Применение современных технологий интеллектуального

УДК 004(06) Информатика и процессы управления
Д.А. БОЧАРОВ
Московский инженерно-физический институт (государственный университет)
ПРИМЕНЕНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ
ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
В ФИНАНСОВОЙ И БАНКОВСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
Применение технологий анализа данных при построении автоматизированной
системы поддержки принятия решения в организациях, занимающихся активной
финансовой деятельностью, торговлей на фондовых рынках и биржах,
финансовой аналитикой и консалтингом.
Интеллектуальный анализ – это процесс обработки данных, с целью
получения новой информации об объектах или событиях,
характеризующихся этими данными.
Выделяют пять основных задач интеллектуального анализа данных:
классификация, кластеризация, выявление ассоциаций, выявление
последовательностей, прогнозирование. Требования к построению
информационно-аналитической системы кредитных и инвестиционных
организаций, занимающихся исследованиями финансовых потоков, как
правило, включают в себя последние две. Так, с помощью технологии
анализа данных, банк может: получить информацию о клиентах – их
принадлежность к различным группам (лояльные, удовлетворительные,
прибыльные) и об услугах, наиболее часто требующихся конкретному
клиенту; построить динамическую модель понижения лояльности
клиента; варьировать стоимость одной транзакции за единицу времени
для распределенных систем и Internet-банка; определять, какие способы
доступа предпочитают клиенты и как понизить их стоимость; выяснить,
какова прибыльность портфелей клиентов и как эффективней управлять
ими; получить информацию об эффективности различных направлений
бизнеса; о брокерском ценообразовании и положении на рынке подобных
услуг, о корпоративных и кредитных рисках и формировании политики
управления активами, об инвестиционных рисках и общей картине работы
кредитной организации.
В настоящее время отечественные кредитные организации только
начинают преодолевать барьер недоверия аналитическим системам. В
отличие от западных банков, активно практикуется только аналитика
инвестиционного бизнеса, эффект от прочих исследований, в силу
неразвитости российской банковской системы пока незначителен. Тем не
ISBN 5-7262-0555-3. НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ-2005. Том 12
69
УДК 004(06) Информатика и процессы управления
менее, нельзя недооценивать перспективы развития данного направления,
поэтому сейчас большинство крупных банков, разрабатывая концепцию
архитектуры
своей
информационно-аналитической
системы,
ориентируются на максимально полное использование технологий
анализа данных.
В общем случае, концептуальная модель информационно-аналитической системы предприятия содержит: информационное хранилище
данных, средства загрузки данных, витрины данных, генераторы
запросов, информационно-поисковые системы, системы аналитической
обработки агрегированных показателей, системы интеллектуального
анализа данных и системы извлечения знаний из информационного
хранилища.
Основным «узким местом» типичной архитектуры являются высокие
требования к средствам взаимодействия отдельных подсистем и
средствам унификации данных. Это одна из основных причин, в силу
которой
сложно
обеспечить
использование
пользователями
аналитических приложений при работе с текущими данными,
поступающими в систему в реальном режиме времени. Тенденции
развития программного обеспечения позволяют полагать, что
большинство функций системы, в данный момент реализуемых
различными ее блоками, возьмет на себя СУБД, например Oracle. Обладая
одним из самых широких спектров функциональных возможностей,
компания Oracle имеет все необходимые предпосылки для интеграции
сложных аналитических пакетов в свои платформы, что позволит
ускорить доступ к данным, их преобразование и очистку, подготовку к
анализу, в виде построения кубов, и непосредственно генерацию
аналитических данных.
Интеллектуальный анализ – одна из наиболее быстро развивающихся
областей информационных технологий. Он не имеет массового характера,
поскольку современные средства позволяют добиться результата лишь в
очень ограниченном ряде случаев, но, несмотря на это, эффект,
полученный от успешного применения технологий анализа настолько
велик, что терять его становится не рентабельно в конкурентной борьбе
организаций.
Список литературы
1. Щавелев Л.В. Способы аналитической обработки данных для поддержки принятия
решений. СУБД. – 1998. - №4.
2. Sundip G. Business Intellegence and the banker. www.reveleus.com. 2002.
ISBN 5-7262-0555-3. НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ-2005. Том 12
70
УДК 004(06) Информатика и процессы управления
ISBN 5-7262-0555-3. НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ-2005. Том 12
71