シミュレーションによるトレーディングビジネスプロセスの最適化

シミュレーションによるトレーディングビジネスプロセスの最適化

問題

ファニーメイ(The Federal National Mortgage Association)は、二次抵当権市場で活動する米国政府後援の企業です。同社は、銀行および他の金融機関等の貸し主から抵当権を購入し保証し、それらを証券化し、モーゲージ証券として第二次抵当権市場へそれらを売り戻します。これは市場流動性を促し、市場活動を促進するのを助けており、2018年には、ファニーメイが、フォーチュン500社の中で第21位にランクインしました。

業務プロセスそのものがファニーメイのビジネスの中核を形成しており、会社を成功に導くのに、大変重要な要素です。顧客の要求に応えながら、ファニーメイのビジネスをサポートするために必要なプロセスを健全かつ安全に迅速に実行する必要があります。

2008年には、ファニーメイが、米国住宅危機で重大な影響を受け、同社は政府の管理下に置かれました。この経験は、結果的に、同社はプロセスに対する深い洞察力を得ました。これによりプロセスを改善し、様々な将来の挑戦もサポートすることができるデジタル・ツールの必要性を理解しました。シミュレーションモデルは、ファニーメイの担当者に以下を可能にしました:

会社は、簡単な概念実証プロジェクトから始めることにしました。これを達成するために、彼らは取引確認と取引割り当てのプロセスに焦点を合わせました。

取引確認には、双方の取引先からの取引協定の比較、その執行の正確性の検証、および厳格なSLA(Service Level Agreement)履行が必要です。

取引の割り当ては、3者間契約です。販売者は、義務をファニーメイに割り当て、ファニーメイは、取引を第三者または買い手として自身に割り当てます。取引の割り当ても、取引確認プロセスを経る必要があります。

これら2つのプロセスの全体像を把握することは困難です。取引の種類と自動化のレベルの両方によって異なります。完全自動化から完全手動化まで、熟練したアナリストに依存しています。ファニーメイは、シミュレーションモデルが次のタスクを実行することを望んでいました。

解決策

エージェントベースのモデリングにより、取引の割り当てと確認プロセスを正確にキャプチャし、取引(タスク)とアナリスト(リソース)の両方の側面をモデル化できました。アナリストは、手動処理に必要なためモデル化されました。ポアソン到着率は取引用に取得され、三角分布は手動プロセス用に取得されました。

シミュレーションプラットフォームとしてのAnyLogicの選択は、AnyLogicの多くの利点に基づいています。AnyLogicは、アイデアから最終完成品まで、90日でモデルを構築できる柔軟で強力なツールです。さらに、AnyLogicの視覚化機能により、ファニーメイは、ツールの対象ユーザーである金融専門家にモデルを理解しやすくしました。

モデルの主な入力は、取引の予約と取引の割り当てです。さらに、取引の例外に対して変数を設定できます:それはタイプごとの遅延時間と割合です。システムユーザーは、双方の本社でさまざまなタイプのタスクを処理するために利用できるアナリストの数を定義することもできます。

モデルを実行すると、ユーザーはプロセスの概要を視覚化できます。結果は、チャート、表、グラフに表示されます。これらは、時間とともに処理される取引の数と、さまざまなタイプのアナリストの能力を示しています。what-ifシナリオを実行すると、さまざまな期間の取引のピークなど、異なる状況で何が起こるかを確認できます。このモデルは、取引に対処する必要があるアナリストの数と種類を示唆することもできます。

結果

この概念実証プロジェクトは、シミュレーションが財務運用管理の最適化に効果的かつ有用であることを示しました。完成したモデルは、潜在的なボトルネックの特定、極端なケース(取引の変動など)の影響のシミュレーション、および労働力の最適化の提案に役立ちます。


本ケーススタディを紹介するJohn A. Coaster、Fang Dong、及びVítorLeitedos Santos NunesのビデオをThe AnyLogic Conferenceで視聴するか、プレゼンテーションをダウンロードしてください。

同様のケーススタディ

その他のケーススタディ