Информационные технологии анализа данных в банковском секторе

С развитием современных информационных технологий, сетей передачи данных и математического программного обеспечения многие коммерческие структуры получили эффективные инструменты для построения и дальнейшего использования математических моделей. Построение любой математической модели, в.т. ч и экономической требует анализа достаточно большого количества данных различной структуру. Дальнейшее использование и оптимизация модели напрямую зависит от информации, которая использовалась при ее построении.

Исходя из этого, наличие качественной информации можно смело считать синонимом получения прибыли. На данный момент доступ к правильной информации является, пожалуй, одним из самых значимых факторов успешности бизнеса. Огромные хранилища данных возникают сейчас во всем мире. Количество данных постоянно увеличивается, однако процентное количество по настоящему ценной информации во многих случаях достаточно мало. Для поддержки лучших маркетинговых решений бизнес подразделения стараются в исследованиях использовать несколько источников данных (как внутренних, так и внешних). На первый план выходят системы, содержащие инструменты анализа данных. Динамично меняющиеся рынки бросают серьезный вызов банковским аналитикам. При создании экономических моделей важно снабжать их свойствами гибкости, чувствительности и робастности. Для наглядности на рис. 1 приведена структура данных, и приведены примеры использования задач анализ данных. Например, клиентская информация и информация из внешних источников может быть полезна для оптимизации кредитных рисков.

Рис.1 – Структура данных.

Очевидно, что для решения подобного класса задач необходимо использовать специализированное программное обеспечение. На данный момент наибольшей популярностью пользуются такие пакеты как Statistica, SAS, SPSS и некоторые другие. В отдельных задачах хорошо зарекомендовал себя статистический пакет R. Однако многие крупные банки делают выбор в пользу пакета MATLAB. Первоначально данный пакет предназначался для матричных вычислений (MATLAB – «MATrix

LABoratory» – матричная лаборатория) и по-прежнему позиционируется разработчиками как язык технического программирования. Данное обстоятельство обусловлено тем, что теория матриц серьезно повлияла на развитие аппарата теории систем и теории управления. Тем не менее, используя механизм внешних расширений (toolbox’ов) MATLAB в настоящее время способен решать различный спектр задач. На рис. 2 представлена некоторая функциональная схема применения. Используя внешние расширения, можно достаточно легко создавать структуры данных из различных источников: несколько различных БД (подключенных через ODBC), интернет-сервисы, Excel таблицы. При этом используя средства различных toolbox’ов появляется возможность проанализировать данные, возможно, в случае необходимости изменить входной набор данных. При построении модели удобно пользоваться средством графического моделирования – Simulink.

Рис.2 – Функциональная схема применения пакета MATLAB.

В [1] было показан метод построения различных аналитических отчетов для системы управления заявками, однако возможности системы оказываются гораздо более широкими, так, например, используя инструменты пакета можно создавать системы поддержки принятия решения [2], включая комплексы, предоставляющие фронт интерфейс на основе встроенного web сервера.