Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Проблемы сопровождения информационных систем. Типичные задачи и методы их решения 3
1.1. Понятие иструктурасопровождения ИС 13
1.2. Группы задач сопровождения в информационной системе коммерческого банке ...
1.2.1. Развитие ИС (модернизация) 43
1.2.2. Корректирующее сопровождение 48
1.2.3. Сопровождение данных 67
Глава 2 Процесс сопровождения кредитной работы в коммерческом банке 74
2.1. Специфика процесса кредитования 77
2.2. Автоматизация процесса принятия решения по кредитной заявке 84
2 2 1 Оценка заёмщика кредитным экспертом (рейтинговая оценка кредитоспособности) 85
2.2.2. Системы банковского скоринга 88
2 2 3 Использование искусственного интеллекта для решения задач анализа платёжеспособности заёмщиков 100
2 3 Система поддержки принятия решения при выдаче кредита в коммерческом банке „ 102
2.3.1. Построение модели скоринговой системы 102
2 3 2 Реализация ПК «НейроКредит+» и результаты использования 108
2.3.3. Перспективы развития ПК «НейроКредит+» 124
Глава 3. Поддержка целостности данных в разнородных ИС 125
3.1. Использование данных из разнородных ИС 125
3.2. Разработка алгоритма сравнения персональных данных 125
3.3. Интеграция алгоритма сравнения персональных данных в АБС 133
Заключение 135
Список использованных источников 138
- Группы задач сопровождения в информационной системе коммерческого банке
- Корректирующее сопровождение
- Оценка заёмщика кредитным экспертом (рейтинговая оценка кредитоспособности)
- Разработка алгоритма сравнения персональных данных
Введение к работе
Актуальность темы исследования. В настоящее время, по мере усложнения используемых программных систем и роста их стоимости, все более актуальной становится проблема их сопровождения. С одной стороны наблюдается ускоренное развитие информационных технологий, требующее постоянных изменений и обновлений в используемом программном обеспечении, с другой стороны жизненный цикл сложных программных систем должен быть достаточно длительным, чтобы успеть окупить затраты на их создание. По некоторым оценкам стоимость сопровождения современной информационной системы (ИС) может достигать 80% всех затрат жизненного цикла ИС. В то же время задачи этапа сопровождения ИС до настоящего времени остаются мало исследованными по сравнению с задачами других этапов жизненного цикла ИС - анализа требований, планирования и оценки проекта, проектирования, реализации и тестирования.
Являясь неотъемлемой частью функционирования программных систем любого масштаба, особое значение процесс сопровождения приобретает в корпоративных системах. Яркий пример подобных программ - банковские ИС. Их разветвлённая модульная структура со сложными механизмами сопряжения и высокими требованиями к надёжности данных не может оставаться работоспособной без систематического сопровождения, как внутреннего, так и внешнего. Сегодня девять из десяти банков нуждаются в полноценном сопровождении приобретённых универсальных систем. Подтверждением этому служит то, что поставляемые готовые решения для малых и средних банков находятся в постоянной доработке, учитывающей особенности предоставляемых банком продуктов, структуры банковского управления и внутренних правил ведения бухгалтерского учёта.
Следует отметить, что специфика задач сопровождения банковских ИС изучена слабо, отсутствует методика их классификации. Как правило, эти задачи рассматриваются с точки зрения разработчика, в то время как наибольший
интерес для коммерческой структуры представляет видение процесса глазами потребителя.
Среди множества задач сопровождения, с которыми сталкивается банк в процессе использования ИС, часто встречаются однотипные. Отсутствие адекватной классификации затрудняет их идентификацию и заставляет каждый раз искать новые способы их решения. С другой стороны, определённые общие подходы к сопровождению ИС могут быть с успехом применены к разнородным задачам. Таким образом, классификация задач сопровождения ИС является актуальной.
Другой актуальной задачей сопровождения банковских ИС выступает задача поддержки целостности данных. Очевидна необходимость поддержания целостности данных не только на уровне корректности форматов, но также на уровне их полноты и семантики. Средствам СУБД и информационным шлюзам не под силу справиться с подобного рода задачей, поэтому возникает потребность в разработке механизма, реализующего поддержку целостности данных на уровне анализа их смыслового содержания.
Основной вид деятельности банков - кредитование, бесспорно, требует наибольшего внимание среди прочих составляющих банковской информационной инфраструктуры. Задача поддержки принятия решения при выдаче кредитов в условиях современной конкуренции требует новых технических решений, оставаясь постоянно актуальной. Хорошая скоринговая система позволяет банку не только увеличить скорость обслуживания клиентов, но также повысить прибыль за счёт выбора наиболее надёжных заёмщиков. Поэтому актуальными являются задачи внедрения и сопровождения современных скоринговых систем, основанных на перспективных информационных технологиях.
Степень изученности проблемы. Значительный вклад в развитие представлений о процессе сопровождения, как неотъемлемой части жизненного цикла программных средств и информационных систем в экономике, внесли известные зарубежные специалисты в области программной инженерии Э. Дж.
Браудэ, Б. Боэм, Ф. Брукс, Г. Буч, Дж. Бэйли, Э. Гамма, Дж. Рамбо, И. Соммер-вил, М. Фаулер и др.
В нашей стране процессы сопровождения ИС долгое время рассматривалось в узком смысле, как совокупность действий, направленных на решение конкретных задач гарантийного и послегарантийного обслуживания ИС. Большее внимание этой проблеме стали уделять только в последние годы. Вопросы сопровождения данных рассматриваются в работах О.Б. Арушаняна, Н.А. Богомолова, Н.И. Волченскова, В.П. Зимина, А.Д. Ковалева, Ф.В Комара, А.К. Погодаева, Г.О. Федорковой, Е.А. Хомякова. Обслуживание экономических ИС исследуется в работах Е.Ф. Жарко, В.Г. Промыслова, О.А. Промысловой, С.А. Смирнова. Проблемы формализации жизненного цикла (ЖЦ) информационных систем затрагиваются В.В. Бураковым, А.П. Гагариным, Е.Н. Десятириковой, В.Г. Зиновьевым, В.В. Мышко, М.М. Павловским, Е.Б. Самойловым. Общие вопросы функционирования и сопровождения ИС описываются в трудах В.А. Благодатских, A.M. Вендрова, В.В. Липаева, К.Ф.Поскакалова и др.
Следует отметить, что большинство известных источников содержат либо общие рекомендации относительно организации процесса обслуживания и сопровождения ИС, либо предлагают частные решения отдельных задач сопровождения. Для многих задач сопровождения, характерных для экономических информационных систем, отсутствует описание типовых эффективных способов решения. Практически нет работ, в которых отражена специфика сопровождения банковских ИС. В частности, нет описаний механизма сопровождения банковских ИС, не раскрыты вопросы поддержки целостности и актуальности банковских корпоративных хранилищ данных, до сих пор не предложен простой, быстрый и одновременно гибкий инструмент для поддержки на оперативном уровне управления основного направления деятельности банка - кредитования.
Цель и задачи исследования. Целью настоящей работы является разработка и исследование методов и инструментов сопровождения информацион-
ных систем в банковской сфере, позволяющих наращивать функциональные возможности действующих ИС и повысить надежность хранимых данных.
Для достижения поставленной цели, в работе решались следующие задачи, определившие логику диссертационного исследования и его структуру:
изучение специфики процесса сопровождения современных экономических ИС, разработка их классификации и выявление наиболее важных задач сопровождения банковских ИС;
разработка механизма сопровождения банковской ИС на основе централизованной системы заявок;
построение алгоритма прохождения заявки, позволяющего в случае необходимости перемещать заявку на предыдущий уровень обработки;
разработка алгоритма для оценки кредитного риска, на основе технологии искусственных нейронных сетей, и создание инструментального средства для сопровождения банковской ИС при обслуживании процесса кредитования;
создание инструментального средства для сопровождения данных о физических лицах в составе корпоративного хранилища данных, основанного на авторском алгоритме сравнения персональных данных клиентов банка с использованием правил фонетики русского языка.
Объектом исследования являются экономические информационные системы, используемые в деятельности современных кредитных организаций.
Предметом исследования выступает процесс сопровождения банковских информационных систем, а также модели, алгоритмы и программные средства, используемые для реализации данного процесса.
Теоретическую и методологическую базу исследования составляют материалы по разработке информационных систем, проектированию баз данных, обслуживанию программ, моделированию искусственных нейронных сетей. Также в диссертации используются государственные стандарты, нормативные документы ЦБР, методы анализа и моделирования экономических процессов.
Рабочая гипотеза исследования. Постоянное совершенствование процесса сопровождения необходимо для эффективного функционирования банковских информационных систем и их отдельных модулей. Решающее значение в процессе сопровождения банковских информационных систем должно иметь качество производимых в системе изменений, выражающее в повышении эффективности банковских процессов, уменьшении времени расчётов, увеличении точности прогнозов.
Область исследования. Диссертационная работа выполнена в рамках специальности ВАК 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики», п. 2.6. «Развитие теоретических основ методологии и инструментария проектирования, разработки и сопровождения информационных систем субъектов экономической деятельности: методы формализованного представления предметной области, программные средства, базы данных, корпоративные хранилища данных, базы знаний, коммуникационные технологии».
Основные положения диссертации, выносимые на защиту.
Для повышения эффективности решения задач сопровождения банковских ИС, необходимо в существующей системе их классификации дополнительно выделить отдельную группу задач по сопровождению данных.
Для организации эффективного сопровождения экономических ИС, необходимо использовать единый централизованный механизм исправления ошибок на основе системы заявок.
Процесс функционирования системы сопровождения на основе заявок должен быть реализован в виде разработанного алгоритма прохождения заявки с возможностью возврата на предыдущие уровни обработки и централизованной базы данных.
Система сопровождения процесса кредитования на основе нейронной сети с возможностью оперативного дообучения по данным о клиентах регионального отделения банка позволяет заметно снизить риски неплатежей по ссудам, улучшает точность прогноза, упрощает и удешевляет оценку заемщика на этапе принятия решения по заявке.
5. Система сопровождения и поддержки целостности данных о физических лицах, использующая разработанный фонетический алгоритм для поиска сходств персональных данных, позволяет на порядок снизить количество ошибок сравнения, относительно систем, использующих известные универсальные алгоритмы сравнения текстовых данных.
Научная новизна диссертационной работы. Научная новизна диссертационного исследования заключается в развитии методологии и разработке инструментов сопровождения ИС. Научную новизну содержат следующие результаты:
Предложена классификация задач сопровождения, отличающаяся выделением в отдельную группу задач, направленных на сопровождение данных, специфичных для корпоративных хранилищ данных, и показано, что выделенный класс задач играет важную роль при организации процесса сопровождения ИС в банковском секторе.
Разработан централизованный механизм сопровождения экономических информационных систем на основе заявок, встраиваемый в организационную структуру предприятия заказчика ИС, предоставляющий возможность обработки возникающих в ИС ошибок согласно предложенной классификации типичных для банковских ИС ошибок, позволяющий пользователям взаимодействовать напрямую с ответственными исполнителями и отслеживать стадии выполнения заявок.
Построен алгоритм обработки заявок на исправление ошибок для организации сопровождения банковских ИС, включающий формализованные пути прохождения заявки и нестандартные процедуры обработки, такие как возврат заявки на дополнительный анализ и на повторный предварительный анализ, а также открытие закрытых заявок.
Создана программа Нейрокредит+ для автоматизации кредитования на уровне кредитного эксперта коммерческого банка, осуществляющая поддержку принятия решения при выдаче кредита на основе механизма ско-ринга, реализованного с использованием оперативно дообучаемой, в том числе
на основе выявленных скрытых факторов неплатежей, искусственной нейронной сети, благодаря которой в разы сокращаются сроки рассмотрения кредитной заявки и увеличивается точность прогнозирования возможности дефолта по ссудам.
5) Разработан алгоритм сравнения персональных данных, в основе которого лежит принцип создания ключа с помощью хэш-функции, использующей правила фонетики русского языка, позволяющий снизить количество ошибок сопоставления на порядок по сравнению с известными универсальными алгоритмами выявления сходств, а также предоставляющий возможность повторного использования рассчитанных хэш-значений.
Теоретическая значимость исследования заключается в разработке классификации задач сопровождения и ошибок, характерных для банковских ИС, методических рекомендаций по организации процесса сопровождения ИС на основе механизма заявок, оценке эффективности использования различных алгоритмов сопоставления персональных данных.
Практическая значимость исследования состоит в разработке механизмов и инструментов сопровождения ИС, которые могут быть применены при построении процесса сопровождения ИС современного банка. Алгоритмы и программы, разработанные в ходе исследования, являются законченными и готовыми к использованию.
Апробация и внедрение результатов исследования. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на научно-практических конференциях и семинарах различного уровня, в том числе: X Международная конференция «Информатика: проблемы, методологии, технологии» (г. Воронеж, ВГУ, 2010), международная конференция «Технологии Microsoft в теории и практике программирования» (г. Нижний Новгород, НГУ, 2007), студенческие научных конференции в 2006, 2007 годах в Саратовском государственном социально-экономическом университете «Проблемы социально-экономического развития России» (г. Саратов, СГСЭУ, 2007).
Основные результаты диссертационного исследования используются в
деятельности коммерческого банка ООО «БАНК ФИНИНВЕСТ» в процессе принятия решения о выдаче кредита, при сборе сводных данных из разнородных ИС. Предложенный в работе алгоритм прохождения заявки лежит в основе работы банковской системы отслеживания и обработки ошибок ИС действующего коммерческого банка. Алгоритм сравнения персональных данных, встроенный в автоматизированную банковскую систему, позволяет операционистам и кассирам оперативно идентифицировать клиентов банка. Система оценки платёжеспособности поставщиков, основанная на представленном в работе механизме скоринга, реализованного с использованием искусственной нейронной сети, используется в деятельности факторинговой компании 000 «Эконом-факторинг». Разработанные методы и инструментарий нашли применение в учебном процессе Саратовского государственного социально-экономического университета, специальность «Прикладная информатика (в экономике)» (дисциплина «Имитационное моделирование экономических процессов»).
Публикации. Основные результаты диссертационного исследования изложены в 11 научных работах, в том числе 3 - в научных изданиях, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки РФ для публикации основных результатов диссертационных исследований, общим объёмом в 4,1 печатных листа.
Структура и объем работы. Структура диссертации обусловлена целью, задачами и логикой исследования. Диссертационная работа состоит из введения, трёх глав, заключения и библиографического списка из 111 источников. Работа изложена на 148 страницах машинописного текста, содержит 24 рисунка и 3 таблицы. Диссертация имеет следующую структуру:
Группы задач сопровождения в информационной системе коммерческого банке
Развитие технических возможностей позволяет реализовывать более ресурсоёмкий функционал [15]. Часто приходится модернизировать программное средство, чтобы удовлетворить изменившимся требованиям пользователя [16]. Таким образом, сопровождение программного средства может в стоимостном выражении составлять наибольшую часть жизненного цикла ИС.
Основываясь на приведенных нормативных документах, можно сформулировать ряд общих требований, которым должен удовлетворять типичный процесс сопровождения информационных систем. Процесс сопровождения ИС должен: 1. охватывать все этапы жизненного цикла ИС, так как сопровождение в той или иной форме присутствует на каждом из них; 2. обеспечивать гарантированное достижение целей сопровождения с заданным качеством результата и в установленное время; 3. обеспечивать максимально возможное взаимодействие разработчиков и конечных пользователей; 4. давать возможность разделения работ по сопровождению на отдельные подзадачи, обеспечивая эффективность их решения; 5. обеспечивать минимальное время получения работоспособной системы в случае поломки; 6. поддерживать максимально возможный уровень совместимости, при обновлении; 7. предусматривать возможность управления конфигурацией проекта, ведения версий проекта и его составляющих возможность автоматического выпуска проектной документации и синхронизацию ее версий с версиями проекта; 8. обеспечивать максимальную независимость выполняемых проектных решений от средств реализации системы — системы управления базами данных, операционной системы, языка и системы программирования. На сегодняшний день на рынке программных продуктов наиболее востребованными являются открытые системы, поэтому методология построения таких систем широко используется при разработке стратегии сопровождения ИС. Развитие и использование открытых информационных систем неразрывно связаны с применением стандартов на основе методологии функциональной стандартизации информационных технологий. Эффективность структуры механизма сопровождения зависит от ряда факторов. Одним из важнейших из них является конечный пользователь и его видение нововведений. Не секрет, что порой хорошая разработка остаётся невостребованной, в то время как предпочтение отдаётся её менее эффективному аналогу, если последний отличается удобным интерфейсом и простым алгоритмом использования.
Вопросы измеримости и управляемости качества сопровождения раскрываются через процессный подход, подробно описанный в стандартах ГОСТ Р ИСО 9001-2008 [17], ГОСТ Р ИСО 9001-2001, Британском стандарте BS 5750, ISO 9001 [18], Cobit (задачи управления в информационных технологиях(1Т) и смежных областях), в библиотеке инфраструктуры информационных технологий IT Infrastructure Library в части управления IT-обслуживанием IT Service Management, описывающей процессный подход к предоставлению информационных технологий и обеспечению их использования. Все они, так или иначе, связаны с аудитом и менеджментом качества сопровождения.
Стандарт ISO 9000 является фундаментальным, принятые в нем термины и определения используются во всех стандартах серии 9000. Этот стандарт закладывает основу для понимания базовых элементов системы менеджмента качества стандартов ISO.
К серии ISO 9000 принадлежат следующие стандарты: ISO 9000, являющийся словарём терминов о системе менеджмента, сводом принципов менеджмента качества. ISO 9001, содержащий набор требований к системам менеджмента качества. ISO 9004 содержит руководство по достижению устойчивого успеха любой организацией в сложной, требовательной и постоянно изменяющейся среде, путем использования подхода с позиции менеджмента качества. ISO 19011, описывающий методы проведения аудита в системах менеджмента, в том числе, менеджмента качества.
Несмотря на то, что соответствие стандарту ISO 9001 (а это единственный стандарт, по которому производится сертификация) не гарантирует высокое качество продукции, соответствие требованиям и рекомендациям этих стандартов говорит о способности предприятия поддерживать стабильность качества и улучшать результативность своей работы. Также соответствие требованиям ISO 9001 свидетельствует о некотором уровне надежности поставщика. С точки зрения многих западных и японских компаний, соответствие требованиям ISO 9001 — это тот минимальный уровень, который даёт возможность вхождения в рынок. Сам сертификат соответствия ISO 9001 является внешним независимым подтверждением достижения требований стандарта.
Цель использования серии стандартов ISO 9000 при разработке механизмов сопровождения ИС - стабильное функционирование документированной системы контроля качества проводимых с ИС мероприятий. Исходная направленность стандартов серии ISO 9000 была именно на отношения между организациями в форме потребитель/поставщик. С принятием в 2000 году очередной версии стандартов ISO серии 9000 большее внимание стало уделяться способностям организации удовлетворять требования всех заинтересованных сторон: собственников, сотрудников, общества, потребителей, поставщиков. ISO 9004 делает акцент на достижение устойчивого успеха.
Указанные стандарты помогают сформировать предприятиям постоянно развивающуюся информационную инфраструктуру в рамках глобального механизма 1Т-сопровождения.
Процессный подход востребован, прежде всего, благодаря постоянному развитию и совершенствованию системы, на которую направлены действия по улучшению, являющемуся следствием модернизации системы управления качеством. Применительно к системе сопровождения ИС, процессный подход позволяет не просто совершенствовать ИС на протяжении всего срока эксплуатации, а продлить его или преобразовать существующую систему в новую. Схема процессного подхода согласно ISO 9000 представлена на рис. 2.
Корректирующее сопровождение
Оценку степени тяжести ошибки как условной вероятности возникновения отказа, можно производить согласно ГОСТ 28195 - 89 [52], используя метрики и оценочные элементы, характеризующие устойчивость программного обеспечения. При этом оценку необходимо производить для каждой ошибки в отдельности, а не для всей ИС.
Отстраняясь от стандартов, нужно отметить, что абсолютного определения понятия ошибки не существует, равно как не существует и точного критерия наличия её в программе. Можно лишь сказать, насколько программа не справляется со своей задачей, - это исключительно субъективная характеристика [53].
Среди основных критериев работы банковской ИС можно обозначить надёжность и предсказуемость, которые трактуются как отсутствие недостатков, сбоев и явных ошибок. Недостатки зависят от субъективной оценки качества ИС банковскими служащими - основными пользователями системы, клиентами, получающими документы, подготовленные с использованием ИС, Центральным Банком и другими надзорными органами, в которые предоставляются отчётные данные.
При этом даже при наличии спецификации ошибок, недостатки, выявленные на конечном этапе, говорят о низком качестве всей системы в целом. При таком подходе преодоление недостатков ИС, особенно на заключительном этапе проектирования, может приводить к снижению надёжности. Очевидно, что для разработки ответственного и безопасного ПО такой подход не годится, однако проблемы наличия ошибок в спецификациях, субъективного оценивания пользователем качества программы существуют и не могут быть проигнорированы. Должна быть разработана система некоторых ограничений, которая бы учитывала эти факторы при разработке и сопровождении ИС. Для обычных программ все проблемы, связанные с субъективным оцениванием их качества и наличием ошибок, скорее всего, неизбежны.
Возникающие ошибки ИС можно разделить на ошибки функционала, ошибки вычисления и ошибки интерфейса.
Среди ошибок функционала преобладают структурные ошибки ИС, прочие недоработки, когда программа выполняет не те действия, которые от неё ожидаются или не выполняет их вовсе.
Вычислительные ошибки связаны с неверными расчётом, например, неправильными формулами, ошибками начального и последующего состояния, ошибками типа «гонок» для многофилиальных банков.
Ошибки интерфейса включают в себя ошибки представления данных, в том числе форматирования, расположения на экране, семантики, логики, ошибки документации, нарушение логики последовательного выполнения действий, избыточная функциональность и пр.
Рассмотрим подробнее ошибки, выявляемые в АБС на этапе ее эксплуатации. Спецификой данного вида ошибок является то, что они не были выявлены в процессе тестирования разработчиком, так как они малозначимы с точки зрения разработчика. Как правило, такие ошибки не являются критичными для работы всей системы, однако они могут создавать определенные неудобства, или даже приводить к невозможности выполнения отдельных функций системы.
Ошибки пользовательского интерфейса являются по большей части субъективными. Различия взглядов на один и тот же предмет или явление со стороны разработчика и пользователя порой порождают неудобства в использовании мощного рабочего функционала. Ошибки пользовательского интерфейса могут замедлить время работы сотрудника до неприемлемой величины. Как результат - замедление работы всей ИС.
Основным источником таких ошибок является сложный компромисс между функциональностью программы и простотой обучения и работы пользователя с этой программой. Проблему надо начинать решать при проектировании системы на уровне ее декомпозиции на отдельные модули, исходя из того, что вряд ли удастся спроектировать простой и удобный пользовательский интерфейс для модуля, перегруженного различными функциями. Кроме того, существует ряд рекомендаций, при соблюдении которых вероятность возникновения ошибок будет сведена к минимуму.
Ошибки функциональности проявляются, когда с помощью программы трудно, неудобно или невозможно выполнить что-то, чего может обоснованно ожидать от нее пользователь. Например, если на экране в браузере АБС есть список счетов, отобранных по определённым критериям, то логично предположить, что эти данные могут понадобиться в распечатанном на бумаге виде. На практике бывают случаи, когда подобная возможность отсутствует.
Избыточная функциональность. В программе слишком много функций, поэтому она сложна в изучении и эксплуатации. Не хватает концептуального единства. Второстепенные функции осложняют доступ к базовым возможностям. Программа часто теряет производительность. Отсутствие единой логики в структуре ИС заставляет пользователей совершать длительные перемещения по меню с целью нахождения необходимой функции, в то время как наиболее часто используемые из них можно определить с помощью «горячих» клавиш.
Неадекватность реализации базовых функций. Функция реализована так, что не годится для эксплуатации. Сюда относятся как вопросы недостаточной производительности, так и конкретные реализации решений. Наиболее часто встречается при формировании отчётов для Центрального Банка, представляя собой неверно рассчитанные совокупные показатели деятельности.
Пропущенная функция. В программе не реализована функция, предусмотренная спецификацией. Например, в операционном дне существует возможность создания проводки по денежному переводу в рублях, долларах, а аналогичных процедур с евро - нет, хотя банк полноценно работает со всеми валютами. Подобных примеров множество. Как правило, они являются некритичными, исправляются в короткие сроки. Возникают такие ошибки из-за большого количества однотипных функций в составе сложной ИС, работу которых невозможно проверить при всех допустимых значениях входных параметров в ходе тестирования.
Неверно работающая функция. Некая функция работает не так, как предусмотрено спецификацией. Вероятность возникновения такой ошибки в крупной АБС чрезвычайно мала, поскольку она легко обнаруживает себя в ходе тестирования.
Модуль не делает того, что ожидает от него пользователь. Причин таких ошибок две: в спецификациях и руководствах указано недостаточно данных для понимания схемы работы всего модуля, либо имеющийся функционал описан расплывчатой семантикой, охватывающей большую сферу возможных действий.
Оценка заёмщика кредитным экспертом (рейтинговая оценка кредитоспособности)
Иначе обстоит дело с сиетемами денежных переводов. Принципы обработки данных тесно связаны с ведением бухгалтерского учёта в банках, который строго регламентируется нормативной документацией Центрального Банка РФ, поэтому в части создания, подтверждения, выплаты, отправки системы практичееки не различаются. Чего нельзя сказать о принципах хранения и доступа к данным.
Существуют системы, работающие с собственными БД, расположенными на сервере в локальной сети банка. В ходе обмена данными с расчётным центром (РЦ), производится синхронизация по новым записям. Локальные клиентские места сведений о переводах не хранят, они взаимодейетвуют с банковским сервером каждый раз, когда необходимо обслужить клиента или подготовить отчёт. Таким образом, при потере данных сервером, работа всех пользователей системы останавливается до восстановления информации БД путём репликации всего объёма данных между РЦ и банком.
Полной противоположностью представляются системы, использующие банковский сервер для нужд администрирования. Представляя собой доверенный промежуточный центр сертификации, сервер даёт возможность клиентским рабочим местам связываться напрямую с ЦС через Интернет. При этом ответственность за целостность и актуальность данных передаётся РЦ.
Существуют системы денежных переводов с ещё большей децентрализацией, в которых отсутствует серверная часть в локальной сети банка, а клиентские места соединяются непосредственно с РЦ. Этот вариант удобен с точки зрения администрирования, однако непродуктивен для многофилиального банка, поскольку не предполагает особого механизма построения сводных данных по всем подразделениям через РЦ. Актуальность и целостность ИС в данном случае не контролируются внутренними средствами банка, а минимальный набор параметров системы является компромиссом между быстродействием и отказоустойчивостью.
В данный момент существует несколько коммерческих и открытых (Osiris, Samhain) продуктов, способных эффективно контролировать целостность систем. При понимании и правильном использовании, эти инструменты могут быть полезны для обнаружения несанкционированных изменений системы, оценки ущерба и предотвращения будущих атак [59]. И если целостность уровня БД целесообразно контролировать встроенными средствами СУБД, то за точностью и неизменностью версий файлов необходимо следить с помощью специальных средств.
Большинство инструментов мониторинга за актуальностью системы (целостностью системы в целом) основаны на сравнении текущего состояния системы и состояния, которому можно доверять. Это состояние часто называют базовой целостностью.
Обычно агент наблюдения устанавливается на систему до начала наблюдений за всей сетью. Инструмент наблюдения и операционная система должны быть предварительно проверены, чтобы доверять сгенерированной базовой целостности.
Сетевые инструменты мониторинга привлекают особое внимание, потому что они обеспечивают наблюдение за несколькими системами на уровне пересылаемых пакетов. Но способность видеть пакеты, исходящие от атакующего к уязвимой системе, всего лищь предупреждает об опасности и часто слишком поздно. Для того чтобы узнать, как система ответила и была ли атака успешной, необходимо исследовать вредоносный объект. Инструменты целостного мониторинга позволяют детально изучить атаки на систему, на которой они установлены.
Существует много способов установить наблюдение за отдельно взятой системой. Но стоит помнить, что ни одна программа или приложение не может сама по себе гарантировать полный контроль за целостностью всей системы. Лучше всего иметь несколько инструментов обнаружения
подозрительного поведения и несанкционированных изменений. В банках по окончанию работы не только запирают входные двери, а повсеместно используют камеры слежения, детекторы движения, вооруженную охрану и пр. Поэтому злоумышленник может проскочить через одно-два препятствие, но вряд ли пройдёт все. Такой принцип многослойной защиты называется «глубокая защита» («Defense in Depth»). Изначально этот термин появился в военной сфере. Сегодня идея глубокой защиты широко используется для описания невоенных стратегий, в частности в области защиты ПО. При этом суть метода осталась прежней: снизить импульс вначале атаки за счёт разнородных «слоёв» защиты. При этом масштабы поражённых зон увеличиваются, но сила удара снижается и выигрывается время для принятия дополнительных защитных мер. Так происходит вплоть до того, как угроза нейтрализуется локальными средствами. Таким образом, принцип глубокой защиты заключается в разнородности и многообразии защиты.
Цель инструментов мониторинга целостности системы - обнаружить и сообщить изменения в системе, даже когда они являются неавторизованными. Большое внимание уделяется файловой системе, но можно наблюдать и за другими системными составляющими, отправляя администратору безопасности информацию о состояние загруженных модулей ядра и изменения в пользовательских базах данных. Обнаруженные изменения сообщаются в виде лог-файлов, syslog, Windows Event Viewer.
Нет смысла устанавливать системы мониторинга на пользовательских компьютерах (за исключением особых ситуаций). В основном, защите подвергаются серверы, на которых запущены различные сервисы (mail, DNS, www), имеется прямой доступ в Интернет, производятся вычислительные процессы, обслуживаются сертификаты и ключи доступа к другим серверам, работают брандмауэры, серверы приложений, баз данных и пр.
Разработка алгоритма сравнения персональных данных
Несмотря на все достоинства ПК в вопросах выявления несостоятельных заёмщиков, у него есть типичные для нейросетевых моделей недостатки, связанные с «загрязнением» данных. В данном случае под термином «загрязнение» понимается не появление излишних данных с течением времени, как в случае со скоринговыми системами, а подача на вход системы несоответствующих действительности данных, которые ИНС трактует как реальные, что влечёт за собой неверное обучение сети и, как следствие, некорректные выходные данные. В таких случаях, когда существует вероятность наличия неточности в данных, рекомендуется ставить во входном векторе заранее определённое значение, например 0, соответствующее пустым данным. В таком случае сеть обучится с большей точностью.
Нежелательно также «переобучать» ИНС, так как излишняя информативность способствует проявлению сетью своеобразного «консерватизма». Она в меньшей степени становится подвержена новым тенденциям изменения данных, которые отражают изменение экономической обстановки. То есть, при излишнем обучении одно из основных преимуществ нейронной сети - возможность автоматической адаптации к новым условиям - сводится к поиску полного соответствия данных очередного заёмщика имеющимся в сети примерам. Избежать подобной неприятной ситуации помогает установка условий останова обучения на соответствующем этапе проектирования ИНС в модуле «Настройщик».
Процесс тестирования ПК «НейроКредит+» с использованием реальных данных описан ниже. Входной файл в процессе тестирования содержал 27 параметров, которые тем или иным образом влияли на оценку финансового состояния заёмщика, и одно выходное поле по каждому из клиентов, содержащее статус кредита, то есть был.он выдан либо по нему был принят отказ. В модуле «Настройщик» создавалась и обучалась ИНС.
На следующем этапе была заполнена таблица, в которую вошли те же 27 полей, но на этот раз с тестовыми данными. Последнее (выходное) поле не содержало значение. В модуле «Кредитный работник», после загрузки нейросети и проведения расчётов, полученные значения были сохранены в исходный файл, подготовив, таким образом, полноценные данные для составления отчётов, построения экономических диаграмм и т.п.
Положительным ответом сети признавалось выходное значение не меньщее 0,9 (90%) - своеобразная «вероятность» действий заёмщика. Значение от 0,7 до 0,9 говорило о возможности отправить заявку на реструктуризацию. Все заявки, по которым в выходном столбце был показатель ниже 0,7 , признавались отвергнутыми.
Таким образом, нейросетевой вариант системы поддержки принятия решения при выдаче кредита автоматизирует работу кредитного эксперта, позволяет быстро реагировать на изменяющиеся внешние условия, легко настраивается так, чтобы учитывать региональные особенности отдельного филиала и позволяет реализовать централизованный контроль за множеством обученных скоринговых систем.
Апробация ПК «НейроКредит+» производилась следующим образом. После построения скор-карты была произведена корректировка весов и уточнение обучающего правила с использованием обучающего массива данных из 500 заявок.
Затем было отобрано и обработано системой ещё 500 заявок. Результаты обработки таковы: положительное решение получено по 132 заявкам, непригодными для выдачи кредитов признаны 364 заявки, 4,заявки набравшие количество баллов в пределах зоны одобрения, также получили положительное решение после реструктуризации (уменьшена сумма кредита). Таким образом, был сформирован базовый кредитный портфель скоринговой системы с рекомендацией к выдаче 136 кредитов из предложенных 500.
В ходе экспертного анализа были рассмотрены 364 заявки, получивших отказ в выдаче кредита. В результате, были обнаружены не учтённые в ходе первичного построения системы факторы, такие как недостаточная значимость возраста для женщин от 18 до 27 лет (им не надо служить в армии), или вес семейного положения «разведен» у женщин должен быть более высоким, чем у мужчин, т.к. по статистике, разведенные мужчины чаще теряют работу и свой социальный статус, чем женщины, и т.д.
Результаты дополнительно экспертной оценки были внесены в обучающие правила программы, и сеть была переобучена на первом обучающем множестве. Затем вновь было произведено рассмотрение второй совокупности кредитных заявок. При этом обратная связь в виде экспертного анализа, послужившая ключевым фактором к перенастройке системы, привела к изменению результатов работы программы. Вторая итерация «одобрила» дополнительно к первой ещё 53 заявки.
Новые настройки скоринговой системы позволили более гибко проанализировать анкеты и выборочно учесть веса входных параметров, что привело к увеличению баллов у данных 53 анкет. В результате работы количество рекомендованных к выдаче заявок составило 189. Фактически, именно это количество ссуд было профинансировано.
