— Владимир, среди IT-решений корпоративного уровня важное место занимает ПО, предназначенное для управления эффективностью бизнеса. Для него достаточно давно придуман ряд аббревиатур: ВРМ (Business Performance Management), СРМ (Corporate Performance Management), EРМ (Enterprise Performance Management). Причем этот сегмент ПО формировался главным образом усилиями зарубежных поставщиков аналитических решений. Как сегодня он выглядит на российском рынке?

— Картина происходящего подобна тому, что наблюдается в других направлениях IT-отрасли. До 2022 года видение решений класса EPM формировали международные вендоры. Их перечень был понятен, и заказчик выбирал, какой именно разработчик лучше всего подходит с точки зрения текущего IT-ландшафта и уровня зрелости собственных бизнес-процессов. Дело в том, что до внедрения EPM компании нужно дорасти в смысле построения и автоматизации учетных процессов. Очень часто EPM предшествуют проекты внедрения ERP, CRM и систем автоматизации основных производственных процессов — например, для банковской отрасли это CBS (АБС). Причем, если у заказчика был стандарт, что смежные системы реализуются, скажем, на базе SAP, то и EPM-решение достаточно часто выбиралось от того же производителя.

Важно, что к этому моменту в организации уже складывались определенные внутренние форматы работы с вендорами. По сути, в течение многих лет на корпоративном рынке доминировала тройка иностранных поставщиков: SAP, Oracle, IBM, которые к тому же активно занимались международной консолидацией активов, в том числе покупали производителей EPM-решений. Так у IBM появился продукт Cognos, у Oracle — Hyperion. Компания SAP вообще пошла по пути внутренней конкуренции, cохраняя несколько продуктов данного класса. Задачи планирования и бюджетирования одновременно предлагалось решать как на основе продуктов собственной разработки SAP Integrated Business Planning и SAP Analytic Cloud (позднее), так и с помощью приобретенного SAP Business Planning and Consolidation.

Помимо международных игроков задачами управления эффективностью в России занимались и вендоры с более узкой специализацией, такие как Anaplan или SAS Institute, многолетний мировой лидер в области продвинутой аналитики. Последний в основном предлагал ПО по модели подписки и занял хорошие рыночные позиции, в том числе в банковском секторе.

На этом фоне отечественные производители EPM были скорее нишевыми игроками и в силу ограниченности клиентской базы развивались не слишком активно. Ситуация начала несколько меняться с первой волной импортозамещения в 2014-2015 годах. Но главным образом она затронула отрасли, чувствительные для обороноспособности страны. А вот для 2022 года характерна некоторая заморозка на рынке EPM: крупные игроки раздумывали, стоит ли переждать или все-таки начинать импортозамещение? И если для госкорпораций и компаний с госучастием поставлены планы по импортозамещению, то часть коммерческих заказчиков до сих пор находится в выжидающей позиции, не сильно педалируя процессы импортозамещения. Так что реальное движение в эту сторону началось, по сути, во второй половине прошлого года, и процесс идет по нарастающей.

Для банков он во многом связан с требованиями финансового регулятора: функции бизнес-менеджмента весьма важны для их выполнения, и финансовым организациям становится все опаснее ориентироваться на ПО, которое может либо перестать работать, либо выдавать некорректные результаты. И это осознание все больше проникает в банковскую среду, приходят запросы на российские EPM-решения от игроков разной степени зрелости.

Владимир Севрюков (Polymatica). Фото: «Б.О» / Ирина Анисина

— Велик ли выбор отечественных поставщиков EPM?

— По сравнению с рынком BI перечень вендоров EPM меньше. Дело в том, что в области бизнес-аналитики порог входа для разработчиков не очень высок, и мы видим, что количество поставщиков растет в геометрической прогрессии. А создание платформы EPM — весьма дорогостоящее занятие, поэтому реальных игроков на этом рынке — пять-шесть компаний. Типовой путь их развития — BI-инструментарий, который наращивается в сторону EPM.

— Как сегодня отечественные решения выглядят в сравнении с лучшими зарубежными образцами?

— Во-первых, возможности российского ПО сильно приблизилось к западным платформам в части «классического» функционального наполнения. Кроме того, часть вендоров, обладающих опытом разработки BI-платформ для высоконагруженных вычислений, смогли устранить ограничения, связанные с производительностью. Во-вторых, разработчики отвечают на актуальные потребности российских заказчиков, связанные, например, с использованием механизмов искусственного интеллекта, инструментов оптимизации или новых подходов к организации взаимодействия пользователей друг с другом и с системой при формировании бюджетов. Скажем, чаты, позволяющие пользователям удобно обмениваться данными в стиле социальной сети, уже активно применяются в EPM.

Да, отечественным вендорам еще есть куда расти в части сервисной поддержки и создания инфраструктуры для качественного сопровождения IT-решений. Для этого объективно требуются время, ресурсы и большой опыт.

— Отраслевая специфика заказчиков имеет значение для выбора EPM-решения?

— Любая EPM-платформа поддерживает несколько базовых направлений анализа эффективности: стратегическое планирование, планирование и бюджетирование, формирование консолидированной отчетности и оперативное планирование. Опционально к этому набору могут быть добавлены работа с рисками и управление доходностью, то есть методы расчета себестоимости и ее сопоставление с доходностью в различных аналитических разрезах. Если говорить про отраслевую специфику, то, например, финансовые организации при решении задач планирования и бюджетирования, а также консолидации ориентируются на увязку с рисками, потому что для банковского сектора построение эффективной системы управления рисками — это одна из важных зон ответственности.

Отмечу, что SL Soft, в чей портфель входит линейка Polymatica, — это вендор с достаточно развитой экосистемой партнеров, которые имеют солидный опыт работы в различных отраслях. И их знания специфики становятся доступными нашим клиентам.

Владимир Севрюков (Polymatica). Фото: «Б.О» / Ирина Анисина

— Какие новые возможности появляются у заказчиков после внедрения отечественной системы класса EPM?

— Российский финансовый сектор быстро перенимает лучшие практики управления компаниями. Банки могут построить на базе EPM единую финансово-экономическую модель организации, которая увяжет между собой различные контуры планирования: стратегическое, среднесрочное, бюджетирование, планирование на уровне краткосрочного горизонта. И все они будут направлены к единой цели стратегического планирования.

Вторая задача, которую решает EPM, связана с оперативной корректировкой планов в быстро меняющейся бизнес-среде. Фактор динамичности в финансовом секторе присутствовал всегда, но в настоящее время его влияние кратно возросло, риски и степень неопределенности существенно повысились. Поэтому банкам нужны не просто взаимо­увязанные бюджеты по разным контурам планирования и функциональному управлению, но и возможность легко перестраивать их, формировать различные сценарии в зависимости от меняющихся внешних факторов.

Здесь во главе угла оказываются инструменты, связанные с решением разнообразных оптимизационных задач — можно формировать различные планы для компании, и для этого потребуется меньшее, чем прежде, вовлечение сотрудников в данную работу. Кроме того, тут находят применение ML-технологии — они нужны для прогнозирования внешних и внутренних факторов, которые оказывают влияние на бюджетную модель.

В целом, применение развитых IT дает качественно новый результат — уровни детализации на различных контурах планирования выравниваются. Если раньше на среднесрочном горизонте заказчик прогнозировал бизнес-метрики помесячно, на горизонте 5–10 лет по кварталам, а далее — по годам, то теперь можно формировать и стратегию, и среднесрочные и краткосрочные планы с единой гранулярностью. Конечно, это значительно повышает их консистентность.

Кроме того, появляются возможности скользящего планирования с учетом текущих фактических данных с минимальным привлечением сотрудников. Речь идет о том, что любые плановые данные можно достаточно легко в автоматизированном режиме пересчитывать в контексте фактического исполнения, и плюс к этому можно увязывать планирование финансово-экономических показателей с различными рисками — рыночными, валютными, кредитными и т.д. EPM-решения позволяют создавать сценарии деятельности с учетом рисковых моделей банков.

— Чем EPM-платформа Polymatica отличается от других решений данного класса?

— С одной стороны, история появления EPM-направления достаточно стандартная — оно выросло из многолетних наработок в области высоконагруженных вычислений, реализованных на нашей аналитической платформе. С другой стороны, у нас есть «изюминка»: в EPM-решении не только используются «классические» BI-инструменты для формирования бюджетов и выполнения расчетов на основе алгоритмов, но и изначально реализованы интуитивно понятные инструменты для работы с моделями машинного обучения и искусственного интеллекта.

Еще один важный момент: наш ML-продукт был нацелен на демократизацию работы с машинным обучением, поэтому он представляет собой среду для создания моделей с помощью No-Code-конструктора.

Этот подход также был использован при создании EPM-решения.

— Как это выглядит на практике?

— В ЕРМ-платформе реализован интуитивно понятный — не только профессиональному дата-сайентисту, но и бизнес-аналитику, фактически любому бизнес-пользователю — инструментарий для анализа данных с различными метриками их качества в целях выявления закономерностей, корреляции и т.д. и для самостоятельной подготовки данных. В системе можно легко строить цепочки моделей, причем она сама способна предложить оптимальные методы для решения той или иной задачи. Любой бизнес-пользователь может за достаточно короткое время освоить использование инструмента, подавая на вход данные и учитывая рекомендации продукта по выбору метода анализа тех или иных данных.

В EPM-платформе реализован ряд преднастроенных решений: интегрированное планирование, планирование бюджетирования, аллокация затрат, а также планирование продаж и операций, реализующее концепцию спрос-ориентированного планирования.

Кроме того, система располагает инструментами управления жизненным циклом моделей как машинного обучения, так и классических алгоритмических. На наш взгляд, это существенный шаг вперед в развитии EPM, который обеспечивает гибкость при построении систем подобного класса.

— По вашему мнению, для задач прогнозирования лучше подходят классические математические методы или аппарат нейронных сетей?

— В финансовой аналитике выбор метода прогнозирования зависит от специфики задачи и доступных данных. Методы машинного обучения, такие как нейронные сети и алгоритмы градиентного бустинга, идеально подходят для сценариев, где есть обширные, репрезентативные данные, а нелинейные зависимости играют ключевую роль. Эти методы позволяют автоматически выявлять сложные паттерны и поддерживают переобучение с учетом новых данных, что делает их мощным инструментом для прогнозирования в динамично меняющихся условиях. А традиционные статистические алгоритмы, такие как регрессионный анализ, предпочтительнее в ситуациях с меньшим объемом данных или в случаях, когда данные демонстрируют ясные, устойчивые закономерности без необходимости учитывать множество переменных. Они лучше всего работают, если важна простота интерпретации результатов и можно легко контролировать вклад признаков по мере поступления новых данных.

Так что можно констатировать: отечественные вендоры EPM преодолели функциональный технологический отрыв от западных поставщиков и развиваются в соответствии с актуальными международными трендами.

Есть еще один очень важный аспект: в отличие от глобальных игроков, которые достаточно жестко навязывали клиентам стандарты работы платформы и при этом с трудом соглашались на нужные заказчикам доработки ПО, с российскими производителями EPM еще на этапе выбора платформы можно договариваться о том, что отдельные функциональные элементы будут учтены в стандартной поставке, даже если эта функциональность на данный момент не реализована. Отечественные вендоры ближе к заказчикам и в среднесрочной перспективе могут дать им больше, чем западные поставщики.

Владимир Севрюков (Polymatica). Фото: «Б.О» / Ирина Анисина

— Сама миграция на российское решение — это непростой проект. На что нужно обратить первостепенное внимание?

— Если мы говорим про миграцию, то, значит, процесс анализа эффективности уже устоялся. И тут надо учесть, что EPM имеет собственную «философию» построения этого процесса, а это некоторым образом ограничивает возможности пользования данным инструментарием. Поэтому стоит исходить из того, что изменения методологии, использовавшейся при первоначальном внедрении, должны быть минимальными. И к вопросу выбора платформы надо привлекать не только специалистов IT-блока (они нужны для участия в анализе функционального покрытия, нефункциональных требований), но и представителей бизнеса, тогда проект миграции будет идти гораздо легче.

Следует также учитывать, что ранее вопрос выбора EPM-платформы зачастую был на интеграторе. Сегодня нужно работать в первую очередь с вендором EPM. Ему необходимо предоставить матрицу функциональных и нефункциональных требований (для чего и требуется консенсус IT- и бизнес-заказчиков), а также описание процесса — как на текущий момент он реализован в системе. И необходимо получить от поставщика подтверждение, что данный инструмент позволит реализовать работающий процесс, будут обеспечены прозрачные IT- и бизнес-методологии. Следует также попросить вендора реализовать небольшой сценарий с демонстрацией функциональности на основе процесса и данных заказчика с нагрузочным тестированием. Не все отечественные поставщики могут соответствовать требованиям к производительности, поэтому имеет смысл провести объективное нагрузочное тестирование.

Кроме того, полезным станет аудит на предмет использования компонентов open-source, поскольку в дальнейшем это может сказаться и на устойчивости работы платформы, и на возможностях вендора развивать продукт и оказывать качественную техподдержку. По опыту могу сказать: чем ниже степень их использования, тем с большей вероятностью поддержка будет качественной. К тому же открытые решения могут содержать различные уязвимости в программном коде.

Другой важный момент — устойчивость вендора EPM. Закупка платформы такого рода — это игра вдолгую, поставщик не должен исчезнуть с рынка через некоторое время после внедрения, должен совершенствовать свой продукт и отвечать по обязательствам.

Например, SL Soft входит в крупную финансово устойчивую группу компаний, и у нас есть еще хороший инвестиционный рычаг для динамичного развития платформы.

— Что в ближайших планах этого развития?

— С точки зрения бизнеса, мы нацелены на усиление нашей партнерской сети. В плане технологического развития работаем над расширением спектра AI-элементов в платформе. Одна из крупных целей — естественный язык взаимодействия пользователя с нашей EPM. В целом, мы трансформируем систему в платформу, которая будет понятна и удобна не только нынешнему поколению пользователей, но и следующим. Именно в русле этой идеи мы наращиваем инструменты для интуитивно понятной коллаборации между пользователями по аналогии с социальной сетью, а также выбрали Python в качестве базового языка для формирования расчетных моделей. Этот язык — стандарт школьных и университетских программ по программированию, и, по сути, он становится базовым языком всеобщей компьютерной грамотности. Так что молодые IT- и бизнес-специалисты, которые придут на работу в банки в ближайшее время, смогут быстро начать работу с продвинутой EPM-платформой Polymatica.