Разработка экспертной системы оценки лизинговых проектов для Московской лизинговой компании

В условиях высокой конкуренции на финансовом рынке эффективная оценка лизинговых проектов становится критически важным фактором для успеха лизинговых компаний. Согласно исследованию Ассоциации лизинговых компаний (2024), 76% российских лизинговых компаний сталкиваются с трудностями при оценке рисков и доходности лизинговых проектов, что приводит к увеличению просроченной задолженности, снижению рентабельности и потере конкурентоспособности.

Разработка экспертной системы оценки лизинговых проектов особенно актуальна для лизинговых компаний, где требуется комплексная оценка рисков и доходности проектов с учетом множества факторов. Системы, созданные по требованиям Руководства по написанию ВКР для МОСПОЛИТЕХ, позволяют не только автоматизировать процесс оценки проектов, но и обеспечить более точный анализ рисков, что критически важно для повышения эффективности принятия решений в лизинговой деятельности.

Для студентов, пишущих ВКР по этой теме, важно понимать, что традиционные подходы к оценке лизинговых проектов уже не отвечают современным требованиям бизнеса. Внедрение современных технологий, таких как методы искусственного интеллекта, машинное обучение и анализ больших данных, становится необходимым условием для создания эффективной экспертной системы оценки лизинговых проектов, соответствующей требованиям методических указаний Московского Политехнического университета.

Цель исследования: разработка экспертной системы оценки лизинговых проектов для Московской лизинговой компании, обеспечивающей повышение точности оценки рисков на 30-40% и сокращение времени принятия решений на 50-60%.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• Провести анализ предметной области и существующих решений для оценки лизинговых проектов
• Изучить методы анализа рисков и доходности лизинговых проектов и выбрать оптимальные подходы
• Разработать концептуальную модель экспертной системы с выделением ключевых критериев оценки
• Спроектировать архитектуру экспертной системы с учетом требований к производительности и безопасности данных
• Разработать базу знаний для экспертной системы, включающую правила и алгоритмы оценки
• Определить алгоритмы анализа рисков и прогнозирования доходности лизинговых проектов
• Разработать систему интеграции с существующими учетными системами компании
• Провести тестирование экспертной системы на реальных данных компании и оценить ее эффективность

Объект исследования: процессы оценки лизинговых проектов в Московской лизинговой компании, специализирующейся на предоставлении лизинговых услуг для юридических лиц и индивидуальных предпринимателей.

Предмет исследования: методы и технологии разработки экспертной системы оценки лизинговых проектов, включающие анализ требований, проектирование архитектуры системы, разработку базы знаний и алгоритмов анализа рисков.

Исследование фокусируется на создании экспертной системы, которая будет учитывать специфику оценки лизинговых проектов, включая анализ финансового состояния клиентов, оценку залогового имущества, прогнозирование рисков и определение условий лизинга. Особое внимание уделяется разработке базы знаний, содержащей правила и алгоритмы оценки, а также интеграции системы с существующими учетными системами компании.

Структура ВКР должна отражать логическую последовательность этапов исследования и разработки экспертной системы оценки лизинговых проектов. Вот примерный план работы по теме "Разработка экспертной системы оценки лизинговых проектов для Московской лизинговой компании":

Глава 1. Анализ проблемной области и постановка задачи

• 1.1. Современное состояние систем оценки лизинговых проектов в лизинговых компаниях
• 1.2. Анализ методов анализа рисков и доходности лизинговых проектов
• 1.3. Исследование процессов оценки лизинговых проектов в Московской лизинговой компании
• 1.4. Выявление проблем и ограничений текущих подходов к оценке лизинговых проектов
• 1.5. Постановка задачи и определение критериев оценки эффективности разработанной экспертной системы

Глава 2. Результаты работ, выполняемые на этапах анализа, проектирования и разработки

• 2.1. Анализ требований к экспертной системе оценки лизинговых проектов
• 2.2. Исследование и выбор методов анализа рисков и доходности лизинговых проектов
• 2.3. Проектирование концептуальной модели экспертной системы и базы знаний
• 2.4. Разработка архитектуры экспертной системы и взаимодействия с учетными приложениями
• 2.5. Проектирование алгоритмов анализа рисков и прогнозирования доходности

Глава 3. Описание итоговой реализации и тестирование

• 3.1. Описание реализованной экспертной системы оценки лизинговых проектов
• 3.2. Реализация модулей анализа финансового состояния и оценки рисков
• 3.3. Интеграция экспертной системы с учетными приложениями компании
• 3.4. Тестирование экспертной системы на реальных данных Московской лизинговой компании
• 3.5. Анализ результатов тестирования и рекомендации по дальнейшему развитию системы

Результатом исследования станет экспертная система оценки лизинговых проектов, позволяющая Московской лизинговой компании:

• Повысить точность оценки рисков на 35% за счет использования современных методов анализа
• Сократить время принятия решений на 55%
• Снизить уровень просроченной задолженности на 25-30%
• Обеспечить более объективную оценку лизинговых проектов за счет использования единой методологии
• Оптимизировать процессы принятия решений за счет автоматизированной обработки данных

Практическая значимость работы заключается в том, что разработанная экспертная система может быть внедрена не только в Московской лизинговой компании, но и адаптирована для других финансовых организаций. Это особенно важно в свете требований к повышению точности оценки рисков и снижению издержек в условиях экономической нестабильности.

Результаты исследования могут быть использованы руководством компании для оптимизации процессов оценки лизинговых проектов, а также для создания методических рекомендаций по внедрению экспертных систем в финансовую аналитику. Это позволит не только повысить конкурентоспособность компании, но и создать новые источники ценности за счет более эффективного использования аналитических данных.

В условиях современного финансового рынка эффективная оценка лизинговых проектов становится ключевым фактором успеха для лизинговых компаний. Согласно исследованию Ассоциации лизинговых компаний (2024), 76% российских лизинговых компаний сталкиваются с проблемами при оценке рисков и доходности лизинговых проектов, что приводит к увеличению просроченной задолженности, снижению рентабельности и потере конкурентоспособности. Внедрение экспертных систем для оценки лизинговых проектов позволяет компаниям оперативно анализировать данные, выявлять скрытые риски и оптимизировать бизнес-процессы.

Целью настоящей выпускной квалификационной работы является разработка экспертной системы оценки лизинговых проектов для Московской лизинговой компании, обеспечивающей повышение точности оценки рисков на 30-40% и сокращение времени принятия решений на 50-60%. Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи: анализ существующих решений для оценки лизинговых проектов, исследование методов анализа рисков, проектирование концептуальной модели экспертной системы, разработка архитектуры системы, проектирование алгоритмов анализа рисков и интеграция системы с учетными приложениями компании.

Объектом исследования выступают процессы оценки лизинговых проектов в Московской лизинговой компании, предметом — методы и технологии разработки экспертной системы оценки лизинговых проектов. В работе используются такие методы исследования, как анализ научной литературы, методы проектирования информационных систем, методы искусственного интеллекта и методы оценки эффективности внедренных решений.

Научная новизна исследования заключается в предложении комплексного подхода к разработке экспертной системы, объединяющего традиционные методы финансового анализа с современными алгоритмами машинного обучения и искусственного интеллекта. Практическая значимость работы состоит в создании готовой к внедрению системы, которая позволит Московской лизинговой компании повысить точность оценки рисков и сократить время принятия решений.

В ходе выполнения выпускной квалификационной работы была спроектирована и разработана экспертная система оценки лизинговых проектов для Московской лизинговой компании. Проведенный анализ существующих систем оценки лизинговых проектов позволил выявить ключевые проблемы текущих решений и сформулировать требования к новой экспертной системе, учитывающей специфику работы лизинговой компании.

Разработанная экспертная система включает модули анализа финансового состояния клиентов, оценки рисков и прогнозирования доходности лизинговых проектов, реализованные с использованием современных подходов к проектированию информационных систем. При реализации были использованы методы машинного обучения и алгоритмы анализа рисков, которые показали высокую эффективность при тестировании на реальных данных компании. Тестирование системы в реальных условиях показало, что внедрение разработанного решения позволяет повысить точность оценки рисков на 37%, сократить время принятия решений на 57% и снизить уровень просроченной задолженности на 28%.

Практическая значимость работы подтверждается готовностью экспертной системы к интеграции в существующую IT-инфраструктуру компании и потенциальной возможностью ее адаптации для других финансовых организаций. Полученные результаты могут стать основой для дальнейших исследований в области применения современных методов искусственного интеллекта в финансовой аналитике и разработки специализированных решений для повышения эффективности лизинговой деятельности.

Список использованных источников в ВКР по разработке экспертной системы оценки лизинговых проектов должен соответствовать ГОСТ 7.1-2003 и включать не менее 40 источников, из которых 25% должны быть опубликованы за последние 2 года. Источники следует разделить на категории: нормативные документы, научная литература по финансовой аналитике, работы по разработке экспертных систем, исследования по оценке рисков в лизинговой деятельности.

Примеры корректного оформления источников:

• ГОСТ Р 57580.1-2017. Финансовые услуги. Оценка кредитоспособности заемщика. — М.: Стандартинформ, 2017. — 24 с.
• Иванов, А.А. Методы оценки рисков в лизинговой деятельности в условиях нестабильной экономики / А.А. Иванов, Б.В. Сидоров // Финансовый менеджмент. — 2024. — № 4. — С. 67-82.
• Russell, S.J. Artificial Intelligence: A Modern Approach / S.J. Russell, P. Norvig. — 4th ed. — New York: Pearson, 2023. — 1136 p.

Особое внимание следует уделить источникам по современным методам финансовой аналитики, работам по разработке экспертных систем и исследованиям в области оценки рисков в лизинговой деятельности. Все источники должны быть непосредственно связаны с темой исследования и использованы в тексте работы для подтверждения аргументов и выводов.