Международный
научный журнал

Разработка алгоритма функционирования информационной системы поддержки процесса расчета инкассовыми поручениями в пользу службы судебных приставов


The algorithm development of information system functioning of the calculation process support by collection orders in favor of court bailiffs service

Цитировать:
Дарибаева Н.Т., Жук М.А. Разработка алгоритма функционирования информационной системы поддержки процесса расчета инкассовыми поручениями в пользу службы судебных приставов // Universum: Технические науки : электрон. научн. журн. 2017. № 3(36) . URL: http://7universum.com/ru/tech/archive/item/4498 (дата обращения: 19.06.2019).
 
Прочитать статью:

Keywords: collection orders; process automation; information system

АННОТАЦИЯ

С целью повышения качества работы операционного отдела коммерческого банка в данной статье предложен алгоритм автоматизации процесса расчета инкассовыми поручениями.

ABSTRACT

In order to improve the performance quality of the operations division of a commercial bank, the algorithm for calculation process automation by collection orders is proposed in this article. 

 

С каждым годом растёт количество задолженностей физических лиц в различные организации. В случае если физическое лицо – должник, не погашает сумму задолженности своевременно по собственному желанию, служба судебных приставов выставляет исполнительный документ, в соответствии с которым он должен в обязательном порядке уплатить долг. Данные исполнительные документы могут быть выставлены на банковские счета физических лиц. В связи с этим в операционном отделе коммерческого банка особое внимание уделяется процедуре списаний инкассовыми поручениями в пользу служб судебных приставов. Для решения этой задачи в банке выделяется один-два взаимозаменяемых специальных работника, называемых операционистами. Помимо выполнения списаний инкассовыми поручениями, операционист должен заниматься выполнением ряда других задач, таких как консультирование клиентов, открытие (закрытие) депозитов и лицевых счетов, принятие межбанковских переводов денежных средств и так далее. В дни загрузки объёмных реестров, например, в дни зачисления гражданской и военной пенсии на счета клиентов, количество операций по списанию задолженностей инкассовыми поручениями может достигать нескольких сотен. Такие процедуры на сегодняшний день все еще выполняются вручную, и они должны быть произведены до закрытия операционного дня. Эти обстоятельства накладывают огромную ответственность на операционистов. Проведение операций списания задолженностей требует достаточно больших затрат как временных, так и финансовых. Прежде всего, необходимо хранить историю списаний по каждому клиенту. Для этого требуется база, в которую после поступления постановления можно вносить данные клиента – фамилию, имя, отчество. Туда же заносят номер счета, назначение исполнительного документа, номер инкассового поручения, сумму задолженности, дату списания, сумму, которая уже была удержана, и остаток задолженности. Пример базы данных представлен на рисунке 1. В отдельные графы заносятся БИК банка плательщика и получателя, а также наименование организации получателя денежных средств (в нашем случае наименование отдела судебных приставов). Первоочередным является идентификация доходов, получаемых клиентом на счет, и определение возможности обращения взыскания на них. Основным нормативным документом для проведения операций является Федеральный закон N 229-ФЗ «Об исполнительном производстве». Особое внимание уделяется главе 11 (статьи 98, 99) и в частности статье 101, отражающей виды доходов, на которые не может быть обращено взыскание [2].

 

Рисунок 1. Хранение историй списаний по постановлениям

 

Определены две возможные ситуации. В первой из них в реестрах, поступающих в коммерческий банк, не конкретизируется вид доходов. К таким примерам можно отнести зачисление пенсии под единым назначением платежа: «Зачислена пенсия и социальная выплата за (месяц/год) согласно реестру №». При этом других идентификаторов в реестре, классифицирующих поступление, нет. Операционист должен постоянно обращаться к отдельным документам (обычно это документы в формате Word), где приводится соответствующая информация. Полная автоматизация процедуры списания в таком случае просто невозможна. Разработан приемлемый алгоритм, который сможет в той или иной степени облегчить труд банковского работника.

Алгоритм представляет собой следующие этапы:

1. При поступлении инкассо на счет должника оператор системы выполняет действия:

 a) заводит инкассо в системе;

 b) проводит анализ остатка денежных средств на счете клиента и принимает решение о размере начального списания в пределах остатка средств на счете. Данный анализ не проводится, если по счету клиента уже имеются необработанные инкассо. Одновременно определяется приоритетность списания поступивших средств, если их было несколько;

 c) если при этом инкассо списано полностью, то оно помечается как обработанное;

 d) если инкассо списано частично, то оно помещается в очередь необработанных документов с указанием суммы, оставшейся к списанию.

2. В режиме ежедневного мониторинга оператор системы проводит анализ поступлений денежных средств по счетам должников, помечая каждый приходный документ маркером, которых может быть как минимум четыре: полное списание, частичное (с указанием доли списания), не подлежит списанию, обработан. Понятие «ежедневный мониторинг» условное, так как в реальности оператор может запустить механизм в произвольный момент времени.

3. В конце каждого месяца оператор запускает механизм списания, который для каждого несписанного инкассо производит следующие действия:

  a) проверяется наличие немаркированных приходных документов по счету, на которое выставлено инкассо. При наличии таких документов обработка останавливается с требованием промаркировать эти документы;

 b) проверяется наличие расходных документов по счету;

 c) вычисляется сумма, доступная к списанию по счету, проводится сравнение этой суммы с размером несписанной суммы инкассо;

 d) производится списание;

 e) если сумма списания равна сумме по инкассо, инкассо помечается как обработанное;

 f) если сумма списания меньше суммы инкассо, то несписанная сумма уменьшается на размер списания.

Приведенный алгоритм является лишь частичным решением возникающей проблемы. При таком подходе оператор продолжает играть важную роль в процедуре списания. Он также выполняет рутинный процесс и принимает важные решения о необходимости списания, затрачивая колоссальные временные ресурсы.

Вторая ситуация возникает, когда реестры, поступающие в банк, содержат информацию о виде дохода. Каждому приходному ордеру присваивается идентификатор зачисляемых денежных средств. Идентификаторы можно разделить на две группы: 1. подлежит списанию; 2. не подлежит списанию.

Согласно одиннадцатой главе 229-ФЗ к первой группе относятся: заработная плата должника; стипендия; пенсия (за исключением видов, приведенных в статье 100 Федерального закона); вознаграждение авторам результатов интеллектуальной деятельности; денежные средства, поступившие на счет от других физических лиц; или же суммы, которые владелец счета внес самостоятельно. Виды выплат, относящиеся ко второй группе, подробно приведены в статье 101 [2]. К основным видам из них относятся: денежные средства, выплачиваемые в возмещение вреда, причиненного здоровью, в связи со смертью кормильца; алименты; суммы единовременной материальной помощи, выплачиваемые за счет средств федерального бюджета.

Применение такого подхода позволяет практически полностью автоматизировать процесс списания инкассовыми поручениями. Нет необходимости в назначении отдельных сотрудников, которые будут этим заниматься. Достаточно одного оператора, который ежедневно будет производить мониторинг счетов клиентов, запуская механизм анализа и списания.

Алгоритм будет выглядеть следующим образом:

1. При поступлении инкассо на счет должника оператор системы выполняет действия:

 a) заводит инкассо в системе;

 b) производится анализ идентификатора приходного ордера. Если идентификатор (ID) равен 2 (то есть доход относится ко второй группе), то механизм списания не может быть запущен. Возможен лишь анализ остатка денежных средств на счете, которые могут быть списаны, а не новой поступившей суммы. Если остаток нулевой, то переходим к пункту 3, если остаток ненулевой, переходим к пункту d.
Если ID = 1, то:

 c) производится анализ остатка денежных средств на счете клиента;

d) вычисляется размер начального списания;

 e)  проводится сравнение вычисленной суммы с размером несписанной суммы инкассо;

 f)  производится списание;

 g)  если сумма списания равна сумме по инкассо, инкассо помечается как обработанное;

h) если сумма списания меньше суммы инкассо, то несписанная сумма уменьшается на размер списания.

2. Формируется выходной документ – инкассовое поручение с номером N.

3. Завершить процесс.

Основываясь на предложенный алгоритм, можно сделать вывод: автоматизация процесса расчета инкассовыми поручениями позволит сократить финансовые и временные затраты рабочего времени сотрудников операционного отдела коммерческого банка.

 


Список литературы:

1. Автоматизированные информационные технологии в экономике: учебник / ВЗФЭИ [под ред. Г.А. Титоренко]. – М.: ЮНИТИ, 2005. – 399 с.
2. Федеральный закон от 02.10.2007 N 229-ФЗ (ред. от 03.07.2016) «Об исполнительном производстве» (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.10.2016).

Информация об авторах:

Дарибаева Нурзия Туребековна Daribaeva Nurziya

магистрант Оренбургского государственного университета, 460018, РФ, г. Оренбург, пр. Победы, д. 13

Master degree student of Orenburg State University, 460018, Russia, Orenburg, Pobedy avenue, 13


Жук Марина Алексеевна Zhuk Marina

д-р эконом. наук, доц. Оренбургского государственного университета, 460018, РФ, г. Оренбург, пр. Победы, д. 13

Doctor of Economic Sciences, associate professor of Orenburg State University, 460018, Russia, Orenburg, Pobedy avenue, 13


Читателям

Информация о журнале

Выходит с 2013 года

ISSN: 2311-5122

Св-во о регистрации СМИ: 

ЭЛ №ФС77-54434 от 17.06.2013

ПИ №ФС77-66236 от 01.07.2016

Скачать информационное письмо

Включен в перечень ВАК Республики Узбекистан

Размещается в: 

doi:

The agreement with the Russian SCI:

cyberleninka

google scholar

Ulrich's Periodicals Directory

socionet

Base

 

OpenAirediscovery

CiteFactor

Поделиться

Лицензия Creative CommonsЯндекс.Метрика© Научные журналы Universum, 2013-2019
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Непортированная.