Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации Факультет информационных технологий и анализа больших данных
Актуальность научного исследования
Цель, объект и предмет исследования
Задачи исследования
Основные понятия
Стандарты процесса жизненного цикла
Аналитические процедуры
Аналитические процедуры
Функциональные требования
Монолитная архитектура системы
DevOps конвейер для разработки ИС
Метрики оценки работы системы
Выводы
Спасибо за внимание!
889.93K

ЧижоваИА_Презентация_финал

1. Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации Факультет информационных технологий и анализа больших данных

Кафедра анализа данных и машинного обучения
Разработка информационной системы
интеллектуального анализа отчетности о
деятельности кредитных организаций
Чижова Ирина Александровна
Доцент, к.т.н. Кублик Евгений Ильич

2. Актуальность научного исследования

На 1 мая 2024 года в России:
320 банков
36 НКО
С 2013 года ЦБ РФ проводит активную политику по
оздоровлению банковской системы.
Высокая актуальность развития инструментов и методов
надзора для увеличения его эффективности.
2

3. Цель, объект и предмет исследования

Цель

повышение
скорости
и
эффективности
осуществления надзора за соблюдением кредитными
организациями законодательства РФ с применением методов
машинного обучения.
Объект исследования – информационная аналитическая
система надзорной деятельности.
Предмет исследования – этапы разработки информационной
аналитической системы.
3

4. Задачи исследования

Задачи:
• исследовать техническую и экономическую основы для
создания аналитической системы;
• изучить особенности проведения аналитических процедур
для поддержки надзорной функции Банка России;
• разработать информационную систему с применением
методологии DevOps.
4

5. Основные понятия

Банковское
регулирование
оптимальное
управление всем
банковским сектором
установка норм и
требований
финансовая
стабильность
соблюдение
законов и
нормативов в
финансовой
сфере
защита
интересов
вкладчиков
Банковский
надзор
оценка каждого банка
отдельно
отслеживание их
исполнения
5

6. Стандарты процесса жизненного цикла

ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207-2010
Информационные технологии.
Системная и программная
инженерия. Процессы
жизненного цикла программных
средств
ГОСТ Р 57193-2016
ГОСТ Р 53622-2009
Системная и программная
инженерия. Процессы
жизненного цикла систем
Информационные технологии.
Информационно-вычислительные
системы. Стадии и этапы
жизненного цикла, виды и
комплектность документов
Планирование и анализ
требований
Разработка
Определение
требований
Тестирование
Проектирование
архитектуры
Развертывание и
сопровождение
6

7. Аналитические процедуры

Базовый источник данных для проведения анализа – формализованные наборы
Указание Банка России от 10.04.2023 N 6406-У
«О формах, сроках, порядке составления и представления отчетности кредитных
организаций в Центральный банк РФ»
Счета
Операции
Остатки
Пример результата анализа сравнения УОИ
с бухгалтерским балансом и отчетом о финансовых результатах (Форма 0409101)
7

8. Аналитические процедуры

Иллюстрация работы интеллектуального анализа в системе
Встроенная в систему модель
Результаты обучения модели
Метод ML
Logistic regression
0.69
SVM
0.71
K Nearest Neighbor
0.66
Decision Tree
0.63
Random Forest
0.70
Gradient boosting
0.70
Multilayer Perceptron Classifier
0.61
F1
8

9. Функциональные требования

- Структуризация проверок по организациям.
- Подключение внешних баз данных.
- Анализы для сопоставления отчетности кредитных организаций.
- Анализ с использованием методов машинного обучения.
- Удобство пользовательского интерфейса.
- Инструменты для визуализации данных.
- Экспорт данных в разные форматы для использования вне системы.
- Управление учетной записью пользователя.
- Управление доступом к информации.
- Обеспечение безопасности.
- Регулярное резервное копирование данных.
9

10. Монолитная архитектура системы

10

11. DevOps конвейер для разработки ИС

11

12. Метрики оценки работы системы

12

13. Выводы

Результат работы системы:
- сокращение количества перевыгрузок наборов данных поднадзорных лиц до 1
раза в абсолютном большинстве случаев – определяет эффективность работы
системы
- сокращение времени для первичного анализа данных на 29% - посредством
систематизации и удобства проведения аналитических процедур в одной системе.
13

14. Спасибо за внимание!

English     Русский Правила