Проект

«Национальный Клиринговый Центр» автоматизировал подготовку отчетности для Банка России

Заказчики: Национальный Клиринговый Центр (Банк НКЦ)

Москва; Финансовые услуги, инвестиции и аудит

Подрядчики: Неофлекс (Neoflex)
Продукт: Neoflex Reporting

Дата проекта: 2017/09 — 2021/01
Технология: BI
подрядчики - 432
проекты - 2990
системы - 1128
вендоры - 546

2021: Завершение автоматизации подготовки отчетности для ЦБ

Национальный Клиринговый Центр (далее НКЦ) завершил проект по автоматизации подготовки отчетности, предоставляемой в Банк России. Об этом 4 февраля 2021 года сообщила компания Неофлекс (Neoflex)|. В результате автоматизации создана высокопроизводительная ИТ-платформа на базе продукта Neoflex Reporting, включённого в единый реестр российского ПО. Это обеспечивает высокую скорость формирования ежедневного пакета отчетов с учетом 60 млн транзакций в день. Технологическим партнером проекта выступила компания «Неофлекс».

Благодаря автоматизации процесса подготовки отчетности значительно сократилось время получения и обработки информации из систем-источников. Загрузка данных занимает не более 35-40 минут, а формирование ежедневного пакета отчетности – 10 минут. При этом пользователи могут оперативно вносить в них необходимые изменения.

За счет реализации более 300 межформенных контролей и контролей качества данных были минимизированы риски предоставления недостоверной отчетности. Контроль за сроками предоставления форм отчетов обеспечивается за счет удобного встроенного календаря. А благодаря регулярному мониторингу компанией «Неофлекс» изменений законодательства, производится своевременная доработка форм. В результате НКЦ получил удобный в использовании инструмент, который упростил процесс составления и предоставления отчетности и при этом минимизировал риски с высокой степенью влияния.

Разработанная ИТ-платформа позволяет сдавать отчетность в контролирующие органы с минимальным вмешательством пользователей. Расчеты проводятся в автоматическом режиме с использованием подхода Data Platform, который предлагает переосмысление традиционной концепции классического хранилища данных с использованием технологий Big Data и подходов, применяемых при построении Data Lake-платформ. Для хранения данных используется HDFS (Hadoop), а для обработки платформа Spark, поддерживающая распределенные in-memory вычисления. Именно возможности Hadoop и Spark по параллельной обработке данных обеспечили высокую надежность и отказоустойчивость системы, а также позволили снизить затраты на оборудование и программное обеспечение.

На февраль 2021 года платформа получила свое развитие – в НКЦ ведется автоматизация налоговой отчетности и финансового мониторинга, в дальнейшем планируется реализация решения по налоговому мониторингу.

«
Созданная ИТ-платформа позволяет исключить вероятность несвоевременного предоставления отчетности. Это положительно сказывается на нашей репутации, которой мы очень дорожим. Вместе с этим мы разгрузили наши системы, отвечающие за операционную деятельность и повысили эффективность своих бизнес-процессов, – подчеркнула Светлана Островская, Заместитель главного бухгалтера-заместитель директора департамента НКЦ.
»

«
Для нас это особый проект, так как с учетом особенностей, связанных с клиринговой деятельностью НКЦ, нельзя было просто взять и внедрить любое коробочное решение. Потребовалась полная вовлеченность и сплоченная работа команды НКЦ и экспертов «Неофлекс». Этот проект позволил нам на принципиально ином уровне переосмыслить автоматизацию процессов подготовки банковской и налоговой отчетности, а также существенно развить и дополнить модулями наш продукт Neoflex Reporting, – отметил Артем Меркулов, Директор бизнес-направления Big Data Solutions компании «Неофлекс».
»

2019: Процесс подготовки отчетности ускорился в три раза

«Национальный Клиринговый Центр» (НКЦ) 5 февраля 2019 года поделился результатами проекта по автоматизации обязательной отчетности, реализованного в 2018 году в сотрудничестве с компанией Neoflex.

По отзыву представителей НКЦ, в результате выполненного проекта процесс подготовки отчетности в организации ускорился не менее чем в 3 раза. На февраль быстродействие системы составляет порядка 120 минут для расчета сложных взаимосвязанных форм на объемах около 60 млн проводок в день. Формирование ежедневного пакета отчетов выполняется за 10–15 минут вместо одного часа. А базирующаяся на технологиях Hadoop система Neoflex Reporting Big Data Edition может без особых финансовых затрат со стороны заказчика масштабироваться при необходимости в будущем.Российский рынок ERP-систем сократился, но приготовился к росту. Обзор и рейтинг TAdviser 250.1 т

2018: Автоматизация обязательной и налоговой отчетности

3 апреля 2018 года стало известно, что Национальный Клиринговый Центр (НКЦ) в сотрудничестве с компанией «Неофлекс» реализовал проект по автоматизации обязательной и налоговой отчетности. Благодаря использованию технологий Big Data НКЦ существенно ускорил процесс подготовки отчетности и получил готовое хранилище для аналитики больших данных (Data Lake) с финансовой информацией, которое может быть использовано для задач по развитию аналитики.

«
«Основной целью было ускорение процесса подготовки обязательной и налоговой отчетности НКЦ, которому в соответствии со статусом квалифицированного центрального контрагента на рынках Московской биржи предъявляются повышенные регуляторные требования. Одновременно мы преследовали цель сделать этот процесс более гибким и прозрачным. Базирующаяся на технологиях Hadoop, система Neoflex Reporting Big Data Edition отвечает этим требованиям и может масштабироваться при дальнейшем развитии компании. Разработанный функционал мы также планируем использовать и для развития аналитики, необходимой для принятия управленческих решений. При этом использование opensource-технологий позволило нам получить существенную выгоду за счет экономии на лицензиях платных СУБД и ETL–средствах».

Сергей Поляков, управляющий директор по информационным технологиям Московской биржи
»

Высокая скорость работы автоматизированной системы подготовки отчетности обеспечивается использованием HDFS (Hadoop) для хранения данных, а для обработки — платформы Spark, поддерживающей распределенные in-memory вычисления. Возможности Hadoop и Spark по параллельной обработке данных обеспечивают высокую надежность и отказоустойчивость системы, при этом позволяют снизить затраты на серверное оборудование и программное обеспечение.