Галактионов Виктор Иванович - член правления,
начальник отдела автоматизации Морского Акционерного Банка (г.
Москва)
Тел.: (095) 978-2394, 978-6771
E-mail: galax@morbank.ru
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.