Моделирование рисков при внедрении заявок в продуктивную среду банка

В настоящей работе рассматривается задача прогнозирования количества обращений от пользователей по ошибкам функционала информационных систем банка ВТБ (ПАО), по которым проводилось внедрение новых доработок или исправлений ошибок. Данный показатель определяет, насколько эффективно и своевременно была выполнена установка. В ходе исследования были построены две модели, использующие различные методы оценки и оптимизации. Результаты модели, основанной на комбинации оптимизаторов, оценены как близкие к реальным. Результаты модели, построенной на нейронной сети, оценены как достаточные. Полученные инструменты прогнозирования призваны решить одну из злободневных проблем сопровождения и развития банковских систем - уменьшение количества ошибок после внедрения доработок. В работе выделены два подхода к использованию результатов моделирования - действия до внедрения и действия по факту установки. В качестве примера пред-установочных действий можно привести усиление тестирования указанного функционала, изменение состава внедрения или изменение даты установки. Принимая прогноз как данность, подразделения сопровождения могут заранее распределять человеческие ресурсы на случай больших всплесков обращений. Оптимизация внедрения является одной из передовых областей в банке ВТБ. Совершенствуя способы внесения функциональных изменений в продуктивные системы банка и снижая последствия таких внедрений, банк улучшает два основных аспекта своей деятельности —— предоставление на рынке современного, удобного и работоспособного функционала, охватывающего все операции с финансами, и повышение репутации. Данная работа является основой в построении общебанковской модели оценки качества и последствий внедрения. Включение в модель показателей работоспособности других банковских систем и иных факторов, например, статистики тестирования доработки или категоризации доработок по бизнес-процессам, является следующим этапом в развитии данного исследования.