Костенко С.А.

Современные информационные технологии/3. Программное обеспечение

Краснодарский филиал АКЦИОНЕРНОГО КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА «ТРАНСКАПИТАЛБАНК» (ЗАКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО)

Развитие технического и интуитивного уровня в программном обеспечении банковского сектора

На сегодняшний день разработка программного обеспечения для банков развивается бурными темпами. На это есть свои причины, такие как увеличение объемов информации, опыт, накопившийся в сфере кредитования, финансовые кризисы, обеспечение финансовой безопасности и др.

В первую очередь банковский сектор заинтересован в разработке программного обеспечения, позволяющего максимально правильно принять решение о кредитовании предприятий на основе накопившегося опыта и имеющейся информации о заемщиках. Именно этому направлению уделяется в последнее время все больше времени в виду того, что оно является самым доходным и одновременно рискованным.

Сегодня существуют различные программные продукты, разработанные для кредитных подразделений банков, но в основном они выполняют функцию расчета финансовых коэффициентов согласно инструкциям Центрального банка и в лучшем случае предлагают рейтинговую оценку предприятий на основе рассчитанных финансовых показателей. Важно также отметить, что большинство банков в виду большой стоимости программных средств ограничиваются расчетами в таблицах Excel.

С целью расширения функционала существующих программных пакетов или для разработки новых программных продуктов предлагается использование технологии, основанной на многомерном шкалировании (технический уровень) и интуиции человека.

Применение методов многомерного шкалирования, представляет собой результат, сведенный к графическому представлению. Интерпретация результата приводит к развитию интуитивного уровня суждения и получения новых качественных знаний.

Применение многомерного шкалирования предлагается использовать на данных, анализируемых банком, т.е. финансовых показателях компаний, что позволяет расположить эти компании в виде точек в пространстве, как если бы это была географическая карта, только оси координат будут ассоциироваться уже не с широтой, долготой и высотой над уровнем моря, а с платежеспособностью, ликвидностью или другими экономическими показателями эффективности бизнеса компаний. С помощью такого представления данных можно без труда определить успешные и имеющие финансовые затруднения предприятия.

Для этого ниже приведена диаграмма рассеяния, полученная с помощью методов многомерного шкалирования средствами ППП STATISTICA.

Рисунок 1. Диаграмма Рассеяния

На рисунке Рисунок 1 каждая точка карты представлена компанией, осуществляющей свою деятельность на территории Краснодарского края. Компании с хорошим финансовым положением представлены в виде кружка, с плохим – в виде закрашенного квадрата. На графике видно, что финансово благополучные и неблагополучные компании находятся по разные стороны: компании с плохим финансовым положением находятся по правую сторону, с хорошим – по левую. Данное наблюдение позволяет сделать вывод о том, что горизонтальная ось является индикатором в прогнозировании устойчивости бизнеса компаний.

В результате в программных продуктах банков предлагается использовать не только расчет финансовых показателей, но и внедрять технический уровень в виде применения методов многомерного шкалирования с целью получения графического изображения. За техническим уровнем будет следовать и интуитивный, цель которого дать название размерностям (осям координат) и интерпретировать конфигурацию точек. Чаще всего это возможно с помощью простого визуального осмотра. Тем не менее, в отдельных случаях визуальный осмотр носит достаточно сложный исследовательский характер и не дает интуитивно понятных результатов без применения математического анализа. Для этого предлагается использовать такой статистический инструмент как регрессионный анализ. Результат применения регрессионного анализа может быть представлен в форме вектора через уже полученную конфигурацию точек с помощью методов многомерного шкалирования, также как если бы была добавлена ось восток-запад на географической карте. Так в случае применения регрессионного анализа к полученной многомерной карте на основе финансовых коэффициентов компаний, можно было бы дать название не только сформированным осям с помощью методов многомерного шкалирования, но и добавить такие оси как оборачиваемость, чистая прибыль, кредитная нагрузка, рентабельность и т.д. В результате, можно было бы также наблюдать по каким параметрам предприятия вырываются вперед, а по каким проседают.

Литература:

1. Kolari J., Glennon D., Shin H. & Caputo M. Predicting large U.S. commercial bank failures // Journal of Economics and Business, 54, 2002, pp. 361-387.

2. Kruskal J.B. Multidimensional scaling by optimizing goodness of fit to a nonmetric hypothesis // Psychometrika, Vol. 29, 1964, pp. 1-27, 115-129.