Актуальность работы. Информационные системы поддержки принятия решений (ИС ППР) находят все более широкое применение в банковской сфере, которая в последние годы динамично развивается.

Принятие руководством банка ключевых решений, связанных с его управлением, происходит периодически или по мере необходимости. Обычно процесс принятия решения происходит в условиях значительной неопределенности, обусловленной интегральным влиянием внешней среды. Состояние последней зависит от множества трудно учитываемых факторов и, главным образом, определяется экономической и политической ситуациями в стране, а в последнее время напрямую связано с кризисом мировой экономической системы. Лицо, принимающее решения (ЛПР), использует, как правило, в своей работе возможности, предоставляемые информационной автоматизированной банковской системой (ИАБС). Эта система содержит широкий спектр модулей, автоматизирующих определенное направление банковской деятельности, интерфейсы и алгоритмы которых рассчитаны на типовые операции. Однако, среди этих модулей нет таких, которые позволяли бы решать задачи по принятию управленческих решений, связанных с коммерческой деятельностью (далее деятельностью) банка. В условиях значительной неопределенности ЛПР должно выбирать из весьма большого числа такие стратегии управления - совокупности решений для всех кварталов рассматриваемого интервала времени, которые являются, в определенном смысле, оптимальными. Это не под силу ЛПР, и, следовательно, ему необходимо иметь инструмент, который позволил бы за приемлемое время получать такие решения.

Очевидно, что задача разработки ИС ППР, улучшающей качество и эффективность вырабатываемых и реализуемых руководством банка управленческих решений, является актуальной.

Объект исследования - ИС ППР, которая повысит эффективность принимаемых руководством банка управленческих решений, относящихся к его коммерческой деятельности.

Предмет исследования - аналитическая и процедурная модели в ИС ППР, позволяющие решать комплекс задач, связанных с поиском оптимальных управленческих решений, соответствующих различным стратегиям развития деятельности банка Возможны три стратегии развития в различных условиях, характеризуемых степенью неопределенности внешней среды: крайняя нестабильность (кризис) - максимизация ликвидности; нестабильность - одновременная максимизация прибыли и ликвидности; стабильность - максимизация прибыли., и их последующей технической реализацией.

Целью работы является разработка информационной системы ППР, которая позволит руководителям оптимизировать коммерческую деятельность банка в конкретных условиях, характеризуемых различной степенью неопределенности внешней среды.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- разработать процедурную модель поиска и реализации в ИС ППР эффективных управленческих решений, которая включается в контур обработки информации и принятия решений ИАБС;

- сформулировать задачи оптимизации и разработать процедуры их решения, которые используются в ИС ППР при выборе стратегий управления деятельностью банка на интервале времени, отвечающих различным стратегиям его развития;

- построить аналитическую модель деятельности банка, пригодную как для оценки этой деятельности в различных ситуациях, так и для решения соответствующих задач оптимизации;

- разработать программное обеспечение (ПО), позволяющее осуществлять эффективное функционирование ИС ППР, при котором максимально используются имеющиеся ресурсы ИАБС;

- обеспечить защиту конфиденциальной информации.

Методы исследования. Для решения сформулированных задач в работе использовались методы системного анализа, математического моделирования и оптимизации, технологии проектирования информационных систем и защиты информации.

Научная новизна:

- разработано алгоритмическое обеспечение ИС ППР, основу которого составляют сформулированные задачи многоэтапной оптимизации (две однокритериальных и одна векторная) и алгоритмы их решения, используемое системой при поиске стратегии управления деятельностью банка на заданном интервале времени, соответствующее выбранной стратегии его развития;

- построена входящая в состав алгоритмического обеспечения ИС ППР аналитическая модель деятельности банка, используемая как при решении многоэтапных задач оптимизации, так и по мере необходимости, которая отличается от существующих моделей тем, что в ней сняты допущения на усреднение банковских ставок по депозитам и кредитам, благодаря чему повышается ее точность;

- предложен метод векторной оптимизации, ускоряющий обработку информации в ИС ППР в процессе решения соответствующей задачи оптимизации, который является модификацией известного метода, применяемого в обычной - одноэтапной векторной оптимизации, где с заданной точностью строится множество Парето;

- разработан способ выбора среди персональных компьютеров (ПК), входящих в состав локальной вычислительной сети ИАБС, совокупности ПК и их оптимальной структуры взаимосвязи, который используется при проведении распределенных вычислений в ИС ППР, связанных с расчетом нового этапа в задаче определения оптимальной стратегии управления деятельностью банка, благодаря чему значительно сокращается время вычислений.

Практическая ценность:

- разработаны следующие процедуры (программы): эффективного распределения вычислительных ресурсов, предоставляемых ИАБС для обработки данных; решения задач многоэтапной оптимизации; решения уравнений аналитической модели; обеспечения защиты циркулирующей в ИС ППР информации;

- разработана процедурная модель поиска и реализации в ИС ППР эффективных управленческих решений, которая включается в контур обработки информации и принятия решений ИАБС;

- предложенный метод многоэтапной векторной оптимизации пригоден для решения целого класса задач оптимизации, характеризуемых необходимостью обеспечения сбалансированности критериев на каждом из этапов;

- разработано ПО, позволяющее осуществлять распределение вычислений в ИС ППР, при которых наиболее эффективно используются имеющиеся информационные и технические ресурсы ИАБС;

- Тамбовский филиал ОАО Акционерный коммерческий банк "РОСБАНК" использует комплекс разработанных процедур для определения оптимальных стратегий управления своей деятельностью.

Положения, выносимые на защиту:

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цель и задачи исследования, кратко описано содержание глав, приведены основные положения, выносимые на защиту, раскрыты научная новизна и практическая значимость.

В первой главе "Информационные системы управления деятельностью банков. Цель и задачи исследования" проведен литературный обзор публикаций, посвященных различным аспектам разработки ИС, используемых для автоматизации банковской деятельности; системам ППР; вопросам распределения вычислений. Охарактеризована деятельность коммерческих банков, проведана их классификация, обсуждены вопросы моделирования банковской деятельности, освещены методы и алгоритмы оптимизации. Выбран изучаемый объект, сформулированы цель и задачи исследования.

Отмечено, что в современных ИАБС выделяют фронт-офисную и бэк-офисную части, а также комплексную систему формирования отчетности, которые реализуются в виде отдельных программных компонент, входящих в единое информационное пространство. При этом фронт-офис - это внешний интерфейс, обслуживающий непосредственную работу банка с клиентами, а бэк-офис - внутренний интерфейс для обработки информации, поступающей из фронт-офиса (оформление договоров, учет заключенных сделок, сверок параметров и т.п.). Указано, что у ИАБС отсутствуют развитые функции ППР руководством банка по управлению его коммерческой деятельностью, и делается вывод о необходимости разработки ИС ППР. В качестве субъекта исследования с помощью кластерного анализа выбран средний коммерческий банк.

На основании проведенного в главе анализа сформулирована цель исследования, состоящая в том, чтобы, используя ресурсы и возможности ИАБС, разработать ИС ППР, позволяющую руководителям оптимизировать коммерческую деятельность банка в различных условиях.

Во второй главе "Аналитическая модель коммерческой деятельности банка, используемая в информационной системе поддержки принятия решений" отмечено, что руководство банка, принимая решения по управлению его деятельностью на некотором промежутке времени, в пределах которого реализуется одна из возможных стратегий развития банка, характеризуемая различной степенью неопределенности внешней среды, опирается на собственный опыт и эвристики, доверяя при этом экспертам. Это помогает вырабатывать приемлемые управленческие решения, однако, невозможность перебрать все возможные варианты управляющих стратегий, а также неопределенность, сопровождающая процесс принятии решений, не позволяют говорить об их оптимальности. задачу выработки и принятия управленческих решений на интервале времени следует рассматривать как задачу выбора ЛПР стратегии управления среди возможных, предложенных экспертами, или рассчитанных ИС ППР оптимальных альтернатив. При этом очевидно, что за ЛПР, по-прежнему, остаются риски, связанные с невозможностью формального учета всей имеющейся неопределенности. Создаваемая ИС ППР должна рассчитать для конкретных условий оптимальную стратегию управления деятельностью банка в виде программной траектории, которая предлагается ЛПР для осмысления и возможной последующей реализации.

Для решения оптимизационных задач в ИС ППР строится аналитическая модель коммерческой деятельности банка на фиксированном интервале времени , где (лет). В качестве основных стратегий управления в банке выбраны кредитно-инвестиционная и депозитно-аккумуляционная стратегии, которые в решающей степени определяют его коммерческий результат и поведение на тех или иных сегментах финансового рынка. На основе системного подхода деятельность банка исследована как сложная система и представлена в виде многоэтапного объекта управления, где под этапом понимается один календарный квартал. В частности, для интервала , т.е. продолжительностью в один год, объект управления выглядит, как показано на рис.1.

Входными параметрами объекта для -ого квартала являются: объемы фондов , активов и депозитов банка, являющиеся выходными параметрами для -го квартала, а также показатели , , , , , , , характеризующие на определенную глубину предысторию деятельности банка, которую необходимо учитывать. Влияние внешней среды учитывается путем введения индексов и коэффициентов , , , задаваемых аналитиками банка. Выходными параметрами в t-ом квартале являются рассчитанные значения объемов фондов , активов , депозитов и показателей деятельности , которые одновременно выступают в качестве входных для (t + 1) - го квартала. Управляющие воздействия , в качестве которых выступают процентные ставки по депозитам и кредитам, а также доли продажи и покупки ценных бумаг, задаются ЛПР, и представляют собой совокупность кусочно-постоянных во времени программных траекторий, отдельные участки которых соответствуют управлениям по кварталам.

Рис. 1

В главе обоснованы допущения, принимаемые при построении аналитической модели деятельности банка на интервале времени , которая пригодна для решения задач оптимизации. Модель построена по блочному принципу и представляет собой сложную систему алгебраических нелинейных уравнений, решаемую с помощью разработанного алгоритма. Эта система, в которой на определенную глубину учтена предыстория деятельности банка, описывает его поквартальную депозитно-аккумуляцион-ную и кредитно-инвестиционную деятельность.

Разработанная модель отличается от существующих тем, что в ней снято допущение об усреднении процентных ставок по каждому виду депозитов и кредитов, благодаря чему повышается точность расчета выходных параметров модели.

В третьей главе "Процедурная модель поиска и реализации эффективных управленческих решений в информационной системе поддержки принятия решений" разработано алгоритмическое обеспечение, составившее основу процедурной модели, которая необходима в дальнейшем для определения структуры создаваемой ИС ППР и разработки ее ПО.

Задачи управления деятельностью банка на фиксированном интервале времени , отвечающие различным внешним условиям, сформулированы как задачи многоэтапной однокритериальной и многоэтапной векторной оптимизации. Критерием в них выступают: скалярные целевые функции - прибыль банка или его ликвидность для условий стабильности или крайней нестабильности, соответственно, и вектор-функция , содержащая обе компоненты, для условия умеренной нестабильности, т.е. .

В общем виде любая из трех упомянутых задач поиска оптимальных стратегий управлений формализуется следующим образом.

Требуется найти на интервале времени такую стратегию управления - кусочно-постоян-ную во времени (поквартальную) многомерную программную траекторию управляющих воздействий, что

, (1)

при ограничениях в виде математической модели

, (2)

при функциональных ограничениях

,, (3)

при прямых ограничениях, вытекающих из условий физической реализуемости, где - символ математической модели; - -ое функциональное ограничение; - число ограничений.

Поставленные задачи характеризуются высокой размерностью вектора управления, которая может достигать нескольких десятков для каждого квартала из интервала , а также тем, что в модели (2) учитывается на определенную глубину предыстория деятельности банка.

Решение задач (1) - (3) однокритериальной оптимизации с критериями прибыль банка и его ликвидность соответственно, осуществлено с использованием метода динамического программирования.

Для задачи (1) - (3) многоэтапной векторной оптимизации с критерием предложен метод решения, являющийся модификацией известного метода (применяемого в обычной - одноэтапной векторной оптимизации, в котором с заданной точностью строится множество Парето), применительно к многоэтапной векторной оптимизации.

Метод заключается в поквартальном генерировании пробных точек управлений , для каждого состояния банка в начале -ого квартала, характеризующего его деятельность в конце предшествующего -го квартала из . Для этих пробных точек рассчитываются по аналитической модели (2) выходные параметры и проверяется справедливость некоторых ограничений из (3), накладываемых на некоторые из них, на основании чего строятся области допустимых решений векторной задачи (1) - (3). Вычисляются значения критериев прибыли и ликвидности при отобранных допустимых управлениях, и выбираются точки, определяющие множество Парето решений для рассматриваемого квартала. Последовательность решения задачи при года иллюстрируется с помощью графа, представленного на рис.2.

Рис.2

Показано, что выбор поквартальных решений, совокупность которых определяет искомую оптимальную стратегию управления, возможен только после нахождения множеств Парето в каждом из кварталов. Из рис.2 видно, что до последнего квартала доходят не все ветви графа, а большинство из них обрывается. Узлы графа, характеризующие состояния банка в последнем квартале, определяют те стратегии управления, среди которых находится и оптимальная. Выбор оптимальной стратегии управления осуществляется так, чтобы получить максимум прибыли на всем интервале времени . При этом заведомо обеспечивается сбалансированность критериев прибыли и ликвидности в каждом из кварталов.

На основе предложенного метода разработана процедура решения задачи многоэтапной векторной оптимизации (1) - (3) с критерием , представленная на рис.3.

Рис.3

Применение этой процедуры для решения задачи оптимизации (см. граф состояний на рис.2), позволило получить оптимальную траекторию деятельности банка на интервале , которая выделена жирным шрифтом и определяется множеством {1, 107, 1020, 1708, 473, 298, 777, 2201, 256} поквартальных состояний.

Совокупность задач многоэтапной (однокритериальной и векторной) оптимизации с процедурами их решения, представляют собой алгоритмическое обеспечение, используемое ИС ППР при выборе оптимальных альтернатив, рекомендуемых ЛПР для анализа и последующего выбора соответствующих стратегий управления деятельностью банка на интервале времени .

Рис.4

В главе разработана процедурная модель поиска и реализации управленческих решений в ИС ППР, оптимизирующих деятельность банка на рассматриваемом интервале времени (см. рис.4). Рассчитанная для конкретных условий оптимальная стратегия управления и соответствующая траектория развития банка предлагается ЛПР для осмысления и возможной последующей реализации. Если траектория развития одобряется, то задачей оперативного управления банком является ее последующее отслеживание, если нет - то осуществляется пересчет, согласно с вносимыми коррективами, и вновь рассчитанная траектория анализируется ЛПР и т.д. При этом ЛПР вправе по собственным соображениям отвергать предлагаемый вариант. В процессе реализации принятой стратегии управления, а значит и траектории развития, возможны отклонения, в том числе серьезные, основных экономических показателей банка от расчетных значений. Это может произойти в результате разного рода кризисных явлений, при значительных изменениях экономической и политической конъюнктуры, в результате ошибок при руководстве банком и других причин. Тогда заново рассчитывается оптимальная стратегия управления, соответствующая изменившимся условиям.

В четвертой главе "Информационная система поддержки принятия решений, оптимизирующих коммерческую деятельность банка" описывается структура разработанной ИС ППР, входящей как составная часть в ИАБС банка, излагаются вопросы проведения эффективных расчетов, связанных с поиском оптимальных стратегий управления банком на определенном интервале времени, при которых максимально используются имеющиеся ресурсы локальной вычислительной сети ИАБС, характеризуется разработанное ПО, освещены вопросы защиты информации.

Структура ИС ППР, представленная совокупностью взаимосвязанных блоков, назначение которых обусловлено действиями, описанными в ее процедурной модели, с указанием места этой системы в ИАБС, приведена на рис.5.

Рис.5

Расчет оптимальных альтернатив в блоке решения задач оптимизации ИС ППР происходит как в плановые, т.е. заранее определенные регламентом моменты времени, так и при возникновении у ЛПР потребности в них. При этом в каждом конкретном случае результаты вычислений выдаются в удобной для ЛПР форме за приемлемое время. Поскольку, объем вычислительных работ, связанных с реализацией всех функций ИС ППР, настолько велик, что его нельзя выполнить с помощью одного, даже весьма дорогостоящего, компьютера за требуемое время, поэтому была сделана попытка разработать процедуру распределения вычислений между техническими средствами в ИАБС, которые в конкретный момент времени могут предоставить свои вычислительные ресурсы.

Вычисления организуются по одной из предложенных схем, соответствующих двухуровневой или трехуровневой структурам. Выбор конкретной структуры в процессе вычислений происходит в ИС ППР каждый раз, когда наступает время расчета нового этапа (квартала) в задаче определения оптимальных стратегий управления деятельностью банка.

Разработано ПО ИС ППР, устанавливаемое дополнительно на компьютеров-клиентов, которые находятся в локально-вычислительной сети ИАБС и не являются критически важными для ее функционирования. Координирует и управляет их деятельностью сервер, основной функцией которого является распределение между компьютерами-клиентами вычислений, относящихся к решению задач управления деятельностью банка. В состав разработанного ПО входят: ПО-Сервер и ПО-Клиенты, причем, ПО-Клиент может переключаться между режимами ПО-Клиент (рабочий) и ПО-Клиент (мастер).

При выборе двухуровневой структуры работает ПО-Сервер и множество ПО-Клиентов (рабочих). Сервер на каждом этапе в одиночку выполняет несколько функций: распределение вычислений, чтение и запись данных в БД, передачу данных компьютерам-клиентам и прием данных от них, определение управляющих воздействий, составляющих множеств Парето. С помощью ПО-Клиентов (рабочих) осуществляются расчеты для заданных родительских точек по аналитической модели деятельности банка его состояния. Когда возможностей сервера для выполнения всех функций не хватает, некоторые компьютеры-клиенты простаивают, ожидая задания на проведение вычислений, что вызывает увеличение общего времени решения задач.

При трехуровневой структуре сервер связывается только с теми ПК, которые берут на себя часть функций (распределение вычислений, определение управляющих воздействий, составляющих множеств Парето, передачу данных компьютерам-клиентам и прием данных от них), выполняемых ранее ПО-Сервером. Эти ПК число, которых равно , выбираются среди общего количества компьютеров-клиентов, и на них запускаются ПО-Клиенты (мастера). Каждый из таких ПК связан с некоторым числом компьютеров, на которых функционируют ПО-Клиенты (рабочие), и осуществляются расчеты состояний по аналитической модели. Здесь количество ПО-Клиентов (рабочих) равно . Выбор числа влияет на эффективность работы ИС ППР.

Структура вычислений на каждом этапе расчета выбирается по критерию , определяющему эффект от соответствующего распределения вычислений,

,

где , - времена, затрачиваемые при последовательных и параллельных (распределенных) вычислениях, связанных с расчетом этого этапа, соответственно, n характеризует вычислительную сложность решаемой задачи.

Процедуры решения задач управления деятельностью банка на интервале времени, разработанные в третьей главе, имеют различную вычислительную сложность на разных этапах вычисления. В частности, для задачи векторной оптимизации она определяется параметрами, характеризующими процесс нахождения узлов графа состояний, определяющими деятельность банка на соответствующем этапе. Таких узлов состояний на различных этапах вычисления может быть разное и весьма большое количество (см., например, рис.2). Оно определяется числом родительских узлов (состояний банка, соответствующих управляющим воздействиям из множества Парето, найденного в предыдущем квартале), и числом пробных точек управлений, генерируемых для каждого родительского узла.

Время проведения вычислений, осуществляемых последовательно одним компьютером на некотором этапе (с параметрами и , соответственно), определяется как

где - время выборки данных из БД для соответствующего родительского узла; - время записи данных в БД об одном узле; - количество принадлежащих множеству Парето точек, определяемых статистически ранее и уточняемых по результатам вычислений; - время генерирования одной пробной точки управления; - время расчета одного узла состояний в графе по аналитической модели; - время проверки одного узла на принадлежность множеству Парето.

При использовании вместо одного ПК ПК и применению двухуровневой структуры для распределения среди них некоторой части вычислений, связанных с расчетами по аналитической модели состояний деятельности банка, можно достичь определенного эффекта.

Соответственно, время вычислений здесь определяется следующим образом

где - время передачи данных об одном узле состояний деятельности банка по локальной вычислительной сети в ИАБС.

Эффект , достигаемый от ускорения вычислений за счет распределения в компьютерах части вычислений при двухуровневой структуре, определяется как

.

Использование трехуровневой структуры распределения вычислений позволяет определенную часть функций компьютера-сервера передать ПК, на которых начинает работать ПО-Клиент (мастер), при этом вычисления, связанные с расчетами по аналитической модели, распределяются между ПК, на каждом из которых запускается ПО-Клиент (рабочий). Время вычислений при трехуровневой структуре определяется следующим образом

Соответствующий эффект находится как

.

При трехуровневой структуре распределения вычислений на каждом этапе при заданных параметрах и имеющемся числе компьютеров-клиентов путем решения задачи целочисленного программирования находится соответствующая .

Выбор конкретной структуры вычислений в ИС ППР происходит автоматически в результате сравнения значений и перед расчетом каждого нового этапа в задаче поиска оптимальных стратегий управления деятельностью банка.

В качестве технологии, на которой базируется построение такой распределенной ИС ППР, выбрана технология.net Remoting, а в основе взаимодействия с ХД и БД лежит технология доступа к данным ADO.net.

В главе решены вопросы связанные с обеспечением защиты целостности и конфиденциальности циркулирующей в системе информации. Использованы средства.net Framework, предоставляющие доступ к эффективным алгоритмам симметричного шифрования (Rijndael и TripleDES), а также к алгоритмам хеширования (MD5, SHA).

Выводы