?
Имитационная модель оптимального распределения потока кредитных заявок для межрегионального центра андеррайтинга коммерческого банка
В настоящее время основная банковская деятельность сопряжена с необходимостью принятия оптимальных управленческих решений в условиях значительной вариативности и неопределенности. Подобные решения, как правило, основываются на обработке сверхбольших массивов информации (Big Data) в режиме реального времени. Типичными примерами являются задачи оптимального распределения кредитных заявок по андеррайтерам, задачи максимизации риск-доходности при управлении кредитными портфелями (типа RAROC), задачи оптимизации неоперационных затрат (Cost to Income) за счет перераспределения ресурсов по процессам.
Существует инновационный подход к решению подобных задач основанный на имитационном моделировании (ИМ), эволюционных вычислениях и машинном обучении. Подобный подход уже успешно применятся в ведущих международных и российских компаниях. При этом, имитационные модели интегрируются с корпоративными информационными системами предприятия, системами класса BPM (Business Process Management System) и ERP, информационными хранилищами данных (DWH) и, таким образом, используются в реальных бизнес-процессах организации в качестве ядра интеллектуальной системы поддержки принятия решений.
Данная работа посвящена разработке имитационной модели, предназначенной для оптимального распределения потока кредитных заявок в межрегиональном центре андеррайтинга крупного коммерческого банка. Отличительной особенностью данной модели является учет множественных факторов, влияющих на время обработки кредитных заявок андеррайтерами (специалистами по оценке вероятности погашения запрашиваемого кредита), в частности, связанных с текущей загрузкой исполнителей по задачам, соответствия их квалификации характеристикам распределяемых задач, доступности андеррайтеров в текущей момент времени и т.д. Разработанная имитационная модель внедрена в крупнейшем российском банке и используется в составе автоматизированной системы класса BPM.