Vytěžování procesů ve finančním sektoru

Abstract

Rýchlo rastúci objem automatizovane zbieraných dát vo veľkých inšitúciach ponúka zaujímavé možnosti ich analýzy. Finančné inštitúcie sú závislé od mnohých systémov, ktoré evidujú aktivitu svojich používateľov. Tieto dáta často obsahujú zložité procesy. Vďaka vyťažovaniu procesov z dát je možné extrahovať procesy z veľkých súborov dát a analyzovať ich. Finančné inštitúcie sa musia riadiť pravidlami vyšších orgánov, preto je dôležité, aby svoje procesy spravovali v súlade s týmito pravidlami a dôsledne identifikovali hrozby. Hlavným cieľom práce je predostrieť možné využitie vyťažovania procesov z dát v oblasti finančníctva na riešenie problémov súvisiacich s riadením, evidenciou risku a kontrolou súladu procesov s pravidlami. V teoretickej časti predstavujeme základné koncepty vyťažovania procesov z dát pre lepšie pochopenie analýzy v praktickej časti. Praktická časť demonštruje extrahovanie modelu zo súboru dát z oblasti finančníctva. Vyťažený procesný model je ďalej skúmaný s cieľom nadobudnúť všeobecný prehľad o procese a odhaliť možné výkonnostné problémy či nesúlad modelu a dát.

Rapidly growing volume of data automatically collected in large institutions offers interesting possibilities to analyze them. Financial institutions depend on many systems that are logging activities of its users, and saved data often contains complex processes. Process mining offers a way to extract processes from large data-sets and perform various types of analysis over them. Since financial institutions are subjects to rules established by different authorities, they must govern their processes in a compliant way and identify risks rigorously. The main purpose of this thesis is to introduce possible use of process mining in the domain of finance to solve issues related to governance, risk, and compliance of a process. The base for the field of process mining is provided in the theoretical part, to understand the analysis in the empirical part. The practical case study demonstrates the application of process mining to mine a model from data-set originating in the financial domain. Mined model is further investigated to obtain a general overview of the process and to disclose possible performance or conformance issues.