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 Лизинг: система бизнес-анализа для лизинговых компаний » IBP для лизинговой компании » Казначейство - Расчет потребности в рефинансировании на горизонте планирования (IBP в лизинге)

Казначейство - Расчет потребности в рефинансировании на горизонте планирования (IBP в лизинге)

В условиях динамичного финансового рынка казначейство лизинговой компании выступает связующим звеном между стратегическим планированием, операционной деятельностью и финансовыми рынками. В контексте IBP в лизинге задача расчета потребности в рефинансировании на горизонте планирования становится критически важной: она обеспечивает доступ к ликвидности в нужный момент, минимизирует стоимость капитала и повышает устойчивость к стрессовым сценариям. Раздел фокусируется на методологии, процедурах и организационных изменениях, позволяющих корректно спроектировать и управлять рефинансированием через весь горизонт планирования.

IBP в лизинге требует не просто вычислить объем финансирования на ближайший период, но и выстроить предиктивную архитектуру данных, согласовать временные рамки между планированием активов, обязательств и казначейскими решениями, а также внедрить процессы мониторинга и контроля. Рассматриваются вопросы интеграции с системами планирования, качеством данных, управлением рисками и ролью управления изменениями в переходе к новой методологии. В итоге читатель получает практический набор процессов, которые можно адаптировать под специфику капитала, клиентов и рисков конкретной лизинговой организации.

  • Определение роли казначейства в контексте IBP и горизонтов планирования
  • Методика расчета потребности в рефинансировании: входы, модели, выходы
  • Архитектура данных, интеграции и управление качеством
  • Риск-менеджмент, сценарный анализ и управление изменениями

     

Контекст и цель IBP в лизинге для казначейства

IBP в лизинге связывает стратегический план и финансовые показатели через унифицированную модель спроса на ликвидность и финансирование. Для казначейства задача состоит не только в прогнозе на горизонтах 12-36 месяцев, но и в обеспечении оперативной доступности средств под существующие и новые лизинговые сделки, управлении стоимостью заимствований, учетом ограничений по covenants и ликвидности, а также поддержкой корпоративной стратегии.

Ключевые концепции включают:

  • Горизонт планирования минимально охватывает операционный цикл лизинга, графики платежей и графики амортизации существующего долга, а также ожидаемые поступления по новым сделкам. Такой подход позволяет увидеть пиковые точки потребности в рефинансировании и заранее выстроить бюджет на обслуживание долга.
  • Связь между планированием и казначейством достигается через совместные сценарии: base-кейс, стрессовые и благоприятные сценарии, которые учитывают сезонность бизнеса, изменения в лизинговой портфеле и колебания рыночной цены капитала.
  • Ключевые параметры: стоимость капитала, доступность финансирования, кредитный рейтинг, показатели ликвидности и устойчивости, требования регуляторов и внутренние лимиты на заемные средства. Эти параметры должны быть согласованы между подразделениями IBP, финансами и казначейством и обновляться на регулярной основе.

Методологическая база основана на принципах «планируй-делай-контролируй»: планирование потребности в рефинансировании строится на прозрачной архитектуре данных, четкой ответственности и повторяемых процедурах. Важнейшим элементом является обеспечение качества входных данных: корректная классификация договоров, точная фиксация сроков погашения и своевременная актуализация условий сделок. Без этого прогнозы будут подвержены искажениям и приведут к неверным решениям по финансированию.

 

Архитектура данных как основа методики

Чтобы расчеты были достоверными, необходима единая модель данных: контракт лизинга, график платежей, параметры договора, лимиты финансирования, ставки и платежи по существующему долгу. Между планированием и казначейством устанавливаются каналы обмена данными, обеспечивающие синхронизацию и контроль версий. Важны также механизмы управления качеством данных: полнота, точность, непротиворечивость и своевременность обновления. В рамках методологии следует зафиксировать источники данных, форматы обмена и период обновления.

  • В качестве внешних источников данных эффективны интеграционные слои, которые поддерживают pull- и push-режимы обновления из ERP-систем (например, российского решения 1C: Enterprise) и открытых систем планирования, а также из специализированных модулей по учету лизингового портфеля.
  • В качестве примера архитектуры можно указать базовую схему: операционная система лизинга -> системa планирования (IBP) -> казначейство и финансовый контроллинг. Потоки данных должны быть однозначно идентифицированы и сопровождаться метаданными, обеспечивающими трассируемость изменений.

В целом, методологический подход требует не только точности расчетов, но и прозрачности процессов, чтобы ответственность за результаты была понятна и согласована на уровне руководства. Внедрение такой схемы требует тщательного проектирования процессов, согласования ролей и обучения персонала. Привязка к корпоративной системе контроля изменений и аудита должна быть встроена на этапе проектирования.

  • Согласование горизонтов и периодичности обновления данных
  • Определение ответственных лиц и ролей в IBP-процессе
  • Установка правил качества данных и процедур аудита

     

Методология расчета потребности в рефинансировании

Расчет потребности в рефинансировании следует рассматривать как многоканальную задачу, включающую детальные входы, модели и выходы. В методологии выделяются четыре ключевых элемента: горизонт планирования, входные данные, модели расчета и итоговые результаты (финансовые сигналы и решения для казначейства).

  1. Границы горизонта планирования и параметры обновления
  • Определение горизонта - обычно 12-36 месяцев, с разбивкой на кварталы или месяцы в зависимости от темпа лизингового портфеля и регуляторных требований.
  • Частота обновления - ежеквартально или по мере изменения ключевых допущений (ставки, поток денежных средств, портфель лизинга).
  • Версии сценариев - базовый сценарий, стрессовый и благоприятный, с явно прописанными триггерами перехода между ними.
  1. Входные данные и источники
  • Графики платежей по всем действующим договорам лизинга: платежи по аренде, амортизация, возмещение НДС и другие операционные платежи.
  • Графики погашения существующего долга, включая график погашений по облигациям, кредитным линиям и банковским кредитам.
  • Показатели ликвидности, кредитный рейтинг, лимиты на заемные средства, планы по новым лизинговым сделкам и их финансирование.
  • Прогнозируемые денежные потоки от лизинга, изменения в портфеле и возможные сценарные влияния на ставки финансирования.
  • Внутренние политики и регуляторные требования по ликвидности и устойчивости.
  1. Модели расчета и аналитика
  • deterministic model (детерминированная модель): прогнозирует потребность на основе фиксированных допущений по ставкам и потокам, служит базовой линией для оценки изменений.
  • сценарный анализ: учитывает несколько условий развития рынка, изменений ставки финансирования и портфеля лизинга. Включает стрессовые сценарии: резкое снижение спроса, увеличение ставки по финансированию, задержки по платежам.
  • чувствительный анализ: оценивает влияние отдельных параметров на потребность в рефинансировании, например изменение ставки или срока погашения без существенного изменения остальных допущений.
  • оценка альтернатив финансирования: анализ вариантов привлечения капитала, кредитных линий, секьюритизации или комбинированных структур, чтобы выбрать оптимальные каналы по цене и срокам.
  1. Выводы, план действий и контроль качества
  • формирование рекомендаций для казначейства: объемы рефинансирования, временные окна, структура долга и варианты финансирования.
  • создание дашбордов и отчетности для руководства и регуляторов. В отчеты включаются ключевые показатели: чистый денежный поток, ликвидность на горизонте, стоимость финансирования, риски по сценариям.
  • контроль качества данных: сверка входных параметров между системами, проверка согласованности графиков, единая нумерация договоров и единая шкала дат.

     

Внедряемые практики и режимы контроля

  • Регламент версионирования моделей: каждая версия модели сохраняется и помечается периодом обновления, допущениями и источниками данных.
  • Управление изменениями: согласование изменений в гипотезах, ставках и графиках платежей через руководство казначейства и управляющего комитета IBP.
  • Валидация результатов: независимая проверка расчетов финансовым контроллером и аудиторской командой при больших изменениях допущений.
  • Документация процессов: детальные руководства по входам, алгоритмам расчета и выходным формам, чтобы обеспечить устойчивость к смене персонала.

Примеры практических решений в ремесле расчета

  • В части ввода данных можно использовать интеграцию с ERP-системами и системами лизинга: например, единая база договоров, где отражаются настройки платежей, ставки и сроки. В рамках российского контекста возможно применение 1C: Enterprise как источника данных для лизингового портфеля, что требует корректной интеграции и сопоставления идентификаторов договоров.
  • Для планирования и моделирования можно использовать гибридные подходы: deterministic baseline с дополнением в виде сценариев. При этом ключевым является управляемый процесс обновления допущений и прозрачная коммуникация между командами планирования и казначейством.
  • Архитектура данных должна позволять расширение: добавление новых источников, например, данных по страхованию, обслуживанию портфеля и макроэкономическим индикаторам, без нарушения существующих процессов.

     

Архитектура данных и процесс интеграции между планированием и казначейством

Эффективность расчета потребности в рефинансировании напрямую зависит от качества и доступности данных, а также от того, как организованы каналы обмена между системами планирования и казначейством. В этом разделе освещаются требования к данным, их моделированию и организационным аспектам интеграции.

  • Модель данных: единая идентификация лизинговых договоров, графиков платежей, ставок, сроков погашения, сервисной составляющей и комиссии. Важна связь между договорами и их финансовыми обязательствами, а также связь с существующим долгом. Прямой связь с графиком платежей по договору окрашивается в модель рефинансирования и позволяет получать точное представление о потребности на каждом горизонте.
  • Метаданные и качество: определение владельцев данных, политики версии и атрибутов данных (чистота, полнота, точность). Метаданные должны отражать источники данных, период обновления и правила трансформации. Контроль качества данных должен осуществляться ежеквартально, с автоматической автоматизацией проверок.
  • Интеграционные потоки: обмен данными между системами планирования и казначейством должен происходить через согласованные API или ETL-процессы с прописанными правилами обработки ошибок. В рамках архитектуры целесообразно внедрить слои хранения: «суррогатные ключи» для контрактов, «плоские» таблицы для расчетов и «дрифт-лог» изменений.
  • Архитектурные слои: слой источников данных (ERP, лизинговое ПО, банковские коннекторы); слой бизнес-логики (модели расчета потребности, сценарии и триггеры переключения); слой представления (дашборды для руководства, регулярные отчеты для оперативной работы казначейства) и слой контроля (аудит и мониторинг качества).
  • Безопасность и соответствие: чёткое разграничение прав доступа к данным по ролям. Обеспечение аудита в части доступа к чувствительным данным, а также контроль за изменениями в правах доступа и параметрах моделей.

     

Интеграционные примеры

  • Интеграция с SAP IBP как системой планирования может обеспечить тесную связь между планами портфеля и потребностью в финансировании. В контексте российского рынка можно рассмотреть использование локализованных ERP-решений, таких как 1C: Enterprise, в качестве источника данных по договорам и погашениям, при этом необходима синхронизация идентификаторов и единая логика конвертаций между системами.
  • В случае открытых решений можно рассмотреть ERPNext как альтернативу для открытого источника данных, если требования к локализации и поддержке соответствуют бизнес-целям. В любом случае ключевым остается согласование форматов данных, единица отсчета валюты и единая шкала дат.

     

Общие принципы реализации

  • Порядок внедрения должен учитывать минимально жизнеспособный набор данных и расчета, который можно проверить на раннем этапе, а затем расширять.
  • Внедрение подразумевает поэтапное тестирование на каждом шаге: корректность источников, согласование параметров модели и достоверность выходной отчетности.
  • Важно обеспечить документирование архитектуры, ролей, процессов обновления и регламентов аудита.

     

Управление рисками и сценарный анализ

Расчет потребности в рефинансировании не ограничивается простым прогнозом денежных потоков. Необходимо системно управлять рисками, связанными с ликвидностью, процентной ставкой и устойчивостью портфеля. Эффективная методология требует построения сценариев, мониторинга и плана действий в ответ на сигналы риска.

  • Ликвидностный риск. Оценка устойчивости финансовой модели к возможному сокращению доступности средств или к задержкам платежей по договорам. В рамках сценариев следует учитывать возможный шок ликвидности и влияние на возможности рефинансирования.
  • Риск ставки. Изменение стоимости капитала напрямую влияет на выбор источников финансирования и их стоимость. В сценариях следует моделировать влияние изменения ключевых ставок на стоимость долга и на общую стоимость финансирования.
  • Риск портфеля. Релиз портфеля лизинга и изменений в составе договоров может повлиять на график платежей, требования к погашению и рефинансированию. Важно учитывать темпы роста портфеля, сезонность и цикличность бизнеса.

     

Сценарный анализ включает:

  • разработку базового сценария на основе текущих допущений;
  • создание стрессовых и благоприятных сценариев, учитывающих внешние и внутренние факторы;
  • определение пороговых значений, при которых требуется корректировка стратегии финансирования и ликвидности;
  • формирование рекомендаций по девиантным сценариям: когда и как корректировать график погашения и условия финансирования.

     

Роли и процессы управления рисками:

  • Команда IBP ответственно за создание и корректировку сценариев, их валидацию и согласование с казначейством.
  • Комитет по рискам и допуска к изменению бюджетов должен проводить периодические аудиты соответствия моделям и допущениям.
  • Контроль качества данных и аудита должны присутствовать на всех этапах анализа, чтобы итоговые выводы имели должный уровень достоверности.

     

Практические принципы управления рисками

  • Регулярные тренировки и сценарные тесты должны проводиться на строго определенной частоте, чтобы повысить устойчивость к изменениям рыночной среды и портфельных параметров.
  • Ключевые показатели риска должны быть привязаны к конкретным порогам и триггерам для оперативного изменения плана финансирования.
  • Этапы принятия решений должны четко регламентироваться: от идентификации риска до выбора корректирующих действий и их внедрения.

     

Инструменты и практики

  • Регламентированные дашборды по ликвидности, в том числе прогноз ликвидности на горизонте и чувствительность к изменениям ставок.
  • Модели стресс-тестирования, которые включают альтернативы по срокам и структуре долга, чтобы оценить влияние на стоимость капитала и доступность финансирования.
  • Документация политики риска и регистр изменений, обеспечивающий прослеживаемость всех допущений и решений.

     

Организационные изменения и процесс внедрения

Перевод методологии расчета потребности в рефинансировании в повседневную практику требует организационных изменений, которые охватывают процессы, роли и культуру управления данными. В рамках внедрения следует учитывать следующие аспекты:

  • Роли и ответственности. В рамках IBP и казначейства необходимы четко определенные роли: владелец модели расчета потребности в рефинансировании, аналитик данных, системный администратор и руководитель казначейства. Введение РАЦИ (RACI) помогает определить, кто отвечает, кому согласовывать, кто консультирует и кто информируется.
  • Цикл планирования. Интеграция циклов планирования с циклами корпоративного бюджетирования и операционного планирования позволяет обеспечить своевременную актуализацию параметров. Согласование частоты обновления и форматов отчетности снижает риски несогласованности.
  • Управление данными. Внедрение принципов управления данными, включая единое справочное поле, единое определение контрактов и согласование форматов дат и валюты, устранит источники ошибок и упрощает обмен данными.
  • Контроль затрат и эффективности. В рамках реализации IBP в лизинге необходимо отслеживать затраты на внедрение, экономию за счет эффективного использования ликвидности, качество прогнозов и влияние на стоимость капитала. Это требует внедрения KPI и регулярной оценки результатов.
  • Обучение и культура. Важна подготовка сотрудников к новым процессам, обучение аналитическому подходу, владению инструментами планирования и пониманию финансовой модели. Внедрение изменений должно сопровождаться коммуникацией, поддержкой руководства и планом по устойчивому поддержанию навыков.

     

Этапы внедрения

  • Этап 1: диагностика текущих процессов и сбор требований. Определение ожиданий, выявление узких мест в данных и процессах.
  • Этап 2: проектирование архитектуры данных и моделирования. Выбор инструментов, форматов данных и ролей.
  • Этап 3: пилотный запуск на ограниченном портфеле. Проверка работоспособности процессов, корректировка допущений и настройка параметров.
  • Этап 4: масштабирование на весь портфель и организация поддержки. Внедрение полного цикла, обучение персонала и переход к устойчивой эксплуатации.
  • Этап 5: мониторинг и улучшение. Регулярная переработка сценариев, обновление данных и оптимизация процессов.

В контексте внедрения следует помнить о необходимости сотрудничества между подразделениями IBP, казначейством и финансовым контроллингом, а также о зрелости процессов в рамках компании. Взаимодействие с внешними партнерами и контрагентами - например, банки и инвесторы - должно поддерживаться через прозрачную и понятную отчетность по планам, рискам и результатам.

 

Key takeaways

  • Казначейство в рамках IBP по лизингу должно управлять ликвидностью и стоимостью финансирования через детализированный горизонт планирования и согласованные сценарии.
  • Ключевой фундамент - единая архитектура данных и согласованные источники данных, что обеспечивает достоверные расчеты потребности в рефинансировании.
  • Методология включает детерминированные и сценарные модели, а также аналитическую работу по управлению рисками и мониторингом.
  • Интеграции между системами планирования и казначейством требуют четко прописанных процессов, ролей и политики качества данных.
  • Управление рисками - обязательная часть процесса: ликвидность, ставки и портфель - требуют регулярных стресс-тестов и корректирующих действий.
  • Внедрение методологии требует организационных изменений, включая роли, процессы управления данными, обучение и механизм контроля изменений.
  • Прозрачная отчетность и дашборды для руководства и регуляторов обеспечивают эффективную коммуникацию и управляемость.

     

FAQ

  1. Какие основные входы необходимы для расчета потребности в рефинансировании на горизонте планирования?
  • Входы включают графики платежей по действующим договорам лизинга, графики погашения существующего долга, ставки финансирования, лимиты заемных средств, планы по новым сделкам и прогнозируемые денежные потоки от лизинга. Дополнительно учитываются регуляторные требования и корпоративные политики ликвидности. Важна консолидация данных из ERP-систем и лизингового ПО для единообразной картины портфеля.

 

  1. Какие сценарии рекомендуется использовать в IBP для лизинга?
  • Базовый сценарий (base), стрессовый сценарий (bearish) и благоприятный сценарий (bullish). В каждом сценарии должны быть прописаны допущения по ставкам, темпам роста портфеля лизинга, задержкам платежей и изменению рыночных условий. Необходимо заранее определить триггеры перехода между сценариями и связанные параметры риска.

 

  1. Как обеспечить качество данных в рамках этой методологии?
  • Важна единая модель данных, управление метаданными, регламент версионирования и регулярная валидация. В рамках контроля качества данных следует выполнять сверку входов между системами, проверку заполненности и непротиворечивости ключевых атрибутов (договоры, графики, ставки). Назначение владельцев данных и регламент аудита являются необходимыми элементами.

 

  1. Какие архитектурные подходы эффективны для интеграции планирования и казначейства?
  • Эффективна интеграционная архитектура с разделением слоев: источники данных (ERP, лизинговое ПО), слой бизнес-логики (модели расчета и сценарии), слой представления (дашборды и отчеты) и слой контроля (аудит и мониторинг). В качестве примера можно рассмотреть интеграцию SAP IBP с локальными системами через единые форматы данных; в российских условиях - поддержка локальных ERP-решений, например 1C: Enterprise, с аккуратной синхронизацией идентификаторов.

 

  1. Каковы принципы управления изменениями и ролей в процессе IBP-рефинансирования?
  • Ввод изменений в допущения и параметры моделей требует регламентированного процесса согласования через управляющий комитет IBP и казначейство. Важно определить роли RACI: кто отвечает за модель, кто согласовывает, кто консультирует и кто информируется. Обучение сотрудников, документирование процессов и регулярный мониторинг внедрения - критические элементы устойчивости методологии.

 

  1. Какие показатели и критерии используют для оценки эффективности процесса?
  • Основные показатели: точность прогнозов потребности в рефинансировании, соответствие фактических затрат на финансирование запланируемым, ликвидность на горизонте планирования, динамика стоимости капитала, скорость реакции на изменения условий рынка. Эффективность также оценивается по качеству данных, времени цикла планирования и уровню вовлечения бизнес-подразделений.

 

  1. Какие риски возникают на начальном этапе внедрения методологии и как их минимизировать?
  • Риски включают неполноту данных, несогласованность между системами, слабую управляемость изменений и недостаточное вовлечение руководства. Эти риски снижаются путем раннего пилотирования на ограниченном портфеле, четкого определения ролей, внедрения политики качества данных и последовательной коммуникации с руководством, а также постепенного расширения функциональности и сфер внедрения.

 

  1. Как учитывать российскую специфику и внешние ограничения в интеграции?
  • В рамках отечественного контекста значима локализация данных, совместимость с локальными ERP-решениями и требования по хранению и защите данных. В качестве технических решений можно рассмотреть интеграцию с 1C: Enterprise для источников лизинговых договоров с последующей конвертацией и согласованием форматов. При этом необходимо соблюдение регуляторных требований и обеспечение совместимости с существующими системами планирования и казначейства.

 

  1. Какие шаги стоит предпринять для подготовки к масштабированию методологии?
  • Необходимо обеспечить устойчивую архитектуру данных, внедрить регламенты управления изменениями, создать набор обучающих материалов и провести пилотный запуск на ограниченном портфеле. После успешного пилота следует масштабировать на весь портфель, параллельно усиливая функции контроля и мониторинга.

 

  1. Какие преимущества дает внедрение данной методологии для бизнеса?
  • Улучшение ликвидности, снижение стоимости капитала, более точный прогноз потребности в рефинансировании, повышение устойчивости к рыночным шокам, улучшение управляемости и прозрачности процессов для руководства и регуляторов. В результате достигается более эффективное распределение и использование капитала в рамках IBP в лизинге.

 

← Предыдущая статья
Казначейство - Определение лимитов на привлечение по кредиторам
Следующая статья →
Казначейство - Анализ чувствительности ликвидности к изменению графиков платежей

 

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
  • Группа компаний "Дёке" производит товары для внешней отделки загородных домов. Ассортимент включает виниловый сайдинг, фасадные панели, водосточные системы, чердачные лестницы и гибкую битумную черепицу. Продукция Дёке вызывает гордость у сотрудников и партнеров компании.

  • Компания "Норникель" - лидер горно-металлургической отрасли в России и мире. Она производит металлы, необходимые для развития экологичной экономики и транспорта.

  • Торгово-производственному холдингу ТБМ, специализирующемуся на поставке комплектующих и фурнитуры для производства окон, дверей, стеклопакетов и мебели, был необходим аналитический инструмент для выявления узким мест и поиска зон роста бизнеса и, как результат, оптимизации процессов. Добиться этого можно было, только внедрив data-driven подход.

  • АО «НСПК» - оператор национальной системы платежных карт, который предоставляет операционные услуги и услуги платежного клиринга операторам платежных систем, в том числе Банку России и кредитным организациям. В задачи АО «НСПК» входит обеспечение бесперебойного доступа к переводам денежных средств в Российской Федерации с использованием платежных инструментов.  Также компания является оператором национальной платёжной системы «Мир» и операционным и платёжным клиринговым центром Системы быстрых платежей (СБП).

  • 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.