История внедрения прозрачного учета ИТ в финансовом секторе
Много инвестиций, мало прозрачности
В последние годы российский финансовый сектор переживает бурный период трансформации: конкуренция за клиента обострилась, сервисы усложняются буквально каждый квартал, цифровые решения постоянно обновляются. Поэтому ИТ-инфраструктура, обеспечивающая быструю и устойчивую работу этих сервисов и решений, становится критическим фактором конкурентоспособности.
Одновременно с этим, в условиях замедления экономики и роста затрат на выполнение регуляторных требований, финансовые учреждения вынуждены жестче контролировать расходы, включая полную стоимость владения ИТ (TCO – Total Cost of Ownership).
В результате экономическая прозрачность ИТ выходит сегодня для них на первый план. Потребность в связи финансовой картины с технологической реальностью стала насущной необходимостью.
Дорогой «черный ящик»
Крупная российская компания из финансового сектора обратилась в Axenix с запросом на повышение экономической прозрачности ИТ. Ее стартовая ситуация оказалась типичной для отрасли — и одновременно критичной: долгое время проводилась масштабная технологическая трансформация, но не было понимания реальной стоимости затрат, а также конкретных бизнес-результатов.
Инфраструктура включала сотни систем, которые развивались годами, что делало ландшафт неоднородным и усложняло попытки создать цельную картину затрат. Новые инициативы, в том числе модернизация существующих систем, требовали инвестиций, но распределить их между бизнес-подразделениями корректно не удавалось.
Ключевая проблема — сильная разобщенность данных: финансовая и инвентарная информация жила в одной системе, техническая — в другой, сведения о потреблении ИТ-сервисов — в третьей. Параллельно ландшафт продолжал усложняться: шли проекты по модернизации, росли требования к производительности и отказоустойчивости. Было невозможно определить, как именно формируется стоимость конкретной системы, сколько ресурсов она фактически использует и к каким подразделениям должна быть отнесена.
Результат предсказуемый: бизнес-подразделения считали, что финансируют «черный ящик» и требовали обоснований, а инициативы технологического блока по развитию ИТ встречали сопротивление со стороны бизнеса. Без единой методики оценки TCO было непонятно влияние тех или иных ИТ-затрат на бизнес. Кроме того, прогнозирование расходов велось фрагментарно и ситуативно.
В итоге компания приняла решение о формировании и внедрении прозрачной модели расчета и распределения ИТ-расходов.
Четыре направления атаки на хаос
Работа строилась по четырем фокусным направлениям:
- Методологическая проработка и автоматизация расчета полной стоимости владения (ТСО) ИТ-инфраструктурой и себестоимости отдельных бизнес-сервисов.
- Автоматизированное планирование и бюджетирование ИТ на основе детального расчета стоимости ИТ-услуг и их потребления.
- Аллокация — распределение ИТ-затрат для учета в P&L бизнес-подразделений.
- Разработка отчетов и дашбордов для оперативных управленческих решений.
Методологическая проработка началась с анализа структуры ИТ-затрат и связанных процессов: планирования, бюджетирования, использования бюджетов и ИТ-ресурсов. Себестоимость бизнес-сервисов рассчитывается исходя из ТСО обеспечивающих их ИТ-систем. ТСО системы складывается из трех составляющих: инфраструктура (ЦОД, оборудование, инфраструктурное и платформенное ПО, затраты на их сопровождение), прикладное ПО, персонал сопровождения и развития систем.
Прикладное ПО и персонал, как правило, привязаны к конкретной системе, поэтому посчитать эти затраты относительно просто. Самым сложным этапом стала работа с инфраструктурой — затраты именно на эту часть были наименее прозрачны для ИТ и бизнеса.
Разбор облака на атомы: как считали реальную стоимость
Инфраструктура компании была реализована на основе частного облака, предоставляющего бизнес-подразделениям ИТ-сервисы по моделям IaaS и PaaS. Оно давало единый пул ресурсов для всех подразделений, но именно это и скрывало реальную картину потребления. В условиях большого числа активных систем и динамической нагрузки невозможно было выделить затраты на инфраструктуру конкретной системы. Поэтому потребовалась модель тарификации потребления ИТ-ресурсов информационными системами.
Для этого пришлось фактически разобрать структуру ИТ-затрат на элементы: оборудование, лицензии, размещение в ЦОД, каналы связи, сопровождение, работа команд внедрения и поддержки, эксплуатационные издержки. Только после такой детализации стало возможным построить корректные тарифы.
Следующим этапом стала автоматизация. Была внедрена система автоматического расчета тарифов, основанного на ИТ-затратах на отдельные элементы инфраструктуры. При расчете учитывались два принципа: тарифы не должны меняться на протяжении года; тарифы должны быть равны для всех потребителей. Вместе с тем была настроена система биллинга, которая учитывала фактическое потребление ИТ-ресурсов, автоматически рассчитывала платы за них и формировала набор аналитики для финансовых, бизнес- и ИТ-подразделений. Это позволило уйти от практики «ручных сверок» и устранить человеческий фактор как источник ошибок.
После внедрения модели тарификации стало возможным соотнести расходы с реальным потреблением сервисов и корректно показать влияние ИТ на P&L конкретных бизнес-подразделений.
Бюджетирование превратилось из дискуссионного процесса в операционный: цифры стали обоснованными, а потребность — прогнозируемой.
Финальный шаг — создание единой витрины отчетности. Смысл подобных проектов теряется, если результаты расчетов доступны только ИТ или финансистам. Компания получила набор управленческих дашбордов, которые позволяют руководителям принимать решения на основе прозрачных данных. Были созданы витрины и отчеты ТСО ИТ-инфраструктуры за период, ТСО отдельных систем за период, платы за ИТ-ресурсы, потребление ИТ-ресурсов (фактическое и плановое).
Где споткнулись: две главные проблемы проекта
Главным препятствием оказался разрозненный учет данных. Необходимые аналитики по финансовым, инвентарным и техническим данным существовали в разных системах без связи друг с другом. Это типичная ситуация для финансовых организаций с историей, где инфраструктура развивалась стремительно, в том числе за счет объединения нескольких организаций. Значительная часть времени ушла на создание единого классификатора данных с общими правилами.
Вторая сложность — количество вовлеченных стейкхолдеров. Проект затрагивал различные подразделения ИТ-блока, финансы, бизнес подразделения, архитектуру, проектный офис. У каждого подразделения была своя картина мира и свои приоритеты. Объединить их внутри одного процесса оказалось сложнее, чем построить саму методологию.
Совместно с клиентом было принято решение отказаться от одноэтапной автоматизации всех функций. Проект был выстроен в несколько этапов, начиная с пилотных расчетов. Сначала выполнялись ручные модельные расчеты на небольшом наборе систем, затем подключались автоматизированные алгоритмы, и только после проверки на реальных данных модель перешла в промышленную эксплуатацию.
Что получилось: от споров к управлению данными
Заказчик получил целостную и предсказуемую экономическую модель ИТ. Расчет стоимости владения ИТ перестал быть разрозненным аналитическим упражнением и превратился из эпизодической аналитики в устойчивую управленческую практику. За счет единой методики исчезли разночтения, а фактор субъективной интерпретации данных о затратах сведен к минимуму.
Вместо споров о причинах роста бюджета стороны получили инструмент, который объясняет, из чего складываются затраты, как они распределяются между бизнес-сервисами, какие элементы инфраструктуры влияют на себестоимость услуг и где проходят реальные пути оптимизации.
Планирование перестало быть разрозненным и эпизодическим: новый механизм позволил регулярно обновлять данные, учитывать динамику потребления ресурсов. В результате в два раза сократилось время на согласование бюджетов на ИТ-инфраструктуру, а обсуждение финансовых потребностей стало предметным и основанным на данных.
Не менее важным оказалось и снижение трудозатрат финансовых подразделений. После внедрения автоматизированной модели аналитические запросы от бизнеса стали обрабатываться быстрее, а необходимые данные стали доступны в отчетах и дашбордах.
***
Ключевые уроки кейса:
- Разрозненность данных — главный враг прозрачности. Без интеграции систем учета финансовых, инвентарных и технических данных создать корректную модель TCO невозможно;
- Методология важнее инструментов. Автоматизация без выстроенных процессов и согласованных правил расчета только закрепит хаос;
- Пилотный подход снижает риски. Постепенное внедрение с проверкой результатов на реальных данных позволяет избежать дорогостоящих ошибок;
- Единый язык коммуникации критичен. Без «переводчика» между ИТ-терминологией и финансовыми категориями проект застрянет на стадии обсуждений.
Опубликовано 23.01.2026
