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
  • 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 Страхование » IBP для страховых компаний » Финансы - Формирование бюджета доходов и расходов с детализацией по видам страхования

Финансы - Формирование бюджета доходов и расходов с детализацией по видам страхования

Bыбор методологии бюджетирования в страховой компании требует синергии финансового планирования, актуарной методологии и операционного контроля. В рамках IBP ключевым является выведение финансовых результатов из бизнес-драйверов, управляемых по видам страхования, с учетом специфики резерва, комиссий, администирования и регуляторных требований. Глава описывает последовательность процедур, лучшие практики и организационные изменения, необходимые для реализации детализированного бюджета, который связывает стратегические цели с операционной деятельностью и данными в рамках единообразной архитектуры планирования.

IBP в страховании предполагает не только расчет ожидаемой прибыли, но и управление рисками, связанное с резервациями по IFRS 17, капиталом и требованиями надзорных органов. В фокусе - прозрачная связь между линейками страхования, источниками премий, структурами затрат, уязвимостями к изменениям рыночной конъюнктуры и сценариями развития событий. Эффективная детализация по видам страхования позволяет управлять доходами и расходами на уровне продукты/дивизиона, сохраняя гибкость внедрения изменений и быстроту адаптации к внешним условиям.

  • Этот раздел ориентирован на методологическую pallets: какие процессы организовать, какие роли определить, какие данные обеспечить и какие метрики использовать для контроля бюджета по видам страхования.
  • Важно помнить: бюджет не является статичным документом; он должен обновляться в рамках rolling forecast, поддерживать адаптивность к сезонности, цикличности страховой деятельности и регуляторным требованиям.

     

Краткое содержание главы

  • Определение целевых состояний и принципов IBP для страховых компаний с детализацией по видам страхования.
  • Процесс формирования бюджета: этапы, входы-выходы, роли и документирование.
  • Данные, методология и управляемость драйверами бюджета: модели, качество данных, управляемые сценарии.
  • Организационные изменения, регламенты и контроль исполнения бюджета.
  • Практики мониторинга, вариационного анализа и внедрения: KPI, сценарии, выставление бюджета в реальном времени.
  • Применение в контексте регуляторных требований и финансовой отчетности.

     

Контекст и цели IBP в страховании

IBP в страховании формирует единую управленческую модель, объединяющую стратегическое планирование, финансовый и операционный контроль, а также actuarialную аналитику. Основная идея состоит в том, чтобы превратить высокоуровневую стратегию в детализированные бюджеты, которые можно проверить на финансовую устойчивость и операционную осуществимость. В страховании отдельная сложность связана с различиями между видами страхования: премии, резервы и управление убытками по жизни и по не композиционным линиям, требования к администрированию договоров, а также влияние регуляторной и учетной архитектуры.

 

В рамках IBP важно обеспечить:

  • единую модель драйверов доходов и расходов по видам страхования: премии, резервы, выплаты по убыткам, административные и коммерческие затраты, комиссии и сделки с перестрахованием;
  • согласование между финансовыми целями, операционной стратегией, актуарной геометрией и регуляторными требованиями;
  • способность проводить сценарный анализ и стресс-тестирование, чтобы оценивать влияние изменений рыночной конъюнктуры, демографии клиентов, цены страховых услуг и затрат на дистрибуцию;
  • прозрачность данных, их достоверность и прослеживаемость: от источников в системах управления полисами и претензиями до финальной GL-отчетности.

Ключевые принципы включают: горизонтальная скоординация между бизнес-линиями, вертикальная связь между стратегией и бюджетом, и устойчивые процедуры обновления данных и моделей. Применение IBP contribue к снижению разрыва между планированием и исполнением, повышению точности прогнозирования и улучшению управляемости рисками.

 

Процесс формирования бюджета: шаги, входы и выходы, горизонты

Формирование бюджета в IBP следует рассматривать как цикл, который начинается с стратегического плана и завершается мониторингом исполнения и корректировками. В страховании ключевые шаги включают разработку драйверной модели по видам страховок, сбор данных, согласование с регуляторами и внутрирегиональными единицами, а также подготовку детализированных бюджетов по линейкам.

  1. Определение драйверов и структуры бюджетной модели
  • для каждого вида страхования устанавливаются драйверы премий и убытков: объемы полисов, коэффициент удержания, средняя премия на полис, частота наступления страховых случаев, средняя стоимость выплаты, коэффициенты комиссии, затраты на дистрибуцию и администрирование;
  • в рамках резерва и учета по IFRS 17 учитываются текущие резервы и изменения в ожидаемых платежах, что влияет на выручку и себестоимость;
  • учитывается влияние перестрахования на чистый премий доход и вероятность освобождения от части риска.
  1. Сбор и консолидация данных
  • источники включают системы управления полисами, претензиями, финансы, управление рисками и регуляторные отчеты;
  • данные консолидируются на уровне бизнес-линиий и регионов, обеспечивая единый репозитарий и единое толкование ключевых метрик;
  • устанавливаются правила качества данных: полнота записей, консистентность кодов видов страхования, единые классификации затрат.
  1. Разработка бюджетной модели и сценариев
  • строится детализированная модель по видам страхования: доходы от премий, резервы на выплаты по страховым случаям, администраторские затраты, затраты на дистрибуцию, комиссии, перестрахование;
  • формируются базовый сценарий, оптимистический и пессимистический варианты, а также стресс-тесты по ключевым драйверам (колебания премий, частота убытков, средняя величина выплат, изменение цен на услуги и регуляторные требования);
  • проводится анализ влияния на маржинальность по видам страхования и региональный разрез.
  1. Валидация и согласование
  • осуществляется валидация моделей и параметров на уровне управленческих комитетов;
  • совместно с актуарной службой и риском уточняются предпосылки, методы расчета и допущения;
  • результаты бюджета согласовываются с руководством, дистрибуцией и операционными единицами.
  1. Утверждение и внедрение
  • после согласования бюджет оформляется в единый документ IBP и внедряется в финансовую систему учёта;
  • устанавливаются контрольные точки, сроки обновления и процедуры для оперативного обновления на основе rolling forecast.
  1. Мониторинг исполнения и обновление
  • контроль исполнения ведется через вариации к плану по видам страхования, анализ отклонений, причинно-связанные коррекции в драйверах;

  • периодически обновляется прогноз и план на следующий период, с учетом фактических данных и изменений рыночной конъюнктуры.

  • Важной частью является связь между бюджетированием и регуляторной отчетностью: планирование должно быть совместимо с требованиями к капиталу, резервам и финансовой устойчивости, чтобы минимизировать риски несоответствий и задержек в отчетности.

Графическая схема архитектуры бюджетирования может включать: слой источников данных, слой модели драйверов, слой стресс-тестирования и сценариев, слой управления данными и качеством (DQM), слой согласования и утверждения, а также слой мониторинга исполнения. Для методического подхода характерны следующие принципы:

  • единая нотация и единые атрибуты для видов страхования, чтобы обеспечить сопоставимость между индикаторами;
  • модульность модели: возможность добавлять новые линейки или изменять драйверы без разрушения существующей структуры;
  • прозрачность параметров и допущений: регламентируемые политики публикации и архивирования версий.

     

Драйверы и структура бюджета по видам страхования

  • Life: драйверы приходят от числа застрахованных лиц, миграции клиентов, среднего объема отпускной премии, темпов обновления тарифов, размера резерва по дисконтированным обязательствам; расходы включают комиссии агентов, администрирование полисов и затраты на обслуживание цепочки продаж.
  • Non-life (property & casualty): драйверы** - темпы выпуска новой продукции, частота убыть, оборачиваемость портфеля, средняя выплата поClaim, сезонность, влияние перестрахования; затраты включают Claims, админ, посреднические комиссии, перестрахование.
  • Health: драйверы** - численность застрахованных, демографические параметры, травмозависимости, доля групповых клиентов; затраты - лечение, административные расходы и комиссии.
  • Specialty/кредитное страхование и другие ниши: драйверы** - портфели специфических продуктов, риск-корректировки, качество портфеля; затраты соответствуют профилю канала продаж и администрированию.

     

Временной горизонт и регуляторная связь

IBP-детализация должна работать на горизонт 12-24 месяцев с обновлениями ежеквартально или ежемесячно в зависимости от бизнес-ритма. В рамках страхования особенно важно учитывать регуляторные требования, например к раскрытию резерва, бухгалтерскому учету и капиталу. В этом контексе бюджетная модель должна быть совместима с IFRS 17 и соответствовать требованиям аудита и внутреннего контроля. Учет резервов и изменений в их оценке особенно критичен в процессе планирования, поскольку он напрямую влияет на устойчивость финансов и показатели прибыльности.

 

Детализация по видам страхования

Разделение бюджета по видам страхования позволяет не только точнее прогнозировать финансовые результаты, но и оперативно управлять рисками, оптимизировать каналы продаж и перераспределять ресурсы между линейками.

 

Life

Бюджетирование в Life ориентировано на управление портфелем в контексте демографических изменений, тарифной политики и темпов монетизации. В бюджет включаются:

  • премии за период, включая сезонную и календарную динамику;
  • резервы по страховым обязательствам и их изменение;
  • выплаты по страховым случаям и их сезонность;
  • затраты на администрирование и обслуживание полисов;
  • комиссии агентам, агентские и брокерские сборы;
  • операционные затраты на IT-поддержку и инфраструктуру данных;
  • влияние перестрахования и холдинговой политики.

Ключевые методики: driver-based budgeting, моделирование сценариев влияния на премии и резервы, анализ чувствительности к изменению ставок процентной ставки и демографическим условиям. Важна синергия actuarialной оценки с финансовыми расчетами, чтобы учесть как текущие резервы, так и будущие обязательства.

 

Non-life (Property & Casualty)

Для Non-life основной фокус - баланс между премиями, выплатами по убыткам и операционными затратами. В бюджете учитываются:

  • премии по портфелю и темпы их роста;
  • ожидаемые выплаты по убыткам, сезонность и кросс-канальные эффекты;
  • затраты на выплату претензий, администрирование процессов и фонд досудебной защиты;
  • комиссии и вознаграждения по каналам продаж;
  • перестрахование и влияние на чистый риск;
  • административные и управленческие затраты, связанные с дистрибуцией и обслуживанием клиентов.

Детализация по видам страхования в Non-life должна учитывать сезонности, региональные различия и специфику портфеля: например, автомобильное страхование может иметь более выраженную сезонность выплат, тогда как коммерческая страховка чаще требует более длительных циклов обработки и урегулирования.

 

Health и другие ниши

Health-бюджетирование требует учета изменений в медицинских ценах, демографических факторов и политики оплаты услуг. Прямой влиянию на бюджет подвержены:

  • количественные и качественные показатели застрахованных лиц;
  • тарифы на медицинские услуги и объемы обращения;
  • административные затраты и дистрибуционные комиссии.

Остальные ниши страхования требуют адаптивной детализации в рамках спецификации продукта: наличие дополнительных услуг, пакетных предложений, стратегий развития каналов продаж.

 

Регуляторная и финансовая согласованность

Во всех линейках необходима согласованность с регуляторными требованиями и учетной политикой. В рамках IFRS 17 важна корректная оценка ожидаемых денежных потоков, страховых обязательств и их изменений в течение периода; в отношении капитала - поддержание соответствия требованиям регулятора и качественный контроль исполнения бюджета. Кодовые списки, единые справочники и согласованные методики расчета позволяют снизить риск ошибок и повысить доверие к финансовым прогнозам.

 

Управление данными и методологические подходы

Успешное бюджетирование требует не только правильной модели, но и устойчивой базы данных, управляемой в рамках единой архитектуры. В этом разделе описываются принципы управления данными, методики моделирования и подходы к качеству данных.

 

Архитектура данных и источники

  • Источники включают: системы управления полисами, претензиями и урегулированием, финансовые модули, управленческий учет, регуляторные отчеты и данные внешних агрегаторов. Все данные должны иметь единый каталог, метаданные, а также версионность и архивирование.
  • В рамках IBP важна связка между данными о клиентах и ними же данными о продуктах: детальные уровни кодов видов страхования, тарифов, дисконтирования и методов расчета резервов.
  • Механизмы обеспечения качества данных включают процедуры: дедупликацию, нормализацию, обработку пропусков, контроль полноты и консистентности между системами.

     

Модели и методологии

  • Драйверное бюджетирование (driver-based budgeting) - основа, где ключевые параметры портфеля переведены в финансовые потоки через детализированные драйверы: число полисов, средняя премия, частота убытков, размер выплат, административные затраты и комиссии.
  • Сценарное моделирование и стресс-тестирование - для оценки устойчивости бюджета к изменениям в экономике, тарифной политике, регуляторных условиях и природных рисках.
  • Визуализация и управление метриками - обеспечение наглядности и оперативности в анализе бюджетной реализации и прогноза.
  • Регуляторная совместимость - учет требований IFRS 17, Сонов других стандартов и внутренних регламентов.

     

Качество данных и управление ими

  • Установление единого справочника ключевых объектов: виды страхования, каналы продаж, маршруты обработки возмещений.
  • Определение стандартов качества данных: полнота, точность, актуальность и согласованность.
  • Регулярная валидация и аудит моделей бюджета, включая тестирование на чувствительность к изменениям входных предпосылок.

     

Организационные изменения и методическое внедрение

  • Создание целевой операционной модели (TOM) для IBP: роли, ответственности, процедуры и коммуникации между финансовой, актуарной, рисковой и операционной функциями.
  • Внедрение регламентов: стандарты документирования предпосылок, версии моделей, процессы утверждения и архивации.
  • Обучение и развитие компетенций: обучение сотрудников принципам driver-based budgeting, анализу чувствительности, управлению данными и постановке управленческих целей.

     

Организационные изменения и внедрение

IRP требует трансформации организационной культуры и процессов управления. Основные направления включают:

  • Определение ролей и ответственности (RACI) для ключевых процессов бюджетирования: кто устанавливает драйверы, кто отвечает за данные, кто проводит валидацию, кто принимает бюджет и кто осуществляет мониторинг исполнения.
  • Формирование комитетов по бюджетированию: кросс-функциональные группы с участием финансов, актуаров, риска, продаж и IT, обеспечивающие согласование на разных уровнях.
  • Внедрение единого операционного цикла IBP: регулярные обновления драйверов, пересмотр сценариев, сверка с регуляторными требованиями и обновления бюджета в рамках rolling forecast.
  • Обеспечение архитектуры и инфраструктуры: единый репозиторий данных, автоматизированные пайплайны загрузки данных, контроль версий моделей, мониторинг качества данных.
  • Управление изменениями: план внедрения, коммуникационная стратегия, оценка рисков и оценка эффектов на организацию, обучение сотрудников и поддержка руководителей.

Эффективная реализация требует не только технической грамотности, но и культуры прозрачности и совместной ответственности за результат. В рамках изменений важно предусмотреть временных сотрудников, контрактные ресурсы и внутренние методики, чтобы внедрить новые процессы без сбоев в операционной деятельности.

 

Мониторинг и контроль бюджета

Контроль исполнения бюджета по видам страхования предполагает непрерывный цикл анализа отклонений, корректировок и улучшений. Основные элементы включают:

  • вариационный анализ: регулярная идентификация причин отклонений между планом и фактическими данными по видам страхования;
  • обновление rolling forecast: ежеквартальное или ежемесячное обновление прогноза на ближайшие 12-24 месяца с пересмотром драйверов и допущений;
  • управление рисками: применение сценариев для оценки влияния изменений на финансовые показатели, определение порогов тревоги и реагирование на выход за пределы допустимого диапазона;
  • показатель эффективности: LLT метрики** - например, коэффициенты чистого премий, резервов, операционных затрат на единицу премии, маржинальность по линейкам, а также показатели капитализации и регуляторной устойчивости;
  • прозрачность и отчетность: единый формат представления бюджета в рамках IBP, с четким разнесением по видам страхования и линейкам, а также возможность быстрого деталирования по требованию руководства.

Эти контрольные механизмы позволяют своевременно выявлять проблемы на ранних стадиях, инициировать корректирующие меры и поддерживать управляемость портфелем страховых рисков на уровне всей организации.

 

Key takeaways

  • IBP в страховании требует тесной интеграции финансового планирования, актуарной оценки и операционного контроля через детализированную структуру по видам страхования.
  • Эффективный процесс формирования бюджета строится на драйверной модели, качестве данных и сценарном анализе, с учётом регуляторных требований и особенностей портфеля.
  • Детализация по видам страхования позволяет управлять портфелем и ресурсами, выделяя приоритеты между линейками и каналами продаж.
  • Управление данными, архитектура и регламенты - ключ к прозрачности бюджета: единые справочники, контроль версий и качество данных являются основой доверия к выводам бюджета.
  • Организационные изменения и четкое распределение ролей (RACI, комитеты) существенно улучшают согласование, внедрение и мониторинг бюджета.
  • Мониторинг исполнения через вариационный анализ и rolling forecast обеспечивает адаптивность бюджета к изменениям рынка и регуляторной среды.
  • При внедрении IBP следует сохранять баланс между методологической строгостью и операционной гибкостью, чтобы бюджет был реальным инструментом управления портфелем страхования.

     

FAQ

  1. Что такое IBP и зачем он нужен в страховании?

IBP (Integrated Business Planning) - это процесс, который связывает стратегическое планирование, финансы, операционную деятельность и риск-менеджмент в единый цикл планирования. В страховании IBP позволяет оптимизировать бюджет по видам страхования, сопоставлять доходы премий, резервы, расходы на дистрибуцию иClaims, и при этом учитывать регуляторные требования и управляющую архитектуру данных.

 

  1. Какие виды страхования требуют наибольшей детализации в бюджете?

Наибольшую детализацию требуют Life и Non-life линейки. Life включает демографические драйверы, тарифы и резервы по страховым обязательствам, тогда как Non-life требует учёта частоты и размера выплат, резервов, перестрахования и затрат на дистрибуцию. Health и другие ниши требуют специфических драйверов, связанных с демографией, тарифами и управлением затратами на услуги.

 

  1. Какие данные необходимы для детального бюджетирования по видам страхования?

Ключевые данные - данные полисов и контрактов, данные претензий и урегулирования, финансовые записи (премии, резервы, выплаты), информация о каналах продаж и комиссиях, данные о перестраховании, административные затраты и регуляторные отчеты. Важна прослеживаемость данных и единая архитектура интеграции между системами.

 

  1. Какую роль играет IFRS 17 в бюджетировании?

IFRS 17 влияет на учет страховых обязательств и признание выручки, что влияет на резервы и чистую прибыль. В бюджете необходимо учитывать влияние изменения в резервах и учете, а также корректно отражать влияние перестрахования и страховых обязательств на финансовые показатели.

 

  1. Как реализовать сценарное моделирование в IBP?

Сценарное моделирование включает разработку базового, оптимистического и пессимистического сценариев драйверов (премии, частота убытков, средние выплаты, комиссии). Затем строится влияние на EBITDA, маржинальность по видам страхования и на регуляторные показатели. Важно обеспечить возможность быстрой замены допущений и прозрачность параметров.

 

  1. Какие организационные изменения требуются для внедрения IBP?

Необходимы регламенты, роли и ответственности (RACI), кросс-функциональные комитеты, регламент версий моделей и документирование допущений. Важно создать целевую операционную модель (TOM), интегрировать управление данными и обеспечить обучение сотрудников.

 

  1. Какой подход к контролю исполнения бюджета наиболее эффективен?

Эффективен подход, сочетающий регулярный вариационный анализ, rolling forecast и стресс-тесты. Важно иметь единый дашборд по видам страхования, чтобы оперативно видеть отклонения и инициировать корректирующие меры. Также необходима связь бюджета с регуляторной отчетностью и внутренними рисками.

 

  1. Какие существуют лучшие практики в детализированном бюджетировании по видам страхования?

Ключевые практики включают: driving-based budgeting, модульность бюджетной модели, единая архитектура данных, прозрачность допущений и версий, сценарный подход к управлению рисками, а также тесное взаимодействие между финансовой, актуарной и операционной функциями.

 

  1. Что делать, если данные по видам страхования недоступны в требуемом объеме?

Необходимо реализовать план данных: определить минимальные наборы KPI для каждого вида страхования, внедрить процессы ETL/ELT для интеграции данных, применить методы оценки пропусков и инкрементного заполнения. В долгосрочной перспективе - модернизировать полисную и претензионную системы для улучшения качества данных.

 

  1. Как обеспечить устойчивость бюджета к регуляторным изменениям?

Необходимо включать регуляторные допущения в сценарное моделирование, держать запас на непредвиденные изменения, поддерживать актуальность учетной политики и IFRS 17, а также регулярно пересматривать и обновлять модели в соответствии с изменениями в требованиях регуляторов и стандартов отчетности.

 

Продолжение данной методологии предполагает создание детализированного набора документов: регламенты по ведению бюджета, шаблоны драйверной модели, карту процессов IBP, таблицы ссылок и руководства по управлению данными. Реализация требует качественного взаимодействия между бизнес-единицами, финансовым управлением, актуарной службой и IT, чтобы обеспечить долговременную прозрачность, управляемость и эффективное управление портфелем страхования.

← Предыдущая статья
Актуарный блок - Планирование комбинированного коэффициента на горизонте стратегии
Следующая статья →
Финансы - Планирование операционной прибыли с учетом андеррайтингового и инвестиционного результата

 

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
  • Novikov group – первый российский ресторанный холдинг, основанный в 1991 году. Это команда профессионалов под управлением Аркадия Новикова, реализующая широкий спектр услуг в сфере гостеприимства: от проведения event-мероприятия до управления рестораном, от установления стандартов сервиса до контроля качества готовой продукции, от построения бизнес-плана проекта до реализации франшизы.

  • «Восток-Запад» – крупнейший поставщик продуктов в рестораны, кафе, гостиницы, кейтеринговые компании, столовые, комбинаты питания и кондитерские производства. 300+ городов регулярной доставки по всей территории России и странам СНГ; 3500+ товаров профессиональных брендов.

  • ПАО «Банк Уралсиб» (Публичное акционерное общество «Банк Уралсиб») — российский коммерческий банк. В 2020 году входил в топ-20 банков РФ по размеру активов (рэнкинг рейтингового агентства Эксперт РА), в 2021 году — в топ-25 крупнейших банков страны по расчётам агрегатора Банки.ру

  • 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.

  • 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.