной ликвидации сети офисов с «живым» обслуживанием клиентов в ближайшие 10-20 лет говорить пока преждевременно.
Изменение подходов к выбору оценочных показателей по мере усиления факторов дигитализации бизнеса, централизации и стандартизации продуктового ряда в разрезе основных бизнес-перспектив базовой классификации представлено в таблице 1.
Выбор показателей в рамках отдельных оценочных перспектив.
Как уже было отмечено, выбор перечня показателей в значительной степени определяется масштабами филиала, уровнем кредитных лимитов и делегированных ему полномочий в принятии решений в рамках процентной/тарифной политики, наличием внутренней функциональной организационной структуры, способностью влиять на издержки (процессы, кадровая политика). Поэтому рассмотрение показателей в рамках отдельных бизнес-перспектив (таблицы 2-5) предлагается производить в рамках базовой классификации с предположением, что оценивается крупный региональный филиал, обладающий широким кругом полномочий, внутренней функциональной структурой и предлагающий клиентам (как корпоративным, так и розничным) широкую линейку банковских продуктов.
Основными отличиями системы КР1 такого крупного филиала от системы, применяемой к банку в целом, является отсутствие показателей из системы пруденциального надзора (достаточности капитала, ликвидности, принимаемых рисков и др.)4, а также налоговой оптимизации. Оценочные показатели, применимые только к крупным филиалам с вышеуказанными признаками, отмечены в таблицах знаком «*».
Таблица 1
Наименование бизнес-перспективы Изменение подходов к выбору оценочных показателей для филиальной сети в процессе
дигитализации и стандартизации продуктового ряда централизации функций с передачей от филиальной сети к подразделениям головного офиса
Финансы Переход от валового учёта полученных доходов (в т.ч. по итогам усилий предыдущих периодов) к фокусированию на учёте продаж текущего периода с прогнозированием будущего потока доходов на основе средней текущей доходности каждого проданного продукта Контроль удельной продуктивности на 1 сотрудника Отказ от применения для небольших бесструктурных офисов показателей, характеризующих общую эффективность управления процентной маржей и издержками (например, NIS, NIM и Cost/Income5) ввиду незначительного влияния офисов на определяющие их факторы
Клиенты Переход от учёта всей действующей клиентской базы к показателям клиентопотока (реально пришедших в офис и обслуженных клиентов). Контроль отработки автоматизированных CRM-подсказок6 по продажам Отказ от однозначной привязки клиента к конкретному офису (переход к принципу единого операционного окна, когда клиент получает доступ к своим счетам в любом удобном ему офисе), расчёт рыночной доли только по крупным региональным филиалам
Бизнес-процессы Стимулирование минимизации объёма операций с денежной наличностью (перевод в безналичные продукты-субституты, либо автоматизированные устройства приёма-пересчёта: банкоматы и терминалы с функцией cash-in, электронные кассиры), стимулирование максимизации количества и объёма платежей, совершаемых в электронной среде (интернет-банк, мобильный банк, платежные киоски, банкоматы). Стандартизация продуктового ряда, сокращение «линейки» типовых услуг Усиление IT-поддержки продаж (предодобренные предложения по продуктам, CRM-подсказки). Снижение полномочий офисов по принятию кредитного и операционного рисков, решений о ценовых параметрах продуктов и уровне качества сервиса
Персонал Стимулирование интенсификации продаж массовых типовых продуктов по типовым скриптам продаж и обработки возражений. Потоковые программы обучения Усиление роли «мобильных» групп сотрудников, не привязанных к конкретному офису. Централизованное установление в головном офисе планов продаж до уровня отдельных сотрудников офисов исходя из клиентской базы (либо клиентопотока) и средних стандартов продуктивности на 1 сотрудника
Составлено автором по данным изучения рыночных тенде
Показатель «Уровень окупаемости», безусловно, является одним из ключевых, т.к. оценивает достижение основной цели бизнеса — обеспечение требуемого собственниками КО уровня рентабельности инвестиций, сделанных в развитие филиальной сети.
КР1 удельной выручки на 1 сотрудника и на метр занимаемой площади носят универсальный характер, относящийся не только к банковскому, но и любому другому бизнесу и отражающий эффективность инвестиций, сделанных в найм и обучение персонала, покупку и аренду офисных площадей. Универсальность показателей позволяет осуществлять сравнение эффективности не только отдельных офисов между собой, но и сопоставление с другими банковскими и небанковскими проектами инвестиций.
Уровень непроцентных доходов в выручке показывает долю доходов, не связанных с кредитными рисками и вероятностью оттока ресурсоформирующей клиентской базы. Рост этой
Бизнес-перспе
ий и практики работы КО
доли для большинства КО и их отдельных офисов является одной из стратегических целей обеспечения стабильности и рентабельности бизнеса, тем более, что такая бизнес-модель неоднократно доказала свою состоятельность и в зарубежных банках (бенчмарк — не менее 30%) и даже в российских компаниях, специализирующихся на проведении платежей с использованием механизма «электронных кошельков» и выступающих торговыми интернет-платформами (бенчмарк — более 90%). Для уровня банков в целом в качестве аналога может использоваться показатель чистой комиссионной маржи, рассчитываемой как отношение чистого комиссионного дохода к средним активам за период, но для уровня отдельных точек филиальной сети, по мнению автора, более показателен показатель отношения непроцентных доходов к выручке.
Показатели чистой процентной маржи и отношения издержек к выручке, по нашему мнению, могут быть адекватно
Таблица 2
ива «Финансы»
Наименование показателя ш £ Алгоритм расчёта Оцениваемые факторы и экономический смысл применения
Уровень окупаемости млн руб., либо % Разность, либо отношение между накопленным финансовым результатом (условной чистой прибылью) от текущей деятельности и первоначальными затратами на открытие офиса («стартовыми издержками)7. Скорость и период окупаемости (превышения прибыли над совокупными затратами), оценка точки безубыточности
Выручка в расчёте на 1 сотрудника млн руб. Отношение выручки (операционной прибыли до резервов и АХР) к среднесписочной численности сотрудников за аналогичный период Производительность труда персонала без учёта влияния реализованных кредитных рисков и изменения АХР
Доля непроцентных доходов в выручке % Отношение суммы чистого комиссионного, чистого операционного дохода и прибыли по клиентским операциям с инвалютой к выручке офиса Уровень развития безрисковых8 комиссионных операций в бизнесе офиса
CIR (cost / income ratio)* % Отношение АХР к выручке Качество управления издержками9
Выручка в расчёте на 1 м2 площади офиса млн руб. Отношение выручки за период к площади офиса Отдача на 1 м2 занимаемой офисом площади10 (в сравнении с другими офисами)
Чистая процентная маржа (NIM)* % Отношение процентной прибыли к средним процентным активам Эффективность управления ресурсами (активно-пассивными операциями)11
Экономический эффект от продаж текущего периода млн руб., балл Агрегированный результат от продаж банковских продуктов в текущем периоде с оценкой их влияния на будущую прибыль офиса Суммарный эффект от продаж, осуществлённых в текущем периоде, спрогнозированный на перспективу
Составлено автором по данным изучения теории и практики работы КО 1 08
применены только к уровню крупных универсальных филиалов со значительным кругом делегированных головным офисом полномочий по ценообразованию процентных продуктов и регулированию собственных АХР.
Показатель «Экономический эффект от продаж текущего периода» является относительно новым в управлении банковским бизнесом. Его появление обусловлено всё большим уровнем стандартизации банковских продуктов и интенсификации продаж, причём уже не только в розничном, но и массовом (потоковом) корпоративном бизнесе.
Целью расчёта показателя является оценка-прогноз уровня доходов, полученных от продаж продуктов уже в момент заключения договора продажи, несмотря на то, что окончательный финансовый результат от сделок, длящихся до нескольких лет, будет очевиден только к моменту завершения договорных отношений. Основным же преимуществом показателя в управлении продажами является его прогнозный характер, позволяющий мотивировать менеджеров «по горячим следам», не дожидаясь формирования значительного объёма выручки и прибыли. В эпоху высокой во-латильности бизнеса и существенного уровня текучести кадров (особенно в рознице) такой вид прогнозирования и мотивации становится одним из конкурентных преимуществ на рынке.
В упрощённом виде механизм расчёта показателя представляет собой агрегацию результатов продаж отдельных продуктов (как правило, учитываемых в штуках заключенных договоров, проданных карт, депозитов, полисов и т.п.) через данные по средней месячной/квартальной/годовой доходности каждого продукта, либо механизм балльной оценки, когда каждый проданный продукт «стоит» определенное количество условных баллов, также определенных с учётом фактических данных о доходности.
Ограничением в применении показателя для офисов со значительной долей бизнеса с корпоративными клиентами является высокий уровень волатильности объёма сделок, что делает не всегда объективным прогнозирование на основе усредненных данных проданных, например, штук кредитов и депозитов. В любом случае, в оценочной системе целесообразно использовать как опережающий индикатор эффективности продаж текущего периода, так и общий накопленный финансовый результат офиса, сформированной в значительной мере продажами предыдущих периодов.
показатели оценки рыночной доли в разрезе продуктов исключены из предлагаемой системы оценки / ранжирования офисов ввиду высокой степени размывания границ территорий (из-за увеличения мобильности клиентов и широкого распространения технологий дистанционного обслуживания), а также значительной концентрации офисов в рамках одной административной территории при отсутствии адекватной статистики по объёмам локальных рынков.
Для определения критериев активности клиентов существуют различные методики, как внутрибанковского, так и универсального («рыночного») характера. Например, для определения активных розничных клиентов на рынке используются следующие критерии: остаток на счёте/депозите более 10 тыс. руб., наличие хотя бы 1 операции за последние 3 месяца, кредит с «просрочкой» не более 90 дней. Чем больше у офиса/сотрудника закреплённых активных клиентов, тем выше их потенциал к зарабатыва-
Таблица 3
Бизнес-перспектива «Клиенты/Рынок»
Наименование показателя ш £ Алгоритм расчёта Оцениваемые факторы и экономический смысл применения
Количество активных клиентов в расчёте на 1 сотрудника шт. В соответствии с действующими в КО правилами «отсечения» клиентов с нулевыми, либо незначительными остатками или оборотами по счетам Реальная клиентская база для работы по предложению комплекса услуг КО / увеличения объёма и доли обслуживаемого бизнеса
Среднее количество продуктов на 1 активного клиента шт. Отношение суммы клиентов, пользующихся каждым из банковских продуктов к общему числу активных клиентов Степень проникновения услуг в клиентскую базу, как фактор увеличения лояльности и доходности
Среднедневной клиентопотокна 1 сотрудника фронт-линии шт. Отношение среднедневного числа клиентов, обслуженных офисом, к среднедневному числу сотрудников, обслуживших данных клиентов Нагрузка на фронт-линию, как база для контактных продаж в сети
Доля успешных продаж от загруженных в CRM задач и подсказок % Отношение числа клиентов, по которым в отчётном периоде была заключена хотя бы 1 сделка по продаже услуг КО к общему числу клиентов, направленным офисам на проработку Результативность продаж (отработки задач на контакт с клиентом) по отношению к расчётному потенциалу
Составлено автором по данным изучения практики работы КО
организации подходов к клиентской работе в корпоративном и розничном бизнесе, в т.ч. из-за отличающихся на 2 порядка масштабов клиентской базы, как правило, рассчитываются отдельные показатели активных корпоративных и розничных клиентов на 1 обслуживающего сотрудника.
Показатель среднего количества продуктов на 1 активного клиента позволяет оценивать и сравнивать работу офисов по продаже всего комплекса услуг закрепленным за ними активным клиентам, как базу для повышения «привязанности» клиентов к КО и формирования потенциала доходов (прибыли). Как правило, также рассчитывается отдельно, по корпоративным и розничным клиентам исходя из потребляемого ими перечня продуктов.
Как уже было отмечено, сравнительная оценка клиентопо-тока (реально обслуженных в офисе клиентов), приобретает всё большую актуальность в связи с ростом продаж в удалённых каналах при необходимости объективно оценивать роль и нагрузку сотрудников филиальной сети в этих продажах. Для расчёта и контроля показателя используются данные автоматизированных систем управления электронной очередью.
Показатель доли успешных продаж от загруженных в CRM задач и подсказок также является достаточно новым в системе
Таблица 4
Бизнес-перспектива «Процессы/Качество сервиса»
Наименование показателя ■¿2 ш £ Алгоритм расчёта Оцениваемые факторы и экономический смысл применения
Средний уровень ожидания в очереди % Доля клиентов, ждущих в очереди больше норматива (X минут) Качество сервиса, скорость работы сотрудников фронт-линии
Доля операций, переведённых в удалённые каналы % Отношение количества, либо объёма операций, проведенных в интернет-банке, банкоматах, платёжных киосках и иных удалённых каналов по отношению к общему количеству / объёму этих операций в офисе Степень и скорость перевода операций из традиционного «очного» обслуживания сотрудниками офиса в альтернативные каналы для снижения издержек и повышения качества обслуживания клиентов
Количество подтверждённых ошибок на 1 сотрудника шт. По данным ведущегося в КО реестра зарегистрированных ошибок, по которым не принята апелляция Качество обслуживания клиентов и оформления документов для снижения рисков КО
Количество жалоб на работу офиса шт. По данным ведущегося в КО реестра зарегистрированных обоснованных жалоб Качество обслуживания клиентов
нию доходов для ко. Ввиду наличия разницы в Составлено автором по данным изучения практики работы КО
управления эффективностью продаж филиальной сети в связи с «набирающими обороты» процессами централизации функций управления в банковском бизнесе при активной развитии технологий анализа и работы с большими массивами информации (Big Data Mining), поддерживаемыми CRM КО.
Данные о продажах в сети также могут быть соотнесены с данными клиентопотока, что позволяет оценить относительную результативность в сравнении с другими офисами и рыночными бенчмарками.
В условиях ужесточения конкуренции, насыщения рынка и снижения рентабельности банковского бизнеса всё больше внимания уделяется показателям качества сервиса. Более того, в условиях централизации функций (с передачей от филиальной сети в подразделения головного офиса) контроль нормативов качества выходит на первый план в администрировании работы офисов и их сотрудников.
В условиях распространения электронных технологий удалённого обслуживания клиенты всё меньше готовы тратить время на физическое посещение банковских офисов. Если при этом они вынуждены долго стоять в очереди, существует высокая вероятность того, что в следующий раз они предпочтут обратиться в другую КО. Многие принципиально даже не будут ждать в очереди больше определенного ими субъективного предела. Ценовые параметры продуктов имеют всё меньшую ценность для клиентов по сравнению с качеством сервиса.
В качестве рыночного бенчмарка используется показатель доли клиентов, ждущих в очереди не больше 5 или 10 минут. Эта доля не должна превышать 20% или 30% от общего числа обслуженных клиентов.
Количество ошибок и жалоб фиксируется в определённых централизованных реестрах с возможностью внесения апелляций со стороны офисов и также является важными индикаторами качества клиентского сервиса и осуществления требуемых риск-менеджментом специальных внутрибанковских процедур.
Объём и доля операций, переведённых в удалённые каналы в текущих условиях дигитализации бизнеса и смены потребительских предпочтений, являются одним из стратегических KPI, ориентированных выживание КО в конкурентной борьбе друг с другом и высокотехнологичными компаниями, оказывающие услуги-субституты.
При этом в процессе стимулирования перевода операций с денежной наличностью в устройства самообслуживания (банкоматы, терминалы, платёжные киоски), либо альтернативные безналичные формы (зарплатные проекты с перечислением на банковские карты, эквайринг, корпоративные карты, привязанные к бизнес-счёту и т.п.) КО занимают проактивную позицию, экономя собственные издержки. Для целей стимулирования клиентов применяются, в основном, тарифные инструменты, а администрирования сотрудников КО — соответствующие KPI, включенные в систему мотивации.
Примерами показателей по переводу отдельных видов операций от сотрудников сети в удалённые каналы являются:
— доля операций по взносу/снятию наличных в банкоматах и иных устройствах самообслуживания, расположенных в офисе по отношению к общему объёму этих операций с учётом кассового узла;
— доля заходов в интернет-банк со стоек интернет-банка в офисах по отношению к общему клиентопотоку обслуженных в офисе клиентов.
Показатели, включенные в бизнес-перспективу «Персонал», объективным образом нацелены на обеспечение выполнения целей ранее рассмотренных бизнес-перспектив.
В данной связи важную роль играет мониторинг качества управления персоналом, в конечном итоге, выражаемого показателем «текучести кадров», а также оценка качества обучения и наставничества с помощью доли
успешно пройденных тестов. Ключевое значение для системы имеет показатель выполнения поставленных планов продаж.
Все три показателя учитывают вышеописанные рыночные тенденции централизации в установлении целей и стандартизации продуктивности, когда роль сотрудников сети состоит в интенсивной продаже массовых типовых продуктов по типовым скриптам продаж и обработки возражений, а также регулярном стремлении к обучению и развитию этим навыкам, а роль руководителей офисов в тотальном контроле этих процессов, подбору и обучению новых кадров.
В построении единой оценочной системы, связывающей показатели всех рассмотренных бизнес-перспектив, важную роль играют подходы к их интеграции. Этому вопросу посвящён следующий раздел.
Подходы к интеграции оценочных показателей для целей ранжирования точек филиальной сети КО.
Для создания сбалансированной системы важно не только выбрать адекватные показатели в рамках каждой бизнес-перспективы, но и грамотно их интегрировать, расставив нужные акценты и приоритеты. На практике это реализуется с помощью различных методов нормирования отдельных показателей, которые затем объединяются в единый ранг (интеграл) через систему «весовых множителей».
Самым простым методом нормирования является сортировка значений «от лучшего к худшему» с определением ранга (места) каждого офиса в общей совокупности оцениваемых офисов. Если это ранжирование произвести по всем показателям, то в результате получим однородные по единицам измерения совокупности оценок, которые в дальнейшем могут быть интегрированы в итоговый ранг каждого офиса.
На практике этот метод имеет ряд существенных, по нашему мнению, недостатков, снижающих степень объективности итоговой оценки. Во-первых, это неравномерность «шага» распределения оценок, которая может привести к существенным разрывам в оценке при минимальных отличиях в значении показателей. Во-вторых — несопоставимость уровней сравнения оценок по разным показателям. Например, даже при полном выполнении плана продаж всеми офисами, офисы с наименьшим процентом выполнения получат низкие места в рейтинге с негативным влиянием на общий показатель.
Во избежание вышеуказанных недостатков предлагается по каждому показателю использовать балльную оценочную шкалу (например, хорошо знакомую всем россиянам пятибалльную: 5 — отлично и 1 — очень плохо, либо 3-х, 4-х и даже 10-балльную, в зависимости от уровня необходимой точности в оценке), определив бенчмарки для каждого балла.
Для визуализации можно применять цветовые шкалы. Например, по шкале «светофора»: «красная зона» — плохо, «желтая зона» — удовлетворительно-хорошо, «зелёная» — отлично. Система бенчмарков и балльной оценки позволяет не только применять сопоставимое ранжирование, но и сразу «высвечивает проблемные зоны» в отдельно взятых офисах.
Таблица 5
Бизнес-перспектива «Персонал»
Наименование показателя ш £ Алгоритм расчёта Оцениваемые факторы и экономический смысл применения
Коэффициент выполнения планапродаж сотрудниками офиса % Средневзвешенный % выполнения персональных планов продаж руководителей и сотрудников офиса по перечню продаваемых продуктов в отчётном периоде Выполнение целей по продажам, поставленных на офис в целом и его отдельных сотрудников
Текучесть персонала % Количество уволенных сотрудников за период к средней фактической численности сотрудников офиса за период Качество управления и морально-психологический климат в офисе по отношению к среднему уровню и рыночному бенчмарку
Доля успешно пройденных тестов % Отношение количества оценочных тестов с баллом выше нормативного к общему числу назначенных тестов сотрудникам офиса Качество обучения и наставничества
Составлено автором по данным изучения практики работы КО
Для упрощения восприятия системы предлагается использовать двухуровневую шкалу весовых коэффициентов, сперва распределив веса (в рамках итоговых 100%) между бизнес-перспективами, а только затем по аналогичному принципу внутри каждой перспективы (с выходом на локальные 100%). Это даёт возможность изначально расставить акценты по роли перспектив и в дальнейшем проводить мониторинг проблемных зон от «общего к частному»: определить у каждого конкретного офиса его проблемную перспективу и затем анализировать показатели этой перспективы в поисках локальных проблемных зон. На втором уровне можно дополнительно сравнивать «сквозные веса» каждого показателя в рамках общей системы, умножив вес перспективы на вес показателя в этой перспективе. Это позволит, при необходимости, скорректировать акценты, увеличив веса приоритетных перспектив и показателей. Средний балл для ранжирования в этом случае считается с учётом веса бизнес-перспективы и показателя внутри неё. Нормирование производится только на нижнем уровне (расчёта коэффициентов в сравнении со шкалой бенчмарков).
Пример расчёта показателей и ранжирования офисов в рамках двухуровневой системы весов представлен в таблицах 6 и 7.
Таблица 6
Верхний уровень распределения весовых коэффициентов — сводные оценки по 5-балльной шкале:
Наименование офиса / перспективы Финансы Клиенты Про-цес-сы Пер-со-нал Средний балл / ранг офиса
Вес перспективы 40% 30% 15% 15%
Офис 1 4,8 4,7 4,7 4,5 4,71 / I
Офис 2 4,1 4,5 4,0 3,9 4,18 / II
Офис N 3,3 4,2 2,7 3,4 3,5 / III
Составлено автором по условным примерам аналитической практики КО
Таблица 7
Нижний уровень распределения весовых коэффициентов — на примере перспективы «Процессы»:
Наименование офиса / перспективы Уровень ожидания Количество ошибок и жалоб на 1 сотрудника Доля операций, переведенных в уд. каналы Средний балл/ Ранг офиса в перспективе
Вес показателя 40% 30% 30%
Офис 1 8% / 5 баллов 1,1 / 4 балла 81% / 5 баллов 4,7 / I
Офис 2 10% / 4 балла 1,1 / 4 балла 75% / 4 балла 4,0 / II
Офис N 16% / 3 балла 2,1 / 2 балла 63% / 3 балла 2,7 / III
В среднем по ФС 16% 2,0 65%
Шкала бенчмарка 5 - < 10%, 4 - 10-15%, 3 - 15-20%, 2 - 20-25%, 1 - > 25% 5 — 1 и менее, 4 — 1-1,5, 3 — 1,5-2, 2 — 2-3, 1 — более 3х 5 — > 80%, 4 — 70-80%, 3 — 60-70%, 2 — 50-60%, 1 — < 50%
ринг корректности установления шкал бенчмарков и, при необходимости, инициировать вопрос их пересмотра. Рекомендации по применению оценочных показателей в управлении филиальной сетью приводятся в следующем разделе.
Общие рекомендации по расчёту и применению оценочных показателей для ранжирования и мотивации руководителей точек филиальной сети КО.
Расчёт и применение оценочных показателей для целей управления ФС, как правило, учитывают следующие аспекты, базирующиеся на теоретических разработках концепции BSC, а также практических «кейсах» российских КО с учётом актуальной специфики:
— число оценочных показателей суммарно по всем перспективам не должно быть избыточным (оптимально — не более 10, т.е. по 2-3 на каждую перспективу);
— показатели в рамках одной бизнес-перспективы не должны дублировать друг друга по оцениваемым факторам и цели (смыслу) применения;
— в расчёте выполнения планов продаж и других финансовых показателях желательно исключать влияние валютной переоценки (офисы имеют разную структуру операций, что в условиях волатильности курсов на российском валютном рынке может сильно искажать статистику). Технически корректировка производится путём пересчёта фактических объёмов/ доходов на курсы, использованные ранее при планировании;
— в расчётах целесообразно использовать универсальные, как правило, относительные» «удельные показатели» в расчёта на 1 сотрудника, либо 1 м2 занимаемой площади, что позволяет более объективно сравнивать офисы разного размера и специализации;
— помимо «сквозной» оценки и ранжирования целесообразно дополнительно сравнивать офисы внутри однородных групп (например, крупные универсальные, маленькие розничные и т.п.), а также со средними оценками в рамках этих групп;
— офисы, по которым расчёт всего перечня показателей оценочной системы, по различным причинам не представляется возможным (новизна открытия, отсутствие планов, статистической отчётности и др.), должны либо временно исключаться
Составлено автором по условным примерам аналитической практики ко
Справочный расчёт среднего уровня показателей по всей филиальной сети (см. табл. 7) позволяет производить монито-
Заключение.
Предложенные вниманию читателей подходы к разработке и внедрению системы оценочных показателей для целей администрирования филиальной сети КО учитывают, как теоретический опыт построения подобных систем для предпринимательских структур в целом и кредитных организаций в частности, так и практические разработки, применяемые в современной российской банковской практике. Приведённые рекомендации позволяют учесть специфику оценки, как с позиции организационного уровня (не КО в целом, а её отдельных линейных подразделений), так и с учётом текущих рыночных тенденций по дигитализации, стандартизации и централизации бизнеса, волатильности валютных курсов.
Литература
1. Внедрение сбалансированной системы показателей / Horvath&Partners; Пер. с нем. — 3-е изд. — М.: Альпина Бизнес Букс, 2008.
2. Серов Е. Оценка эффективности кредитных организаций. — LAP LAMBERT Academic Publishing, Saarbrbcken, Deutschland / Германия, 2012, ISBN: 978-3-659-22576-5
3. Каплан Р., Нортон Д. Сбалансированная система показателей. — М.: Олимп-Бизнес, 2003.
4. Серов Е.Р. Система показателей оценки эффективности деятельности кредитных организаций Санкт-Петербурга в кризисный и пост-кризисный период // Экономика и Управление. — 2012. — №2 (76). — С. 97-104.
5. Банковское самообслуживание: конференция осторожных оптимистов http://bankir.ru/publikacii/20170207/bankovskoe-samoobsluzhivanie-konferentsiya ostorozhnykh-optimistov-10008554, Дата обращения: 8.02.17.
6. Онлайн-банкинг убивает розничные сети http://www.kommersant.ru/doc/3174844?utm_source=kommersant&utm_ medium=finance&utm_campaign=four Дата обращения 8.02.17.
7. Сбербанк за год закрыл 1327 офисов банковского обслуживания https://ria.ru/economy/20170113/1485635466.html. Дата обращения: 8.02.17
1 С января 2015 по январь 2017 года в Великобритании уже закрылись или закроются 1046 отделений семи крупнейших банков — HSBC, RBS, Lloyds, Barclays, The Co-operative Bank, Santander и TSB. Итальянский банк Unicredit заявил, что закрывает около четверти от всех 3800 отделений в странах своего присутствия. В июле Deutsche Bank сообщил, что до конца 2017 года закроет в Германии 188 своих отделений ради сокращения издержек. В конце ноября крупнейший по размеру активов банк Латинской Америки — бразильский государственный Banco dо Brasil анонсировал закрытие 400 отделений и сообщил, что намерен сосредоточиться на более активном продвижении цифровых услуг среди своих клиентов [6].
2 Сбербанк сократил в 2013 году 484 офиса банковского обслуживания населения, в 2014 году — 836 офисов, в 2015 году — 629 офисов и в 2016 году — 1327 офисов [7].
3 Сбербанк за ближайшие пять лет может сократить число своих отделений в России на 30-50%, сообщил в декабре глава банка Г. Греф в интервью телеканалу «Россия 24». Банк России видит тенденцию сокращения отделений банков РФ примерно в два раза на горизонте 10 лет в связи с развитием удаленной идентификации клиентов и возможностей оказывать услуги без посещения офисов, ранее в ноябре заявил директор департамента финансовых технологий ЦБ РФ В. Калухов [7].
4 в системе оперативного управления крупными филиалами эти показатели также могут быть рассчитаны (по тем же принципам и методикам, как для банка в целом), но их выполнение носит тактический характер и в систему стратегических KPI не включается.
5 Cost/Income (CIR) — отношение АХР (издержек) к чистой операционной прибыли до резервов и АХР, NIS — чистый процентный спрэд, NIM — чистая процентная маржа.
6 CRM — customer relationship management — автоматизированная система управления продажами и прочими взаимоотношениями с клиентами. CRM-подсказки — заранее «прогруженные» в информационную систему, либо автоматически сгенерированные при наступлении определенного программного сценария, скрипты по предложению клиентам определенных стандартных продуктов и услуг
7 по модулю с использованием механизма дисконтирования денежных потоков.
8 Как правило, для целей расчёта показателя из состава чистого комиссионного дохода исключаются комиссии, связанные с кредитным риском (по гарантиям, аккредитивам и кредитным операциям).
9 Рыночный бенчмарк не более — 40%, контроль, чтобы издержки росли медленнее, чем операционная прибыль (до издержек и АХР)
10 Часто в сравнительных расчётах применяют показатель т.н. «полезной площади», из которого исключается площадь коридоров, лестниц и т.п., не относящихся к обслуживанию клиентов в оперзале, либо зоне круглосуточного доступа к банкоматам, терминалам и иному оборудованию для клиентов.
11 В случае, если часть офисов не имеют процентных активов (кредитного портфеля, портфеля ценных бумаг и др.) для сквозного ранжирования офисов могут применяться аналогичные по экономическому смыслу показатели чистого процентного спрэда, либо суммы активной и пассивной марж.
ПРОЕКТНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ИННОВАТИЗАцИЕЙ ИНВЕСТИцИОННЫх СТРУКТУР
в экономических системах: функциональный анализ
М.П. Посталюк,
зав. кафедрой экономической теории и инноватизации экономики Университета управления «ТИСБИ» (г. Казань),
профессор кафедры экономической теории КНИТУ-КАИ им. А.Н.Туполева,
доктор экономических наук, профессор [email protected]
Р.Р. Нурмухаметов,
аспирант кафедры экономической теории и инноватизации экономики Университета управления «ТИСБИ» (г. Казань)
В статье обосновываются и вводятся в научный оборот экономические категории: «экономическая система как взаимодействующая, динамическая, неравновесная совокупность традиционных и инновационных управленческих отношений хозяйствующих субъектов по поводу расширенного воспроизводства благ, удовлетворяющих потребности людей»; «проектное управление инноватизацией инвестиционных структур в экономических системах как процесс создания, накопления, сохранения, использования и развития инновационных потенциалов хозяйствующих субъектов инвестиционной сферы экономических систем. Рассматриваются функции традиционно-инновационного проектного управления инноватизацией инвестиционных структур в экономических системах и даётся оценка его эффективности, изучаются проблемы создания механизмов инвестиционного обеспечения инновационности и инновативности, а также обосновываются критерии и показатели финансово-экономической эффективности управления инновационно-инвестиционными проектами.
Ключевые слова: проектное управление, традиционно-инновационные комбинации факторов производства, иннова-тизация, инвестиции, инвестиционные структуры, инновационно-инвестиционные проекты
УДК 332.1 ББК 65.291.8-4
Управление любым экономическим процессом, в том числе и инноватизацией инвестиционных структур в экономических системах, представляет собой традиционно-инновационные способы, факторы и показатели воздействия хозяйствующих субъектов данной сферы деятельности на этот процесс с це-
лью получения прибыли и/или какого-либо иного эффекта для себя (бизнеса), власти и общества. Сравнивая планируемые (прогнозируемые) и полученные различные эффекты мы определяем соответствующие типы эффективности как инвестиционных, так и управленческих процессов. Для установления
