Optimierung eines Handelsgeschäftsprozesses mit Hilfe von Simulation

Optimierung eines Handelsgeschäftsprozesses mit Hilfe von Simulation

Problemstellung

Fannie Mae (Federal National Mortgage Association) ist ein von der US-Regierung gefördertes Unternehmen, das auf dem Sekundärhypothekenmarkt tätig ist. Es kauft und garantiert Hypotheken von Kreditgebern wie Banken und anderen Finanzinstituten, verbrieft sie und verkauft sie als hypothekarisch gesicherte Wertpapiere an den Sekundärhypothekenmarkt zurück. Dies sorgt für Marktliquidität und fördert Umsätze. Im Jahr 2018 wurde Fannie Mae auf Platz 21 der Fortune-500-Liste geführt.

Das operative Geschäft bildet den Kern des Geschäfts von Fannie Mae und sichert die erfolgreiche Leistung des Unternehmens. Prozesse müssen sorgfältig, sicher und schnell ausgeführt werden, um die Geschäftsfunktionen von Fannie Mae zu unterstützen und gleichzeitig die Anforderungen der Kunden in Bezug auf die User Experience zu erfüllen.

Im Jahr 2008 war Fannie Mae tief von der Immobilienkrise in den USA betroffen und das Unternehmen wurde unter die Aufsicht der Regierung gestellt. Diese Erfahrung, kombiniert mit schnellen und unvorhersehbaren Konsequenzen, führte dazu, dass im Unternehmen ein digitales Werkzeug als notwendig erachtet wurde, das einen tiefen Einblick in die Prozesse des Unternehmens bietet. Zudem sollte das Werkzeug die Prozessabwicklung verbessern und bei der Vorbereitung auf verschiedene zukünftige Herausforderungen helfen. Das resultierende Simulationsmodell ermöglichte den Spezialisten von Fannie Mae:

Das Unternehmen beschloss, mit einem schnellen Machbarkeitsprojekt zu beginnen. Um dies zu erreichen, konzentrierte man sich auf die Prozesse der Geschäftsbestätigung und der Geschäftszuweisung.

Die Geschäftsbestätigung beinhaltet den Vergleich der Geschäftsvereinbarung von beiden Parteien, die Überprüfung der Richtigkeit ihrer Ausführung und die strikte Erfüllung der SLA.

Bei der Geschäftszuweisung handelt es sich um eine Drei-Parteien-Vereinbarung: Eine verkaufende Partei überträgt ihre Verpflichtung an Fannie Mae. Das Unternehmen überträgt das Geschäft dann an einen Käufer. Dies kann eine dritte Partei sein oder Fannie Mae selbst. Die Geschäftszuweisung muss auch einen Geschäftsbestätigungsprozess durchlaufen.

Es ist eine Herausforderung, diese beiden Prozesse ganzheitlich zu betrachten. Sie können sowohl nach Art des Geschäfts als auch nach Automatisierungsgrad variieren. Dieser reicht von vollständig automatisiert bis vollständig manuell und ist abhängig von erfahrenen Analysten. Fannie Mae erwartete, dass ihr Simulationsmodell die folgenden Aufgaben erfüllt:

Lösung

Durch agentenbasierte Modellierung konnten die Geschäftszuweisungs- und Bestätigungsprozesse genau erfasst werden. Die Aspekte des Geschäfts (der Aufgabe) als auch der Analysten (Ressourcen) wurden modelliert. Die Analysten wurden modelliert, weil sie für die manuelle Bearbeitung erforderlich sind. Die Poisson-Ankunftshäufigkeit wurde für Geschäfte verwendet, die Dreiecksverteilung für die manuellen Prozesse.

Die Wahl von AnyLogic als Simulationsplattform basierte auf einer Reihe von AnyLogic-Vorteilen. AnyLogic ist ein flexibles und leistungsstarkes Werkzeug, mit dem sich in 90 Tagen ein Modell von der Idee bis zum Endprodukt erstellen ließ. Darüber hinaus war das Werkzeug durch die AnyLogic Visualisierung für die Finanzfachleute, die die Zielbenutzer waren, leicht verständlich.

Analyse der Ressourcenoptimierung

Die Haupteingaben für das Modell sind gebuchte Geschäfte und zugeordnete Geschäfte. Darüber hinaus können Variablen für Handelsausnahmen festgelegt werden: Verzögerungszeit nach Typ und Verhältnisrate. Systembenutzer können auch die Anzahl der Analysten festlegen, die für die Bearbeitung verschiedener Aufgabentypen in beiden Hauptquartieren zur Verfügung stehen.

Wenn das Modell ausgeführt wird, kann der Benutzer eine Prozessübersichtsvisualisierung sehen. Die Ergebnisse werden in Diagrammen, Tabellen und Grafiken angezeigt. Sie zeigen die Anzahl der abgewickelten Geschäfte im Laufe der Zeit und die Kapazität der verschiedenen Arten von Analysten. Durch das Ausführen von Was-wäre-wenn-Szenarien kann festgestellt werden, was in verschiedenen Situationen passieren wird, z. B. bei Spitzen des Geschäftsvolumens von unterschiedlicher Dauer. Das Modell kann auch vorschlagen, wie viele und welche Art von Analysten das Unternehmen benötigt, um mit unterschiedlichen Handelsvolumina umzugehen.

Ergebnis

Dieses Machbarkeitsprojekt hat gezeigt, dass die Simulation für die Optimierung des Finanzmanagements effektiv und hilfreich ist. Das fertiggestellte Modell kann dabei helfen, potenzielle Engpässe zu identifizieren, die Auswirkungen von Extremfällen (wie Schwankungen des Geschäftsvolumens) zu simulieren und eine Optimierung der Belegschaft vorzuschlagen.


Sehen Sie sich das Video von John A. Coaster, Fang Dong and VítorLeite dos Santos Nunes an, die diese Fallstudie bei The AnyLogic Conference vorstellten. Sie können auch die Präsentation herunterladen.

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