CITFORUM.RU >>>      [http://www.citforum.ru/abtec/articles/art_1.shtml]

Галактионов Виктор Иванович - член правления,
начальник отдела автоматизации Морского Акционерного Банка (г. Москва)
Тел.: (095) 978-2394, 978-6771
E-mail: mailto:galax@morbank.ru?Subject='From CIT-FORUM.COM'

В статье приводится описание особенностей, присущих банковской автоматизации, и методов их решения. Подходы к разработке АБС связанные с использованием современных технологий недостаточно обоснованны в плане эффективности и оптимальности проектируемых систем. Автор высказывает как всегда противоречивую, но по всей видимости достойную публикации точку зрению на проблему оценки эффективности АБС.

Оценка эффективности АБС

С использованием компьютерных сетей и новейших информационных технологий многие связывают новую эру в бизнесе. По прогнозам Американской ассоциации банкиров, число средних и крупных банков, предлагающих обслуживание финансовых операций с помощью персональных компьютеров, в нынешнем году возрастет почти в четыре раза - с 11 до 42% . Интерактивные банковские услуги делают текущий счет доступным все 24 часа в сутки, большинство операций по оплате счетов автоматизировано. Такой ход событий продиктован постоянной борьбой за клиента. Вопрос уже не в том, существует ли необходимость внедрения новейших технологий, а в том, как использовать эти технологии с максимальной пользой для бизнеса.

Построение или репроектирование крупных информационных систем в банковском бизнесе обладают рядом особенностей (Синягов С. Технология проектирования и развитие банковских систем // Банки и технологии, № 1, 1997):

Все эти особенности обусловливают применение особых методов анализа и решения задач проектирования автоматизированных банковских систем (АБС). Тщательное изучение технологий и инструментальных средств, используемых при разработке системы, бесспорно необходимы и этому посвящается большое количество работ. Нисколько не сомневаясь и даже наоборот поддерживая утверждение о целесообразности применения CASE-технологий, позволю себе не согласиться с распространенным мнением, что применение современных CASE-технологий гарантирует решение большинства проблем, присущих банковской автоматизации. Получается, что достаточно взять на вооружение современные технологии и о необходимости получения количественных оценок качества проекта и эффективности проектируемой системы можно как бы и забыть - оно вроде как само по себе при этом получится. Но ведь все современные технологии представляют из себя не законченное решение, а всего лишь некоторый инструмент разработчика для решения поставленных задач, от неправильного применения которого никто не застрахован. Вместе с этим даже при правильном применении возможно построение вполне правильной системы, но не вполне эффективной и не вполне оптимальной.

А ведь каких то лет десять-пятнадцать назад применение теории массового обслуживания для оценки вычислительных систем было очень распространено. О. Авен в книге "Оценка качества и оптимизация вычислительный систем" (Наука, 1982) отмечает, что для него "исследования в этой области начались с вопроса сугубо практического: в середине 60-х годов необходимо было выбрать техническое обеспечение ряда крупных АСУ". Но все эти подходы тогда сводились в основном к оценке именно технических средств.

В настоящее же время производительность современных машин (имеется ввиду компьютеры на базе процессов Intel) с течением времени растет пропорционально квадрату времени. Это только способствует вопросы оптимизации свести к решению "не хватает производительности -- увеличь тактовую частоту процессора или переходи на следующий тип процессора".

Возможно это грубое мнение, но оно тем не менее достаточно близко отражает реальное состояние дел, в частности, в банковской автоматизации. Хотя многие со мной могут и не согласиться.

Работы, в которых проводятся сравнительные анализы АБС, достойны внимания. Но во всех этих работах, как правило, ставится задача в основном прикладного (функционального) анализа, что безусловно очень важно. Важна и оценка аппаратной базы и системного ПО, на которых реализована конкретная АБС. Но опять же все эти анализы проводятся без каких либо количественных характеристик.

К примеру, вчера был я в магазине и видел много хороших вентиляторов для вытяжки на кухни, ванные и т.д. Но если я вам скажу, что были вентиляторы белые и серые, круглые и квадратные, со шторками и без, из пластмассы и из чего то еще - это безусловно будет представлять для вас интерес, но самого главного я вам не сказал. А вас в первую очередь после функционального назначения этого устройcтва конечно же будут интересовать конкретные параметры: напряжение питания, производительность (перегоняемый объем воздуха в единицу времени), режим работы (постоянный или с перерывами), и только потом цвет, форма и материал, из которого он сделан. Хотя приоритеты интересов, к примеру, у моей тещи абсолютно обратные.

Вот и получается, что на сегодня на рынке АБС производится продажа-покупка "беленьких-красненьких-синеньких" систем, а проблемы зачастую производительности ложатся на плечи служб автоматизации банков. И в этой ситуации им остается только подгонять под купленные АБС аппаратуру.

В последнем высказывании содержится суть ошибочности многих подходов к банковской автоматизации. АБС рассматривается как программный продукт. И даже если пользователь осознает, что АБС это информационная технология - он все еще продолжает рассматривать АБС в отрыве от аппаратуры. Конечно он рассматривает и аппаратную базу, даже уделяет ей внимания зачастую слишком много, но это зачастую делается уже без учета характеристик АБС.

Суть моего подхода к выбору АБС сводится к утверждению, что рассмотрение АБС только как продукта какой либо из фирм-разработчиков, будь то Диасофт, ФОРС или Програмбанк, будет однобоким решением задачи автоматизации банка. Ибо этот программный продукт и реализуемая им технология функционируют на конкретной аппаратной платформе, в конкретном банке с уже сложившейся технологией, структурой, информационными ресурсами и потоками, с построенной (или проектируемой) локальной или даже глобальной сетью, со своим кабельным хозяйством здания и т.д.

В работе [Вест М. Банковские системы: выбор и использование // Банковские технологии, июль 96] абсолютно правильно подчеркивалось, что все банковские системы состоят из трех компонентов: аппаратные средства, телекоммуникации и программное обеспечение. Однако по известным причинам в "раннекооперативном" периоде, как его назвал А. Евтюшкин, разработчики АБС предложили банкам рассматривать АБС как программный продукт. И банки вынужденно приняли это предложение. Сегодня разработчики пытаются исправить допущенные ошибки и называют поставку своего продукта "внедрением информационной технологии". Однако при этом зачастую понятие "информационная технология" понимается несколько уже. В работе [И.Аглицкий АБС - программный продукт или информационная технология // Банковские технологии, 3/96] автор определяет ИТ как комплексную методику организации информационной работы в банке в совокупности с необходимым для обеспечения такой работы программно-аппаратными средствами. В жизни же уровень необходимости (и достаточности) аппаратных средства как правило определяется "на глазок".

Исходя из понятия АБС как ИТ анализ АБС следует проводить по всем трем направлениям и не абстрактно, изолированно от банка, в сводной табличке, а в привязке к конкретному банку. Кроме этого разработка АБС должна иметь системный подход и начинаться в первую очередь с реинжиниринга сложившихся технологий и только после этого воплощаться в виде конкретных программных модулей

Вместе с этим представляется некорректной постановка вопроса "лучшая" или "худшая" АБС. Правильнее ставить вопрос в какой степени данная АБС подходит для работы в конкретном банке при заданных условиях. Решение данного вопроса возможно с выработкой методики оценки степени эффективности конкретной АБС в конкретном банке.

Характерной особенностью задач автоматизации деятельности банка является недостаточная обобщенность подходов к проектированию и эксплуатации АБС. Это обстоятельство значительно затрудняет процесс создания АБС, включающую в себя вычислительные устройства, устройства сопряжения, телекоммуникационное оборудование, специализированное оборудование, а также общесистемное и прикладное программное обеспечение. Очевидно, что успешное решение этой задачи возможно лишь при условии системного подхода к проблеме автоматизации.

В соответствии с определением АБС, как комплекса взаимосвязанных методов и средств сбора, хранения и обработки данных, необходимых для управления сложными организационно-экономическими системами, основанного на использовании современной компьютерной техники, можно заключить, что функции управления могут принадлежать либо ЭВМ, либо человеку, наделенному соответствующими полномочиями. Целесообразность того или иного варианта обратной связи в системе автоматизации должна обосновываться технико-экономическими показателями системы в целом.

В общем случае задача оптимизации функционирования АБС сводится к задаче минимизации некоторого целевого функционала

(1)

по вектору управления при соблюдении заданных ограничений , где

 - целевой функционал при исходном уровне автоматизации,

 - вектор управления,

 - вектор выходных параметров,

 - вектор возмущающих параметров,

 - линейное нормированное пространство, состоящее из вектор-функций , удовлетворяющих в условию Липшица. Здесь  - вектор входных параметров.

Запишем ограничения в виде системы неравенств

(2)

где  - границы изменения параметров , .

Пусть величины , определяются как случайные и независимые от , вектор параметров является совокупностью регистрируемых реакций объекта управления на ,  - вектор возмущающих нерегистрируемых воздействий.

Под управляющими величинами будем считать такие параметры, которые пользователь может изменять в широких пределах.

В задачах автоматизации банка параметрами являются, например,

Под выходными параметрами будем считать экономические показатели деятельности банка (доходность, ликвидность и т.д.), получаемые из баланса банка как финансовые результаты его деятельности.

Возмущающие величины определим как некоторые параметры финансово-производственного состояния банка, например, состояния лицевых счетов банка и корреспондентских счетов самого банка.

Внешние возмущения, оказываемые правительством и различными государственными службами, как например, Центральный Банк России, Государственная Налоговая Служба России, посредством принятия поправок к действующему законодательству и нормативной базе, оказывают безусловно существенное влияние. Поэтому величины определим как некоторые возмущающие параметры, характеризующие среду, в которой функционирует банк, например, инфляция, состояние рынка и т.д.

Так как значение каждой компоненты вектора в фиксированный момент времени определяется всей предысторией поведения вектора , является вектор-функционалом от вида .

Покажем теперь, что вопрос определения вектора обуславливает математическую постановку задачи автоматизации деятельности банка.

Наиболее широко применяемый метод обработки информации, применяемый, например, при расчетах коэффициентов ликвидности банка в соответствии с инструкцией ЦБ № 17 для анализа деятельности банка, можно описать следующей формулой:

(3)

где

 - сальдо лицевых счетов;

 - сальдо корреспондентских счетов банка;

 - вектор-функционал, определяющий метод вычисления соответствующего показателя.

Однако в выражении (3) не учитывается стохастическое влияние внешней среды. Именно поэтому процесс обработки информации о деятельности предприятия в соответствии с выражением (3) становится неэффективным.

Реализация подобного алгоритма первичной обработки финансовой информации банка определяет требования к технической реализации системы автоматизации. При этом необходимо отметить, что использование традиционных аналитических методов обработки информации о деятельности банка затруднено, а порой и невозможно в следствие неточной параметризации объекта управления, обусловленной, как правило, следующими причинами:

Таким образом, этап параметризации объекта управления, то есть выделение всех существенных параметров и их разбиение на входные , управляющие , и выходные , по сути дела, является методикой анализа деятельности конкретного банка.

Именно по этой причине представляется нецелесообразным разработка сравнительных критериев представленных на рынке АБС в "чистом виде", т.е. без учета конкретных условий (банк, его экономическое состояние, уровень подготовки служащих, ранее сделанные инвестиции в информационные технологии, программное и техническое обеспечение, включая уже имеющиеся каналы связи и аппаратуру). Для решения этой задачи необходимо определить рациональную, с точки зрения технико-экономических показателей, структуру АБС, предполагающую возможность гибкой переналадки аппаратуры и программного обеспечения в случае изменения как внешних условий ведения банковского бизнеса, так и в случае изменения структуры банка при реинжиниринге бизнес-процессов. На основании данной структуры необходима разработка ряда моделей конкретной АБС для условий конкретного банка. Стадии внедрения разработанного проекта автоматизации должно предшествовать детальное исследование построенной модели.

Такая работа была проделана в Морском Акционерном Банке. Банк был исследован как объект автоматизации, определены его обобщенные свойства и особенности функционирования, что позволило сформулировать специальные задачи автоматизации и разработать общие требования к параметрам и характеристикам АБС. Проведен анализ особенностей построения современных АБС с использованием концепций открытых систем на базе интеллектуальных, интероперабельных сетей, что позволило определить особенности внедрения современных систем автоматизации, связанный с этим реинжиниринг сложившихся бизнес-процессов банка, и рассмотрены принципы организации информационных потоков банка.

По причине слабой формализуемости задачи в качестве основных характеристик эффективности рассматривались время обработки заявки и степень загрузки оборудования для основные элементов АБС, а также задачи анализа и согласования характеристик.

Была разработана обобщенная информационно-функциональная модель АБС для условий Морского Акционерного Банка, на основании которой были разработаны математическая и имитационная модели для расчета ряда характеристик АБС. Анализ результатов позволил выделить узкие места в системе, определить загрузку оборудования, рассчитать время реакции элементов системы на некоторые типы запросов. Сравнительный анализ характеристик существующей сети, снятых посредством замеров, и характеристик проектируемой, полученных в результате моделирования, позволил выявить узкие места в существующей сети и сформулированы цели проекта реорганизации с целью улучшения наиболее важных характеристик функционирования АБС. Определены характеристики и параметры проектируемой АБС. Проведенный расчет позволил сформулировать оптимальные требования к необходимому для реорганизации сети оборудованию и каналам связи.

Изложим кратко результаты аналитического моделирования.

В связи с вопросом аналитического моделирования АБС проанализированы присущие аналитическому методу ограничения. На основании предположения, что входной поток является стационарным с усредненной за день интенсивностью, разработана аналитическая модель и для нее получены аналитические выражения характеристик, произведен расчет количественных оценок АБС.

В качестве значения интенсивности прихода заявок принята средняя интенсивность прихода заявок в течении всего рабочего дня, которая определена следующим образом:

и равна .

Входной поток -го канала, с учетом возврата клиенту ошибочных заявок с вероятностью , будет иметь интенсивность:

Параметры распределения длительности обслуживания на приборах и в результате анализа реально работающей системы принимаются равными соответственно сек^-1 и сек^-1.

С учетом этого получим загрузку прибора равной

соответственно загрузка прибора :

Рис. 1 Аналитическая модель АБС Морбанка

При данных значениях загрузки приборов и средняя длина очереди перед прибором равна:

тогда как перед прибором средняя длина очереди

Вычислим среднее время задержки на приборе . Оно равно

На приборе

Исходя из того, что среднее время задержки на приборе значительно больше, чем среднее время задержки на приборе , можно сделать вывод, что время прохождения системы до прибора определяется в основном временем задержки заявок в первой фазе.

Рис. 2 Имитационная модель АБС Морбанка

Для получения более точных характеристик разрабатываемой системы с учетом нестационарности входного потока построена имитационная модель АБС. Рассмотрены особенности и задачи применения имитационного моделирования. Приведены результаты расчета характеристик, полученные на основе имитационной модели АБС, и дан сравнительный анализ полученных характеристик с характеристиками, полученными аналитическим.

На основании полученных результатов и анализа информационных потоков Морбанка определена степень загрузки маршрутизатора , являющегося в нашем случае одноканальной однофазной системой, . Показано, что при использовании канала связи пропускной способностью 64Кбит/с средняя степень загрузки маршрутизатора составляет не более 9%.

Рассчитано, что при использовании канала с пропускной способностью 64Кбит/с вероятность отсутствия очереди кадров в маршрутизаторе составляет 91.2%.

Определено среднее число объектов (кадров) в системе. Установлено, что для одноканальной однофазной системы . Значение среднего числа объектов в системе позволяет вычислить ожидаемое число кадров, находящихся в маршрутизаторе или передаваемых по глобальной сети. Расчеты на моделях позволили определить, что в буфере маршрутизатора и линии связи в любой момент находится менее 10% одного кадра.

Рассчитано среднее число объектов (кадров) в очереди маршрутизатора . Таким образом, в любой момент времени в очереди маршрутизатора сети головного офиса Морбанка (пропускная способность глобальной сети 64Кбит/с, интенсивность трафика 16000 кадров в день) находится 0.009 кадра.

Число кадров, передаваемых в произвольный момент времени по каналу глобальной сети кадра.

Определено среднее время нахождения кадра в системе с. Таким образом, вызванная наличием очередей задержка кадров при передаче по линии пропускной способностью 64Кбит/с составляет в среднем 0.17 секунд. Время ожидания в очереди перед маршрутизатором определяется как с.

Полученные характеристики позволили построить оптимальную структуру корпоративной сети банка и провести обоснованный выбор каналов связи с удаленными филиалами, клиентами и партнерами Морбанка и легли в основу контрактов с телекоммуникационной компанией.

Обратите внимание: "Обзорное исследование CRM-решений в России" Citforum.ru приглашает вас посетить учебные курсы: "Системное администрирование ОС UNIX" 10 - 14 декабря "Разработка профессиональных приложений для Oracle 8i c использованием PL/SQL и Java" 26 ноября-1 декабря "Разработка WEB приложений с помощью Java и PL/SQL." 3-7 декабря "Современные технологии анализа и проектирования информационных систем" 3-6 декабря

Есть вопросы? Задайте их здесь!