Кафедра математических и компьютерных методов курсовая работа методы и инструментальные средства моделирования бизнеспроцессов производственного предприятия
 Скачать 0.96 Mb.
|
|
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «КУБАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» (ФГБОУ ВО «КубГУ») Кафедра математических и компьютерных методов КУРСОВАЯ РАБОТА МЕТОДЫ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА МОДЕЛИРОВАНИЯ БИЗНЕС–ПРОЦЕССОВ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ Работу выполнила ____________________________________ А.И. Татаринцева (подпись, дата) Факультет экономический курс 1 Направление 27.03.03. cистемный анализ и управление Научный руководитель доцент кафедры МКМ, канд.эконом.наук, доцент ______________________________ Г.Н. Библя (подпись, дата) Нормоконтролер ст. лаборант _________________________________________ Ю.Д. Кравченко (подпись, дата) Краснодар 2018 2 МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «КУБАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» (ФГБОУ ВО «КубГУ») Кафедра математических и компьютерных методов ЗАДАНИЕ на курсовую работу Татаринцева А.И. Студенту __________________________________________________ группы 113 направле- ния подготовки 27.03.03 Системный анализ Тема курсовой работы: «Описание структуры систем, основанных на знаниях средства- ми системного анализа» Цель: Изучить предметную область. Рассмотреть возможности применения методики системного анализа для предмета исследования. Построить модель системы согласно техно- логии SADT. Основные вопросы, подлежащие разработке (исследованию): 1) Теоретический обзор современных подходов, методов и алгоритмов исследования проблемы; 2) Анализ предметной области, обоснование спецификации исследуемой системы; 3) Проектирование и реализация разработки. Основная литература: 1 Фрейдина, Е.В. Исследование систем управления организации. Учебное пособие [Электронный ресурс]: учебное пособие / Е.В Фрейдина — Электрон. текстовые дан. — М. : Омега-Л, 2013. 368 с. 2 Силич, М.П. Теория систем и системный анализ [Электронный ресурс] : учебное по- собие / М.П. Силич, В.А. Силич. — Электрон. текстовые дан. — М. : ТУСУР (Томский госу- дарственный университет систем управления и радиоэлектроники), 2011. — 276 с. 3 Архипова, Н.И Теория системного анализа и управления: учеб. пособие для вузов / Н.И Архипова, В.В. Кульба, С.А. Косяченко. – М.: «Издательство ПРИОР», 2008. – 384с. 4 Игнатьева, А.В. Теория системного анализа и управления: Учебное пособие для вузов / А.В. Игнатьева, М.М. Максимцов. – М.: ЮНИТИ – ДАНА, 2009. – 157с. Срок представления законченной работы 22 мая 2018 г. Дата выдачи задания 05 февраля 2018 г. Руководитель ________________ /Г.Н. Библя / Задание получил 05 февраля 2018 г. Студент ____________________ /_____________________/ 3 РЕФЕРАТ Курсовая работа 39 с, 10 рис., 3 табл., 3 прил. Системный анализ, организационная структура, схема данных, дерево це- лей, диаграммы потоков данных, структурно-функциональный анализ. Объект исследования – АО «Тинькофф - Банк» Цель курсовой работы – моделирование системы деятельности компании в среде ER-Win. Метод исследования – методы системного анализа, методы функционально- структурного анализа предметной области, а также диаграммы потока данных для моделирования деятельности предприятия. Основные результаты – проанализирована работа предприятия, а также рас- смотрены варианты дальнейшей перспективы развития. Для выполнения поставленных задач была использована документация, предоставленная АО «Тинькофф - Банк». Актуальность и практическая значимость предлагаемой работы заключают- ся в решении проблем, связанных с созданием оптимальной структуры хранения и движения информации об экономических процессах на предприятии. 4 СОДЕРЖАНИЕ Введение ...................................................................................................................... 5 1 Теоретические основы анализа интеллектуальных систем ................................. 7 1.1 Модели представления знаний .................................................................... 7 1.2 Стратегии получения знаний ..................................................................... 10 1.3 Свойства систем, основанных на знаниях ............................................... 11 1.4 Критерии целесообразности решения задач с помощью систем, основан- ных на знаниях ........................................................................................................... 12 1.5 Области применения систем, основанных на знаниях ............................ 13 1.6 Типы решаемых задач с помощью систем, основанных на знаниях ..... 14 2 Системный анализ деятельности АО «Тинькофф - Банк» ............................ 17 2.1 Общая характеристика АО «Тинькофф Банка» ....................................... 17 2.2 Организационно-управленческая структура ............................................ 19 2.3 Представление компании на микро- и макроуровне ............................... 20 2.4 Цели функционирования ............................................................................ 22 2.5 Организационно-функциональная модель .............................................. 23 3 Разработка информационной модели компании средствами методологии SADT................................................................................................................... 26 3.1 Постановка задачи ....................................................................................... 26 3.2 Описание метода решения задачи ............................................................. 26 3.3 Диаграммы декомпозиции деятельности АО «Тинькофф - Банк» ....... 27 3.4 Разработка сценария .................................................................................. 30 Заключение................................................................................................................. 34 Список используемых источников .......................................................................... 35 Приложение А Диаграммы DFD.............................................................................. 38 5 ВВЕДЕНИЕ Данная работа посвящена исследованиям, лежащим в области системного анализа, а также касается изучения системного подхода к решению политиче- ских, социально-экономических, технических и других проблем в различных сферах человеческой деятельности. К использованию системного подхода при принятии решений проявлялся все более широкий интерес со стороны специалистов по управлению и хозяй- ственных руководителей. В настоящее время практически в любой научной ра- боте по экономическим, управленческим проблемам содержатся ссылки на ис- пользование системного подхода. Актуальность выбранной темы заключается в том, что при рассмотрении того или иного частного вопроса требуется оценить, различное его решение мо- жет сказаться на системе в целом, разумеется, не усложняя исследование изуче- нием второстепенных связей. Целью данной работы является системный анализ коммерческого банка на примере АО «Тинькофф – Банк». В соответствии с поставленной целью необходимо выполнить следующие задачи: 1) определить понятие коммерческого банка и его место в кредитной си- стеме; 2) рассмотреть различные виды коммерческих банков; 3) проанализировать деятельности кредитной системы коммерческого банка; 4) рассмотреть функции рынка кредитов коммерческого банка, их значе- ние для экономики; 5) исследовать основные операции банковских кредитных организаций; 6) провести анализ проблем и перспектив развития рынка кредитов ком- мерческих банков в России на примере АО «Тинькофф – Банк». 6 Объектом настоящего исследования является кредитная система банка, в частности коммерческий банк «Тинькофф - Банк». Предмет исследования – информационные процессы отдела по работе с клиентами банка. В данном случае исследование внутренней структуры коммер- ческого банка. Методологической основой для исследования послужила методология SADT. При подготовке курсовой работы для решения поставленных задач ис- пользовался системный подход, метод анализа, синтеза и дедуктивный метод. В качестве теоретической базы исследования были использованы труды известных отечественных и зарубежных ученых, которые посвятили свою деятельность изучению различных методов и подходов в системном анализе. В настоящей курсовой работе коммерческий банк рассматриваются как ос- нова (фундамент) кредитной системы страны, что является новизной данной ра- боты. Анализируется вся банковская система, ее место в кредитной системе, вы- полняемые ее функции и операции, взаимодействие с Центральным Банком, а также проблемы и перспективы развития. 7 1 Теоретические основы анализа интеллектуальных систем 1.1 Модели представления знаний Во время изучения интеллектуальных систем необходимо знать, что такое знания и чем они отличаются от обычных данных. Можно считать, что знания – это практический или теоретический итог человеческой деятельности, который отличается большой степенью структурированности. Модели представления знаний – это одно из самых важных направлений ис- следований в изучении искусственного интеллекта. Следует учитывать, что это направление считают одним из главных и важных. Сам по себе искусственный интеллект существовать не может. Мы не можем представить человека, у кото- рого совершенно нет никаких знаний. В любом случае, самые главные знания знает каждый, например, для хорошей жизнедеятельности организма нужно в первую очередь есть и спать или для того, чтобы материально себя обеспечить необходимо зарабатывать деньги. Таких примеров конечно же можно привести с еще многими базовыми познаниями человека. Нарушая те или иные правила, че- ловек автоматически становится не разумным. Ввиду этого при создании систем искусственного интеллекта особую роль играют модели представления знаний. На данном этапе своего развития человечество разработало уже довольно большое количество моделей. Конечно, у всех моделей есть свои плюсы и мину- сы, поэтому для разных задач стоит подобрать нужную модель. От этого зависит будущая эффективность решения или вообще возможность решения. На рисунке 1 изображена схема моделей представления знаний. - Продукционные модели – это те модели, которые базируются на определенных правилах. Такие модели способны представить знания в виде вы- ражения: «ЕСЛИ условие, ТО действие». Модели этой группы обладают и недо- статком: если правила накапливаются в довольно большом количестве, то они начинают противоречить друг другу; 8 Рисунок 1 - Модели представлений знаний - Сетевые модели или их еще называют семантические сети – в боль- шинстве случаев это граф, который отражает основную идею целостного образа. У этой группы так же существует и два понятия: узлы (относятся к понятиям и объектам) и дуги (являются отношениями между двумя или несколькими объек- тами); - Фреймовые модели. Они базируются на понятии фрейм, что в пере- воде с английского означает «рамка, каркас». Фрейм – конструкция сведений для представления некоторого объекта. К данной группе также относится такой тер- мин, как слот – место, где хранится информация, которая принадлежит фрейму. Такие слоты могут образовывать различные иерархические сети. - Ленемы - это смешанный тип модели, которые представляются «развитием» других моделей (фреймы, семантические сети и т.д.). Ленема нужна для полного структурного описания понятий предметной области. По изобрази- тельным возможностям ленемы более совершенны, чем такие традиционные мо- дели представления знаний. Но для некоторых понятий, модель представления знаний, на основе ленем, окажется не такой неудобной и даже неприемлемой. В Модели представления знаний Эмпирические модели Продукционные модели Сетевые модели Фреймовые модели Ленемы Теоретические модели Логические модели Формальные грамматики Комбинаторные модели Алгебраические модели Нейронные сети, генетические алгоритмы 9 пример можно привести понятия, у которых внутренняя динамика играет боль- шую роль в описании - Нейронные сети, генетические алгоритмы. Эти модели нельзя строго отнести к эмпирическому или теоретическому подходам. Их относят, как было сказано ранее, к бионическому направлению. Оно основывается на предположе- нии о том, что если в искусственной системе воспроизвести структуры и процес- сы человеческого мозга, то и результаты решения задач такой системой будут подобны результатам, получаемым человеком. - Логическая модель. Вся информация в логической модели рассмат- ривается как совокупность фактов и связывающих их утверждений, которые представляются как формулы в некоторой логике. Знания при этом представля- ются набором подобных утверждений, а построение выводов и получение новых знаний сводится к реализации процедуры логического вывода. Этот процесс мо- жет быть строго формализован, так как в его основе лежит классический аппарат математической логики. - Комбинаторные модели основаны на рассмотрении дискретных объ- ектов, конечных множеств и заданном на них отношении порядка. В рамках комбинаторики также рассматриваются все возможные изменения, перестановки и сочетания, в рамках заданных множеств. Под комбинаторикой понимают более обширный раздел дискретной математики, включающий, в частности, теорию графов. Комбинаторные модели используются в задачах топологии (например, поиск пути), задачах прогнозирования поведения автоматов, при изучении дере- вьев решений, частично упорядоченных множеств. - Алгебраическая модель подразумевает представление знаний в виде некоторых алгебраических примитивов, над которыми определено множество действий (некоторые из которых можно задать таблично). Для набора знаний представленного в таком виде действуют правила алгебраических множеств, та- кие как формализация, определение подсистем и отношений эквивалентности. Также возможно построение цепей множеств (множества, для которых опреде- лен порядок отношения «быть подсистемой»). Изначально предполагалось ис- 10 пользовать подобную модель в качестве формализованной системы построения аналогий (за счет определения эквивалентности). Однако, на эту формальную модель очень сложно отобразить весь набор знаний, поэтому от этой идеи отка- зались. 1.2 Стратегии получения знаний Во время образований поля знаний процесс приобретения знаний остается ключевым вопросом, когда возникает перенесение компетентности экспертов на инженеров по знаниям. Этот процесс в литературе назван несколькими термина- ми: формирование, приобретение, получение, добыча, извлечение, выявление знаний. В англоязычной профессиональной литературе чаще используются два понятия: acquisition (приобретение) и elicitation ( выявление, извлечение, уста- новление). Из вышесказанного делаем вывод, что стратегии получения знаний можно разделить на три категории: - С использованием электронных вычислительных машин при присут- ствии нужного программного инструментария; - С эксплуатацией программ обучения при существовании довольно представительной выборки примеров принятия решений в предметной области и соответствующего набора прикладных программ; - Не используя вычислительную технику. Происходит прямой контакт инженера по знаниям и источника знаний (это могут быть и эксперт, и литерату- ра, а также другие источники). При изучении стратегий получения знаний стоит учитывать, что су- ществуют их различные виды. Самыми распространенными являются: - Приобретение. Под этим термином понимается метод автоматизиро- ванного построения базы знаний методом диалога эксперта и специальной про- граммы, при этом основная структура уже закладывается в программу. Для та- кой стратегии необходимо существенно проработать предметную область. 11 - Извлечение. Это понятие предполагает непосредственный живой контакт инженера по знаниям и источника знаний. Данный термин наиболее раскрыто выражает смысл процесса переноса компетентности эксперта через инженера по знаниям в базу знаний экспертной системы. - Формирование. Данное определение закрепилась за той область. Инженерии знаний, которая занимается разработкой моделей, методов и алго- ритмов анализа данных для приобретения определенных знаний. Она включает такие методы, как: Индуктивные модели формирования гипотез, которые осно- ваны на обучающих выборках; обучение по аналогам и другие методы. 1.3 Свойства систем, основанных на знаниях Термин «системы, основанные на знаниях» возник в 1976 году вместе с по- явлением первых систем, накапливающими познания и опыт экспертов. Это бы- ли экспертные системы для медицины и химии. Они определяли диагноз при различных заболеваниях крови, а также могли прочитывать данные масс- спектрографического анализа. Выделим самые главные свойства: 1) экспертиза возможна только лишь в определенной сфере; 2) одна из самых соответствующих область применения – поиск ответов дедуктивным методом; 3) базис знаний и механизм вывода являются разными составляющими; 4) конечные результаты являются качественными, а не количественными; 5) системы способны разъяснить процесс решения задачи понятным поль- зователю методом; 6) строятся по модульному принципу. Это позволяет равномерно увеличи- вать их базы. 12 1.4 Критерии целесообразности решения задач с помощью систем, основан- ных на знаниях Существует ряд практических задач, выполнение которых выгоднее сделать с помощью систем, основанных на знаниях, чем другими методами. При уста- новлении рациональности использования этих систем нужно опираться на сле- дующие критерии: 1) данные и знания являются надежными и не изменяются с течением вре- мени; 2) область вероятных решений относительно мала; 3) по мере нахождения ответа задачи необходимо использовать формаль- ные рассуждения. Есть такие системы, которые основываются на знаниях, пока еще недостаточно верных для решения задач методами приведения аналогий или абстрагирования. В свою очередь общепринятые компьютерные программы ока- зываются гораздо результативнее систем, основанных на знаниях, если решение задачи связано с использованием процедурного анализа. Системы, основанные на знаниях, лучше всего использовать там, где необходимы формальные рассуж- дения; 4) необходимо наличие хотя бы одного эксперта, способного четко сфор- мулировать свои знания и разъяснить свои методы использования этих познаний для нахождения ответов к задачам. В целом не рекомендуется применять такие системы для решения следую- щих задач: 5) математических задач, которые решаются обычными методами преобра- зования и процедурного анализа; 6) задач распознавания, так как в большинстве случаев их решения нахо- дятся численными методиками; 7) задач, по которым невозможно выстроить базу знаний, то есть способы решения отсутствуют. 13 1.5 Области применения систем, основанных на знаниях Области применения систем, основанных на знаниях довольно разнообразны: юриспруденция, бизнес, управление, производство, сельское хозяйство, медици- на, космос, социология, геология и т.д. Они могут быть сгруппированы в не- сколько основных классов: 1) Медицинская диагностика. Диагностические системы востребованы, пото- му что они способны устанавливать связи между нарушениями процессов орга- низма и их возможными причинами. Сейчас одной из самых лучших систем яв- ляется MYCIN. У нее расширенная база знаний, поэтому она определяет диагноз на уровне врача- специалиста и применяется в различных медицинских областях. 2) Прогнозирование. Такие системы предвещают возможные исходы событий на основании данных о нынешнем состоянии объекта. Системы прогнозирова- ния могут предоставлять информацию, например, о ближайших погодных усло- виях, об урожайности и т.д. Даже на персональном компьютере можно устано- вить простую систему, основанную на знаниях и получить необходимую инфор- мацию; 3) Планирование. Планирующие системы нужны для достижения определен- ных целей при решении задач с большим числом переменных. Например, экс- пертная система XCON, которая была создана фирмой DEC, служит для фикси- рования или переработки конфигурации компьютерных систем типа VAX и в соответствии с запросами покупателя. 4) Интерпретация. У интерпретационных систем есть способность получать строгие заключения на основе результатов наблюдения. Например, система PROSPECTOR является одной из известных систем рассматриваемого типа, объ- единяет знания девяти экспертов. Система способна обнаружить залежи руды, которые в денежном эквиваленте составляет миллион долларов, благодаря ис- пользованию объединения девяти различных методов, причем по отдельности ни один из этих методов залежи не определял. 14 5) Контроль и управление. Системы, основанные на знаниях, можно приме- нять как интеллектуальные системы контроля и принимать решения, при этом необходимо анализировать данные, которые поступают от нескольких источни- ков. Подобные системы уже работают на атомных электростанциях, управляют воздушным движением и совершают медицинский контроль. Такие системы пригодны при регулировании финансовой работы фирмы, а также способны по- мочь при разработке решений в критических ситуациях. 6) Диагностика неисправностей в механических и электрических устрой- ствах. В этой области рассматриваемые нами системы незаменимы и при ремон- те механизированных машин (автомобилей, дизельных локомотивов и т.п.), и при удалении недостатков и погрешностей в программном обеспечении компью- теров. 7) Обучение. Системы, основанные на знаниях, могут входить составляющей частью в компьютерные системы обучения. Система принимает информацию о функционировании какого-либо объекта (например, студента) и проводит анализ его поведения. База знаний изменяет структуру по мере изменения поведения объекта. В пример можно привести компьютерную игру, уровень сложности ко- торой возрастает по мере увеличения степени квалификации играющего. Большинство систем, основанных на знаниях, по содержанию можно отнести одновременно к нескольким типам. Например, система для обучения может иметь знания, которые позволят провести диагностику и планирование. Она обу- славливает возможности обучаемого по основным направлениям курса, а после этого с учетом полученных данных образовывает учебный план 1.6 Типы решаемых задач с помощью систем, основанных на знаниях. Типы решаемых задач можно разделить на несколько различных групп, та- ких как: 15 - истолкование сигналов, символов: формирование смыслового описания по конечным данным; - диагностика: определение испорченности по различным проявлениям; - мониторинг: наблюдение за состоянием объекта, который имеет свойство изменяться, и сравнение его показателей с установленными нормами; - проектирование: создание объекта с установленными свойствами, соблюдая при этом определенные ограничения; - прогнозирование: описание полученных результатов, после наблюдения за объектом; - планирование: составление алгоритма событий, которые приводят к нуж- ному состоянию объекта; - управление: влияние на объект для того, чтобы желаемое поведение было достигнуто; - обучение: пояснение или консультация в какой-либо области знаний Системы, основанные на знаниях, осуществляются на основе таких интел- лектуальных алгоритмов, как: 1) Экспертные системы; 2) Нейронные сети; 3) Нечеткая логика; 4) Генетические алгоритмы Подробнее остановимся на генетических алгоритмах. В области искус- ственного интеллекта под генетическим алгоритмом подразумевается эвристика поиска решений, основанная на естественном отборе. Как правило применяется для задач, где пространство поиска насколько огромно, что точное решение найти невозможно и эвристическое решение удовлетворяет требованиям. Сама задача имеет некоторую функцию качества решения, которую необходимо мак- симизировать. В самом простом виде генетический алгоритм имеет следующую структуру (см. схему): начинаем с некоторым решением, в нашем случае, это случайная строка; вносим мутации, например, меняем случайно выбранную букву в строке 16 на случайно выбранную букву и получаем новый набор строк (k мутаций на строку); из них отбираем только те, которые ближе к шекспировской (по количе- ству совпадающих символом), например, 10 таких строк, если шекспировской среди них нет, то запускаем процесс заново. Во многом генетические алгоритмы похожи на классические методы оптими- зации, популяция — это набор текущих точек, мутации — это исследование со- седних точек, отбор — это выбор новых точек для поиска решения в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. Популяция всегда стремится к ближайшему максимуму, так как мы отбираем текущие точки поиска, как имеющие максимальное значение (все остальные точки «умрут», не выдержат конкуренции с ближайшим максимумом). Так как размер популяции значительный, а значит вероятность сделать хотя бы один шаг в направлении максимума не пренебрежимо мала, то через некоторое количество шагов популяция сместится в сторону локального максимума. А потомки точки, смещенной ближе к максимуму, имеют большую «выживаемость». Значит через достаточное количество шагов, потомки этой точки начнут доминировать в по- пуляции, и вся она сместится к максимуму. Из-за того, что в рассматриваемых нами системах используются интеллекту- альные алгоритмы, поэтому их иногда называют системами искусственного ин- теллекта. 17 2 Системный анализ деятельности АО «Тинькофф-Банк» 2.1 Общая характеристика АО «Тинькофф – Банк» «Тинькофф Кредитные Системы» — современный надежный банк, работа- ющий во всех регионах России. Изначально банк занимался кредитованием населения через кредитные карты. В настоящее время активно развиваются направления по привлечению вкладов от физических лиц через Интернет и вы- пуску дебетовых карт. В работе банк учитывает опыт ведущих мировых банков и оперативно реа- гирует на потребности клиентов. «Тинькофф Кредитные Системы» делает ставку на технологичность, что позволяет нам быстро создавать новые продукты и модернизировать уже имеющиеся предложения. Банк был зарегистрирован в январе 1994 года как Химмашбанк. В 2005-м стал участником системы страхования вкладов, а в 2006-м был приобретен из- вестным бизнесменом Олегом Тиньковым* и переименован в ЗАО «Тинькофф Кредитные Системы» Банк» (сокращенно — ЗАО «ТКС Банк»). В 2007 году в число собственников кредитной организации вошел междуна- родный инвестиционный банк Goldman Sachs, в 2008-м к нему присоединился шведский инвестфонд Vostok Nafta. В середине 2012 года международный фонд прямых инвестиций Baring Vostok Private Equity Fund IV в ходе доп. эмиссии ин- вестировал в капитал ТКС Банка 50 млн долларов. В октябре того же года в ка- питал банка вошел фонд Horizon Capital. Менее чем за пять лет стоимость ТКС Банка выросла почти в семь раз. В октябре 2013 года банк провел IPO, по итогам которого на Лондонской бирже было привлечено около 1,09 млрд долларов. Инвесторам помимо части существующего пакета были предложены дополнительно выпущенные акции банка. 18 С 2007 года ТКС Банк переориентирован на работу с физическими лицами. Основная ставка делается на технологичность, ключевой продукт — кредитные карты. В июле 2009 года было запущено еще одно бизнес-направление — при- влечение вкладов физических лиц. В настоящее время банк выпускает кредит- ные и дебетовые карты системы MasterCard (эмитировано свыше 4 млн штук). Дебетовые карты выпускаются бесплатно для всех вкладчиков ТКС Банка. Вкла- ды частных лиц принимаются через почтовые и банковские переводы. В ноябре 2013 года кредитная организация анонсировала запуск сервиса «Тинькофф Мо- бильный кошелек» с предоплаченной электронной картой MasterCard. Банк не собирается открывать филиалы, работая с клиентами, число которых превышает 3 млн человек, дистанционно. Кредитный портфель занимает 70% нетто-активов, при этом на ссуды, вы- данные юр. лицам, приходится лишь 2% портфеля, доминирующую часть со- ставляют ссуды физлицам — 98% от общего объема выданных ссуд. Просрочка показана на уровне 6% по РСБУ. Более 90% всех кредитов — краткосрочные (выданы на срок менее года). Средства в банках (ностро-остатки) составляют 13%, выданные МБК — 14%, денежные средства в кассе и на корсчете в ЦБ — менее 2% нетто-активов. По итогам 2012 года чистая прибыль банка составила около 4,1 млрд рублей (за 2011 год — 2,2 млрд). На 1 декабря 2013 года банк заработал 4,1 млрд руб- лей. По итогам 2014 года его прибыль сократилась на 41%, до 3,4 млрд руб. Зато расходы на резервы под обесценение уже выданных займов увеличились за год на 62% до 15,8 млрд руб. В то же время банк по-прежнему демонстрирует до- вольно высокую рентабельность капитала, которая по итогам года составила 15,7%. Совет директоров: Олег Тиньков (председатель), Оливер Хьюз, Вадим Ста- совский, Сергей Пирогов, Светлана Устиловская. Правление: Оливер Хьюз (председатель), Писемский Илья, Ивашкевич Ев- гений, Близнюк Станислав, Изюмова Наталья, Макешин Анатолий, Павлюкова Валерия. 19 2.2 Организационно-управленческая структура Несомненно, как в любом другом Банке, одним из главных является опера- ционный отдел, отвечающий за кредитные процессы. В отдел кредитных проектов входят группы по работе с залоговым обеспе- чением, мониторинга кредитных проектов, технического аудита, по работе с до- полнительными офисами, отчетности и анализа кредитного портфеля. Необхо- димо отметить тот факт, что для любого коммерческого банка отдел кредитова- ния играют огромную роль, так как сотрудники данных отделов обеспечивают процесс выдачи, сопровождения кредитов, предпринимают попытки по предот- вращению возникновения просрочки по кредитам, а также, что вытекает из всего сказанного, они в большей степени способствуют поступлению в банк доходов, поскольку доходность от кредитных операций в любом банке выше чем от дру- гих операций. Кроме того, именно из кредитного отдела к руководству банка по- ступают предложения о введении новых программ, связанных с кредитованием. Рисунок 2 - Организационно-управленческая структура Тинькофф-банка 20 В соответствии с поставленными задачами подразделение выполняет сле- дующие задачи: рассмотрение и подготовка экспертами кредитных проектов, рассмотрение обеспечения (ликвидность), оформление договоров залога, пору- чительства, сопровождение кредитов, обеспечение возвратности просроченной задолженности, надзор за целевым использованием средств и выполнением кре- дитного договора. Активное воздействие на структуру коммерческого банка оказывает нали- чие персонала. В штате Тинькофф-банка по состоянию на конец 2010 года чис- лится 3200 человек. Из них 710 - сотрудники дополнительных офисов. 2.3 Представление банка на микро - и макроуровне Устройство любой организации можно представить в виде связей на макро- и микроуровня. Это позволяет определить работу внутренних организаций, а также работу с внешними органами. При исследовании системы АО «Тинькофф-банк» на микроуровне, можно понять, что внутренние отделы (юридический, по работе с клиентами, техниче- ская поддержка, отдел кадров, информационный, бухгалтерский) ведут недели- мую работу. На рисунке 3 представлены эти связи. С помощью внутренней структуры банка можно рассмотреть деятельность предприятия на микроуровне. Управление ресурсами коммерческих банков на микроуровне олицетворяет деятельность, связанную с привлечением денежных средств вкладчиков и других кредиторов, определение величины и соответству- ющей структуры источников ресурсов в тесной взаимосвязи с их размещением. Основной задачей банка должно стать наиболее эффективное использование ре- сурсов, что реализуется через осуществление банками балансированной пассив- ной и активной политики. В данной курсовой работе представление связей на макроуровне помогают определить зависимость исследуемого банка от внешних организационных структур. 21 Рисунок 3 – Представление банка на микроуровне Отдел кадров Техническая поддержка Отдел по работе с клиентами Юридический отдел Бухгалтер- ский отдел Информацион- ный отдел ЗАО «Тинь- кофф-Банк» 22 На рисунке 4 можно увидеть целостную работу следующих систем относи- тельно ЗАО «Тинькофф-банк»: Центральный банк России, банковские ресурсы, филиалы рассматриваемого банка, кредитные операции. Денежные поставки Товарные поставки Рисунок 4 – Представление банка на макроуровне Таким образом, с помощью построения макро- и микроуровней можно ис- следовать экономические взаимосвязи и закономерности. Изучая влияние внеш- ней и внутренней среды, можно определить эффективность организации дея- тельности данного предприятия, улучшить производительность. 2.4 Цели функционирования Кредит представляет собой форму движения ссудного капитала, то есть де- нежного капитала, предоставляемого в ссуду. Кредит обеспечивает трансформа- цию денежного капитала в ссудный и выражает отношения между кредиторами и заемщиками. С его помощью свободные денежные капиталы и доходы субъек- тов хозяйствования, личного сектора и государства аккумулируются, превраща- ясь в ссудный капитал, который передается за плату во временное пользование. 23 В рыночных условиях хозяйствования основной формой кредита является банковский кредит, то есть, кредит, предоставляемый коммерческими банками разных типов и видов. Субъектами кредитных отношений в области банковского кредита являются хозяйственные органы, население, государство и сами банки. Как известно, в кредитной сделке субъекты кредитных отношений всегда высту- пают в качестве кредиторов и заемщиков. Общими для всех хозяйствующих субъектов объектами кредитных отноше- ний являются: 1) затраты на выплату заработной платы 2) товарно-материальные ценности, имущество 3) затраты по реализации готовой продукции 4) потребности в средствах для расчетов 5) пополнение оборотных средств 6) затраты инвестиционного характера Для изображения наглядного функционирования банка была построена схема дерева целей, которая показана на рисунке 5. 24 Рисунок 5 – Дерево целей Кредитные отношения прямо влияют на товарно-денежную сбалансиро- ванность экономики. Причем, кредитные отношения воздействуют как на пред- ложение товаров, так и на совокупный платежеспособный спрос. 2.5 Организационно-функциональная модель Основной задачей построения организационно-функциональной модели яв- ляется достижение начального уровня управленческой прозрачности деятельно- сти организации, в данном случае банка, в целом и входящих в нее отделов. Данная модель помогает определить функционал, основные структуры АО «Тинькофф-банк» и зоны ответственности. 25 Построенная модель - средство получения, не только операционных, но и аналитических сведений об организации банка. Таблица 1- Функциональные задачи и подзадачи отдела Номер и название функциональной за- дачи № Содержание функциональной задачи 1. Управленческая 1.1 Организация информационного обеспечения 1.2 Руководство банка, контроль за формированием отчетности 1.3 Инструктаж сотрудников, стажировка и допуск к самостоятельной работе на предприятии 2. Операционная 2.1 Сопровождение кредитных процессов 2.2 Мониторинг проектов 2.3 Контроль счетов банка; Учет сети филиалов 2.4 Отчетность отдела 2.5 Технический аудит 3. Исследовательская 3.1 Изучение рынка кредитов 3.2 Изучение конкурентов 3.3 Анализ внутренней среды предприятия На основании таблицы 1 строится организационно-функциональная мо- дель «Тинькофф-Банк», в которой отображается роль и обязанности сотрудников в той или иной из функциональных задач. Данные представлены в таблице 2. Таким образом, данная модель предоставляет информацию о распределе- нии функциональных обязанностей между подразделениями банка, а также об организации бизнес-процессов в нем. Построение детализированной модели поз- воляет создавать различные внутрифирменные регламенты. 26 Таблица 2- Организационно-функциональная модель отдела Исполнители Название функциональной задачи Управленческая Операционная Исследовательская 1.1 1.2 1.3 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 3.1 3.2 3.3 Генеральный ди- ректор + + + + / / / / Финансовый ди- ректор / + + / + + + / Главный бухгал- тер + • / + • + / + Секретарь / / Начальник отдела ИТ + / + / • • Начальник службы безопасности + Системный анали- тик / + + • Менеджер по пер- соналу / • / / Старший про- граммист / • / + + / Бухгалтер / / / • • • Экономист / • / • / / Программист / • • / Охранник • + Ответственный за процесс • Основное участие в процессе / Частичное участие в процессе 27 3 Разработка информационной модели компании средствами методологии SADT 3.1 Постановка задачи В процессе изучения деятельности АО «Тинькофф – Банк», а в частности его бухгалтерской структуры, мною были поставлены следующие задачи: 1) формализация, обеспечивающая однозначное описание бухгалтерской си- стемы банка; 2) понятность для заказчиков и разработчиков на основе применения графи- ческих средств отображения модели; 3) реализуемость, подразумевающая наличие средств физической реализации данной модели в информационной системе; 4) обеспечение оценки эффективности реализации деятельности бухгалтер- ской системы на основе определенных методов и вычисляемых показате- лей. Для реализации перечисленных требований была построена система моделей, которая отражает структурный и оценочный аспекты функционирования бухгал- терского отдела АО «Тинькофф-банк». 3.2 Описание метода решения задачи BPwin - средство моделирования, которое необходимо для анализа слож- ных бизнес-процессов. Бухгалтерская модель, созданная мною средствами BPwin, позволит четко документировать различные виды деятельности – дей- ствия, которые необходимо предпринять, способы их осуществления, требую- щиеся для этого ресурсы и др. Таким образом, была сформирована целостная картина деятельности бухгалтерского отдела ОА «Тинькофф - Банк». Данная модель бизнес-процесса может послужить хорошим средством документирова- ния потребностей. 28 BPwin совмещает средства моделирования функций (IDEF0), потоков дан- ных (DFD) и потоков работ (IDEF3), согласовывая эти три аспекта бизнеса для соответствия потребностям бизнес-аналитиков и системных аналитиков. С помощью построенной мною нотации IDEF0, можно провести анализ деятельности выбранной области, обращая свое внимание на регулярно решае- мые задачи (функции), которые доказывают их правильное выполнение различ- ных показателей, необходимых для этого ресурсах, результатах и исходных дан- ных. Моделирование потоков данных (DFD), в данной работе сконцентрировано вокруг потоков данных, передающихся между различными операциями в вы- бранной системе, а также была достигнута максимальная доступность и мини- мальное время ответа. Моделирование потоков работ (нотация IDEF3) позволило рассмотреть конкретный процесс в бухгалтерской системе банка, проанализировать опера- ции, из которых он состоит, а также точки принятия решений, влияющих на его ход. 3.3 Диаграммы декомпозиции деятельности АО «Тинькофф - Банк» В представленной курсовой работе на основании нотации IDEF0 была по- строена контекстная диаграмма, которая показывает входные и выходные про- цессы, механизмы управления, а также правила управления. Полученная диа- грамма изображена на рисунке 6. На данной диаграмме показано взаимодействие работы бухгалтерской си- стемы банка между собой и с внешним миром. Это можно пронаблюдать при помощи стрелок. Они описывают соответствующую информацию. Стрелки входа «Заявки на зачисление заработной платы» и «Инвентариза- ция основных средств» представляет собой информацию, предоставленную для получения результата работы. 29 Стрелка управления «Трудовой кодекс» дает информацию о работе руко- водства. Рисунок 6 – А-0 Бухгалтерская система АО «Тинькофф – Банк» Стрелка выхода «Бухгалтерская отчетность» представляет собой материал, формируемый в результате выполнения соответствующей работы. Стрелка механизмов «Собственники банка и их органы» указывает об ис- полнителях работы. Модель SADT представляет собой серию диаграмм с сопроводительной до- кументацией, разбивающих сложный объект на составные части, которые пред- ставлены в виде блоков. Каждая детальная диаграмма является декомпозицией блока более общей диаграммы. На каждом шаге декомпозиции общая диаграмма называется родительской и более детальной диаграммы. Данная модель пред- ставлена на рисунке 7. Стрелки, входящие в блок и выходящие из него на диаграмме верхнего уровня, являются точно теми же, что и стрелки, входящие в диаграмму нижнего 30 уровня и выходящие из нее, потому что блок и диаграмма представляют одну и ту же часть системы. Рисунок 7 – А0 Бухгалтерская система АО «Тинькофф – Банк» Каждый блок на диаграмме имеет свой номер. Блок любой диаграммы мо- жет быть далее описан диаграммой нижнего уровня, которая в свою очередь, может быть далее детализирована с помощью необходимого числа диаграмм. Таким образом, формируется иерархия диаграмм. Диаграмма дерева узлов показывает иерархию работ в модели и позволяет рассмотреть всю модель целиком, но не показывает взаимосвязи между работа- ми. На рисунке 8 представлена диаграмма дерева узлов рассматриваемого банка. Диаграмма дерева узлов показывает иерархию работ в модели и позволяет рассмотреть всю модель целиком, но не показывает взаимосвязи между работа- ми. 31 Рисунок 8 - Дерево узлов A0 Бухгалтерская система АО "Тинькофф банк" В одной модели можно создавать множество диаграмм деревьев узлов. Имя дерева узлов по умолчанию совпадает с именем работы верхнего уровня, а номер диаграммы автоматически генерируется как номер узла верхнего уровня. Если в модели создается два дерева узлов, имеющих в качестве верхнего уровня одну и ту же работу, то по умолчанию им задаются идентичные номера и имена. 3.4 Разработка сценария На рисунке 9 изображена диаграмма, которая позволяет в одной модели описать альтернативные потоки. Декомпозиция может быть сценарием или опи- санием. Описание включает все возможные пути развития процесса. Сценарий является частным случаем описания и иллюстрирует только один путь реализа- ции процесса. 32 Рисунок 9 - Разработка сценария. Диаграмма IDEF3 При создании сценария или описания необходимо придерживаться допол- нительных ограничений – в сценарии или декомпозиции может существовать только одна точка входа. Для декомпозиции может существовать только одна точка выхода. Сценарий, который не является декомпозицией, может иметь не- сколько точек выхода. На рисунке 10 изображена диаграмма сценария предоставления статистиче- ской отчетности. Благодаря ей можно определить наиболее эффективные опера- ции в определенных ситуациях и понизить неизбежные затраты к минимуму. Далее необходимо провести ABC анализ деятельности банка. Проведение такого анализа позволяет получить подробные данные о структуре затрат в под- разделениях и бизнес-процессах. 33 Рисунок 10 - Сценарий предоставления статистической отчетности В результате АВС анализа создается надежная информационная основа для принятия эффективных управленческих решений. В таблице 3 представлены не- обходимые данные. Из таблицы видно, что самый затратный процесс- последний. Связано это с тем, что затраты рассчитывались на основе затраченного времени работников. А предоставление статистической отчетности требует длительной предваритель- ной работы. ABC анализ помогает финансово-аналитическим службам банка в борьбе с затратами, в управлении себестоимостью и повышении эффективности принимаемых решений. 34 Таблица 3 – Стоимость процессов № Наименование процесса Затраты 1 Учет финансовой и хозяй- ственной деятельности 228800 2 Расчет заработной платы 19430 3 Предоставление статистиче- ской отчетности 127500 Итог 375730 Таким образом, методология SADT позволила представить структуру АО «Тинькофф-банк» в виде последовательных шагов, которые привели к глубоко- му описанию системы. Также этот процесс подсказал точный путь выполнения гармоничной и подлинной структурной декомпозиции, что играет большую роль в квалифицированном анализе системы. 35 ЗАКЛЮЧЕНИЕ По результатам работы над темой курсовой работы были изучены теорети- ческие основы анализа интеллектуальных систем. Мною были рассмотрены раз- личные свойства систем и области их применения, а также выявлены стратегии приобретения знаний, рассмотрены различные типы решаемых задач. Во второй части данной курсовой работы была представлена характеристи- ка банка. Рассмотрение системы на макро- и микроуровнях помогло более точно определить работу внутренних органов банка и их взаимодействие с внешними структурами. В третьей части была построена модель одной из систем банка средствами методологии SADT, что помогло решить задачи изучения и исследования объек- тов и систем, предсказания их функционирования и поведения. При управлении модели позволяют оценивать ненаблюдаемые переменные процесса функциони- рования системы, прогнозировать состояние процесса при имеющихся или вы- бираемых управлениях и синтезировать алгоритмы и стратегии управления. При анализе бухгалтерской системы АО «Тинькофф-Банк» был сделан вы- вод о том, что основной задачей банка должно стать наиболее эффективное ис- пользование ресурсов, что реализуется через осуществление банками балансиро- ванной пассивной и активной политики. 36 СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ 1 Лаврушин О.И. Банковское дело: современная система кредитования: учебное пособие / О.И. Лаврушин, О.Н. Афанасьева, С.Л. Корниенко; 3-е изд., 2013 – 264 с. 2 Проектирование информационных систем: Учебное пособие / Н.Н. Заботина. - М.: НИЦ Инфра-М, 2013. - 331 с. 3 Методология создания информационных систем: Учебное пособие / А.М. Карминский, Б.В. Черников. - 2-e изд., 2012. - 320 с. 4 Фрейдина, Е.В. Исследование систем управления организации. Учебное по- собие [Электронный ресурс]: учебное пособие / Е.В Фрейдина — Электрон. текстовые дан. — М. : Омега-Л, 2013. 368 с. 5 Силич, М.П. Теория систем и системный анализ [Электронный ресурс] : учебное пособие / М.П. Силич, В.А. Силич. — Электрон. текстовые дан. — М. : ТУСУР (Томский государственный университет систем управления и ра- диоэлектроники), 2012. — 276 с. 6 Игнатьева, А.В. Теория системного анализа и управления: Учебное пособие для вузов / А.В. Игнатьева, М.М. Максимцов. – М.: ЮНИТИ – ДАНА, 2013. – 157с 7 Жарковская Е.П. Финансовый анализ деятельности коммерческого банка. Учебник. — 2-е изд., стер. — М. : Издательство «Омега-Л», 2014. — 325 с.: ил., табл. + CD. — (Высшее финансовое образование). ISBN 978-5-370-01631- 8 8 Белоглазова, Г. Н. Банковское дело. Организация деятельности коммерческо- го банка : учебник для бакалавров / Г. Н. Белоглазова, Л. П. Кроливецкая ; под ред. Г. Н. Белоглазовой, Л. П. Кроливецкой. — 3-е изд., перераб. и доп. — М. : Издательство Юрайт, 2014. — 652 с. 9 Перегудов, Ф.И. Введение в системный анализ. Научно-популярная литера- тура.2015. — 367 с. 37 10 Станфорд Л. Оптнер. Системный анализ . Для решения проблем бизнеса и промышленности. 2 издание, Издательство Концепт, 2006. — 389 с. 38 ПРИЛОЖЕНИЕ А Диаграммы DFD Рисунок 1 – А1 Учет финансовой и хозяйственной деятельности 39 Рисунок 2 – А2 Предоставление статистической отчетности 40 Рисунок 3 – А3 Предоставление статистической отчетности |