Отчет по производственной практике на предприятии «ПАО «OTP Bank»»

Снижение норматива долгосрочной ликвидности до 50,5% связано с ростом выданных долгосрочных кредитов, который  происходит более быстрыми темпами, чем рост привлеченных долгосрочных обязательств. Но значение этого нормативов говорит о том, что Банк имеет  достаточно активов для исполнения своих обязательств в долгосрочной перспективе (свыше 1 года).

Норматив максимального размера  риска на одного заемщика или группу связанных заемщиков регулирует (ограничивает) кредитный риск банка  в отношении одного заемщика или  группы связанных заемщиков и  определяет максимальное отношение  совокупной суммы кредитных требований банка к заемщику или группе связанных  заемщиков к собственным средствам  банка.

Норматив максимального размера  крупных кредитных рисков регулирует (ограничивает) совокупную величину крупных  кредитных рисков банка и определяет максимальное отношение совокупной величины крупных кредитных рисков и размера собственных средств (капитала) банка.

3. Имитационное моделирование операционного зала отделения банка

3.1. Описание моделируемого процесса

В исследуемой модели имеются  транзакты четырех операторов –  выполняющие все возможные операции. Клиентов банка можно условно  разделить по времени обработки  на 4 группы В качестве используемых ресурсов выступающих в банке.

Алгоритм работы моделируемого  процесса в общем виде можно представить  в виде блок-схемы процесса.

Описание блок-схемы работы моделируемого процесса представлено в таблице 1.

Таблица 1 - Описание блок-схемы  моделируемого процесса

Номер блока	Описание блока
	Начало процесса моделирования
	Поступление транзакта-клиент
	Транзакт получает информацию из оператора
	25% из транзактов возвращаются
	Возвращающийся транзакт гуляет 15 ±5
	Транзакт возвращается к  блоку 2
	Транзакта вставает в очеред к одному операторов
	Транзакт вставает в общую  очередь ко всем операторам и обслуживается  первым свободившися оператороом
	Вывод результатов
	Выход

 

3.2. Выбор программного средства моделирования системы

Для построения модели была выбрана система Arena (фирмы Rockwell Software), так как она наиболее оптимально подходит для решения поставленной задачи, имеет интуитивно понятный интерфейс, наиболее приспособлена для решения задач на основе движения транзактов.

Arena - программное обеспечение  для имитационного моделирования,  позволяет создавать подвижные  компьютерные модели, используя  которые можно адекватно представить  очень многие реальные системы. 

Имитационное моделирование  в среде Arena позволяет рассматривать процессы, происходящие в системе, практически на любом уровне детализации. В имитационной модели можно реализовать практически любой алгоритм управленческой деятельности или поведения системы.

Модели с помощью Arena могут  быть построены для таких сфер деятельности как: производственных технологических  операций, складского учета, банковской деятельности, обслуживания клиентов в ресторане и т.д.

В целом система исключительно  проста в использовании. В системе Arena удачно соединены интерфейсные возможности среды Windows и присущая Arena легкость иерархического построения модели и ее последовательного приближения к реальному объекту.

Arena относится к инструментам, позволяющим моделировать многие процессы в бизнесе.

Arena позволяет:

- моделировать процессы  для последующего исследования, документирования, коммуникаций;

- моделировать бизнес  «as to be», отразить все протекающие процессы, определить возможности усовершенствования;

- визуализировать процессы  с помощью динамической графики  и мультипликации;

Arena позволила организациям  в разных странах: 

- избежать дорогостоящих  ошибок, вызываемых реализацией  исключительно интуитивных решений; 

- разработать процессы, позволяющие  бороться с тупиками и неопределенностью,  вызванными случайностью и непостоянством  систем;

- обнаружить скрытые резервы  и устранить тормозящие факторы  в существующих реализациях и  внутренних процессах; 

Возможности системы Arena соответствуют требованиям поставленной задачи моделирования операционного зала.

3.3. Структура системы анализа операционного состояния банка

Работа системы анализа (рис. 2) начинается с получения из БД автоматизированной банковской системы  сведений о ресурсах банка и заключенных  финансовых сделках. На основании этих данных производится расчет показателей  текущего состояния банка.

 

3.4. Построение имитационной модель операционного зала

Рассмотрим процесс работы операционного обслуживания банка, изображённые на рисунке 3. На этом этапе, исходя из условий задачи, необходимо описать алгоритм работы модели и  задать для каждого модуля соответствующие  параметры.

Рис. 3 - Граф модели в среде  Arena

На рисунке показана модель в предстартовом состоянии. Вид  модели в действии изображён на рисунках 19-21 приложения Б. Модель состоит из одного типа модулей: основная цепь блоков, моделирующих процессы появления, перемещения  и исчезновение

Модули модели

Транзакты первого типа создаются  в модуле Create с именем «Client 1»

Рис. 4 - Параметры модуля «client 2»

Транзакты второго типа создаются  в модуле Create с именем «creat 2»

 

Рис. 5 - Параметры модуля «Client»

 

Транзакты второго типа создаются  в модуле Create с именем «Client 1,2,3» Транзакты второго типа создаются в модуле Assign

Рис. 6

Далее транзакты следуют  в модуль Decide под названием «decide».В этом блоке происходит определение, время или процент в ресурсе для транзакта.

Рис. 7

В случае если мест нету, транзакт идёт на блок Decide с названием «Process». В этом блоке происходит распределение транзактов, 25% остаются в модели и переходят в блок Process с названием «Cassa1»,после чего, возвращаются на блок Decide с названием «Cassa 2». Остальные транзакты покидают модель через блок Dispose с названием «Dispose».

Рис. 8

Вывод транзакта происходит через модуль Dispose «exit to Banc».

Рис. 9

Установите курсор в ячейка Приступаем к проведению имитационного  эксперимента.

Выберите в главном  меню тему "Сервис" пункт "Анализ данных". Результатом выполнения этих действий будет появление диалогового  окна "Анализ данных", содержащего  список инструментов анализа.

Выберите из списка "Инструменты  анализа" пункт "Генерация случайных  чисел" и нажмите кнопку "ОК" (рис. 10).

 

Рис. 10

В окне параметров видно, что  в модели фактически используются 3 вида ресурсов, все они обледенены (set). Каждый ресурс это место в банке для каждого клиента

 

Рис. 11

 

Рис. 12

Рис. 13

3.4. Анализ результатов имитационного моделирования

После прогона имитационной модели был получен ряд отчётов  с результатами моделирования.

Далее рассмотрим ту часть  отчёта, которая связана со степенью загрузки операторов банка, среднее  время, обработки транзакта.

Рис. 14

Заметим, что при оригинальных условиях (рисунок 10) загруженность  ресурсов клиентов сильно различна если операторов загружены на 91 и 95 процента, то загруженность ресурса оператора  составляет всего 93 процентов. Однако при запуске модели мы видим, что  все операторы банка работают одинаковое количество времени.

Это объясняется тем что, через зал хоть и проходит одинаковое количество клиентов но затрачиваемое  время на оказание услуг ресурсами  различно. К тому же, такую разницу  между тем, что мы видим визуально  и гистограммой отчёта можно объяснить  тем, что визуально отображается перемещение от одного блока к  другому, на что уходит определённое время. Т.е. мы наблюдаем процесс  появления посетителей банка, когда  этот процесс уже завершён. Соответственно, при прогоне модели визуально  мы можем оценить лишь анимацию перемещения  посетителей. А в отчёте мы уже  оцениваем реальные статистические данные. Следовательно, эффект одинаковой загруженности операторов объясняется  разницей времени, требуемого на оказание услуг, так же, анимацией и реальным временем, потраченным на оказание услуг.

 

Рис. 15

 

Рис. 16

На рисунке 16 можно заметить распределение нагрузки между операторами  практически равномерно, за исключением  лишь одного оператора банка это  обусловлено тем, о чем говорилось в первом случае. Следовательно, повышение  количества клиентов до 4 не значительно  повышает эффективность работы операторов видно что уровень загруженности  операторов не как не изменился по отношению к первому случаю, но количество обслуженных клиентов несколько  возросло относительно первого случая.

По сравнению со вторым случаем мы можем заметить что  количество обслуженных клиентов абсолютно  одинаково, но количество требуемых  ресурсов во втором случае выше чем в 1 случае, и также уровень загруженности ресурсов практически не изменился по отношению ко второму случаю. Отсюда, можно сделать вывод, что 1 случай (сокращения времени обслуживания) будет более оптимален по отношению к остальным.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

В процессе производственной практики в отделении «Олимпийское» ПАО «OTP Bank» были закреплены, расширены и систематизированы знания, полученные в процессе обучения.

ПАО «OTP Bank»  – это универсальный банк, оказывающий весь спектр услуг для корпоративных и частных клиентов.

Учет и обработка бухгалтерской  информации в Банке осуществляется автоматизированным способом с использованием банковской информационной системы.

Управление рисками играет важную роль в банковской деятельности и деятельности Банка. Основными  рисками, присущими деятельности ПАО «OTP Bank» , являются: кредитный риск; риск потери ликвидности; рыночные риски (процентные, валютные, фондовые); страховые риски; операционные риски; правовые риски; риск потери деловой репутации банка.

Анализ финансовой деятельности ПАО «OTP Bank» показал, что данная кредитная организация имеет положительные тенденции в развитии. Это позволяет говорить о том, что банк успешно размещает имеющиеся в его распоряжении ресурсы, в целях получения необходимого дохода и обеспечения своей ликвидности. Причем банк формирует свои ресурсы в большей степени за счет привлеченных средств, а также за счет собственных и заемных средств банка.

Приоритетными направлениями  деятельности ПАО «OTP Bank» являются: кредитование юридических и физических лиц; расчетно-кассовое обслуживание юридических и физических лиц (в том числе по зарплатным проектам); привлечение денежных средств физических и юридических лиц во вклады (до востребования, на определенный срок); выпуск и обслуживание пластиковых карт для корпоративных и частных клиентов.

 

 

Список литературы