Макрос выгрузки реестров взаимодействующих организаций

Полный текст

Обоснование. В условиях роста числа взаимодействующих организаций в банковской сфере актуальной задачей становится оперативная выгрузка реестровых данных для отчетности и аудита. Ручной экспорт информации из RS-Bank в Excel сопровождается рисками потери данных и временными затратами. Согласно анализу банковских процессов, до 40 % времени сотрудников тратится на ручное формирование отчетов по взаимодействующим организациям. Несовместимость форматов данных между RS-Bank и внешними системами усложняет интеграцию. В связи с этим возникает необходимость в разработке макроса, автоматизирующего выгрузку реестров с использованием RSL-правил и SQL-запросов.

Цель — разработка макроса для автоматической выгрузки реестров взаимодействующих организаций из RS-Bank в Excel.

Методы. Автоматизация выгрузки реализована на основе формальных методов (RSL) и реляционных баз данных (Oracle), что позволяет стандартизировать процессы и минимизировать ошибки.

Результаты. Для достижения цели были определены следующие задачи:

• формализация правил фильтрации данных на языке RSL;
• разработка механизма экспорта данных из Oracle в Excel;
• реализация SQL-запросов для выборки и сортировки записей.

Разработанный макрос представляет собой комплексное решение, объединяющее возможности платформы RS-Bank и СУБД Oracle для автоматизации выгрузки реестров взаимодействующих организаций. Процесс начинается с инициализации, в ходе которой выполняется проверка подключения к базе данных Oracle и загрузка предустановленного шаблона Excel (FinReport.xlt), обеспечивающего единый формат отчетности. На этом этапе также производится очистка временных таблиц USR_ORG* командой TRUNCATE, что исключает конфликты данных при повторных запусках макроса.

Основная обработка данных осуществляется через интеграцию RSL-скриптов и SQL-запросов. Спецификации на языке RSL задают критерии выборки организаций, такие как статус активности, географический регион или дата последнего взаимодействия [1]. Например, скрипт может фильтровать организации, участвовавшие в транзакциях за последний квартал, исключая временно приостановленные. Полученные данные импортируются в Oracle через SQL Loader, который преобразует CSV-файлы, сформированные из Excel-источников, в структурированные таблицы. Для оптимизации производительности используются индексы на полях «ИНН» и «Регион», ускоряющие выполнение JOIN-операций с дистрибутивной таблицей DOBJ_DBT**, содержащей актуальные справочные данные [2].

Финальный этап предполагает генерацию отчета в формате Excel. С помощью библиотеки Apache POI данные, полученные из SQL-запроса, заполняют заранее подготовленный шаблон, включающий динамические поля: наименование организации, ИНН, регион и дату последней операции. Готовый файл автоматически сохраняется в облачное хранилище, что обеспечивает безопасный доступ и архивирование. Логирование ошибок в TXT-формате позволяет отслеживать некорректные записи, такие как организации с недействительным ИНН или отсутствующие в справочнике ЦБ РФ, с последующей их ручной проверкой. Интеграция с RS-Bank гарантирует синхронизацию данных в режиме реального времени, исключая необходимость ручного переноса информации между системами.

Алгоритм работы макроса представлен в виде блок-схемы на рис. 1.

 

Рис. 1. Алгоритм разработанного макроса

 

Выводы. Применение данного решения не ограничивается банковской сферой. Аналогичные потребности в автоматизации обработки реестров взаимодействующих организаций существуют в страховом бизнесе, логистике, государственном управлении и других отраслях. Универсальность архитектуры макроса позволяет адаптировать его для этих областей с минимальными доработками.

Важно отметить, что внедрение подобных автоматизированных систем соответствует общей тенденции цифровизации бизнес-процессов и отвечает требованиям современных стандартов информационной безопасности. Разработанное решение демонстрирует, как грамотное сочетание специализированных языков программирования (RSL) и реляционных баз данных (Oracle) позволяет создавать эффективные инструменты для работы с большими объемами структурированной информации.

Об авторах

Александр Андреевич Юсов

Самарский государственный технический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: yusov.alexandr2000@mail.ru

Филиал, студент, группа ЭИЗ-22(c)

Россия, Сызрань

Алексей Игоревич Коновалов

Самарский государственный технический университет

Email: konovalov.aleksey1999@mail.ru

Филиал, студент, группа ЭИЗ-22(с)

Россия, Сызрань

Список литературы

Дополнительные файлы