Инвестиционная платформа Advisors’ Axiom — это площадка для совместной работы инвесторов сегмента Premium и Private Banking, инвестиционных консультантов и финансовых экспертов, разработанная ПАО РОСБАНК.Возможности платформы:
Во что инвестировать, когда и зачем Подборки ценных бумаг Продуктовый каталог Модель сбалансированного инвестиционного портфеля
Только важные новости Показывает только те новости, которые могут повлиять на цену активов клиента, и отмечает тональность этого события
Риск-менеджмент Оценка риска портфеля и инвестиционное профилирование
Задача
Необходимо было разработать MVP удобного онлайн-инструмента для инвестирования для клиентов Росбанка сегмента Premium и Private с возможностью следить за всеми изменениями их портфеля, а также мобильное приложение к нему.Платформа на стадии MVP должна включать профиль инвестора и финансового эксперта, который закреплен за каждым клиентом и помогает ему в формировании и реализации его инвестиционной стратегии. Сервис должен не только содержать всю необходимую информацию по портфелю, но и сигнализировать о негативных изменениях портфеля и отслеживать происходящие в экономике изменения с помощью машинного обучения, анализировать состояние активов и фиксировать их динамику. Все это должно сделать Advisors’ Axiom более удобным и прибыльным инструментом.
Реализация
В качестве языка разработки был выбран python, django — в качестве фреймворка.Система делится:
на личный кабинет менеджера,
личный кабинет клиента.
Они работают на одной кодовой базе, но выполняются в разных контейнерах в средах банка с различными уровнями доступа:
личный кабинет менеджера доступен только из сети банка с устройств банка,
личный кабинет клиента доступен из сети Интернет.
Сопутствующая функциональность реализуется в микросервисной архитектуре, в частности такие сервисы, как:
Профилирование клиентов (опросник клиентов и расчет риск-рейтинга).
Новостной модуль (парсинг и анализ новостей с помощью методов машинного обучения).
Внешнее API для страховых компаний.
Генератор PDF-отчетов (php).
Взаимодействие между микросервисами и основным функционалом осуществляется через Брокер сообщений и restful-API.Платформа разработана в виде монолитного приложения (на уровне кодовой базы), работающего на единой базе данных, но с логической декомпозицией на модули и с возможным выделением обособленной функциональности в отдельные микросервисы со взаимодействием на очередях или API.Нейросеть для оценки тональности новостейДля машинного обучения модели мы использовали более 20 тысяч страниц новостей на английском языке и более 10 тысяч страниц новостей на русском языке. При этом был обучен собственный дескриптор слов, поскольку в новостях много специализированных терминов.После был сформирован собственный набор данных из 10 тысяч новостей, которые сначала были размечены автоматически с использованием вычисляемого индикатора прогноза аномальной доходности. А потом аналитиком была произведена ручная разметка собранных статей с точки зрения общей тональности новости и влияния на рыночную стоимость компании (в средней и долгосрочной перспективе), что позволило достичь большей точности в работе системы. Особое внимание к вопросам безопасностиВ процессе интеграции платформы с внутренней банковской инфраструктурой специалисты Росбанка внедрили системы мониторинга базы данных Imperva, сбора событий и инцидентов SIEM, обеспечения безопасности обмена данных WSO2, тестирования кода Solar AppScreener и приняты другие меры по обеспечению конфиденциальности.
Результат
Вeб-версия платформы включает в себя следующее:
Представление услуг и продуктов банка в виде единого каталога продуктов (ценные бумаги, счета, депозиты, страхование, доверительное управление и т. п.).
Объединение данных из нескольких учетных систем, агрегация, приведение к виду, понятному пользователю, обогащение и предоставление в едином интерфейсе.
Расчет доходности активов в денежном и процентном выражениях по различным активам (каждый тип актива может иметь собственную методику расчета).
Вывод истории операций по различным активам из разнородных источников данных.
История стоимости активов за различные временные периоды.
Вывод актуальной рыночной цены и средней цены покупки актива.
Различные интерфейсные группировки активов для более удобного предоставления информации.
Система анализа портфелей клиентов как для клиентов, так и для их менеджеров. Например:
Изменение портфеля клиента.
Изменения ценной бумаги клиента.
Концентрация всех активов в одной валюте.
Концентрация всех активов в одном продукте.
Портфель не соответствует эталонному.
И др.
Генерация pdf-отчетов по каждому клиенту в ежедневном режиме.
Процесс ребалансировки портфеля клиента (подбор продуктов для клиента, которые могут ребалансировать его портфель в соответствии с риск профилем).
Предоставление новостей по продуктам клиента с оценкой их тональности (хорошо или плохо).
Профилирование клиента (опрос и присвоение риск-рейтинга).
Формирование заявок на покупки продуктов различных типов.
Мобильное приложение для инвестирования Premium и Private клиентов состоит из двух частей:
личный кабинет финансового эксперта,
личный кабинет клиента.
Основные блоки приложения:
Динамика портфеля всех клиентов менеджера за год.
Лидер роста, падения и выплат по инвестиционному портфелю на текущую дату.
Новости по компаниям — положительные/отрицательные/нейтральные.
При переходе на конкретную новость можно увидеть, каких клиентов она может заинтересовать.
Актуальные продукты, которые доступны к приобретению.
Каталог клиентов с фильтрацией по необходимым параметрам.
Отчеты с подробным содержанием портфеля клиента.
Покупка инвестиционных продуктов.
Предложение по ребалансировке портфеля клиента.
Нейросеть для оценки тональности новостейПриложение с заданным периодом времени автоматически считывает свежие новости из определенного перечня сайтов-источников, умеет получать текст новости по ссылке (URL) на страницу сайта-источника. Каждая новость, попадающая на оценку и формирование анонса автоматически привязана по заданному перечню тегов к необходимой компании.Изображение подбираются для новости автоматически на основе тегов категории компании.Для перевода новости на русский язык используются внешние сервисы, обеспечивающие качественный машинный перевод текста.Корректировка анонсов, изображений и публикаций выполняются через панель администрирования модератором контента.
Технологии
Python
Django
PHP
postgres
Награды
RUWARD AWARD 2023. Третье место в номинации «Кейс года» блок «Разработка сайтов»
Финтехнологии в туризме