Константин Кокурин, №7-8
19.12.2025
| ВЕСТНИК НАУФОР №7-8/2025 |
|---|
руководитель продуктового направления «Рыночные данные и клиентские торговые операции» компании «Диасофт»
Вызов для аудита
Регуляторные проверки ведения внутреннего учета профучастниками рынка заметно ужесточились. Это требует системного ответа - переход к XBRL-CSV, который задает новую модель взаимодействия между брокером и регулятором.
В последние годы Центробанк усилил контроль не только за отчетностью, но и за логикой формирования первичных данных: теперь особое внимание уделяется полноте отражения операций, наличию сквозной связи между поручением и исполнением, корректности меток доверенного времени и идентификации активов. А ведь многие брокеры до сих пор работают на унаследованных, фрагментированных системах, где данные об одной сделке «размазаны» между торговой платформой, бэк-офисом и депозитарием. В результате, сбор полного досье клиента занимает не один день ручной работы. Именно «неполнота отражения операций» - самое частое замечание в актах Банка России.
Наш опыт сопровождения подготовки к проверкам и предварительных аудитов у десятков брокеров показывает, что замечания регулятора чаще всего связаны не с единичными ошибками, а с системными недостатками архитектуры данных, низкой гранулярностью учета и широким применением ручных процедур. И проверка внутреннего учета превращается из формальной процедуры в стресс-тест всей архитектуры брокера: насколько она способна обеспечить целостную картину операций в машинно-читаемом виде. Поэтому переход к XBRL-CSV становится разумным и современным ответом на все эти вызовы.
Анализ проблем
1. Разрозненность данных: «распыленный» ландшафт систем
Типичной ситуацией является существование нескольких специализированных систем: торговая площадка, депозитарный модуль, CRM/счета клиентов, бэк-офисная система расчетов и отдельные справочники. Данные, относящиеся к одной сделке или клиентскому поручению, фрагментированы между системами и часто дублируются в разных форматах.
В результате, при запросе регулятора сотрудники вынуждены вручную собирать данные и сопоставлять отчеты из разных источников, что приводит к ошибкам в идентификации контрагентов, несоответствиям по датам и невыполнению регламентных сроков предоставления данных. В актах проверок регулярно встречаются такие замечания: в регистрах внутреннего учета нет данных о времени поступления поручения и данных об исполнителе, идентификаторы активов указаны некорректно или не в том формате.
На практике это выглядит так: инспектор запрашивает информацию о сделках клиента Иванова И. И. за определенный период. Специалист брокера вручную выгружает все сделки из торговой системы, сверяет их с выпиской из депозитария, ищет в CRM поручения и переписку с трейдером. На это уходит день, и риск ошибки - огромен.
Наши кейсы подтверждают: наличие «островков» данных увеличивает время подготовки выборок для проверяющих в разы и повышает риск формальных нарушений.
Многие брокеры пытаются компенсировать фрагментарность данных построением корпоративных хранилищ (data lake) или сводных витрин. Такие решения действительно помогают для аналитики и управленческой отчетности, но не решают проблему первичного учета. В момент проверки регулятор требует не агрегированные данные, а восстановление цепочки «поручение - исполнение - отражение», и сотрудники все равно вынуждены поднимать записи из исходных систем вручную.
Эта архитектурная разобщенность - фундаментальная причина замечаний о неполноте отражения операций. Именно отсюда вытекает следующая проблема - недостаточная регуляторная атомарность учета, когда данные по сделке формально ведутся, но не обеспечивают требуемого уровня детализации.
2. Низкая гранулярность и недостаточная «регуляторная атомарность» учета
Формально большинство учетных систем брокеров уже ведут учет на «атомарном» уровне - это требование 577-П действует с 2017 года. Однако на практике эта атомарность операционная, а не регуляторная: данные по сделке и клиенту фиксируются, но не содержат полноты контекста, который требуют надзорные органы.
Проблема возникает на следующем уровне: при попытке сформировать выгрузку «как видит регулятор» оказывается, что в базе:
- не хватает связки «поручение > исполнение > отражение в регистре»;
- отсутствуют атрибуты, позволяющие однозначно идентифицировать лицо, давшее поручение;
- не сохранены идентификаторы активов/инструментов в форме, пригодной для передачи регулятору;
- часть данных «размазана» по смежным модулям (КИС/CRM/депозитарий), и в исходной транзакции нет полного контекстного набора.
Получается, брокер ведет атомарный учет и технически соблюдает 577-П, но не в той модели, по которой потом проверяющий требует восстановить цепочку и при первой же сквозной проверке сталкивается с типовыми замечаниями.
3. Преобладание ручного контроля и Excel-процедур
До сих пор распространена практика использования Excel-сверок, ручного копирования выгрузок, «локальных» макросов и отдельных скриптов, поддерживаемых узкими специалистами. Такие подходы повышают операционные риски: ошибки, связанные с человеческим фактором, отсутствие версионирования, сложная трассируемость изменений и невозможность централизованной машинной валидации. Проверяющие регулярно фиксируют типовые нарушения, связанные с документальными несоответствиями, нарушением сроков размещения регламентов и ошибками сотрудников при переносе данных вручную. В материалах о типовых нарушениях это самые повторяющиеся замечания - и они напрямую коррелируют с использованием ручных процедур.
Операционные последствия таких подходов - это задержки сверок, множественные корректировки отчетности, повышенный риск штрафных санкций и утрата уверенности регулятора в постоянстве и надежности внутреннего контроля у брокера.
Почему текущие решения не работают: от Data Lake к необходимости стандарта
Совокупность описанных проблем - разрозненность учетных систем, отсутствие регуляторной атомарности и зависимость от ручных процедур - повторяет одну и ту же картину у большинства брокеров: данные невозможно сверить автоматически, а любая проверка превращается в расследование.
И многие брокеры пытались решить проблему разрозненности данных через построение корпоративных хранилищ (Data Lake). Однако на практике это не устраняет первопричину регуляторных замечаний.
Хранилище консолидирует агрегированные срезы данных, но не устраняет первичную регистровую неоднородность. При первой проверке регулятор потребует атомарных первичных записей, и сотрудники вынуждены будут вручную собирать недостающие данные из исходных систем.
Хранилище начинает обрабатывать миллионы атомарных транзакций, что многократно повышает стоимость владения системой, усложняет архитектуру и снижает производительность. В итоге брокер поддерживает два параллельных учета - аналитический и регуляторный - с теми же рисками несогласованности.
Каждый брокер создает свой, уникальный формат обмена данными между системами. При изменении регуляторных требований интерфейсы приходится перерабатывать вручную, что делает их поддержку дорогостоящей и неустойчивой.
Видится, что рынок исчерпал возможности технологических «обходных путей». Требуется не очередной слой интеграции, а единый стандарт, который позволит всем участникам говорить на одном языке и формировать данные сразу в проверяемом машиной виде. Именно эта необходимость - перейти от разнородных архитектур к единому формату данных - и стала основанием для появления спецификаций XBRL-CSV.
Почему регулятор делает ставку на XBRL-CSV
Переход к XBRL-CSV - не очередная регуляторная инициатива Банка России, а системный ответ на структурные проблемы рынка, которые невозможно решить путем локальных интеграций. Регулятор осознанно пошел не по пути увеличения количества отчетов, а по пути стандартизации учетных данных - чтобы проверка сводилась не к ручной сверке, а к автоматическому сопоставлению формализованных записей.
Формат XBRL-CSV задает единый архитектурный принцип построения учета: каждая операция, инструмент и участник описываются в согласованной структуре, понятной и брокеру, и регулятору. Благодаря этому:
- внутренние системы перестают быть «черными ящиками» для надзорных органов;
- исключаются дублирование и ручная подготовка отчетов;
- обеспечивается автоматическая сверяемость данных на уровне транзакций.
Таким образом, XBRL-CSV - это не просто формат выгрузки, а модель нового регуляторного учета, где брокер изначально формирует данные в том виде, в каком их ожидает контролер.
Далее рассмотрим, как именно этот стандарт устраняет ключевые дефекты учетных процессов, выявленные в ходе проверок.
1. Таксономия как механизм борьбы с разрозненностью данных
XBRL-таксономия задает единую структуру и набор атрибутов для описания операций, инструментов и участников рынка. При корректной интеграции внутренние системы переходят от произвольных форматов к согласованным полям и кодам: единые идентификаторы инструментов, типов операций, ролей контрагентов и т. п.
Это позволяет автоматически консолидировать данные из торговых, депозитарных и бэк-офисных систем в единой выгрузке, исключая множественные ручные сопоставления. Представьте, что торговая система, бэк-офис и депозитарий начинают «говорить» на одном языке. На практике это означает, что при запросе регулятора вы не собираете данные вручную, а просто нажимаете кнопку «Сформировать отчет». Система автоматически консолидирует нужные поля из разных модулей в один CSV-файл, готовый к отправке. Это не перспектива будущего, а требование, которое уже начинает действовать.
Практическая выгода - сокращение времени на подготовку отчета для проверяющих и снижение числа замечаний о неполноте и несогласованности регистраций.
2. Атомарный учет и требование детализированной отчетности
XBRL-CSV ориентирован на колоночную, детализированную подачу: каждая строка - атомарная запись (сделка, операция, позиция). Это заставляет брокера перестроить внутренний учет: от агрегаций - к сохранению первичных, неизменяемых записей.
Такой подход решает проблему гибкости, поскольку регулятор получает возможность автоматически выбирать любые срезы по сделкам, клиентам или инструментам без дополнительных ручных декомпозиций.
Наше наблюдение показывает: организации, которые заранее откажутся от агрегаций и наладят атомарную запись, во время проверок получают минимум замечаний и экономят ресурсы на последующих доработках.
Практический пример: при требовании регулятора выгрузить операции клиента с иностранной валютой атомарный реестр позволяет за минуту сформировать нужную таблицу; при агрегатном подходе - это часы ручной работы и риск ошибок.
3. Машинная валидация как путь от Excel-сверок к проактивному контролю
Одно из ключевых преимуществ XBRL-CSV - поддержка формальных правил валидации на уровне таксономии и схем. Это меняет модель контроля: вместо постфактум-сверок в Excel - автоматические проверки на входе (синтаксические и семантические), контролируемые версии справочников и трассируемость исключений.
В результате внутренние службы контроля могут настроить проактивные сценарии: проблемная транзакция сразу поднимает задачу, а не копится в очереди ручных сверок. Это снижает операционные риски и уменьшает количество типовых нарушений, фиксируемых регулятором.
В материалах по внедрению XBRL-CSV говорится именно о трансформации процессов сверки в автоматизированные правила. Организационный эффект очевиден: снижение зависимости от отдельных специалистов и Excel-макросов, повышение доверия регулятора к качеству подаваемой информации.
4. Дополнительные эффекты: отчетность, объем и унификация справочников
Формат CSV и таксономия сокращают объем передаваемых файлов при росте детализации за счет оптимальной колоночной структуры и общих идентификаторов. Это облегчает обмен и хранение данных, а также ускоряет их обработку на стороне регулятора.
Кроме того, требование соответствия общим справочникам стимулирует брокеров привести собственные классификаторы (типы клиентов, статусы, коды инструментов) к единому стандарту, что дополнительно снижает риск неоднозначной интерпретации данных при проверках.
С чего начать подготовку к XBRL-CSV уже сейчас
1. Проведите ревизию своих «болевых точек». Начните с диагностики данных и справочников. Определите точки несогласованности между системами и в приоритетном порядке устраните то, что грозит регуляторными рисками. Наш опыт показывает, что 80% замечаний проистекает из 20% проблемных таблиц.
2. Оцените, насколько ваша учетная система готова к «атомарности». Попробуйте прямо сейчас сформировать детальную выгрузку по всем операциям одного клиента за последний месяц. Если на это ушло больше часа - у вас проблема.
3. Автоматизируйте самые рутинные сверки. Не ждите полного перехода на XBRL. Начните с автоматической сверки остатков с данными депозитария или с расчета лимитов. Это даст быстрый результат и подготовит почву для более сложных проектов.
Заключение
Переход к XBRL-CSV - это не очередной формализм, а стратегический ответ на системные недостатки, которые регуляторы постоянно выявляют при проверках. Наш опыт показывает, что внедрение таксономии и атомарного учета переводит брокера из режима «реактивного тушения пожаров» при каждой проверке в режим проактивного управления данными и операционными рисками.
Это повышает качество внутреннего контроля, сокращает число типовых нарушений и снижает стоимость подготовки к аудитам. Более того, автоматизированная валидация и унификация справочников создают основу для операционной эффективности - выгоды чувствительны не только при взаимодействии с регулятором, но и во внутренней работе: ускоряются расчеты, повышается точность отчетности, снижается количество человеческих ошибок.
Рекомендация для руководства брокера: рассматривайте проект XBRL-CSV как возможность перестроить учетную архитектуру и процессы контроля, а не как разовую регуляторную обязанность. Для тех, кто готов пойти этим путем, выгода проявится уже в первые месяцы после проекта внедрения - в виде меньшего числа замечаний, более прозрачной отчетности и устойчивости при усилении надзора.
| №7-8 2025 |
|---|
