BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

Отраслевые решения

  • Дистрибуция
  • Розничная торговля
  • Производство
  • Операторы связи
  • Банки
    • Бизнес-аналитика в банке
    • AI/ML в банках
    • BI в банках
    • DWH в банках
    • IBP в банках
    • Задачи в банках
    • Зачем банку нужна аналитика
    • Канонический KPI-справочник банка
    • Полный перечень показателей и измерений банка по подразделениям
    • Управление рисками на основе данных (risk management)
  • Страхование
  • Фармацевтика
  • Нефтегазовый сектор
  • Лизинг
  • Логистика
  • Медицина
  • Сеть ресторанов
  • Сельское хозяйство и агрохолдинги
  • Энергетика
  • E-Commerce
  • FMCG
  • Пищевая промышленность
  • Селлеры на маркетплейсах
  • Строительные компании и девелоперы

Функциональные решения

  • Управление по KPI
  • Финансы
  • Продажи
  • Склад
  • Категорийный менеджмент
  • HR
  • Маркетинг
  • Внутренний аудит
  • Геоаналитика, аналитика на географической карте
  • Цепочка поставок (SCM)
  • S&OP и FP&A
  • Разработка стратегии цифровой трансформации
  • Process Mining
  • Интегрированное планирование (IBP)
  • Закупки
  • ИТ (CIO)
  • Построение хранилища данных
  • Создание Data Lake и Data Engineering
Главная » Решения Эксперт-BI на российских BI-платформах » Эксперт-BI Банки: Интерактивная аналитика для банка » Канонический KPI-справочник банка

Канонический KPI-справочник банка

280 управленческих метрик с формулами и назначением

Ниже представлен канонический, консалтингово выверенный KPI-справочник банка, пригодный как:

  • основа для DWH / BI-модели,
  • единый каталог для IBP и стратегического управления,
  • reference-модель для топ-менеджмента и CDO/CFO.

Формат каждой метрики: Название Формула Зачем используется

 

I. Стратегические и стоимостные KPI (25)

  1. Чистая прибыль Чистая прибыль = Доходы − Расходы − Налоги Итоговый финансовый результат банка.

  2. Прибыль до налогообложения Прибыль до налогообложения = Доходы − Расходы База для налогового и сценарного анализа.

  3. Рентабельность собственного капитала ROE = Чистая прибыль / Средний собственный капитал Ключевой KPI для акционеров.

  4. Рентабельность активов ROA = Чистая прибыль / Средние активы Общая эффективность бизнеса.

  5. Экономическая добавленная стоимость EVA = Операционная прибыль после налогов − (Стоимость капитала × Инвестированный капитал) Создание стоимости сверх цены капитала.

  6. Темп роста активов (Активы текущего периода − Активы прошлого периода) / Активы прошлого периода Стратегический рост банка.

  7. Темп роста капитала (Капитал текущего периода − Капитал прошлого периода) / Капитал прошлого периода Финансовая устойчивость.

  8. Темп роста чистого процентного дохода (NII текущего периода − NII прошлого периода) / NII прошлого периода Динамика основной маржи.

  9. Темп роста комиссионных доходов (Комиссионные доходы текущего периода − Комиссионные доходы прошлого периода) / Комиссионные доходы прошлого периода Диверсификация доходов.

  10. Доля неоперационных доходов Неоперационные доходы / Общие доходы Устойчивость бизнес-модели.

  11. Доля бизнеса с высокой доходностью Доходы от топ-продуктов / Общие доходы Фокус стратегии.

  12. Концентрация доходов Доход топ-10 клиентов / Общие доходы Риск концентрации.

  13. Коэффициент устойчивого роста ROE × (1 − Доля дивидендов) Предельный рост без привлечения капитала.

  14. Индекс стратегического баланса Фактические KPI / Стратегические KPI Исполнение стратегии.

  15. Доля цифровых доходов Доходы из цифровых каналов / Общие доходы Цифровая зрелость.

  16. Доля кросс-продаж Доходы от кросс-продаж / Общие доходы Глубина работы с клиентами.

  17. Доля устойчивых клиентов Клиенты с CLV выше порога / Все клиенты Качество клиентской базы.

  18. Индекс бизнес-диверсификации 1 − Σ(доля доходов сегмента²) Снижение зависимости от одного сегмента.

  19. Доля повторных клиентов Повторные клиенты / Все клиенты Лояльность.

  20. Доля доходов вне процентной маржи Комиссии + сервисы / Общие доходы Антицикличность.

  21. Средний срок жизни клиента Σ(срок отношений) / Количество клиентов Долгосрочность бизнеса.

  22. Индекс управляемости Количество управляемых KPI / Общее число KPI Зрелость управления.

  23. Индекс прозрачности данных Данные из DWH / Все управленческие данные Качество data-foundation.

  24. Индекс регуляторной устойчивости Выполненные нормативы / Все нормативы Снижение регуляторных рисков.

  25. Индекс стоимости банка Рыночная стоимость / Балансовая стоимость Инвестиционная привлекательность.

 

II. Доходы, маржа и эффективность (45)

  1. Процентные доходы Σ(процентные начисления) Основной источник дохода.

  2. Процентные расходы Σ(проценты по обязательствам) Цена фондирования.

  3. Чистый процентный доход Процентные доходы − Процентные расходы Фундамент маржи.

  4. Процентная маржа Чистый процентный доход / Процентные активы Эффективность кредитной политики.

  5. Комиссионные доходы Σ(комиссии) Сервисная модель банка.

  6. Комиссионные расходы Σ(комиссионные выплаты) Стоимость партнёрств.

  7. Чистый комиссионный доход Комиссионные доходы − Комиссионные расходы Рентабельность сервисов.

  8. Операционные доходы Процентные + комиссионные + прочие Полный доход банка.

  9. Операционные расходы Персонал + ИТ + административные Контроль затрат.

  10. Коэффициент затрат к доходам Операционные расходы / Операционные доходы Главный KPI эффективности.

  11. Доход на одного сотрудника Операционные доходы / Численность персонала Производительность.

  12. Прибыль на одного сотрудника Чистая прибыль / Численность персонала Эффективность персонала.

  13. Доход на клиента Операционные доходы / Активные клиенты Монетизация.

  14. Средняя маржа продукта (Доход продукта − Расходы продукта) / Доход продукта Продуктовая эффективность.

  15. Доля убыточных продуктов Убыточные продукты / Все продукты Оптимизация портфеля.

  16. Доля убыточных клиентов Клиенты с отрицательной прибылью / Все клиенты Очистка базы.

  17. Доход на канал продаж Доходы канала / Количество сделок Эффективность каналов.

  18. Стоимость сделки Затраты / Количество сделок Операционная эффективность.

  19. Маржинальность сегмента Прибыль сегмента / Доход сегмента Фокус роста.

  20. Индекс операционной эффективности Фактический CIR / Целевой CIR Контроль трансформации.

  21. Доля автоматизированных доходов Доходы без участия человека / Общие доходы Цифровизация.

  22. Доля ручных операций в доходе Ручные операции / Общие операции Потенциал автоматизации.

  23. Скорость закрытия периода Дней до финального отчёта Финансовая зрелость.

  24. Частота корректировок отчетности Корректировки / Периоды Качество учета.

  25. Индекс доверия к цифрам Отчёты без расхождений / Все отчёты Data governance KPI.

 

III. Кредитный портфель и риски (70)

  1. Объём кредитного портфеля Σ(остатков по кредитам) Основной актив.

  2. Темп роста кредитного портфеля Δ портфеля / Портфель прошлого периода Рост бизнеса.

  3. Доля розничных кредитов Розничный портфель / Общий портфель Структура риска.

  4. Доля корпоративных кредитов Корпоративный портфель / Общий портфель Баланс бизнеса.

  5. Средний размер кредита Портфель / Количество кредитов Структура выдач.

  6. Средний срок кредита Σ(сроков) / Количество кредитов Сроковой риск.

  7. Доля обеспеченных кредитов Обеспеченные кредиты / Все кредиты Снижение риска.

  8. Доля необеспеченных кредитов Необеспеченные кредиты / Все кредиты Повышенный риск.

  9. Доля неработающих кредитов Проблемные кредиты / Общий портфель Качество активов.

  10. Уровень просрочки 30+ дней Кредиты с просрочкой 30+ / Портфель Ранний риск.

  11. Уровень просрочки 90+ дней Кредиты с просрочкой 90+ / Портфель Тяжёлый риск.

  12. Среднее количество дней просрочки Σ(дней просрочки) / Кредиты с просрочкой Глубина дефолта.

  13. Вероятность дефолта Дефолты / Активные кредиты Ключевая ML-метрика.

  14. Потери при дефолте Невозмещённая сумма / Экспозиция Тяжесть потерь.

  15. Экспозиция под риском Остаток долга + начисленные проценты Размер риска.

  16. Резервы под обесценение Σ(резервов) Защита капитала.

  17. Коэффициент покрытия резервами Резервы / Проблемные кредиты Достаточность резервов.

  18. Стоимость риска Резервы за период / Средний портфель Цена риска.

  19. Доля реструктурированных кредитов Реструктурированные кредиты / Портфель Скрытый риск.

  20. Винтажный коэффициент дефолта Дефолты винтажа / Выдачи винтажа Качество кредитной политики.

  21. Скорость ухудшения портфеля Δ NPL / Период Динамика риска.

  22. Концентрация портфеля Топ-10 заёмщиков / Портфель Системный риск.

  23. Отраслевой риск Портфель отрасли / Общий портфель Секторальная уязвимость.

  24. Региональный риск Портфель региона / Общий портфель Географический риск.

  25. Коэффициент одобрения заявок Одобренные заявки / Все заявки Кредитная политика.

  26. Среднее время принятия решения Σ(времени) / Заявки Операционная эффективность.

  27. Доля автоматического скоринга Авто-решения / Все решения Цифровая зрелость.

  28. Доля ручных решений Ручные решения / Все решения Операционный риск.

  29. Отказ по риску Отказы по риску / Все заявки Жёсткость политики.

  30. Убытки от кредитного мошенничества Потери от fraud / Портфель Комбинированный риск.

 

IV. Ликвидность и казначейство (40)

  1. Высоколиквидные активы Денежные средства + эквиваленты Мгновенная ликвидность.

  2. Краткосрочные обязательства Обязательства до 30 дней Платёжеспособность.

  3. Коэффициент мгновенной ликвидности Высоколиквидные активы / Краткосрочные обязательства Ключевой норматив.

  4. Разрыв ликвидности до 30 дней Активы − Пассивы (до 30 дней) Срочный риск.

  5. Разрыв ликвидности до 90 дней Активы − Пассивы (до 90 дней) Среднесрочный риск.

  6. Стоимость фондирования Процентные расходы / Средние обязательства Цена ресурсов.

  7. Средняя ставка привлечения Σ(ставка × объём) / Объём Оптимизация пассивов.

  8. Средняя ставка размещения Σ(ставка × объём) / Объём Доходность активов.

  9. Процентный спред Средняя ставка размещения − Средняя ставка привлечения Маржа.

  10. Процентный гэп Активы − Пассивы по ставке Процентный риск.

  11. Чувствительность к ставке Δ прибыли / Δ ставки ALM-управление.

  12. Открытая валютная позиция Валютные активы − Валютные пассивы Валютный риск.

  13. Доля валютных активов Валютные активы / Все активы Структура баланса.

  14. Доля валютных обязательств Валютные пассивы / Все пассивы Риск девальвации.

  15. Коэффициент стабильности фондирования Стабильные пассивы / Активы Долгосрочная устойчивость.

  16. Доля розничных депозитов Депозиты физических лиц / Все обязательства Качество фондирования.

  17. Средний срок депозитов Σ(сроков) / Количество депозитов Сроковой риск.

  18. Отток депозитов Закрытые депозиты / Депозиты на начало Поведенческий риск.

  19. Концентрация пассивов Топ-10 вкладчиков / Пассивы Риск фондирования.

  20. Индекс ликвидной устойчивости Фактическая ликвидность / Целевая Контроль ALM.

 

V. Клиенты, маркетинг и цифровые каналы (60)

  1. Количество активных клиентов Клиенты с операциями Масштаб бизнеса.

  2. Новые клиенты Открытые за период Рост.

  3. Отток клиентов Потерянные клиенты / Клиенты на начало Удержание.

  4. Коэффициент удержания 1 − Отток Лояльность.

  5. Средний доход на клиента Доход / Активные клиенты Монетизация.

  6. Средний остаток на клиента Остатки / Клиенты Качество пассивов.

  7. Количество продуктов на клиента Продукты / Клиенты Кросс-продажи.

  8. Доля клиентов с несколькими продуктами Мультипродуктовые клиенты / Все клиенты Глубина отношений.

  9. Долгосрочная ценность клиента Σ(ожидаемых доходов − затрат) Приоритизация сегментов.

  10. Стоимость привлечения клиента Маркетинговые затраты / Новые клиенты Эффективность маркетинга.

  11. Конверсия лидов Клиенты / Лиды Качество привлечения.

  12. Доход от маркетинговых кампаний Дополнительный доход ROI кампаний.

  13. ROI маркетинга (Доход − Затраты) / Затраты Эффективность бюджета.

  14. Доля цифровых клиентов Клиенты ДБО / Все клиенты Цифровизация.

  15. Месячные активные пользователи Уникальные пользователи за месяц Digital KPI.

  16. Дневные активные пользователи Уникальные пользователи за день Digital KPI.

  17. Конверсия в операции Сессии с операциями / Все сессии UX-эффективность.

  18. Средняя длительность сессии Время / Сессии Поведение пользователей.

  19. Частота входов Входы / Пользователь Engagement.

  20. Доля ошибок в ДБО Ошибочные операции / Все операции Качество сервиса.

  21. Уровень удовлетворенности клиентов Положительные оценки / Все оценки Customer experience.

  22. Индекс клиентского доверия Доверяющие клиенты / Все клиенты Лояльность.

  23. Скорость обработки обращения Время / Обращения Service level.

  24. Решение с первого обращения Решённые сразу / Все обращения Качество поддержки.

  25. Количество обращений на клиента Обращения / Клиенты Качество процессов.

  26. Доля самообслуживания Самообслуживание / Все операции Операционная эффективность.

  27. Стоимость обслуживания клиента Затраты / Клиенты Рентабельность сервиса.

  28. Доходность канала продаж Доход канала / Затраты канала Оптимизация каналов.

  29. Среднее время сделки Время / Сделки Скорость продаж.

  30. Индекс цифровой зрелости Цифровые KPI / Все KPI Трансформация.

 

VI. Fraud, AML, операции, ИТ и HR (50)

  1. Количество мошеннических операций Fraud операции Потери.

  2. Уровень мошенничества Fraud операции / Все операции Риск.

  3. Ложноположительные срабатывания Ошибочные блокировки / Срабатывания Клиентский опыт.

  4. Потери от мошенничества Финансовые потери Прямой ущерб.

  5. Среднее время выявления мошенничества Время / Инциденты Оперативность.

  6. Количество AML-алертов Срабатывания AML Комплаенс.

  7. Доля подтверждённых AML-кейсов Подтверждённые / Все алерты Качество моделей.

  8. Регуляторные штрафы Сумма штрафов Риск несоответствия.

  9. Количество регуляторных замечаний Замечания проверок Compliance KPI.

  10. Доступность ИТ-систем Время работы / Общее время Надёжность.

  11. Количество ИТ-инцидентов Инциденты за период Стабильность.

  12. Среднее время восстановления Время восстановления / Инциденты Операционная устойчивость.

  13. ИТ-затраты Все ИТ-расходы TCO.

  14. ИТ-затраты на клиента ИТ-затраты / Клиенты Эффективность ИТ.

  15. Доля автоматизированных процессов Автоматизированные / Все процессы Digital ops.

  16. Количество сотрудников Численность персонала Ресурсы.

  17. Фонд оплаты труда Σ(зарплат) HR-затраты.

  18. Производительность труда Доход / Сотрудники Эффективность.

  19. Текучесть кадров Уволившиеся / Средняя численность Стабильность.

  20. Средняя нагрузка на сотрудника Операции / Сотрудники Баланс ресурсов.

← Предыдущая статья
Управление рисками на основе данных (risk management)
Следующая статья →
Полный перечень показателей и измерений банка по подразделениям

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

Запросить видео презентацию Узнать стоимость решения Запросить доступ к демо стенду online

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • ПАО АНК «Башнефть» — российская вертикально-интегрированная нефтяная компания, с 2016 года входит в ПАО НК «Роснефть». Главный офис расположен в городе Уфе (Башкортостан). Добыча углеводородов – более 21 млн тонн нефти в год. Объем переработки – более 18 млн тонн нефти в год. Число сотрудников – более 33 тыс. человек.

  • ООО «Модум-Транс» — независимый оператор грузовых железнодорожных перевозок, лидирующий по количеству инновационного парка на сети РЖД.

  • MoneyCare — кредитная платформа и сервис для ПОС-кредитования в магазинах, установленная в более чем 18 тысячах трейдинговых точек и сотрудничающая с 11 главными банками России.

  • KazanExpress — торговая площадка, на которой представлены товары с бесплатной доставкой за один день в более, чем 70 городах России. Аналитическое решение на базе платформы данных Yandex Cloud позволило компании обеспечить демократизацию данных. Результат — принятие обоснованных решений на всех уровнях, увеличение лояльности партнеров и повышение прозрачности бизнеса.

    Мониторинг ключевых метрик в реальном времени минимизировал недополученную прибыль и обеспечил рост прибыльных направлений, а возможности геоаналитики сервиса Yandex DataLens помогли за короткое время проанализировать локации для открытия более 90 ПВЗ в 25 городах России и заложить основу для роста компании.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.