Реализованные ИТ-проекты РДТЕХ
Система анализа рисков на базе корпоративного хранилища данных

Заказчик: | Алтайэнергобанк |
Время реализации: | 2012 |
Отрасль: | Финансовые организации |
программное обеспечение
Информация о заказчике
ООО КБ "АлтайЭнергоБанк" был создан 27 июля 1992 года. За 20-летнюю историю банка руководству удалось сформировать команду профессионалов, отработать технологии и успешно конкурировать в Алтайском регионе, предлагая высокотехнологичные банковские продукты населению и бизнесу. За последний год с приходом энергичных высокопрофессиональных топ-менеджеров и акционеров, банку удалось увеличить валюту баланса в десять раз, что и вывело его на первое место в России по показателю динамики роста:
- Более 144 000 клиентов по всей России.
- Банк осуществляет операции: в 6 из 8 федеральных округов через 23 собственных офиса и 10 офисов франчайзи, число которых постоянно растет.
- Валюта баланса: свыше 13,3 млрд. рублей.
- Капитал: превышает 1,27 млрд. рублей.
- Штат: свыше 700 человек
Предпосылки проекта
Основная необходимость создания хранилища данных была вызвана потребностью банка в получение качественной и оперативной аналитической информации по кредитным продуктам банка. Ключевыми факторами высокой сложности проекта были крайне сжатые сроки внедрения Хранилища, а так же необходимость интеграции данных 2-х различных бизнес-процессов из 2-х фронт-офисных систем банка в единую сущность.
Цели проекта
Интеграция данных из систем первичного учета банка в едином корпоративном хранилище данных.Подготовка отчетности по основным рисковым показателям в разрезе отделений/партнеров/сотрудников, с возможностью детализации до уровня сделок.
задачи проекта
- внедрение корпоративного хранилища данных с типовой банковской моделью, включая реализацию загрузки данных из систем первичного учета Банка;
- создание функциональных витрин данных для построения аналитической отчетности по кредитному портфелю, необходимой Управлению рисков Банка.
ход проекта
АрхитектураК корпоративному информационному хранилищу Алтайэнергобанка подключено 7 источников, из которых загружаются данные по кредитным заявкам, по процессу и результатам их рассмотрения, кредитным сделкам и связанным с ними атрибутам, бухгалтерская информация.
На базе данных, загруженных в хранилище, и витрин с аналитикой, рассчитанной на их основе, в среде Oracle Business Intelligence автоматически строятся необходимые Банку отчёты по объёму и составу кредитного портфеля, по качеству обслуживания долга заёмщиком. Оценивается уровень просрочек по платежам, количество сделок с неплатёжеспособными клиентами в различных разрезах (по месяцам, за год, по сотрудникам, точкам продаж, регионам и пр.), работа сотрудников, участвующих в принятии решения по кредитным заявкам.
Модуль загрузки данных обеспечивает выполнение следующих задач:
- объединение данных из разрозненных источников;
- создание надежной и производительной платформы для аналитических целей;
- обеспечение однородности данных банка;
- облегчение внедрения корпоративных стандартов данных без изменения существующих операционных систем;
- обеспечение анализа исторических данных и возможностей для анализа тенденций.
В процессе эксплуатации системы автоматически производятся следующие действия:
- регулярная загрузка из первичных систем источников;
- преобразование, консолидация и очистка данных;
- формирование информации о качестве загружаемых данных;
- агрегация информации по заданным в витринах измерениям.
Хранилище данных реализовано на основе разработанной и лицензированной РДТЕХ отраслевой модели корпоративного информационного хранилища для коммерческих банков РФ и СНГ.
На базе хранилища данных созданы витрины данных модуля "Аналитика для управления рисками" на основе типового решения РДТЕХ "Кредитный портфель". с детальным слоем данных, включая: отделения, партнеров, активаторов, направления кредитования, винтажность сделки, показатели типов просрочек FPD, SPD, TPD, FPDS, SPDS, TPDS, риск-класс, номер платежа, данные по клиенту и пр.
Реализован ETL-механизм ежедневной загрузки данных и расчета витрин с основными аналитическими показателям. В результате значительно снизилось время подготовки отчетности для руководства банка.
Бизнесу предоставлен гибкий BI-инструмент для построения любой необходимой отчетности.
Числовые параметры:
- 1 млн счетов;
- 200 000 сделок;
- 10 бизнес-пользователей;
- 3 разработчика отчетов в BI;
- 1 администратор ХД.