Информационные технологии в банковском деле

•      ведение собственных (торгового и инвестиционного) и клиентских портфелей;

•      ведение собственной и клиентской позиции по ценным бумагам;

•      автоматизированное оформление сделок в бэк-офисе;

•     автоматическое бухгалтерское оформление результатов операций - формирование бухгалтерских проводок после заключения сделки и после осуществления операций по ней;

•     автоматический расчет и удержание комиссионного вознаграждения с клиентов;

•     расчет финансового результата по собственным и клиентским портфелям ценных бумаг;

•     формирование основных видов отчетности.

Модуль  учета операций с  фьючерсами

Решаемые задачи:

•     дифференцированный ввод данных о фьючерсных сделках с расчетом основных параметров - суммы сделки, вариационной маржи, комиссии торговой системы, брокерской комиссии;

•     импорт из торговых систем (ММВБ, РТС) информации о заключенных сделках, рыночных котировках, данных о гарантийном обеспечении;

•     ведение собственных и клиентских портфелей;

•     обеспечение возможности ведения одновременного или раздельного бухгалтерского и внутреннего учета;

•     ведение собственной и клиентской позиции по денежным средствам и ценным бумагам, учет фьючерсных контрактов;

•     автоматическое формирование учетных документов по сделкам текущего дня и по открытой позиции;

•     автоматическое начисление и взимание различного вида комиссий;

•     автоматическое формирование проводок по зачислению/списанию средств по счету в торговой системе и брокерским счетам по поручению на зачисление/списание денежных средств;

•     формирование основных видов отчетности.

Модуль  хозяйственных договоров

Решаемые задачи:

•     ведение реестра заключенных банком хозяйственных договоров;

•     обработка и хранение документов по договорам (счета, накладные, акты, счета-фактуры);

•      формирование платежных документов в рублях и иностранной валюте и внебалансовых ордеров в модуле РКО по оплате счетов, накладных, закрытию актов;

•      обработка документов по хозяйственным договорам с периодическими схемами расчетов;

•      автоматическое формирование счетов-фактур по клиентским операциям, а также ведение книги покупок и продаж;

•      формирование оперативной отчетности по контролю и планированию расчетов с поставщиками;

•      планирование и контроль исполнения расходной части бюджета банка, автоматическое распределение расходов банка по центрам затрат на основе настраиваемых технологом банка алгоритмов распределения. 

Принцип единства информационного  пространства

Следующей особенностью ИБС является единая информационная база. В современных условиях для  ведения единой информационной базы используются различного рода системы  управления базами данных (СУБД). СУБД имеют специальные механизмы контроля целостности данных (триггеры, внешние ключи и т.д.), отличающиеся простотой и высокой надежностью. В подавляющем большинстве это системы управления реляционными БД.

Базу данных принято называть единой, если однотипные по смыслу данные хранятся единообразно в одном месте. Например, данные о физических лицах хранятся в одних и тех же таблицах и в кредитном модуле, и в модуле обслуживания физических лиц,

В отсутствие единой информационной базы усложняется поиск, обмен, а, следовательно, и получение любой информации встроенными средствами системы. При этом различные задачи в системе выполняются отдельно и являются информационно слабо связанными на уровне ИБС.

Современные банковские системы ориентированы на использование единой базы данных, являющейся совокупностью структурированных данных, предназначенных для многоцелевого и многократного их применения, и методов доступа к ним.

Отличительной особенностью баз данных ИБТ является совместное хранение данных с их описаниями. Эти описания назы

ваются метаданными (данные о данных). Они необходимы для контроля и управления данными  как ресурсом.

Существует несколько  уровней программного обеспечения: операционная система, СУБД, прикладные программы, каждый из которых решает свои специфические задачи. Например, СУБД обеспечивает интерфейс доступа к данным на чтение и запись, блокирование записей в режиме многопользовательской работы, предоставляет средства архивации, восстановления и резервного копирования данных. Наиболее распространенным интерфейсом доступа к данным являются SQL-запросы, которые анализируются на СУБД, и различные программные средства, которые исполняют эти запросы.

Имеется большое  количество СУБД, которые используются при построении ИБТ. Все они поддерживают реляционную модель данных, но имеют различные эксплуатационные характеристики. Потенциал программного продукта зависит от применяемой в нем СУБД и от степени использования ключевых свойств СУБД. Важно, что на программный продукт нельзя переносить свойства СУБД, так как реализация продукта с аналогичным свойством требует специальных усилий со стороны разработчика прикладного программного обеспечения.

Следует различать  единую базу данных и единое информационное пространство. Под единым информационным пространством понимается возможность вызывать функции других подсистем, а также общность данных и методов доступа к ним в системе. Сама по себе СУБД не обеспечивает ведение единого информационного пространства, но позволяет его реализовать и использовать с максимально возможной эффективностью.

Под единым информационным пространством банка можно понимать также организацию информации, циркулирующей  в банке, включая методы ее обработки, хранения и представления. На уровне автоматизированной банковской системы единое информационное пространство можно интерпретировать, как возможность системы оперировать любыми данными, формирующимися в процессе функционирования системы. При этом должны соблюдаться принципы открытости, защищенности, однократного учета и ввода. Таким образом, реализация единого информационного пространства банковской технологией обеспечивает эффективную организацию работ с информацией, как с точки зрения быстродействия, так и в аспекте удобства работы пользователя с данными.

Использование СУБД при построении системы банковского обслуживания позволяет не только организовать хранение данных в рамках единой базы данных, но и управлять потоками информации и данных в системе, основываясь на единых принципах и методах, обеспечивающих реализацию конкретных предметно-ориентированных алгоритмов обработки.

В последнее  время все большую популярность получают постреляционные модели данных, которые, в сущности, являются развитием  реляционной модели, с тем отличием, что в ней снято ограничение  на атомарность (неделимость) атрибутов.

Ограничение на атомарность атрибутов означает, что в реляционной базе данных атрибут (поле) каждой записи может  содержать только одно значение. В  постреляционной модели, напротив, поле может содержать несколько  значений или даже целую таблицу. Таким образом, появляется возможность «вложить» одну таблицу в другую. Это позволяет более эффективно оперировать банковскими бизнес-объектами, каждые, из которых становится логически целостным, будучи представлен всего одной записью.

Скорость выполнения запросов в постреляциоипых СУБД возрастает (иногда в несколько раз), но переход от реляционных баз данных, получивших повсеместное распространение, к постреляционным связан со значительными затратами и носит пока ограниченный характер.

Еще одним путем  к обеспечению единого информационного пространства является использование хранилища данных.

Особенностью  информационной системы банка является необходимость обработки двух типов  данных, а именно оперативных и  аналитических. Поэтому в процессе функционирования ИБС приходится решать два класса задач: обеспечение повседневной работы банка по вводу и обработке информации и организация информационного хранилища в целях анализа данных для выявления тенденций развития, прогнозирования состояний, оценки и управления рисками и т.д. Задачи первого класса полностью решаются OLTP-системами (OnLine Transactional Processing - оперативная обработка транзакции). Для работы с аналитическими данными предназначены OLAP-системы (OnLine Analytical Processing -оперативная аналитическая обработка), которые построены по технологии хранилища данных и служат для агрегированного анализа больших объемов данных. Эти системы являются составной частью систем принятия решений или управленческих систем класса middle и top management, т.е. систем, предназначенных для пользователей среднего и высшего уровня управления банка.

Таким образом, возможности ИБС могут быть расширены  путем совместного использования  транзакционных OLTP-систем и хранилищ данных (Data Warehouse).

Отличительными  чертами хранилища данных являются:

• ориентация на предметную область - в хранилище данных помещается только та информация, которая может быть полезной для работы аналитических систем;
• защищенность - в хранилище можно добавлять информацию, но ее нельзя изменять, модифицировать и корректировать;
• поддержка хронологических данных - для анализа требуется информация, накопленная за длительный период времени;
• интеграция в едином хранилище ранее разъединенных данных, поступающих из различных источников, а также их проверка, согласование и приведение к единому формату;
• агрегация - одновременное хранение в базе агрегированных и первичных данных, чтобы запросы на определение суммарных величин выполнялись достаточно быстро.

Таким образом, хранилище данных представляет собой  специализированную базу данных, в которой собирается и накапливается информация, необходимая менеджерам банка для подготовки управленческих решений (о клиентах банка, кредитных делах, процентных ставках, курсах валют, котировках акций, состоянии инвестиционного портфеля, операционных днях филиалов и т.д.).

  Хранилища данных принято изображать в виде многомерного куба. Величины, хранящиеся в ячейках этого куба и называемые фактами, являются количественными  показателями, характеризующими деятельность кредитного учреждения. В частности, это могут быть данные об оборотах и остатках по счетам, структуре расходов и доходов, состоянии и движении денежных средств и т.д. Измерения куба, образующие одну из его граней, - это множество однотипных данных, предназначенных для описания фактов (например, филиалы банка, операционные дни, клиенты и валюты). Агрегация данных выполняется по измерениям куба, поэтому элементы измерений принято объединять в иерархические структуры. Так, филиалы часто группируются по территориальному признаку, клиенты - по отраслевому признаку, даты группируются в недели, месяцы, кварталы и годы. Каждая ячейка данного куба «отвечает» за конкретный набор значений по его отдельным измерениям, например оборотов балансовых счетов за день, квартал, год в разрезе филиалов. Над числовыми фактами, хранящимися в ячейках, можно выполнять различные математические и логические операции, позволяющие рассматривать представленную информацию под разными углами зрения. Операции проводятся с использованием методов управления данными. Вся совокупность методов называется репозиторием методов хранилища данных.

  Данные  загружаются в хранилище из оперативных  систем обработки данных (OLTP-системы  головной конторы и отдельных  филиалов) и из внешних источников (официальные отчеты предприятий и банков, результаты биржевых торгов и т.д.). При загрузке данных в хранилище выполняется проверка целостности, сопоставимости, полноты загружаемых данных, а также проводятся их необходимое преобразование и трансформация.

  Хранилище данных ориентировано на высшее и среднее руководство банка, ответственное за принятие решений и развитие бизнеса. Это руководители структурных, финансовых и клиентских подразделений, а также подразделений маркетинга, управления анализа и планирования.

  Для работы с хранилищами данных используются специальные программные продукты, поскольку SQL-серверы не обеспечивают необходимого быстродействия по доступу к данным. Язык запросов при работе с хранилищем данных также отличается от SQL.

  Одним из вариантов реализации на практике хранилища данных является построение витрин данных (Data Marts). Иногда их называют также киосками данных. Витриной данных является предметно-ориентированная совокупность данных, имеющая специфическую организацию. Содержание витрин данных, как правило, предназначено для решения некоего круга однородных задач одной области или нескольких смежных предметных областей. Например, для решения задач, связанных с анализом кредитных услуг банка, используется одна витрина, а для работ по анализу деятельности банка на фондовом рынке - другая.