Кручу, верчу – оценить хочу. Расчет эффективности инвестиций в ИТ-решения

ПРАКТИКА / Организация и управление

В статье излагаются некоторые подходы к расчету экономической эффективности проектов в сфере информационных технологий.

Abstract. The article describes some approaches to the calculation of the economic efficiency of the IT project. Keywords. IT services, calculation, effectiveness evaluation of the project, project performance indicators.

Ключевые слова. ИТ-услуги, оценка эффективности проекта, показатели эффективности проекта.

Наша компания является активным игроком на рынке финансовых технологий. Один из ключевых факторов развития ИТ-компании – эффективные продажи собственных решений и услуг. Рынок ИТ-сервисов высоко конкурентный, и нередко, перед тем как вступить в борьбу за потенциальный проект, требуется доказать, что инвестиции в этот проект действительно дадут эффект. Основным заказчиком при такой процедуре выступает обычно какое-либо внутреннее подразделение банка (или сразу несколько подразделений), а оппонентом – правление этого банка как высший орган принятия решений. Поскольку наша организация не только ИТ-интегратор, а еще и бизнес-консультант, мы используем свои знания, бизнес-компетенции и опыт, чтобы помочь банку убедиться в целесообразности планируемого проекта и предоставить ему соответствующие аргументы.

Поделюсь некоторыми подходами к решению этой проблемы.

Перед тем как приступить к оценке проекта, необходимо определить его тип, основные драйверы и важнейшие бизнес-задачи, которые он решает. Проекты можно разделить на несколько типов:

• расширение бизнеса, увеличение объема продаж;
• сокращение операционных расходов;
• снижение кредитных, рыночных, операционных рисков;
• снижение рисков, связанных с безопасностью (физической, информационной);
• выполнение требований регулятора.
Проект может удовлетворять нескольким типом, что увеличивает количество параметров для подсчета эффективности и в итоге делает результат более достоверным и надежным.

При определении эффективности ИТ-инвестиций необходимо определить расходную часть проекта, или TCO (англ. Total Cost Ownership), и доходную.

При расчете эффективности ИТ-инвестиций целесообразно ориентироваться на период от 3 до 5 лет. На практике большинство таких расчетов осуществляется на горизонте 5 лет от момента старта проекта.

Расходная часть TCO (Total Cost Ownership)

Стоимость владения решением складывается из нескольких составляющих.

• стоимость лицензий на бизнес-приложение или сервис, если решение приобретается по схеме аренды;
• годовое сопровождения вендора бизнес-приложения –18 до 28%, но чаще всего 20% от стоимости лицензий. Очень важно обратить внимание, что, как правило, иностранные вендоры начисляют оплату с первого года владения, то есть сразу после приобретения лицензий, независимо от сроков и результатов проекта;
• лицензии на системное программное обеспечение;
• годовое сопровождение вендора системного программного обеспечения;
• серверное оборудование (стоимость приобретения нового оборудования, стоимость амортизации существующего оборудования, участвующего в проекте;
• работы по внедрению или разработке системы, выполняемые компанией-интегратором;
• годовое сопровождение клиентской кастомизации, где очень важно определить дату, с которой начинается расчет и начисление стоимости поддержки компании-интегратора. Чаще всего этот момент соответствует плановому сроку сдачи проекта в промышленную эксплуатацию. Если в проекте несколько этапов, переход на поддержку может быть с ними соотнесен;
• внутренние ресурсы, участвующие в проекте (бизнес-заказчики, системные аналитики, программисты и т.д.). Внутренняя стоимость рассчитывается как ФОТ, умноженный на 2 (средний показатель, учитывающий все накладные расходы банка);
• внутренние ресурсы, выделенные на последующее сопровождение ИТ-решения.

Ниже приведен пример расчета ТСО при внедрении нового стандарта по учету финансовых инструментов (МСФО 9) (табл. 1).

Таблица 1

Расчет TCO при внедрении МСФО 9

Доходная часть

Расчет доходной части зависит от назначения системы, и как упоминалось ранее, может содержать несколько типов. Выделяют три сценария расчета предполагаемой эффективности:

• внедрение целевого решения;
• расчет альтернативного решения (учитываются функции, которые обязательны к исполнению, например, сдача отчетности в регулирующие органы). Для проектов, которые нацелены на увеличение эффективности, но не обязательны к исполнению, расчет ТСО альтернативного варианта можно не применять.
• расчет стоимости, если ничего не внедряем.

Увеличение бизнеса, объема продаж. Расчет эффекта от потенциального увеличения бизнеса

Продуктовые системы – основная цель увеличения объемов бизнеса, основной акцент строится вокруг эффекта от потенциального увеличения бизнеса и сокращения расходов.

Эффект от потенциального увеличения бизнеса может выражаться в росте объема продаж, увеличении конверсии заявок, увеличении отклика на маркетинговые мероприятия. Для более точного и убедительного расчета лучше дробить статьи расходов и доходов на более мелкие, детальные составляющие.

Для наглядности предлагаю рассмотреть расчет на примере внедрения системы управления маркетинговыми кампаниями. Эффект от внедрения можно разделить на несколько составляющих:

• по отношению к текущим потокам – сокращается стоимость привлечения клиентов, увеличивается конверсия на предложения, уменьшаются расходы на неэффективные маркетинговые мероприятия, снижается количество контактов («касаний») с клиентом и т. д. Если считать, что средняя величина привлечения розничного банковского клиента составляет 3000–4000 руб., то сокращение расходов на 10% при базе 100 000 новых клиентов в год даст экономию до 40 млн руб. Поскольку этот показатель легко замерить, то его можно отнести к прямым доходам.

Для новых потоков клиентов, увеличения объемов привлечения, эффект может быть рассчитан через LTV (Lifetime Value, – совокупная прибыль банка, получаемая от одного клиента за все время сотрудничества с ним). Расширение потока на 15% при среднем LTV розничного клиента 5000 руб. эффект от внедрения по этой статье составит 75 млн руб. (на базе 100 000 новых клиентов в год). Этот показатель сложно отнести к прямым доходам от внедренного решения, поскольку увеличение объема новых клиентов зависит не только от маркетинговых кампаний. Таким образом, выделить вклад именно данного проекта в результат увеличения клиентского потока невозможно. Этот показатель можно отнести к косвенным или «виртуальным». Для таких показателей может использоваться коэффициент влияния, который показывает, какая именно часть новых клиентов банка привлекается за счет эффективности маркетинговых мероприятий. Этот коэффициент определяется экспертно и является переменной величиной для тестирования модели.

Доходная часть есть не только у проектов, которые находятся в цепочке продаж. Хорошим примером может служить система управления ликвидностью (ALM). Основным эффектом от ее внедрения –является повышение точности при планировании денежных потоков, высвобождение ресурсов и более выгодное привлечение ресурсов на закрытие гэпов. Расчет доходов/экономии осуществляется на базе статистики по объемам привлечения/размещения денежных средств казначейством и ожидаемому изменению средних ставок размещения/привлечения средств. Важная составляющая – плановое управление среднесрочной и долгосрочной ликвидностью путем управления продажами и, таким образом, сокращением объемов операций на межбанковском рынке по закрытию гэп-ликвидности. Так, при среднем объеме межбанковских кредитов 3 млрд руб. снижение ставки заимствования на 0,5% обеспечивает экономию 15 млн руб. в год. А сокращение объема заимствования на 40% при ставке MIACR 7,22% даст до 115 млн руб. в год (при условии закрытия долгосрочных гэпов за счет увеличения объемов средств на расчетных счетах клиентов). Всегда, это «живая» бизнес-модель, которая может быть подстроена с учетом специфики и стратегии банка.

При вычислении размера потенциального дохода таким путем нужно понимать, что расчетные показатели могут в дальнейшем применяться как контрольные цифры по расширению бизнеса, которые бизнес-подразделениям придется брать на себя уже в форме обязательств в виде нового плана продаж.

Расчет эффекта от сокращения расходов.

Эффект от сокращения расходов всегда является ядром доходной части, поскольку в отличие от потенциального увеличения объемов продаж снижение конкретных расходов можно точно измерить. Основными мерами на этом направлении обычно становятся уменьшение доли ручного труда, а также операционных трудозатрат. Для удобства расчета и для транспарентности постконтроля автоматизируемый процесс дробится на функции и задачи. Далее для каждой функции и каждой задачи экспертно определяются трудозатраты. Если автоматизируются функции выделенного подразделения, легко провести сверку полученных в процессе анализа трудозатрат с количеством сотрудников в этом подразделении.

Так, эффективные трудозатраты подразделения 0,6 × Количество сотрудников × Период должны быть соизмеримы с рассчитанными трудозатратами по функциям за тот же период. Далее производится оценка трудозатрат после реализации проекта. Высвободившиеся ресурсы обозначаем в денежном выражении по формуле ФОТ × 2. Важно при расчете экономии трудозатрат не забыть сервисные подразделения, нагрузка на которые будет соответственно меняться.

Для примера возьмем расчет внедрения системы регуляторной отчетности.

1. Функция службы отчетности разбивается на регуляторные формы, и в рамках каждой формы оцениваются трудозатраты на ее подготовку (табл.2).
2. Кроме штатных задач подготовки отчетности, оцениваются запросы на расшифровку и уточнение данных. Помимо расходов службы ответственной за составление отчетности, в эту оценку включаются трудозатраты ИТ-подразделений.
3. Периодические аудиторские проверки оцениваются по тому же принципу (включаются трудозатраты службы отчетности и ИТ-подразделений банка).
4. Штрафы за некорректную или несвоевременно сформированную отчетность.
5. Стоимость текущих ИТ-решений, обеспечивающих формирование отчетности. Если она формируется в АБС (автоматизированная банковская система), надо учесть, что эта система поддержки критических сервисов, стоимость которой на порядок выше классических систем корпоративных хранилищ данных. В расчет, таким образом, включается стоимость ИТ-ресурсов, обеспечивающих текущее формирование регуляторной отчетности.

Таблица 2
Принцип расчета операционных расходов

При внедрении специализированной системы построения регуляторной отчетности существенно снижаются трудозатраты подразделения отчетности, трудозатраты ИТ на формирование дополнительных отчетов, а также стоимость ИТ-инфраструктуры за счет переноса функции на более дешевую инфраструктуру (рис.1).

Рис. 1. График окупаемости проекта для банка из топ-50

Снижение рисков (кредитных, рыночных, операционных)

Эффективное управление рисками – один из ключевых факторов успеха банковского бизнеса. Эта группа рисков наиболее поддаётся оценке при определении эффективности проектов, так как всегда имеет денежное выражение, и достаточно просто рассчитать сумму под риском до и после реализации проекта. Возьмем самый большой и зарегулированный риск – кредитный. Оценки его прямо влияют на финансовый результат банка, так как по результатам такой оценки формируется резерв на возможные потери. Хороший пример для расчета эффективности внедрения решений в этой сфере – расчет резервов по МСФО 9. В рамках данного стандарта определены новые правила расчета ожидаемых кредитных убытков, переход от резервирования по факту реализации рисковых событий, когда мы констатируем нарушение условий договора и начисляем резерв, к резервированию на базе прогнозов ожидаемых кредитных убытков для всех договоров банка. Это приведет к значительному увеличению резервирования из-за необходимости формирования резервов по «добросовестному» кредитному портфелю (без нарушения графика погашений).

Общая формула расчета едина:

ECL = PD × EAD × LGD,

где ECL – ожидаемые кредитные убытки, PD – вероятность дефолта, EAD – экспозиция к дефолту, LGD – уровень потерь при дефолте. При этом существуют два способа расчета ожидаемых кредитных потерь. Для расчета эффекта от внедрения используется метод альтернативного решения. В данном случае таким альтернативным решением будет простой расчет, который возможно произвести в ручном режиме используя MS Excel, путем перемножения PD (годовой или рассчитанной на весь срок действия кредита вероятности дефолта) на текущее значение EAD (экспозиции к дефолту) и LGD (уровень потерь при дефолте). Такой подход прост в реализации, но при этом неэффективен с точки зрения объемов резервирования. Второй подход – целевой, с учетом плановых платежей. Это расчет вероятности дефолта путем перемножения месячных PD на плановый EAD соответствующего месяца, с учетом графика платежей по каждой сделке (рис. 2). Такой подход удастся реализовать только в специализированном, целевом решении.

Рис. 2. Разница подходов в расчете ECL

Данный способ расчета позволяет сократить сумму резервирования по первой корзине на 10–30% (в зависимости от структуры и срочности портфеля) и на 30–70% по второй корзине. Снижение резервирования на 15–20% даст сотни миллионов рублей экономии с прямым отражением в финансовом результате банка.

Снижение рисков, связанных с безопасностью (физической, информационной)

Более сложная и неформализованная задача. Для расчета базового, текущего, состояния можно использовать статистику банка по фактам реализации рисков. Расчет похож на тот, что делается для оценки эффекта внедрения систем управления финансовыми рисками, но было бы правильно добавить эффект роста, если речь идет о быстро развивающейся области, такой как кибер-риски. Если проект по информационной безопасности реализуется с расчетом на опережение, и у банка нет истории реализации рисков, в таких случаях на помощь приходит статистика по рынку. На рис. 3 представлена статистика ЦБ РФ «Динамика количества и объема несанкционированных операций, совершенных с использованием систем дистанционного банковского обслуживания» в 2014–2015 гг., которая может быть использована для масштабирования потенциальных угроз и определения базы для расчета экономического эффекта системы безопасности.

Рис. 3. Динамика количества и объема несанкционированных операций, совершенных с использованием систем ДБО

Для применения статистики по рынку к конкретному банку используется коэффициент участия, который рассчитывается на основании долевого объема операций банка в общем объеме операций рынка и экспертной оценки текущего уровня безопасности по отношению к среднему по банковской системе. Последний показатель является экспертным и может использоваться для «настройки» модели.

В одной статье нет возможности раскрыть все возможные варианты и подходы к расчету экономической эффективности ИТ-решений, которые мы используем для оценки проектов. Но надеюсь, что этот краткий обзор будет полезен. Надо помнить, что экономический расчет всегда связан с большим количеством предположений и допущений, которые приходится принимать в модели оценки. С одной стороны, это неопределенность, с другой, инструмент, позволяющий получить желаемые цифры. Соблюдение баланса между реалистичностью модели и желаемым результатом всегда, конечно, остается в ответственности банка.