http://eos.ibi.spb.ru/umk/5_12_11/5/5_R1_T8.html
Информационно-аналитическая система банка предназначена для контроля и анализа деятельности банка, построения отчетов, а также мониторинга экономического состояния банка. Система обеспечивает автоматическое пополнение хранилища данных, непрерывность и целостность данных, алгоритмов их обработки и оценки.
Проблема создания автоматизированных систем анализа и поддержки принятия решений особенно актуальна для многофилиальных банков, активно занимающихся управлением и контролем деятельности как всего банка в целом, так и каждого из его отделений.
Для эффективного решения этих задач необходима многофункциональная информационная система, покрывающей нужды как менеджеров высшего звена, управляющих основными направлениями деятельности банка, так и групп аналитиков, занимающихся детальным анализом и прогнозированием отдельных позиций банка.
Информационно аналитическая система банка должна решать следующие задачи:
1) Автоматическое пополнение хранилища данных неоднородной информацией из различных источников.
2) Обеспечение непрерывности и целостности данных, алгоритмов их обработки и оценки (Поскольку анализируемые периоды времени исчисляются годами, доминантным является учет неизбежных изменений в структуре и семантике накапливаемой информации. Такие условия значительно усложняют стандартные статические требования целостности данных. Комплекс предоставляет механизмы учета таких требований. Ситуации с изменением организационной структуры банка (создание, расформирование, слияние подразделений), изменением плана счетов, изменением набора и состава рассчитываемых показателей и прочие являются штатными ситуациями в работе системы. Все изменения хранятся и учитываются в работе системы.);
3) Контроль и анализ деятельности банка в соответствии с методологией, изложенной в «Инструкции о порядке регулирования и анализа деятельности коммерческих банков», утвержденной НБУ 14.04.98;
4) Проведение рейтингового анализа внутренней филиальной сети и банков - конкурентов;
5) Мониторинг краткосрочной и долгосрочной ресурсной позиции банка, а также динамику выполнения банком норм резервирования;
6) Построение отчетов в максимально удобном виде;
7) Предоставление информации в обобщенном или более детализированном виде.
То есть, информационно-аналитическая система предназначена для решения задач комплексного динамического анализа финансового состояния банка и его структурных подразделений; моделирования финансовых потоков банка; осуществления многовариантных расчетов элементов финансового баланса банка на перспективный период при различных значениях управляющих параметров (сценариях); оценки последствий принимаемых решений; формирования вариантов финансовых стратегий.
Основные требования к аналитической подсистеме банка:
· необходимость анализа показателей деятельности банка, определяющих принятие управленческих решений на различных уровнях;
· возможность исторического анализа показателей за любой временной период;
· повышенные требования к возможностям динамического анализа, включая нерегламентированные отчеты, различные виды представления информации в виде таблиц и диаграмм, агрегирование данных по любым разрезам, использование методов прогнозирования и моделирования, гибкие средства формирования производных показателей на основе базовых, выполнение анализа по сценариям «что-если» и др.;
· получение показателей на основе данных, накапливающихся в различных структурах банка, при этом процесс анализа показателей не должен сказываться на производительности и без того достаточно загруженных оперативных систем;
· необходимость сравнения и/или согласования данных, полученных из разных оперативных систем и внешних источников.
Информационную систему банка по принципам обработки информации, как уже упоминалось выше, условно можно разбить на две части: подсистема оперативного учета и подсистема аналитической обработки информации. Первая подсистема предназначена для выполнения повседневных задач оперативного учета всех банковских операций. Главной задачей в этой подсистеме является обеспечение корректной параллельной работы многих пользователей с единой базой данных. Типичными операциями, которые выполняются в данной системе, являются операции изменения данных. И основной задачей системы управления данными является задача недопущения некорректного изменения данных при одновременной работе множества пользователей. Вторая подсистема предназначена для глубокого и всестороннего анализа уже введенных данных. В этой подсистеме не предполагается ввод новых данных или изменение уже существующих фактов. Основной задачей аналитической подсистемы является получение различных отчетов из уже существующих и собранных данных. И здесь основной проблемой является предоставление аналитикам банка удобного инструментария для работы с собранными данными и обеспечение высокой скорости обработки информации.
В составе системы можно выделить следующие функциональные компоненты:
- аналитическая база данных;
- блок аналитических расчетов;
- блок имитационного и целевого планирования.
Информационная структура внутренней базы данных системы определяется потребностями решаемых аналитических и плановых задач. Основные направления формирования базы данных:
- динамика балансовых показателей банка в разрезе филиалов и подразделений;
- динамика показателей срочных ресурсов и вложений (кредитный и депозитный портфели, портфель ценных бумаг и т.д.);
- динамика активных и пассивных статей онкольного типа (текущие и расчетные счета, бюджетные счета, вклады населения и прочие) в разрезе ежедневных остатков и оборотов, а также средневзвешенных ставок по платным счетам;
- динамика финансовых индикаторов внешних рынков и т.д.
Данные в каждой логической базе представлены в виде временных рядов, что обеспечивает возможность проведения на регулярной основе структурного и динамического анализа состояния и изменения тех или иных показателей, возможность статистического анализа и локального прогноза укрупненных статей вложений и ресурсов, возможность получения аналитических отчетов самых разнообразных форм (табличных и графических) за любой период времени.
В аналитический блок объединяются задачи, расчеты внутри которых осуществляются на основе ретроспективных данных и служат целям анализа текущего состояния банка и прошлых тенденций. К названным задачам относятся:
1. Составление аналитического нетто-баланса банка (как для банка в целом, так и в разрезе структурных подразделений).
2. Статистический анализ и локальный прогноз движения средств по отдельным балансовым статьям и группам статей. Расчет параметров, характеризующих сложившуюся динамику (средние за период остатки, базисные и цепные темпы роста и т.д.), диагностика отклонений реальных остатков от нормальных значений или от текущих тенденций (собственные или внешние нормативы или статистические величины за период).
3. Динамический анализ устойчивости балансовых статей. Задача состоит в расчете по состоянию на определенную дату коэффициентов устойчивости отдельных статей баланса на основе динамики поведения данных статей в предшествующем периоде (интервал анализа определяется пользователем).
4. Анализ ликвидности баланса. Задача состоит в построении настраиваемого пользователем нетто-баланса банка с разбивкой активов и пассивов по срокам востребования и погашения, а также расчете ряда коэффициентов. Обеспечивается возможность графического анализа динамики балансовых статей и полученных коэффициентов. Интервал анализа произвольный.
5. Гэп-анализ прибыльности банковской деятельности. Задача включает в себя оценку потенциального процентного дохода-расхода за расчетный (плановый период) по статьям аналитического баланса, расчет результирующих показателей доходности банка, оценку величины ожидаемой прибыли (убытка), факторный анализ роста доходности.
6. Покомпонентный структурный и динамический анализ основных инструментальных портфелей банка: кредитного портфеля, портфеля ценных бумаг, портфеля депозитов и т.д.
7. Анализ динамики процентных ставок. Расчет средневзвешенных процентных ставок привлечения и размещения, цены ресурсов, доходной процентной маржи по ретроспективной информации.
8. Расчет основных оценочных показателей банков-партнеров. Построение рейтинга банков на основе любой из популярных методик. Возможность гибкого изменения алгоритмов расчета, формирования и апробации новых аналитических и рейтинговых схем.
Все вышеперечисленные задачи сопровождаются формированием табличных и графических отчетов разнообразных форм. Структура отчетов, методики расчетов тех или иных показателей, а также собственно перечень реализуемых аналитических задач могут быть изменены и дополнены.
Реализация алгоритмов управления (имитационных и целевых) в данном блоке осуществляется на основе комплексной имитационной модели финансовых потоков банка. Комплексная модель представляет собой развернутое математическое описание основных элементов финансового баланса банка и его подразделений.
Основные блоки базовой имитационной модели:
1) Привлеченные ресурсы.
2) Срочные пассивы (депозиты, депозитные сертификаты, векселя и долговые обязательства, привлеченные МБК, централизованные ресурсы.
3) Средства до востребования (текущие и расчетные счета, бюджетные счета, вклады населения, счета ЛОРО, прочие пассивы и т.д.).
4) Активы.
5) Исковые (доходные) активы (ссуды, МБК, ценные бумаги).
6) Обязательные резервы.
7) Основные средства.
8) Некоммерческие вложения и прочие активы.
9) Высоко ликвидные активы (свободные ресурсы).
10) Внутренние резервы (резерв по ссудам; резерв под обесценение ценных бумаг).
11) Собственный капитал и прибыль ( доходы, расходы, валовая прибыль банка; налоговые выплаты и прочее использование прибыли; нераспределенная прибыль; фонды банка).
12) Валютный блок.
13) Модели балансов основных работающих валют.
14) Модели взаимодействия валютного и рублевого балансов.
В зависимости от специфики деятельности конкретного банка его модель может отличаться от базовой.
На основе имитационной модели система позволяет выполнять многовариантные расчеты:
1. Прогноз состояния активной и пассивной частей баланса банка (филиала) в разрезе его основных элементов при различных сценариях привлечения и размещения ресурсов.
2. Анализ влияния вариантов распределения свободных средств на уровень прибыли банка (филиала). Оценка экономической целесообразности отдельных управленческих решений, принимаемых службами банка, с точки зрения управления ресурсами.
3. Расчет величины прибыли и собственного капитала в зависимости от интенсивности привлечения ресурсов в банк, уровня процентных ставок, выбранной стратегии кредитования и т. д.
4. Формирование платежного календаря по видам срочных привлеченных и размещенных ресурсов (межбанковские кредиты, ссуды, депозиты, векселя и т.д.).
5. Оценка влияния предполагаемого поведения конкретных договоров, как фактически заключенных, так и планируемых, на общее состояние банка (филиала) в будущем (экспертиза договоров).
6. Планирование распределения прибыли банка.
7. Расчет основных оценочных показателей деятельности банка (филиала) на планируемый период (показатели ликвидности, надежности, эффективности , уровень процентной маржи и т.д.).
8. Решение оптимизационно-целевой задачи определения объемов дополнительного срочного привлечения и распределения средств, обеспечивающих выход на заданный уровень чистой прибыли при условии соблюдения системы ограничений, накладываемых на баланс (нормативы ЦБ, параметры ликвидности (бездефицитность), внутренние нормативы и ограничения, внешние ограничения на ставки и объемы, другие ограничения).
В задаче обеспечивается возможность визуального сравнения результатов расчетов, полученных при разных сценариях. Интервал планирования произвольно определяется пользователем, при этом в качестве шага расчета может быть выбран календарный день, неделя, месяц. Результаты выводятся в форме разнообразных табличных и графических отчетов. Инструментальные средства комплекса позволяют пользователю легко модифицировать методики расчетов тех или иных показателей или самостоятельно реализовать новые алгоритмы. Методической основой реализации аналитических и планово-прогнозных задач является инструментарий имитационного и оптимизационного моделирования, а также аппарат прикладного статистического анализа временных рядов.
В основе современного подхода к построению аналитических систем лежит идея интегрированного хранилища данных, обеспечивающего единый логический взгляд и доступ к информации, разбросанной по разнообразным оперативным системам организации и поступающей из внешних источников. При этом существенно, что данные в хранилище имеют исторический характер, т. е. обеспечивается интеграция не только разнородных источников, но и архивных данных, возникающих в процессе функционирования той или иной оперативной системы.
Поддержка принятия управленческих решений на основе накопленных данных может выполняться в трех базовых сферах:
1. Сфера детализированных данных. Это область действия большинства систем, нацеленных на поиск информации. В большинстве случаев реляционные СУБД отлично справляются с возникающими здесь задачами. Общепризнанным стандартом языка манипулирования реляционными данными является SQL. Информационно-поисковые системы, обеспечивающие интерфейс конечного пользователя в задачах поиска детализированной информации, могут использоваться в качестве надстроек как над отдельными базами данных, так и над общим хранилищем данных.
2. Сфера агрегированных показателей. Комплексный взгляд на собранную в хранилище данных информацию, ее обобщение и агрегация, гиперкубическое представление и многомерный анализ являются задачами систем оперативной аналитической обработки данных (OLAP On-Line Analytical Processing). Здесь можно или ориентироваться на специальные многомерные СУБД, или оставаться в рамках реляционных технологий. Во втором случае заранее агрегированные данные могут собираться в БД звездообразного вида либо агрегация информации может производиться на лету в процессе сканирования детализированных таблиц реляционной БД.
3. Сфера закономерностей. Интеллектуальная обработка производится методами интеллектуального анализа данных (ИАД, Data Mining), главными задачами которых являются поиск функциональных и логических закономерностей в накопленной информации, построение моделей и правил, которые объясняют найденные аномалии и/или прогнозируют развитие некоторых процессов.
Различают два основных вида аналитической обработки, к которым относят те или иные продукты.
MOLAP. Собственно многомерная (multidimensional) OLAP. В основе продукта лежит нереляционная структура данных, обеспечивающая многомерное хранение, обработку и представление данных. Соответственно и базы данных называют многомерными. Продукты, относящиеся к этому классу, обычно имеют сервер многомерных баз данных. Данные в процессе анализа выбираются исключительно из многомерной структуры. Подобная структура является высокопроизводительной.
ROLAP. Реляционная (relational) OLAP. Как и подразумевается названием, многомерная структура в таких инструментах реализуется реляционными таблицами, а данные в процессе анализа соответственно выбираются из реляционной базы данных аналитическим инструментом.
