Наши конференции

В данной секции Вы можете ознакомиться с материалами наших конференций

VII МНПК "АЛЬЯНС НАУК: ученый - ученому"

IV МНПК "КАЧЕСТВО ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ: глобальные и локальные аспекты"

IV МНПК "Проблемы и пути совершенствования экономического механизма предпринимательской деятельности"

I МНПК «Финансовый механизм решения глобальных проблем: предотвращение экономических кризисов»

VII НПК "Спецпроект: анализ научных исследований"

III МНПК молодых ученых и студентов "Стратегия экономического развития стран в условиях глобализации"(17-18 февраля 2012г.)

Региональный научный семинар "Бизнес-планы проектов инвестиционного развития Днепропетровщины в ходе подготовки Евро-2012" (17 апреля 2012г.)

II Всеукраинская НПК "Актуальные проблемы преподавания иностранных языков для профессионального общения" (6-7 апреля 2012г.)

МС НПК "Инновационное развитие государства: проблемы и перспективы глазам молодых ученых" (5-6 апреля 2012г.)

I Международная научно-практическая Интернет-конференция «Актуальные вопросы повышения конкурентоспособности государства, бизнеса и образования в современных экономических условиях»(Полтава, 14?15 февраля 2013г.)

I Международная научно-практическая конференция «Лингвокогнитология и языковые структуры» (Днепропетровск, 14-15 февраля 2013г.)

Региональная научно-методическая конференция для студентов, аспирантов, молодых учёных «Язык и мир: современные тенденции преподавания иностранных языков в высшей школе» (Днепродзержинск, 20-21 февраля 2013г.)

IV Международная научно-практическая конференция молодых ученых и студентов «Стратегия экономического развития стран в условиях глобализации» (Днепропетровск, 15-16 марта 2013г.)

VIII Международная научно-практическая Интернет-конференция «Альянс наук: ученый – ученому» (28–29 марта 2013г.)

Региональная студенческая научно-практическая конференция «Актуальные исследования в сфере социально-экономических, технических и естественных наук и новейших технологий» (Днепропетровск, 4?5 апреля 2013г.)

V Международная научно-практическая конференция «Проблемы и пути совершенствования экономического механизма предпринимательской деятельности» (Желтые Воды, 4?5 апреля 2013г.)

Всеукраинская научно-практическая конференция «Научно-методические подходы к преподаванию управленческих дисциплин в контексте требований рынка труда» (Днепропетровск, 11-12 апреля 2013г.)

VІ Всеукраинская научно-методическая конференция «Восточные славяне: история, язык, культура, перевод» (Днепродзержинск, 17-18 апреля 2013г.)

VIII Международная научно-практическая Интернет-конференция «Спецпроект: анализ научных исследований» (30–31 мая 2013г.)

Всеукраинская научно-практическая конференция «Актуальные проблемы преподавания иностранных языков для профессионального общения» (Днепропетровск, 7–8 июня 2013г.)

V Международная научно-практическая Интернет-конференция «Качество экономического развития: глобальные и локальные аспекты» (17–18 июня 2013г.)

IX Международная научно-практическая конференция «Наука в информационном пространстве» (10–11 октября 2013г.)

V Международная научно-практическая конференция "Наука в информационном пространстве" (30-31 октября 2009 г .)

К.э.н. Струбалин П.В.

Саратовский государственный социально-экономический университет, Российская Федерация

CРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА БАНКОВСКИХ ПРОГРАММНЫХ ПРОДУКТОВ

Исторически под термином "риск информационных технологий", или "IT-риск", подразумевалась вероятность возникновения негативных событий из-за реализации специфичных угроз информационной безопасности - вирусов, хакерских атак, хищений информации, умышленного уничтожения оборудования. Однако в последнее время трактовка данного термина значительно расширилась и учитывает не только риски информационной безопасности, но и риски недостижения целей применения информационных технологий для повышения эффективности основной деятельности [5].

Сошина В. выделяет, что на стадии эксплуатации информационных систем существенными факторами риска недостижения целей являются:

- неэффективное взаимодействие между бизнесом и IT при определении оптимального уровня поддержки;

- неиспользование всего потенциала технологий;

- невозможность обеспечить наиболее приемлемый уровень сопровождения и развития систем;

- неоптимальные процедуры технического обслуживания и решения нештатных ситуаций;

- ошибки в расчетах нагрузки на элементы инфраструктуры и обслуживающий персонал.

Международные стандарты управления и аудита в области информационных технологий рекомендуют оценивать IT-систему с точки зрения совокупности иерархии IT-процессов, детализированных целей контроля и типовых процедур деятельности для того, чтобы определить соответствие системы задаче по минимизации рисков.

В оценке рисков при выборе информацион­ ной системы банка сравниваются пять критериев [1] . При этом в соответствии с принципами системного подхода учитывается максимальное число связей как между элементами системы, так и по отношению к внешней среде.

Формула Формула Формула Формула В своих оценках мы оцениваем наименьший риск информацион ной системы по пяти критериям:

XI – Риск увеличения времени от начала разработки до готовности систем из-за отсутствия гибкой инфраструктуры ;

Х2 – Риск увеличения времени простоя инфраструктуры ;

Х3 – Риск увеличения проблем, связанных с производительностью работы приложений и вызванных несоответствиями в технологической инфраструктуре ;

Х4 – Риск нехватки мощностей при внедрении новых IT-решений ;

Х5 – Риск повышения затрат на IT-инфраструктуру вследствие создания необоснованных резервов "прозапас" .

Исходные данные: строки — варианты проекта информационных систем, столб­ цы — критерии оценки.

Вариант проекта

Критерий

XI

Х2

Х3

Х4

Х5

1

Система «ИКАР»

5

3

2

1

5

2

MBANK

3

4

5

4

3

3

DIACARD

2

2

1

5

2

4

PASTIC

4

3

3

3

1

5

3 CARD - R

1

5

4

2

3

Алгоритм сопоставления систем состоит из следующих этапов : п олучение матрицы стандартизованных значений, расчет матрицы расстояний между признаками, п остроение таблицы ближайших соседей для признаков, п остроение скоплений, объединение скоплений, н ахождение критического расстояния на дендрите, н ахождение суммы расстояний в матрице, р асчет коэффициентов иерархии признаков, о пределение координат эталонного объекта.

Нахождение расстояний от каждого объекта до эталона.
Приведем подробно наши оценки, для простоты оценку проводили по 5-ти бальной шкале.

Рассчитываем среднее значение признака х, по формуле:

Формула

3

3,4

3

3

2,8

Определяем матрицу отклонений от средних значений, каждый элемент которой определяется как разность между ис ходным и средним значениями

Вариант

проекта

Критерий

XI

Х2

Х3

Х4

Х5

1

2

-0,4

-1

-2

2,2

2

0

0,6

2

1

0,2

3

-1

-1,4

-2

2

-0,8

4

1

-0,4

0

0

-1,8

5

-2

1,6

1

-1

0,2

Определяем матрицу квадратов отклонений от средних зна­ чений, каждый элемент которой определяется как квадрат раз­ности между исходным и средним значениями

Вариант

проекта

Критерий

XI

Х2

Х3

Х4

Х5

1

4

0,16

1

4

4,84

2

0

0,36

4

1

0,04

3

1

1,96

4

4

0,64

4

1

0,16

0

0

3,24

5

4

2,56

1

1

0,04

Определяем среднеквадратичное отклонение по формуле:

Формула

1,414214

1,019804

1,414214

1,414214

1,32665

Формула Получаем матрицу стандартизованных значений, каждый элемент которой ( Z ij ) определяется по формуле:

Вариант

проекта

Критерий

Х2

Х3

Х4

Х5

1

1,414214

-0,39223

-0,70711

-1,41421

1,658312

2

0

0,588348

1,414214

0,707107

0,150756

3

-0,70711

-1,37281

-1,41421

1,414214

-0,60302

4

0,707107

-0,39223

0

0

-1,3568

5

-1,41421

1,568929

0,707107

-0,70711

0,150756

О

Формула ОпОпределяем матрицу расстояний между признаками, ко­торая определяется по формуле:

В скобках приведена разность между значениями Z по соответствующим столбцам матрицы Z ij

Вариант

проекта

Критерий

XI

Х2

ХЗ

Х4

Х5

1

0

1,687262

1,953211

1,55505

1,823123

2

1,687262

0

1,637946

1,116626

1,045135

3

1,953211

1,637946

0

1,227169

1,935047

4

1,55505

1,116626

1,227169

0

1,524394

5

1,823123

1,045135

1,935047

1,524394

0

Формула Строим таблицу ближайших соседей для признаков. Рас­ стояние выбирается как минимальное значение в каждом столб це матрицы C rs

Таблица ближайших соседей

№ признака

Расстояние

№ соседа

1

1,55505

4

2

1,045135

5

3

1,227169

4

4

1,116626

2

5

1,045135

2

Скоплениями считают группу близких к друг другу по рас­стоянию признаков. В таблице ближайших соседей находим наименьший элемент, фиксируем номера признаков, об­разующих этот элемент. В правой колонке таблицы, находим номера признаков, совпадающих с концами выде­ ленной пары. Присоединяем, эти совпадающие признаки к вы­ деленной паре. Исключаем из рассмотрения соответствующие строки таблицы. Таким образом, получаем первое скопление.

Из оставшихся строк таблицы выделяем найденный элемент и повторяем предыдущие действия. В результате, по­ лучаем следующие скопления и т.д.

Для построения скоплений отыскиваем наименьшее расстояние между ближайшими соседями в массиве и строим дендрит.

Таблица объединения скоплений (Дендрит)

1

3

4

2

1,687262

1,637946

1,116626

5

1,823123

1,935047

1,524394

Формула Определям среднюю длину дуги дендрита C g и средне­ квадратичное отклонение S g по формулам:

Формула Формула Средняя длина дуги дендрита = 1,620733

Критическое расстояние на дендрите определяем по фор­ муле:

Формула

Формула

1,620733

0,260731

0,521461

2,142194

Критическое расстояние на дендрите . В матрице расстояний определяем сумму расстояний, включая в нее только расстояния меньше критического.

Сумма длин расстояний, меньших критического по каждому признаку

7,018647

5,486969

6,753373

5,423239

6,327698

Производим расчет коэффициентов иерархии ? i

Для признака, у которого подсчитанная сумма оказалась максимальной. ? max принимается равной единице, остальные ? i рассчитываются как отношения соответ­ ствующих сумм к максимальной.

Получили следующие коэффициенты иерархии

? 1

? 2

? 3

? 4

? 5

1

0,78177

0,962204

0,77269

0,901555

Определяем расстояний до эталона В каждом столбце j матрицы Z i выделяем максимальный эле­ мент. Записываем его в дополнительную строку массива Формула

1,414214

1,568929

1,414214

1,414214

1,658312

Формула Расстояние от каждого объекта до эталона, с учетом коэффи­ циента иерархии признаков определяем по формуле:

В скобках разница между строкой матрицы Z ij . и эталонной строкой. Суммирование идет по всем признакам

1,732051

1,645031

1,699004

1,522521

1,838704

Получили следующую таблицу расстояний до эталона

№ варианта

Расстояние

Место

4

1,522521

1

1

1,732051

4

2

1,645031

2

5

1,838704

5

3

1,699004

3

Проведенные расчеты проведены нами в EXCEL и основывались на методике оценки информационных систем [1]. В EXCEL были составлены матрицы и установлены взаимосвязи между ними. В результате проведенных расчетов оценки рисков, можно сказать что программный продукт с наименьшим риском, по составленному нами рейтингу, является система применяемая Сбербанком. В других программных системах наибольшие риски по нашему мнению связаны с:

- удаленным расположением серверов БД;

- сложности в использовании и требовании обучения персонала;

- неудобство и длительность создания отчетов.

Однако можно выделить положительные стороны всех систем:

- разнообразные выборки по всем данным на клиента;

- во всех системах в клиентской базе оптимизированы данные о выданных ранее кредитах.

Список литературы:

1. Антонов В.В. Системный анализ. – М.: Высш. Шк., 2006.

2. Бороненко С.А. Экономический анализ в управлении предприятия / С.А.Бороненко. – М.: Финансы и стастика, 2003.

3. Белан В. Внедрение CRM-системы в сфере кредитования физических лиц //Финансовая газета. Региональный выпуск. – 2008. - №14. – Апрель.

4. Ступаков В.И. Актуальные проблемы финансово-правового регулирования информационных отношений //Законодательство и экономика. – 2005. - № 8. - Август.

5. Сошина В. Чем меньше бизнес, тем выше риски //БО. - 2008. - №6 (108). - Июнь.

6. Авдеев Д. Риски корпоративного кредитования //Риск-менеджмент. – 2008. - №3-4. - Март-апрель.