Прогнозирование – автоматизировать или не автоматизировать?
Расчет будущего состояния портфелей – универсальная задача.
В решении задачи заинтересованы разные службы и специалисты:
- бизнес-подразделения – чтобы прогнозировать состояние «старых» и моделировать «новые» портфели при годовом бизнес-планировании,
- финансисты – чтобы строить отчетность «план-прогноз» и проактивно контролировать исполнение финансовых планов,
- риск-менеджеры – чтобы оценивать и прогнозировать процентный риск, риск ликвидности, риск капитала, выполнять стресс-тестирование всех видов риска,
- казначеи – чтобы рассчитывать трансфертные ставки по заданному спреду доходности прогнозного состояния портфелей и проч.
Что необходимо, чтобы автоматизировать универсальную прогнозную функцию:
- хранилище данных, в котором собраны исторические данные по ключевым финансовым инструментам,
- механизм настройки пользовательских моделей прогнозирования,
- универсальная высокопроизводительная «машина» прогнозирования состояния банковских портфелей на заданном временном горизонте с поддержкой различных методов прогнозирования, в том числе на основе машинного обучения.
Оценив инвестиции в проект, не спешите сразу отказываться от идеи автоматизировать прогнозирование. Да, если решать задачу «с нуля» в интересах одного подразделения, расходы могут показаться неподъемными. Но, возможно, дело обстоит совсем не так? Ответьте всего на пару вопросов:
- В банке уже эксплуатируется хранилище данных?
- Кто еще в банке заинтересован автоматизировать прогнозную функцию?
И, скорее всего, окажется, что ставить крест на автоматизации прогнозирования рано. Если использовать имеющееся в банке ХД и разделить финансовую нагрузку на проект с другими заинтересованными подразделениями, то стоящая перед вашей службой задача будет решена за каких-то 2-3 месяца. А это, согласитесь, совсем другое дело.
Обращайтесь, если идея показалась вам продуктивной