Методичні основи розробки автоматизованої системи прогнозу виконання банківських угод

Запропоновані методичні основи автоматизованого прогнозування результатів виконання банківських угод за умов функціонування в банку автоматизованої банківської системи. Запропонована функціональна схема взаємодії реальної бази даних автоматизованої банківської системи та власної бази даних автоматиз...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем
Datum:	2012
1. Verfasser:	Духота, Є.В.
Format:	Artikel
Sprache:	Ukrainisch
Veröffentlicht:	Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2012
Online Zugang:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/46293
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:	Методичні основи розробки автоматизованої системи прогнозу виконання банківських угод / Є.В. Духота // Екон.-мат. моделювання соц.-екон. систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦІТС НАН та МОН України, 2012. — Вип. 17. — С. 295-324. — Бібліогр.: 6 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

_version_	1859655127056515072
author	Духота, Є.В.
author_facet	Духота, Є.В.
citation_txt	Методичні основи розробки автоматизованої системи прогнозу виконання банківських угод / Є.В. Духота // Екон.-мат. моделювання соц.-екон. систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦІТС НАН та МОН України, 2012. — Вип. 17. — С. 295-324. — Бібліогр.: 6 назв. — укр.
collection	DSpace DC
container_title	Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем
description	Запропоновані методичні основи автоматизованого прогнозування результатів виконання банківських угод за умов функціонування в банку автоматизованої банківської системи. Запропонована функціональна схема взаємодії реальної бази даних автоматизованої банківської системи та власної бази даних автоматизованої системи прогнозу виконання банківських угод. The article contains substantiation for choosing of the conceptual model for the banking operations prognosis automated system database placement. You are also offered a functional scheme for the interaction of the automated banking system real database and the banking operations prognosis automated system own database.
first_indexed	2025-12-07T13:38:35Z
format	Article
fulltext	Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Збірник наукових праць МННЦ ІТіС Київ – 2012, випуск 17 295 6. Національна доповідь України про гармонізацію життєдіяльності суспільства у навколишньому природному середовищі. — К., 2003. — 195c. 7. Лісовий кодекс України Верховна Рада України; Кодекс України, Закон від 21.01.1994 № 3852-XII. Редакція від 08.04.2012 [Електронний ресурс] 8. М.Попкова, Є.Кожушко, М.Савущика. Лісорозведення в Україні: факти та ілюзії. [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.lesovod.org.ua 9. Державний земельний кадастр України станом на 01.01.2012р 10. Міжнародна конференція «Зелена» економіка: перспективи впровадження в Україні». Секція № 4. Економіко-правові механізми збереження лісів в Україні. Київ, Міжнародний виставковий центр, 24–26 квітня 2012 року 11. Офіційний сайт Черкаського обласного управління лісового та мисливського господарства. [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www. гіперлінк lis.ck.ua 12. Екологія. Енергозбереження. Нові технології. [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.ENergysaving PROMotion УДК 330.46:336.7:004.738.5 Є.В. Духота Методичні основи розробки автоматизованої системи прогнозу виконання банківських угод Запропоновані методичні основи автоматизованого прогнозування результатів виконання банківських угод за умов функціонування в банку автоматизованої банківської системи. Запропонована функціональна схема взаємодії реальної бази даних автоматизованої банківської системи та власної бази даних автоматизованої системи прогнозу виконання банківських угод. Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Збірник наукових праць МННЦ ІТіС Київ – 2012, випуск 17 296 Ключові слова: інформаційна система, автоматизована банківська система, операційний день банку, база даних, банківські операції, механізм обміну даними, трансформація даних, інтерфейс. The article contains substantiation for choosing of the conceptual model for the banking operations prognosis automated system database placement. You are also offered a functional scheme for the interaction of the automated banking system real database and the banking operations prognosis automated system own database. Key words: informational system, automated banking system, bank’s transaction day, database, banking operations, data exchange mechanism, data transformation, interface. Вступ. З набуттям юридичного статусу електронного документу в установах банків почали запроваджуватися універсальні та інтегровані автоматизовані банківські системи, які покладені в основу організації інформаційної технології обробки інформації комерційного банку [1]. В сучасних умовах трансформаційної економіки України ефективність функціонування банківських установ значною мірою залежить від масштабів використання та розвитку інформаційних технологій і систем у банківській діяльності, що має внутрішньо притаманні їй ризики безпосередньо сполучені з невизначеністю інституційного середовища. Постановка проблеми та аналіз останніх досліджень. Конкурентоспроможність сучасного комерційного банку може досягнути належного рівня лише за умов упровадження нових сучасних інформаційних технологій та автоматизованих банківських систем, які забезпечать не тільки якість надання послуг при одночасному збільшенні їх обсягів, а і наблизять до Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Збірник наукових праць МННЦ ІТіС Київ – 2012, випуск 17 297 вирішення, незмінної за будь-якої економічної системи, банківської проблеми вибору оптимального співвідношення між рентабельністю та ліквідністю. Аналіз зарубіжного досвіду функціонування банківських установ показав, що основою концепції розвитку банку є ринкові фактори, що визначають: конкурентну позицію банку на поточний момент; конкурентний рівень, на якому повинен позиціонуватися банк у майбутньому; заходи, які необхідні для того, щоб банк піднявся з існуючої позиції на бажаний рівень. Проведені дослідження свідчать про те, що найбільшими вадами сучасної банківської системи є: надмірна кількість дрібних банків, що призводить до деконцентрації кредитних ресурсів і зниження ефективності їх використання; недостатній рівень капіталізації багатьох банків, що спричинює високі ризики та низьку надійність їх діяльності; відсутність у багатьох банків кредитної політики, спрямованої на підтримку вітчизняних виробників. Подальший розвиток банківської системи потребує оптимізації структури управління комерційними банками та ставить перед необхідністю розробки та упровадження нових сучасних внутрішньобанківських автоматизованих інформаційних технологій та систем, які не лише відображують реальний стан справ банку, а і спроможні забезпечити автоматизацію як операцій основного виробництва, так і автоматизацію управлінських функцій та підтримку управлінських рішень щодо прогнозу обсягів та вибору напрямів перерозподілу фінансових ресурсів. Невирішені раніше проблеми. Проведення досліджень в напрямі розробки методики побудови автоматизованої системи прогнозу виконання банківських угод за умов функціонування автоматизованої банківської системи в комерційному банку з ієрархічною мережею Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Збірник наукових праць МННЦ ІТіС Київ – 2012, випуск 17 298 територіально відокремлених безбалансових відділень, здійснюється вперше. Автором цієї статті вперше були розроблені методичні основи організації та модель технології автоматизованого прогнозу виконання банківських угод для підтримки управлінських рішень уповноваженими особами банку. Постановка завдання. Автоматизована банківська система (АБС) є основою для побудови інформаційної системи банку, що має мережу територіально відокремлених безбалансових відділень. АБС – це сукупність інформації, апаратно- програмних і технологічних засобів, засобів телекомунікації, баз даних та банків даних, методів та процедур, персоналу управління, що реалізують функції збору, обробки, нагромадження та переробки інформації для прийняття ефективних управлінських рішень в банківській установі (рис. 1) [2]. Розглянемо структуру банку, що має мережу територіально відокремлених безбалансових відділень. Технологія обробки інформації в такому цілісному віртуальному інформаційному просторі повинна забезпечити в реальному масштабі часу повний технологічний цикл функціонування банківської установи Метою даної статті є необхідність запропонувати методичні основи розробки та реалізації автоматизованої системи прогнозу виконання банківських угод (АСПБУ) в ієрархічній територіально відокремленій системі комерційного банку для підтримки управлінських рішень за умов функціонування АБС, яка складає основу для розробки інформаційної системи розрахунку результатів проведення майбутніх операцій за укладеними угодами. . Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Збірник наукових праць МННЦ ІТіС Київ – 2012, випуск 17 299 Рис. 1. Загальна структура АБС комерційного банку: ЕПД – електронні платіжні документи; ППД – платіжні документи на паперових носіях; ОДБ банку (АРМ БЕП) – операційний день банку (автоматизоване робоче місце бухгалтера електронних платежів); Інші ФАРМ – інші функціональні автоматизовані робочі місця; АРМ-3 – автоматизоване робоче місце виконання міжбанківських розрахунків з використанням СЕП НБУ – системи електронних платежів; ПТК ЕП НБУ – комплекс програмних і технічних засобів із забезпечення роботи електронної пошти НБУ. Виклад основного матеріалу. Сучасний комерційний банк з розгалуженою функціональністю може бути конкурентоспроможним та надавати невпинно зростаючу кількість якісних банківських послуг лише за умов функціонування в ньому такої перспективної універсальної та інтегрованої АБС, що відображує реальний стан справ у банку, та з якою взаємодіятиме така АБС Клієнт – банк Клієнт Банківські ОДБ банку (АРМ БЕП) Інші ФАРМ (кредитні операції, операції “ДЕПО”, статистики АРМ-3 П ТК ЕП НБУ Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Збірник наукових праць МННЦ ІТіС Київ – 2012, випуск 17 300 система АСПБУ, що відображує майбутні результати діяльності банківської установи. Основною умовою, що враховується при проектуванні АСПБУ, є та, що система АСПБУ розробляється за умов функціонування системи АБС комерційного банку. АБС повинна забезпечувати бухгалтерський облік операцій банку відповідно до діючих нормативів НБУ, складання періодичної та разової звітності відповідно до інструкцій НБУ та інших нормативних документів, гнучке налаштування щодо можливості внесення змін до діючих нормативних актів, проведення аналізу поточного стану банку та прогнозу банківських операцій та послуг на перспективу, оперативне управління активами банку. Специфічною особливістю багатопрофільного банку з розгалуженою функціональністю є проведення операцій одночасно в усіх його територіально відокремлених безбалансових відділеннях, що зумовлює додаткові вимоги до АБС щодо забезпечення можливості отримання консолідованих даних з усіх підрозділів банку, однакового режиму роботи з особовими рахунками в кожній банківській установі [3]. Спеціальне програмне забезпечення системи АБС повинно задовольняти вимоги щодо можливості перенесення АБС на різні програмно-апаратні платформи без суттєвого доопрацювання та значної модифікації, спроможності АБС взаємодіяти із зовнішніми системами прикладного програмного забезпечення, здатності до нарощування обсягів обробки запитів за рахунок підвищення продуктивності АБС, спроможності до нарощування числа користувачів за рахунок підвищення продуктивності АБС, можливості вибору довільної конфігурації АБС із набору наявних модулів залежно від Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Збірник наукових праць МННЦ ІТіС Київ – 2012, випуск 17 301 потреб банку, можливості модифікації функціонуючої АБС за умов зміни потреб банківської установи, можливості модифікації існуючої в комерційному банку АБС при зміні Національним банком України обов’язкових економічних нормативів банківської діяльності [4]. Внутрішня структура будь-якої АБС являє собою набір програмних модулів, кожний з яких реалізує притаманні йому функції, має свою структуру збереження даних, свої алгоритми розрахунків та бізнес-правила. Кожен програмний модуль відповідає за функціонування відповідних підрозділів банку. До основних програмних модулів АБС відносяться модуль роботи з системою міжбанківських електронних платежів Національного банку України (СЕП НБУ), модуль роботи з операційно- розрахунковими операціями, модуль роботи з депозитами, модуль роботи з кредитами, модуль роботи з цінними паперами. Сучасні АБС являють собою повнофункціональне рішення, що забезпечує автоматизацію широкого спектру бізнес-процесів комерційного банку. З метою забезпечення упорядкованої роботи АБС та контролю за виконанням регламентних процедур, в системі функціонує програмно- технологічний комплекс “Операційний день банку” (ОДБ), який автоматизує найбільш трудомісткі задачі бухгалтерського обліку та є ядром АБС. Основні задачі, що відповідно до функціонального призначення ставляться перед ОДБ: задачі інформаційно- довідкового характеру, задачі забезпечення введення в бази даних відомостей щодо клієнтів та щодо банківських операцій, задачі, що проводять обробку інформації баз даних, видачу контрольної та звітної документації, задачі, що здійснюють сервісні функції при роботі з АБС [5]. Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Збірник наукових праць МННЦ ІТіС Київ – 2012, випуск 17 302 Класично в межах “Операційного дня банку” повинні вирішуватися завдання: обліку клієнтів банку, синтетичного обліку, розрахунку нормативів НБУ (суми коштів за депозитами та коефіцієнтами), обліку короткострокових та довгострокових позик, формування меморіальних ордерів обороту, формування і ведення картотек № 1, № 2, № 3 до рахунку 9933, формування відомості обліку планів фінансування, обліку касових операцій, складання звіту за встановленими формами. До головного меню конкретного пакета ОДБ включені основні технологічні функції – підсистеми, перелік яких не задається нормативними документами, а тому є оригінальним у програмному комплексі ОДБ кожного розробника. По закінченню операційного дня виконується ряд регламентних процедур: нарахування відсотків, перенесення залишків між рахунками, блокування рахунків, формування балансу, автоматична підготовка до друку регламентних документів (клієнтських виписок, касових журналів, відомостей залишків тощо). Сучасні АБС підтримують режим роботи в одночасно декількох ОДБ, тобто кожна філія відкриває та закриває ОДБ самостійно. Покладений в основу архітектури АБС принцип централізованого збереження інформації та єдиного механізм доступу до інформації забезпечує: функціонування АБС в режимі реального часу та відображення реального стану роботи банку; виконання функцій користувачем незалежно від територіального розташування його робочого місця, а в залежності від його прав у АБС; уникнення дублювання даних; уніфікацію технології проведення банківських операцій [4]. Система АСПБУ, що розробляється за умов функціонування в банківській установі системи АБС, Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Збірник наукових праць МННЦ ІТіС Київ – 2012, випуск 17 303 повинна зберігати та розвивати можливості та принципи реально існуючої АБС. В основу розробки системи АСПБУ покладені основні, загальні та додаткові принципи, якими згідно з нормативними документами, необхідно керуватися при проектуванні інформаційних систем в комерційному банку: основні принципи (принцип системності, принцип розвитку (відкритості), принцип сумісності, принцип стандартизації, принцип ефективності); загальні принципи (принцип нових задач, принцип надійності, принцип єдиної інформаційної бази); додаткові принципи (принцип безпеки даних, принцип надійності системи, принцип продуктивності системи, принцип пристосування (адаптації), принцип зручності, простоти та ефективності експлуатації системи). Система АСПБУ – це сукупність інформації, програмно-апаратних платформ, технологічних засобів, засобів телекомунікації, баз даних, методів, процедур та управлінського персоналу, що за умов функціонування в банківській установі системи АБС, реалізують розрахунок результатів проведення майбутніх операцій за укладеними банківськими угодами [6]. Основні вимоги, що висуваються до спеціального програмного забезпечення системи АСПБУ наступні: спроможність АСПБУ надійно, коректно та безпечно взаємодіяти з системою АБС; можливість перенесення системи АСПБУ на різні програмно-апаратні платформи без суттєвого доопрацювання та значної модифікації; відсутність навантаження на АБС при роботі з АСПБУ; відсутність навантаження на АСПБУ при роботі з АБС; відсутність впливу обсягу бази даних системи АСПБУ на обсяг реальної бази даних АБС; відсутність впливу обсягу реальної бази даних системи АБС на обсяг бази даних Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Збірник наукових праць МННЦ ІТіС Київ – 2012, випуск 17 304 системи АСПБУ; здатність системи АСПБУ до обробки значної кількості запитів без зниження продуктивності СУБД системи АБС, суттєвого збільшення обсягу та зниження продуктивності бази даних реальної системи АБС; спроможність до збільшення кількості користувачів системи АСПБУ без зниження продуктивності СУБД системи АБС, без суттєвого збільшення обсягу та зниження продуктивності реальної бази даних системи АБС; можливість модифікації АСПБУ за умов зміни потреб банківської установи; можливість модифікації АСПБУ при зміні економічних нормативів та нормативів резервування коштів на кореспондентському рахунку комерційного банку у НБУ. Обґрунтування вибору концептуальної моделі розміщення власної реляційної бази даних системи АСПБО, за умови функціонування в комерційному банку системи АБС, полягає в наступному. Припустимо, що існують дві самодостатні бази даних на будь-яких двох платформах СУБД: реальна база даних функціонуючої в комерційному банку системи АБС та власна база даних системи АСПБО, що проектується. Відповідно до місця розміщення на сервері баз даних, власну базу даних системи АСПБО можна спроектувати за однією з моделей: модель “єдиної бази даних”, модель “відокремленої бази даних”. Модель “єдиної бази даних” автоматично обумовлює розміщення баз даних систем АБС та АСПБУ на одному сервері баз даних та підтримку засобами однієї СУБД. У такому випадку власна база даних системи АСПБУ буде частиною реально існуючої бази даних АБС. Модель “відокремленої бази даних” передбачає наявність двох різних умовно незалежних баз даних систем АБС та АСПБУ. Ці бази даних можуть бути розміщені як Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Збірник наукових праць МННЦ ІТіС Київ – 2012, випуск 17 305 на одному сервері баз даних, так і на двох серверах, а також можуть підтримуватися засобами як однієї СУБД, так і двох різноплатформенних СУБД. Модель “єдиної бази даних” забезпечує переваги: – вдається уникнути проблеми виникнення трафіку при обміні даними між реальною базою даних системи АБС та власною базою даних системи АСПБУ; – спрощується реалізація процесу взаємодії між базами даних систем АБС та АСПБУ. За умови вибору моделі “єдиної бази даних” для розробки системи АСПБУ, бази даних систем АБС та АСПБУ будуть підтримуватися засобами однієї СУБД, що спрощує реалізацію механізму обміну даними між АБС та АСПБУ, а також механізму трансформації даних при оновленні даних в системі АСПБУ. Крім того, в одній базі даних значно спрощується реалізація процесу взаємодії між таблицями баз даних систем АБС та АСПБУ. Оскільки дані систем АБС та АСПБУ розміщені на одному сервері баз даних, не виникає питання щодо використання сервером локального трафіку Модель “єдиної бази даних” має недоліки: – знижується продуктивність спільної СУБД; – суттєво збільшується розмір єдиної бази даних. За умови вибору моделі “єдиної бази даних” для проектування системи АСПБУ, може виникнути проблема продуктивності СУБД, оскільки СУБД буде розміщена на тому сервері, з яким працює як банківське спеціальне програмне забезпечення системи АБС, так і спеціальне програмне забезпечення системи АСПБУ. При інтенсивній роботі з системою АСПБУ можуть виникнути додаткові навантаження на основний сервер баз даних, які призведуть до сповільнення роботи основного банківського спеціального програмного забезпечення. Це є Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Збірник наукових праць МННЦ ІТіС Київ – 2012, випуск 17 306 неприпустимим в силу неприпустимості зупинки ні на хвилину функціонування автоматизованих банківських систем. Також суттєво збільшиться розмір єдиної бази даних, що вплине на її продуктивність. Модель “відокремленої бази даних” забезпечує переваги: – відсутність навантаження на АБС при роботі з системою АСПБУ; – АСПБУ не впливає на розмір бази даних АБС. Швидкість розрахунку результатів майбутнього виконання укладених угод прямопропорційно залежить від глибини дати розрахунку. Чим більший майбутній термін, на який робиться прогноз, тим більше часу потребує формування результату. Тому у випадку розміщення баз даних систем АБС та АСПБУ на різних серверах баз даних, не виникне ніяких навантажень на АБС при роботі з системою АСПБУ, а також не виникне ніяких навантажень на систему АСПБУ при роботі з АБС. Основна перевага моделі “відокремленої бази даних” перед моделлю “єдиної бази даних” полягає в забезпеченні можливість роботи значної кількості користувачів системи АСПБУ. Крім того, при збільшенні розміру бази даних системи АСПБУ не збільшиться розмір бази даних АБС, а також при збільшенні розміру бази даних АБС не збільшиться розмір бази даних системи АСПБУ, що не вплине ні на продуктивність системи АСПБУ ні на продуктивність АБС. Модель “відокремленої бази даних” має недоліки: – при розміщенні баз даних систем АБС та АСПБУ на різних серверах баз даних виникає локальний трафік; – виникають додаткові труднощі при реалізації процесу обміну даними між базами даних систем АБС та АСПБУ; Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Збірник наукових праць МННЦ ІТіС Київ – 2012, випуск 17 307 – можлива несумісність різноплатформенних СУБД. У випадку підтримки баз даних систем АБС та АСПБУ засобами різноплатформенних СУБД, при обміні даними між базами даних може виникнути проблема сумісності двох СУБД. Якщо бази даних систем АБС та АСПБУ розміщені на різних серверах баз даних, які територіально відокремлені, виникає проблема трафіку між серверами. При цьому швидкість обміну інформацією залежатиме від пропускної здатності локальної мережі. Невпинне зростання обсягів проведення банківських операцій обумовлює збільшення часу розрахунку результатів майбутнього виконання укладених угод. Система АСПБУ, що має відокремлену від системи АБС базу даних, не створюватиме додаткових навантажень на АБС та ніяк не вплине на її функціонування. Технологія розрахунку системою АСПБО результатів майбутнього виконання укладених угод потребує інтеграції інформаційних процесів, зокрема організації інформації у вигляді двох баз даних згідно з моделлю “відокремленої бази даних”. Модель є більш складною в реалізації, але зате забезпечує виконання всіх вимог, що пред’являються до розробки системи АСПБУ. Для розробки та реалізації системи АСПБУ була обрана сучасна професійна (багатокористувацька, багатоплатформова) СУБД Microsoft SQL Server 2005, яка забезпечує взаємодію персональних комп’ютерів у мережі територіально-розподілених підрозділів банку за технологією “клієнт – сервер” та реалізацію операцій введення та відображення даних, банківських операцій обробки даних, операцій збереження та управління базами даних. СУБД Microsoft SQL Server 2005 повністю відповідає вимогам до сховища баз даних, а також має Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Збірник наукових праць МННЦ ІТіС Київ – 2012, випуск 17 308 численний та зручний набір функцій, що необхідні для розробки алгоритмів прогнозу виконання банківських угод. Система АСПБУ розроблена та реалізована автором на спроектованій за “моделлю відокремлених баз даних” самодостатній реляційній власній базі даних, що підтримується засобами професійної СУБД Microsoft SQL Server 2005, за умов функціонування АБС. Автору належить концепція розробки та реалізації автоматизованої системи прогнозу виконання банківських угод АСПБУ на спроектованій за “моделлю відокремлених баз даних” самодостатній реляційній власній базі даних, що підтримується засобами професійної СУБД Microsoft SQL Server 2005, за умов функціонування АБС [6]. Розробка та реалізація системи АСПБУ базується взаємодії реальної бази даних системи АБС та власної бази даних системи АСПБУ (рис. 2). Рис. 2. Функціональна схема взаємодії баз даних систем АБС та АСПБО Для взаємодії реальної бази даних системи АБС із власною базою даних системи АСПБУ розроблений та БД АБС БД АСПБО Трансформаці я даних Ручне введення інформації Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Збірник наукових праць МННЦ ІТіС Київ – 2012, випуск 17 309 реалізований механізм обміну даними. Механізм обміну даними між базами даних АБС та АСПБУ може бути реалізований як засобами СУБД, що підтримує реальну базу даних системи АБС, так і засобами СУБД, що підтримує власну базу даних системи АСПБУ Для завантаження нових актуальних даних із реальної бази даних АБС у власну базу даних АСПБУ розроблений та реалізований інтерфейс обміну даними. Не має принципового значення засобами СУБД, що підтримує реальну базу даних системи АБС, чи засобами СУБД, що підтримує власну базу даних системи АСПБУ, реалізується розроблений інтерфейс обміну даними. Для формування прогнозних даних необхідно таблиці власної бази даних системи АСПБУ наповнити даними із реальної бази даних системи АБС. Кожна таблиця має свою періодичність наповнення новими актуальними даними. Нераціональне оновлення даних створює певне навантаження на сервери баз даних та обумовлює виникнення небажаного трафіку. Тому для кожної таблиці власної бази даних системи АСПБУ була визначена та врахована своя періодичність оновлення даних. Оскільки структура реальної бази даних системи АБС завжди буде відрізнятися від структури власної бази даних системи АСПБУ, то при оновленні даних системи АСПБУ необхідно виконати трансформацію даних (див. рис. 4). Оновлення даних АСПБО при різних структурах баз даних є не єдиною причиною трансформації. Основна причина трансформації – це різні структури баз даних та можливо різні СУБД, засобами яких підтримується реальна база даних системи АБС та власна база даних системи АСПБУ. Кожна СУБД має свої, притаманні саме їй особливості. Такими особливостями можна вважати типи даних, внутрішні функції, системні функції, дані системних Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Збірник наукових праць МННЦ ІТіС Київ – 2012, випуск 17 310 таблиць, синтаксис SQL, структура об’єктів тощо. Ці особливості та специфіка СУБД повинні бути враховані при оновленні даних та трансформовані відповідно до вимог обміну даними між АСПБО та АБС. Для розрахунку прогнозних даних засобами СУБД, що підтримує власну базу даних системи АСПБУ, розроблений та реалізований інтерфейс прямого введення даних до власної бази даних системи АСПБУ. Вбудована в систему АСПБУ функція ручного введення інформації забезпечує можливість введення інформації про майбутнє виконання реальних укладених банківських угод безпосередньо в систему АСПБУ. Під інформацією про майбутнє виконання реальних укладених банківських угод в системі АСПБУ розуміються: майбутні операції, майбутні кредитні угод, майбутні депозитні угоди, майбутні бюджетні розрахунки, майбутня заробітна плата співробітників. На основі ручного введення в систему АСПБУ інформації про майбутнє виконання укладених банківських угод формується прогнозний баланс банківської установи. Для формування прогнозного балансу засобами СУБД, що підтримує власну базу даних системи АСПБУ, розроблені та реалізовані алгоритми та методи розрахунків прогнозних даних. З урахуванням функціонування системи АБС власна база даних системи АСПБО містить наступний перелік інформаційних таблиць: тб_банк – таблиця дати операційного дня банку; тб_валюти – таблиця списку валют; тб_установи – таблиця списку банківських установ; тб_клієнти – таблиця списку клієнтів банку; тб_рахунки – таблиця списку рахунків клієнтів; тб_рахунки_тип – таблиця списку типів рахунків; тб_рахунки_статус – Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Збірник наукових праць МННЦ ІТіС Київ – 2012, випуск 17 311 таблиця списку статусів рахунків; тб_курси_валют – таблиця списку крос-курсів валют; тб_база_розрахунку – таблиця списку значень бази розрахунку; тб_кал_нар_проц – таблиця календаря нарахування відсотків; тб_кал_пог_проц – таблиця календаря погашення відсотків; тб_нар_проц_тип – таблиця списку типів нарахування відсотків; тб_пог_проц_тип – таблиця списку типів погашення відсотків; тб_депозити – таблиця списку депозитів клієнтів; тб_кредити – таблиця списку кредитів клієнтів (табл. 1 – 15). Зазначені таблиці в повній мірі забезпечують розрахунок майбутнього виконання банківських угод та формування на основі проведеного розрахунку прогнозного балансу банку. Методи обчислення, алгоритми, базові табличні функції та скалярні функції, що розроблені для реалізації системи АСПБУ, реалізовані з використанням даних, якими завантажені таблиці власної бази даних системи АСПБУ. Дані будь-якої таблиці реляційної бази даних оновлюються. Без постійного оновлення даних, якими наповнені таблиці власної бази даних АСПБУ, система буде неспроможна забезпечити можливість розрахунку результатів майбутнього виконання укладених угод, а тому цінність такої системи буде незначною. Завантаження до таблиць власної бази даних системи АСПБУ оновлених даних із таблиць реальної бази даних системи АБС є занадто трудомістким процесом, що обумовлює істотні вартісні та трудові витрати, а також операційний ризик інформаційної технології обробки інформації обох баз даних. Кожне звернення до бази даних обумовлює певне навантаження та створює небажаний трафік. При кожному зверненні до системи АБС сповільнюється її робота. Врахування періодичності оновлення даних зводить до Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Збірник наукових праць МННЦ ІТіС Київ – 2012, випуск 17 312 мінімуму процес обміну даними між системами АБС та АСПБО і тим самим не породжує небажаного трафіку та не створює додаткового навантаження на АБС. Таблиця 1 тб_банк – “Дата операційного дня банку” № п/п Ім’я поля Формат Значення 1 Робоча _дата Datatime Ні 2 Остання_робоча_дата Datatime Ні Таблиця 2 тб_валюти – “Список валюти” № п/п Ім’я поля Формат Значення 0 1 Код_валюти_літерний Char(3), primary key Ні 2 Код_валюти_цифровий Char(3) Ні 3 Код_країни Char(3) Ні 4 Номінал Float Ні 5 Назва_валюти Varchar(50) Ні 6 Дата_закриття Datatime Так 7 Дата_відкриття Datatime Ні Таблиця 3 тб_установи – “Список банківських установ № п/п Ім’я поля Формат Зна- чення 0 1 Номер_установи Integer, primary key Ні 2 Номер_установи_код Integer Ні 3 Код_установи Varchar(10) Ні 4 Назва_установи Varchar(50) Ні 5 Дата_закриття Datatime Так 6 Дата_відкриття Datatime Ні Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Збірник наукових праць МННЦ ІТіС Київ – 2012, випуск 17 313 Таблиця 4 тб_клієнти – “Список клієнтів банку” № п/п Ім’я поля Формат Значення 0 1 Номер_клієнта Integer, primary key Ні 2 Назва_клієнта Varchar(50) Ні 3 Номер_установи Integer Ні 4 Дата_закриття Datatime Так 5 Дата_відкриття Datatime Ні Таблиця 5 “тб_рахунки” – “Список рахунків клієнтів” № п/п Ім’я поля Формат Значення 0 1 Номер_рахунку Integer, primary key Ні 2 Номер_установи Integer Ні 3 Номер_клієнта Integer Ні 4 Назва_рахунку Varchar(50) НІ 5 Балансовий_рахунок Char(4) Ні 6 Ключ_рахунку Char(1) Ні 7 Суб_рахунок Char(9) Ні 8 Код_валюти_літерний Char(3) Ні 9 Залишок_активний Decimal(22,2) Ні 10 Залишок_пасивний Decimal(22,2) Ні 11 Тип_рахунку Tinyint Ні 12 Статус_рахунку Tinyint Ні 13 Дата_закриття Datatime Так 14 Дата_відкриття Datatime Ні Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Збірник наукових праць МННЦ ІТіС Київ – 2012, випуск 17 314 Таблиця 6 “тб_рахунки_тип” – “Список типів рахунків” № п/п Ім’я поля Формат Значення 0 1 Тип_рахунку Integer, primary key Ні 2 Назва_типу_рахунку Varchar(50) Ні 3 Дата_закриття Datatime Так 4 Дата_відкриття Datatime Ні Таблиця 7 “тб_рахунки_статус”–“Список статусів рахунків” № п/п Ім’я поля Формат Значення 0 1 Статус_рахунку Integer, primary key Ні 2 Назва_статусу_рахунку Varchar(50) Ні 3 Дата_закриття Datatime Так 4 Дата_відкриття Datatime Ні Таблиця 8 “тб_курси_валют” – “Список крос-курсів валют” № п/п Ім’я поля Формат Значення 0 1 Код_валюти_літерний Char(3) Ні 2 Робоча_дата Datatime Ні 3 Курс_валют Decimal(12,7) Ні 4 Одиниця_виміру Integer Ні Таблиця 9 “тб_база_розрахунку” – “Список значень бази розрахунку” № п/п Ім’я поля Формат Значення 0 1 Код_бази_розрахунку Integer, primary key Ні Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Збірник наукових праць МННЦ ІТіС Київ – 2012, випуск 17 315 2 Назва_бази_розрахунку Varchar(50) Ні 3 Кількість_днів Integer Ні 4 Дата_закриття Datatime Так 5 Дата_відкриття Datatime Ні Таблиця 10 “тб_кал_нар_проц” – “Календар нарахування процентів” № п/п Ім’я поля Формат Значення 0 1 Код_календаря Integer, primary key Ні 2 Номер_дня Integer Ні 3 Частина_періоду Char(2) Ні 4 Значення_періоду Integer Ні 5 Назва_календаря Varchar(50) Ні 6 Дата_закриття Datatime Так 7 Дата_відкриття Datatime Ні Таблиця 11 “тб_кал_пог_проц” – “Календар погашення процентів” № п/п Ім’я поля Формат Значення 0 1 Код_календаря Integer, primary key Ні 2 Номер_дня Integer Ні 3 Частина_періоду Char(2) Ні 4 Значення_періоду Integer Ні 5 Дов_частини_періоду Char(2) Ні 6 Дов_значення_періоду Integer Ні 7 Назва_календаря Varchar(50) Ні 8 Дата_закриття Datatime Так 9 Дата_відкриття Datatime Ні Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Збірник наукових праць МННЦ ІТіС Київ – 2012, випуск 17 316 Таблиця 12 “тб_нар_проц_тип” – “Список типів нарахування процентів” № п/п Ім’я поля Формат Зна- чення 0 1 Тип_процента Integer, primary key Ні 2 Назва_типу Varchar(50) Ні 3 Дата_закриття Datatime Так 4 Дата_відкриття Datatime Ні Таблиця 13 “тб_пог_проц_тип” – “Список типів погашення процентів” № п/п Ім’я поля Формат Зна- чення 0 1 Тип_процента Integer, primary key Ні 2 Назва_типу Varchar(50) Ні 3 Дата_закриття Datatime Так 4 Дата_відкриття Datatime Ні Таблиця 14 “тб_депозити” – “Список депозитів клієнтів” № п/п Ім’я поля Формат Зна- чення 0 1 Номер_угоди Integer, primary key Ні 2 Код_рахунку_угоди Integer Ні 3 Тип_угоди Varchar(10) Ні 4 Підтип_угоди Varchar(10) Ні 5 Дата_угоди_початкова Datatime Ні 6 Дата_угоди_кінцева Datatime Ні 7 Валюта_угоди Char(3) Ні 8 Сума_угоди_поточна Decimal(22,2) Ні 9 Сума_угоди_оригінал Decimal(22,2) Ні 10 Процент Decimal(9,7) Ні Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Збірник наукових праць МННЦ ІТіС Київ – 2012, випуск 17 317 11 Тип_процента_нар Integer Ні 12 Код_бази_розрахунку Integer Ні 13 Код_рахунку_зак_угоди Integer Ні 14 Нар_проц_код_календаря Integer Ні 15 Нар_проц_код_рахунку Integer Ні 16 Кап_проц_код_календаря Integer Ні 17 Кап_проц_код_рахунку Integer Ні 18 Дата_запису Datatime Ні Таблиця 15 “тб_кредити” – “Список кредитів клієнтів” № п/п Ім’я поля Формат Значе- ння 0 1 Номер_угоди Integer, primary key Ні 2 Код_рахунку_угоди Integer Ні 3 Тип_угод Varchar(10) Ні 4 Підтип_угоди Varchar(10) Ні 5 Дата_угоди_початкова Datatime Ні 6 Дата_угоди_кінцева Datatime Ні 7 Валюта_угоди Char(3) Ні 8 Сума_угоди_поточна Decimal(22,2) Ні 9 Сума_угоди_оригінал Decimal(22,2) Ні 10 Процент Decimal(9,7) Ні 11 Тип_процента_нар Integer Ні 12 Тип_процента_пог Integer Ні 13 Код_бази_розрахунку Integer Ні 14 Код_рахунку_зак_угоди Integer Ні 15 Нар_проц_код_календаря Integer Ні 16 Нар_проц_код_рахунку Integer Ні 17 Кап_проц_код_календаря Integer Ні 18 Кап_проц_код_рахунка Integer Ні 19 Пог_проц_код_календаря Integer Ні Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Збірник наукових праць МННЦ ІТіС Київ – 2012, випуск 17 318 20 Дата_запису Datatime Ні Оскільки дані деяких таблиць бази даних системи АСПБО можуть оновлюватися занадто рідко, а дані інших її таблиць оновлюються щодня, то для кожної з таблиць власної бази даних системи АСПБО визначена своя періодичність оновлення даних. Періодичність оновлення даних в таблицях власної бази даних системи АСПБО наступна: щодня (Щод), за необхідності (Необ), у разі змін ядра системи (ЗЯдра), ніколи (Нікол) (табл. 16). Таблиця 16 Періодичність оновлення даних у власній базі даних АСПБУ № п/п Назва таблиць Тип таб- лиць Опис таблиць Пері- одич- ність онов- лення 1 тб_банк Д Дата операцій- ного дня банку Щод 2 тб_валюти С Список валюти Необх 3 тб_установи Д Список банків- ських установ Необх 4 тб_клієнти Д Список клієнтів банку Щод 5 тб_рахунки Д Список рахунків клієнтів Щод 6 тб_рахунки_тип С Список типів рахунків Нікол 7 тб_рахунки_статус С Список статусів рахунків ЗЯдра 8 тб_курси_валют Д Список крос- курсів валют Щод 9 тб_база_розрахунку С Список значень бази розрахунку Нікол 10 тб_кал_нар_проц С Календар нараху- ЗЯдра Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Збірник наукових праць МННЦ ІТіС Київ – 2012, випуск 17 319 вання відсотків 11 тб_кал_пог_проц С Календар пога- шення відсотків ЗЯдра 12 тб_нар_проц_тип С Список типів нарахування відсотків Нікол 13 тб_пог_проц_тип С Список типів по- гашення відсотків Нікол 14 тб_депозити Д Список депозитів клієнтів Щод 15 тб_кредити Д Список кредитів клієнтів Щод При проектуванні власної бази даних системи АСПБО визначено два типи таблиць: таблиці з даними та системні таблиці. До першого типу “таблиці з даними” відносяться такі таблиці, які відображують дані, що трансформованимі з реальної бази даних системи АБС, або проміжні таблиці, в яких зберігаються тимчасові проміжні дані, що необхідні для розрахунку результатів майбутнього виконання укладених угод. До другого типу “системні таблиці” відносяться такі таблиці, які зберігають дані переважно типу “Довідник”, або таблиці, в яких зберігаються умовно-сталі дані, що необхідні для формування прогнозних даних. На основі даних, що містяться в таблицях типу “системні таблиці”, розроблені методи та алгоритми розрахунку результатів майбутнього виконання укладених угод. Методи та алгоритми розрахунку прогнозного балансу банківської установи повністю базуються на сталих даних типу “системні дані” власної бази даних системи АСПБУ (табл. 2, табл. 6 – 7, табл. 9 – 13) та даних типу “таблиці з даними”, що трансформовані з реальної бази даних системи АБС (табл. 1, табл. 3 – 5, табл. 8, табл. Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Збірник наукових праць МННЦ ІТіС Київ – 2012, випуск 17 320 14 – 15), з урахуванням періодичності оновлення таблиць та нормативно-довідкової інформації загальнодержавних, відомчих та внутрішньобанківських (локальних) довідників. Методи та алгоритми розрахунків прогнозних даних та формування прогнозного балансу розроблені та реалізовані із використанням вбудованих функцій та внутрішніх процедур СУБД, що підтримує власну реляційну базу даних системи АСПБУ. Основні алгоритми розрахунків результатів прогнозних операцій: алгоритм нарахування відсотків, алгоритм капіталізації відсотків, алгоритм погашення відсотків. Для реалізації алгоритмів розроблені базові функції: наступна дата нарахування відсотків (фн_нар_проц_наст_дата); попередня дата нарахування відсотків (фн_нар_проц_попер_дата); кількість періодів погашення відсотків (фн_пог_проц_кільк_пер); наступна дата погашення відсотків фн_пог_проц_наст_дата). Кожна функція має вхідні параметри, які необхідно їй передати щоб одержати скалярне значення того типу даних, який повертає функція. Функція “фн_нар_проц_наст_дата” має наступні вхідні параметри: дата початку періоду, дата закінчення періоду, дата розрахунку, ключове поле “код календаря” з таблиці “тб_кал_нар_проц”. Скалярним результатом функції буде значення у форматі даних “ДАТА”. Функція “фн_нар_проц_попер_дата” має наступні вхідні параметри: дата початку періоду, дата закінчення періоду, дата розрахунку, ключове поле “код календаря” з таблиці “тб_кал_нар_проц”. Скалярним результатом функції буде значення у форматі даних “ДАТА”. Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Збірник наукових праць МННЦ ІТіС Київ – 2012, випуск 17 321 Функція “фн_пог_проц_кільк_пер” має наступні вхідні параметри: дата початку періоду, дата закінчення періоду, ключове поле “код календаря” з таблиці “тб_кал_пог_проц”. Скалярним результатом функції буде значення у форматі даних “ЧИСЛО”. Функція “фн_пог_проц_наст_дата” має наступні вхідні параметри: дата початку періоду, дата закінчення періоду, дата розрахунку, ключове поле “код календаря” з таблиці “тб_кал_пог_проц”. Скалярним результатом функції буде значення у форматі даних “ДАТА”. Для реалізації алгоритмів розрахунку результатів майбутніх банківських операцій нарахування відсотків, капіталізації відсотків та погашення відсотків розроблені також і скалярні функції: Функція розрахунку суми нарахованих процентів “фн_роз_нар_проц” має наступні вхідні параметри: дата початку періоду, дата закінчення періоду, ключове поле “номер угоди” з таблиці “тб_депозити”. Скалярним результатом функції буде значення у форматі даних “ЧИСЛО”. Функція розрахунку суми капіталізованих процентів, “фн_роз_кап_проц” має наступні вхідні параметри: дата початку періоду, дата закінчення періоду, ключове поле “номер угоди” з таблиці “тб_депозити”. Скалярним результатом функції буде значення у форматі даних “ЧИСЛО”. Функцію розрахунку суми погашених процентів “фн_роз_пог_проц” має наступні вхідні параметри: дата початку періоду, дата закінчення періоду, ключове поле “номер угоди” з таблиці “тб_кредити”. Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Збірник наукових праць МННЦ ІТіС Київ – 2012, випуск 17 322 Скалярним результатом функції буде значення у форматі даних “ЧИСЛО”. Реалізація алгоритмів для розрахунків результатів майбутнього виконання укладених угод та формування прогнозного балансу в системі АСПБО забезпечує автоматизацію не лише операцій основного виробництва, а і автоматизацію управлінських функцій та підтримку управлінських рішень уповноваженими особами банку. Висновки. Запропонований підхід до проектування самодостатньої власної реляційної бази був застосований для розробки та реалізації автоматизованої системи прогнозу банківських операцій АСПБО. Система АСПБО є досить гнучкою, допускає коректування даних, що імпортовані з реальної бази даних банківської установи та дозволяє формувати прогнозні напрями застосування фінансових ресурсів для проведення майбутніх банківських операцій. Механізм експорту інформації з власної бази даних системи АСПБО надає можливість використання прогнозних даних в інших інформаційних системах банку, що взаємодіють з системою АБС. Технологія роботи з системою АСПБО забезпечить: – можливість одержання прогнозної інформації щодо доцільності укладення майбутніх банківських угод; – повний технологічний цикл функціонування комерційного банку; – інтеграцію обробки системою АСПБО прогнозної інформації з обробкою АБС інформації єдиного цілісного віртуального комплексу мережі територіально віддалених безбалансових відділень комерційного банку; – наблизитися до вирішення, існуючої за будь-якої економічної системи, ключової банківської проблеми вибору оптимального співвідношення між двома протилежними складовими банківського бізнесу прибутковістю та ліквідністю; Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Збірник наукових праць МННЦ ІТіС Київ – 2012, випуск 17 323 – удосконалити фінансове управління банківською установою шляхом організації проведення прогнозу не тільки банківських активів і пасивів, а й стану економіки в цілому та перспектив її розвитку. – конкурентоспроможність банку на грошовому ринку та ринку капіталів. Система АСПБО дозволить виявити та сформувати прогнозні напрями впливу удосконалених управлінських функцій на стратегічне управління комерційними банками з мережею територіально-розподілених підрозділів та стабільність функціонування банківської системи України в цілому. Модернізація АСПБО може бути інструментарієм, який складе основу для розробки інтелектуальної системи підтримки управлінських рішень при визначенні напрямів та обґрунтуванні вибору застосування фінансових ресурсів щодо проведення активно-пасивних операцій у фінансово- кредитних установах. Списк викоримтних джерел 1. Закон України “Про банки і банківську діяльність” № 2121-ІІІ від 07.12.2000 // Відомості Верховної Ради України (ВВР). 2. Рогач І.Ф., Сендзюк М.А., Антонюк В.А. Інформаційні системи у фінансово-кредитних установах. – К.:КНЕУ, 2001. – 239 с. 3. Костіна Н.І., Антонов В.М., Ганах Н.І. Банки: сучасні інформаційні технології. – Ірпінь; Національна академія ДПС України, 2004. – 360 с. 4. Череднічок В.М. Технологія оброблення інформації в ієрархічній територіально-розподіленій системі банку // Тези доповідей IV міжнародної науково-практичної конференції “Проблеми впровадження інформаційних технологій в економіці” – 15-17 травня 2003 року, Ірпінь. – С. 246 – 248. 5. Зацеркляний М.М., Мельников О.Ф. Інформаційні системи і технологій у фінансово-кредитних установах. – К.: Професіонал, 2006. – 432 с. 6. Духота Є.В. Системний підхід до автоматизації прогнозу обсягів банківських ресурсів // Тези доповідей VІ міжнародної науково- Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Збірник наукових праць МННЦ ІТіС Київ – 2012, випуск 17 324 практичної конференції “Проблеми впровадження інформаційних технологій в економіці” – травень 2007 року, Ірпінь. – С. 155 -157. УДК330.115 Яблоков І.В.,, А.І.Яблоков Нейромоделювання фінансової стабільності комерційного банку Розглянуто теоретично-практичні аспекти нейромоделювання фінансової стабільності комерційного банку. Розроблено статичну дворівневу нейронну модель, що дозволяє провести аналіз результатів нечітко-множинного моделювання. Ключові слова: банківські ризики, нейромоде- лювання . It is considered in theory practical aspects of neural network model of financial stability of commercial bank. A static two-tier neural model is developed, that allows to conduct the analysis of results fuzzy logic design. Keywords: bank risks, neural network design . Вступ. Питання дослідження фінансової стабільності українських банків в сучасних умовах характеризується обмеженістю як відповідних аналітичних даних, так і моделей, які здатні виконати відповідний аналіз в умовах невизначеності, обмеженості та спотвореності даних. За умов дефіциту інформаційно-методологічної складової виникає потреба у більш науково-обґрунтованому дослідженні процесу управління фінансовою стабільністю та удосконаленні існуючих математичних моделей та методів управління фінансовою стабільністю.
id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-46293
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn	XXXX-0009
language	Ukrainian
last_indexed	2025-12-07T13:38:35Z
publishDate	2012
publisher	Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
record_format	dspace
spelling	Духота, Є.В. 2013-06-29T07:19:36Z 2013-06-29T07:19:36Z 2012 Методичні основи розробки автоматизованої системи прогнозу виконання банківських угод / Є.В. Духота // Екон.-мат. моделювання соц.-екон. систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦІТС НАН та МОН України, 2012. — Вип. 17. — С. 295-324. — Бібліогр.: 6 назв. — укр. XXXX-0009 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/46293 330.46:336.7:004.738.5 Запропоновані методичні основи автоматизованого прогнозування результатів виконання банківських угод за умов функціонування в банку автоматизованої банківської системи. Запропонована функціональна схема взаємодії реальної бази даних автоматизованої банківської системи та власної бази даних автоматизованої системи прогнозу виконання банківських угод. The article contains substantiation for choosing of the conceptual model for the banking operations prognosis automated system database placement. You are also offered a functional scheme for the interaction of the automated banking system real database and the banking operations prognosis automated system own database. uk Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України Економіко-математичне моделювання соціально-економічних систем Методичні основи розробки автоматизованої системи прогнозу виконання банківських угод Article published earlier
spellingShingle	Методичні основи розробки автоматизованої системи прогнозу виконання банківських угод Духота, Є.В.
title	Методичні основи розробки автоматизованої системи прогнозу виконання банківських угод
title_full	Методичні основи розробки автоматизованої системи прогнозу виконання банківських угод
title_fullStr	Методичні основи розробки автоматизованої системи прогнозу виконання банківських угод
title_full_unstemmed	Методичні основи розробки автоматизованої системи прогнозу виконання банківських угод
title_short	Методичні основи розробки автоматизованої системи прогнозу виконання банківських угод
title_sort	методичні основи розробки автоматизованої системи прогнозу виконання банківських угод
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/46293
work_keys_str_mv	AT duhotaêv metodičníosnovirozrobkiavtomatizovanoísistemiprognozuvikonannâbankívsʹkihugod

Методичні основи розробки автоматизованої системи прогнозу виконання банківських угод

Institution

Ähnliche Einträge