Повышение эффективности работы банка (ОАО "Россельхозбанк")

Введение
1.1.Общая характеристика кредитной организации
1.2. Положение ОАО «Россельхозбанк» в банковской отрасли
1.3. Позиционирование ОАО «Россельхозбанк» на международном банковском рынке
1.4. Основные направления развития ОАО «Россельхозбанк»
1.5. Основные показатели деятельности ОАО «Россельхозбанк»
1.6. Ресурсное обеспечение
2.Научно-исследовательский раздел
2.1. Сущность, структура и классификация депозитных операций коммерческих банков
2.2. Понятие управления депозитным портфелем
3.Проектный раздел: повышение эффективности деятельности ОАО «Россельхозбанк»
3.1. Мероприятия, направленные на совершенствование управления депозитным портфелем ОАО «Россельхозбанк»
3.2. Оценка влияния предлагаемых мероприятий на финансовый результат
Заключение
Список литературы

Расчет средневзвешенной доходности активов.4. Определение общего допустимого объема процентных расходов банка на основе оцениваемых на предыдущем этапе процентных доходов банка и достаточной маржи.5. Планирование структуры пассивных операций банка и процентных расходов на основе прогнозирования рыночных ставок привлечения ресурсов и расчет средневзвешенной стоимости ресурсов.6. Вычисление объемов пассивных операций на основе полученного на предыдущих этапах показателя средневзвешенной стоимости ресурсов и допустимого объема процентных расходов банка.7. Расчет объема собственных средств банка на основе балансового уравнения: Активы = Собственные средства + Привлеченные ресурсы. Сравнение расчетного и планового объемов собственных средств. Корректировка плана, если эти показатели не совпадают, и проведение повторных расчетов, начиная с 1-го этапа.8. Проверка соответствия структуры и объемов планируемых операций системе лимитов банка. Корректировка плана, если лимиты не соблюдаются.9. Планирование прибыли банка. Построение планового баланса.Поскольку расчет планируемой прибыли ДО ОАО «Россельхозбанк» в данной работе представляется сложной задачей, то представим гипотетически, что прибыль ДООАО «Россельхозбанк» составит 1148 тыс.руб., тогда Эф = 1 148 тыс.руб. / 167,7 тыс.руб. = 6,84.Таким образом, основными затратами по внедрению проекта стали: реклама в глобальной сети Internet; создание службы телемаркетинга (затраты на телефонные линии, заключение договоров с коммунальными службами, найм новых сотрудников); организационное обеспечение: учебные материалы, обученный персонал, закупленные материальные средства; внедрение информационного обеспечения.Расчет экономической эффективности от проекта показал, что внедрение предложенных мероприятий выгодно ОАО «Россельхозбанк».ЗаключениеОАО «Российский Сельскохозяйственный банк» - один из крупнейших банков в России. К настоящему времени Банк занимает ведущие позиции как в банковской системе Российской Федерации, так и в секторе аграрного кредитования.По банковской системе за 2010 год кредиты, предоставленные нефинансовым организациям, выросли на 12,1%, кредиты физическим лицам – на 14,3%. По Банку аналогичные показатели составили соответственно 18,7% и 27,6%.В настоящее время Банк является несомненным лидером в кредитовании агропромышленного комплекса, одним из основных инструментов финансовой поддержки развития инфраструктуры и регулирования аграрного рынка, инженерной и социальной инфраструктуры села, сельскохозяйственной потребительской кооперации, малого бизнеса и различных сельских промыслов.За 2010 год величина чистых активов Банка увеличилась на 80,7 млрд. рублей, или на 8,5%, и по состоянию на 01.01.2011 составила 1 031,3 млрд. рублей. Регулятивный капитал Банка за год сократился на 7,0 млрд. рублей, или на 4,5%, до 149,8 млрд. рублей.В структуре пассивов Банка доминируют средства клиентов (некредитных организаций) – 54,8%, средства кредитных организаций – 22,9%, в том числе операции по взаимному обмену депозитами – 12,5%, выпущенные долговые обязательства – 9,5%.В 2010 году доля ОАО «Россельхозбанк» в банковской системе РФ по привлеченным средствам клиентов увеличилась с 1,32% до 1,79%, в том числе:- по состоянию на 01.01.2011 объем средств клиентов – юридических • лиц составил 255,4 млрд. рублей, что на 108,7 млрд. рублей, или 74%, больше показателя на начало года.- по состоянию на 01.01.2011 объем средств клиентов – физических лиц составил 152,2 млрд.руб., что на 45,9 млрд.руб., или 58%, больше показателя на начало года.Банк активно привлекал ресурсы, преимущественно краткосрочные, на межбанковском рынке. Объем привлечения составил 1 023 млрд. рублей по средней ставке 3,71% годовых, при этом доля привлеченных ресурсов сроком свыше 30 дней составила всего 5,93%, или 60,7 млрд. рублей. В качестве основных мероприятий, направленных на совершенствование управления депозитным портфелем ОАО «Россельхозбанк» было предложено постепенное наращивание депозитного портфеля путем проведения грамотной депозитной политики, направленной, в частности, на расширение перечня вкладов, доступных клиентам, введение новых видов услуг для их удобства.Для достижения поставленной цели в данном направлении в ОАО «Россельхозбанк» необходимо провести следующие мероприятия:1)постоянный процесс усовершенствования имеющейся депозитной линейки Банка;2)оптимизация технологии обслуживания клиентов;3)проведение различных акций, розыгрышей.Для укрепления депозитной базы и расширения ресурсного потенциала банку предлагается:Расширить перечень существующих вкладов, ориентируясь на различные слои населения с разным уровнем доходов.Принять меры по минимизации негативного влияния непредвиденного изъятия населением срочных вкладов.Производить выплату процентов по размещенным вкладам вперед с целью компенсации инфляционных потерь.Ввести новую услугу для клиентов – службу телемаркетинга.Активизировать рекламную деятельность банка в Интернете.Список литературыКонституция РФ / Федеральный конституционный закон РФ от 12 декабря 1993г. // Российская газета.–1993.-25 декабря.Федеральный закон РФ «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)» от 10 июля 2002г., №86-ФЗ // Российская газета. – 2002. - №198.Федеральный закон РФ «О банках и банковской деятельности» от 3 февраля 1996 г., № 17-ФЗ // Российская газета. – 2004. - №290.Положение ЦБ РФ «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности» от 26 марта 2004 г., № 254-П (ред. от 04.12.2009, с изм. от 03.06.2010) (Зарегистрировано в Минюсте РФ 26.04.2004 №5774) (с изм. и доп.). – Информационно–правовая система «Эксперт – Гарант». Последнее обновление от 20.03.12г.Положение ЦБ РФ «О порядке предоставления (размещения) кредитными организациями денежных средств и их возврата (погашения)» от 31.08.1998 г., № 54-П (утв. ЦБ РФ 31.08.1998 №54-П) (ред. от 27.07.2001) (Зарегистрировано в Минюсте РФ 29.09.1998 N 1619). – Информационно–правовая система «Эксперт – Гарант». Последнее обновление от 21.03.12г.Инструкция Утв. Центр. банком Рос. Федерации «Об обязательных нормативах банков» от 16 января 2004 г., №110-И // Зарегистрировано в Минюсте РФ 6 февраля 2004 г. № 5529 // Российская газета. – 2004 г. 12 февраля.Авдеева В. Д. Заветный рубеж достигнут // Финансовые известия. – 2009. – №9. Банки и банковские операции: Учебник для вузов / Под ред. Р. Ф. Жукова. – М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 2010. Банковское дело: Учебник / Под ред. д. э. н., профессора Г.Г. Коробовой. – М.: Юристъ, 2010. Банковское дело: учебник / Под ред. О. И. Лаврушина. – М.: Финансы и статистика, 2010. Банковское дело: Учебник. Под ред. Колесникова В. И. – М.: Финансы и статистика, 2010. Батракова Л. Г. Анализ процентной политики коммерческого банка: Учебное пособие. – М.: Логос, 2009. Гершун А. Тенденции в развитии международных стандартов финансовой отчетности // Финансовая газета. Региональный выпуск. – 2009. - № 35. Жилан О.Д. Методические подходы к оценке депозитной политики коммерческого банка // Извести ИГЭА. – 2009. - №4.Жуков Е. Ф. Банки и банковские операции. – СПб.: Питер, 2011. Зорина Е. Е. Обзор рынка депозитов юридических лиц // Конкурент. – 2009. – №9. Ильясов С.М., Годжиев А.А. Качество кредитного портфеля и кредитные риски // Банковское дело. - 2008. - №3. Кашин Ю.И. Финансовые активы населения: опыт макро- анализа и оперативного мониторинга / Ю.И. Кашин // Банковское дело. – 2009. - № 6. – С.54-58.Моисеев С. Р. Большая тройка иностранных банков в России // Финансы и кредит. – 2009. - № 7 (175). О необходимости целостной системы гарантирования вкладов и ликвидности банков // Деньги и кредит. – 2008. – №10. Парфенов К. Учет обеспечительных депозитов / К.Парфенов // Бухгалтерия и банки. – 2009. - № 12. Управление деятельностью коммерческого банка (банковский менеджмент) / Под ред. О.И. Лаврушина. – М.: «Юрист», 2008. С.352.Когнитивные технологии сделались неотъемлемой составляющей здравоохранения. Они применяются на всех уровнях управления и оказания медицинской помощи. В настоящее время осуществляется переход к комплексной автоматизации отдельных направлений медицины, лечебно-профилактических учреждений и территориального здравоохранения. Прогресс в охране здоровья населения основан, прежде всего, на внедрении в практику здравоохранения России современных научных разработок, обеспечивающих снижение заболеваемости, инвалидности и смертности. Существенное место в решении этих вопросов занимают когнитивные технологии, ориентированные на мониторинг социально значимых хронических заболеваний и консультативную поддержку лечебно-диагностического процесса. Современная медицина – это комплексный динамический подход к оценке индивидуального и общественного здоровья, это мониторинг, учитывающий разнообразные влияния окружающей среды (природные и техногенные) на организм плода, ребенка, взрослого человека. Появился даже термин «технология здоровья», хотя и не совсем точно отражающий существо вопроса, но характеризующий новый этап в организации системы охраны здоровья населения. Формальное представление системы знаний о функционировании медицинского учреждения может служить основой для оптимизации принятия оперативных и долговременных решений. Оптимальным решением оперативного обеспечения информацией лиц, принимающих решения, может быть построение хранилища данных, интегрирующего необходимые сведения из существующих учрежденческих автоматизированных систем. В этом случае обеспечивается полноценная поддержка принятия управленческих решений. На государственном уровне США поставили целью формирование единой национальной базы данных (UniformNationalDataSet), в которую должны войти данные о заболеваемости и смертности, факторах риска (профессиональных, окружающей среды, поведенческих) и статистика, характеризующая местные службы здоровья [14]. Сегодняшнее состояние когнитивных технологий здравоохранения России позволяет перейти от автоматизации отдельных процессов учета медицинских услуг к созданию интегрированных систем, обеспечивающих возможность непрерывной автоматизированной обработки информации. Информационные ресурсы системы здравоохранения и ОМС включают в себя базы данных по различным направлениям деятельности. В качестве примеров можно назвать республику Удмуртию, в которой достигнут 100-процентный охват медицинских учреждений автоматизацией по направлениям «Стационар», «Поликлиника», «Стоматология», «Кадры» и г. Новокузнецк, где разработана и эксплуатируется интегрированная автоматизированная система управления охраной здоровья населения «Здоровье». Такие системы позволяют переходить от анализа данных к анализу ситуации и к прогнозированию состояния здоровья населения. В области охраны здоровья детей и состояния здравоохранения в стране младенческая смертность представляет собой интегральный критерий для оценки общего положения. Приказ Минздрава России № 241 от 07.08.2000 г., которым была утверждена медицинская документация, удостоверяющая случаи рождения и смерти, заложил основу для сочетанного многофакторного анализа младенческой и перинатальной смертности с данными, наблюдаемыми при рождении детей, что обеспечивает разработанная МНИИПДХ (при поддержке фонда Сороса), автоматизированная система информационной поддержки сбора и анализа данных. Комплексный анализ данных является предпосылкой для оценки эффективности работы медицинских учреждений и факторов, определяющих уровень и перспективы дальнейшего снижения детской смертности, и основой для принятия обоснованных управленческих решений по широкому кругу вопросов детского здравоохранения, в том числе для определения приоритетов и объемов необходимого финансированияКогнитивные технологии сделались неотъемлемой составляющей здравоохранения. Они применяются на всех уровнях управления и оказания медицинской помощи. В настоящее время осуществляется переход к комплексной автоматизации отдельных направлений медицины, лечебно-профилактических учреждений и территориального здравоохранения. Прогресс в охране здоровья населения основан, прежде всего, на внедрении в практику здравоохранения России современных научных разработок, обеспечивающих снижение заболеваемости, инвалидности и смертности. Существенное место в решении этих вопросов занимают когнитивные технологии, ориентированные на мониторинг социально значимых хронических заболеваний и консультативную поддержку лечебно-диагностического процесса. Современная медицина – это комплексный динамический подход к оценке индивидуального и общественного здоровья, это мониторинг, учитывающий разнообразные влияния окружающей среды (природные и техногенные) на организм плода, ребенка, взрослого человека. Появился даже термин «технология здоровья», хотя и не совсем точно отражающий существо вопроса, но характеризующий новый этап в организации системы охраны здоровья населения. Формальное представление системы знаний о функционировании медицинского учреждения может служить основой для оптимизации принятия оперативных и долговременных решений. Оптимальным решением оперативного обеспечения информацией лиц, принимающих решения, может быть построение хранилища данных, интегрирующего необходимые сведения из существующих учрежденческих автоматизированных систем. В этом случае обеспечивается полноценная поддержка принятия управленческих решений. На государственном уровне США поставили целью формирование единой национальной базы данных (UniformNationalDataSet), в которую должны войти данные о заболеваемости и смертности, факторах риска (профессиональных, окружающей среды, поведенческих) и статистика, характеризующая местные службы здоровья [14]. Сегодняшнее состояние когнитивных технологий здравоохранения России позволяет перейти от автоматизации отдельных процессов учета медицинских услуг к созданию интегрированных систем, обеспечивающих возможность непрерывной автоматизированной обработки информации. Информационные ресурсы системы здравоохранения и ОМС включают в себя базы данных по различным направлениям деятельности. В качестве примеров можно назвать республику Удмуртию, в которой достигнут 100-процентный охват медицинских учреждений автоматизацией по направлениям «Стационар», «Поликлиника», «Стоматология», «Кадры» и г. Новокузнецк, где разработана и эксплуатируется интегрированная автоматизированная система управления охраной здоровья населения «Здоровье». Такие системы позволяют переходить от анализа данных к анализу ситуации и к прогнозированию состояния здоровья населения. В области охраны здоровья детей и состояния здравоохранения в стране младенческая смертность представляет собой интегральный критерий для оценки общего положения. Приказ Минздрава России № 241 от 07.08.2000 г., которым была утверждена медицинская документация, удостоверяющая случаи рождения и смерти, заложил основу для сочетанного многофакторного анализа младенческой и перинатальной смертности с данными, наблюдаемыми при рождении детей, что обеспечивает разработанная МНИИПДХ (при поддержке фонда Сороса), автоматизированная система информационной поддержки сбора и анализа данных. Комплексный анализ данных является предпосылкой для оценки эффективности работы медицинских учреждений и факторов, определяющих уровень и перспективы дальнейшего снижения детской смертности, и основой для принятия обоснованных управленческих решений по широкому кругу вопросов детского здравоохранения, в том числе для определения приоритетов и объемов необходимого финансирования [14]. Автоматизированный регистр детей-инвалидов «ДИСАРЕГ», разработка которого осуществлена в МНИИПДХ, обеспечивает ведение базы данных детей-инвалидов и получение однотипной учетно-отчетной документации в декретируемые сроки и по запросам, что соответствует Указу Президента РФ от 27.07.92г. №802 «О научном и информационном обеспечении проблем инвалидности и инвалидов». Медицинская карта соответствует требованиям учета характера нарушений и их динамики при различных причинах инвалидности, а также социальной адаптированности детей и их потребности в медико-психолого-педагогической коррекции и вспомогательных средствах. Этот регистр, включающий уровни учреждения, городской, региональный и федеральный, может послужить основой для системы государственной статистики детской инвалидности в России. В настоящее время в структуре детской заболеваемости и смертности в большинстве развитых стран на первое место выходят врожденные пороки развития. Последние встречаются примерно у 5% новорожденных, а их вклад в структуру причин младенческой смертности достигает 20%. В то же время, по данным ВОЗ может быть предупреждено не менее 10% случаев ВПР. С 1999г. в Российской Федерации проводится мониторинг врожденных пороков. В нем участвуют более 40 субъектов Федерации, использующих разработанное в МНИИПДХ программное обеспечение, что способствует более полному и раннему выявления ВПР, позволяет получить объективную оценку эффективности проводимых профилактических мероприятий и поддерживать территориальные и федеральную базы данных. В результате мониторинга, только за первые три года, уровень выявления ВПР у новорожденных повысился в 2 и более раз в Архангельской, Новгородской и Московской областях [14]. С первых лет применения информационных технологий в здравоохранении одним из ведущих направлений являлись системы поддержки процесса принятия клинических решений. За несколько десятилетий они прошли путь от использования статистических и детерминистских методов до технологии интеллектуальных систем. Применение этих разработок в практике способствует оптимизации дифференциально-диагностического процесса, позволяет повысить качество диагностики и эффективность лечения. Можно привести ряд примеров из различных областей медицины. Так, около 50 ЛПУ России и СНГ используют созданную в МНИИПДХ автоматизированную систему ранней диагностики наследственных болезней «ДИАГЕН», позволяющей идентифицировать свыше 1200 форм (эффективность составляет 90% в сравнении с 60% у врачей медико-генетических консультаций). Там же создана система «КЛИНЭКО», ориентированная на раннее выявление у детей заболеваний, связанных с длительным воздействием экотоксических факторов (первоначально широкий перечень потенциально возможных экотоксикантов уменьшается после рассмотрения системой «признаков-маркеров», характерных для определенных веществ). Система «ЭСБАД», разработанная МНИИПДХ совместно с Институтом системного анализа РАН, предназначена в помощь врачу при дифференциальной диагностике бронхиальной астмы, определяет степень тяжести заболевания и дает рекомендации по лечению (эффективность – 87,2%). Программа «Неонатальные судороги» позволяет успешно диагностировать судороги периода новорожденности, встречающиеся при 78 заболеваниях и синдромах, и обеспечивает повышение эффективности диагностики на 30 % по сравнению с традиционными методами и снижение инвалидизации детей вследствие своевременного установления правильного диагноза и назначения адекватной терапии. Компьютерная технология «Айболит» (НЦ ССХ им. А.Н. Бакулева, Бураковский В.И. и др.), включает математическую модель кровообращения, «реагирующую» на поступающую с датчиков текущую информацию. Она позволяет не только проводить диагностику и оценку состояния больного, но и помогать при выборе и последующей коррекции лечебных мероприятий. Мониторно-компьютерная технология с обратной связью позволяет реализовать индивидуальный подход к лечению больного (РГМУ, Гаспарян С.А., Зарубина Т.В.). Методы обработки и сегментации 3D-изображений, реализованные в программной системе (МГУ, Гаврилов А.В. и др.), позволяют объективизировать радиологические исследования и обеспечивают реалистическую визуализацию внутренних структур и органов человека. Представляет интерес система ТАИС (Терапевтическая Автоматизированная Информационная Система), рассчитанная на полное компьютерное ведение пациента в стационаре при одновременной поддержке постановки развернутых клинических диагнозов, назначении исследований и лечения (РГМУ, Устинов А.Г., Ситарчук Е.А.)Когнитивные технологии сделались неотъемлемой составляющей здравоохранения. Они применяются на всех уровнях управления и оказания медицинской помощи. В настоящее время осуществляется переход к комплексной автоматизации отдельных направлений медицины, лечебно-профилактических учреждений и территориального здравоохранения. Прогресс в охране здоровья населения основан, прежде всего, на внедрении в практику здравоохранения России современных научных разработок, обеспечивающих снижение заболеваемости, инвалидности и смертности. Существенное место в решении этих вопросов занимают когнитивные технологии, ориентированные на мониторинг социально значимых хронических заболеваний и консультативную поддержку лечебно-диагностического процесса. Современная медицина – это комплексный динамический подход к оценке индивидуального и общественного здоровья, это мониторинг, учитывающий разнообразные влияния окружающей среды (природные и техногенные) на организм плода, ребенка, взрослого человека. Появился даже термин «технология здоровья», хотя и не совсем точно отражающий существо вопроса, но характеризующий новый этап в организации системы охраны здоровья населения. Формальное представление системы знаний о функционировании медицинского учреждения может служить основой для оптимизации принятия оперативных и долговременных решений. Оптимальным решением оперативного обеспечения информацией лиц, принимающих решения, может быть построение хранилища данных, интегрирующего необходимые сведения из существующих учрежденческих автоматизированных систем. В этом случае обеспечивается полноценная поддержка принятия управленческих решений. На государственном уровне США поставили целью формирование единой национальной базы данных (UniformNationalDataSet), в которую должны войти данные о заболеваемости и смертности, факторах риска (профессиональных, окружающей среды, поведенческих) и статистика, характеризующая местные службы здоровья [14]. Сегодняшнее состояние когнитивных технологий здравоохранения России позволяет перейти от автоматизации отдельных процессов учета медицинских услуг к созданию интегрированных систем, обеспечивающих возможность непрерывной автоматизированной обработки информации. Информационные ресурсы системы здравоохранения и ОМС включают в себя базы данных по различным направлениям деятельности. В качестве примеров можно назвать республику Удмуртию, в которой достигнут 100-процентный охват медицинских учреждений автоматизацией по направлениям «Стационар», «Поликлиника», «Стоматология», «Кадры» и г. Новокузнецк, где разработана и эксплуатируется интегрированная автоматизированная система управления охраной здоровья населения «Здоровье». Такие системы позволяют переходить от анализа данных к анализу ситуации и к прогнозированию состояния здоровья населения. В области охраны здоровья детей и состояния здравоохранения в стране младенческая смертность представляет собой интегральный критерий для оценки общего положения. Приказ Минздрава России № 241 от 07.08.2000 г., которым была утверждена медицинская документация, удостоверяющая случаи рождения и смерти, заложил основу для сочетанного многофакторного анализа младенческой и перинатальной смертности с данными, наблюдаемыми при рождении детей, что обеспечивает разработанная МНИИПДХ (при поддержке фонда Сороса), автоматизированная система информационной поддержки сбора и анализа данных. Комплексный анализ данных является предпосылкой для оценки эффективности работы медицинских учреждений и факторов, определяющих уровень и перспективы дальнейшего снижения детской смертности, и основой для принятия обоснованных управленческих решений по широкому кругу вопросов детского здравоохранения, в том числе для определения приоритетов и объемов необходимого финансирования [14]. Автоматизированный регистр детей-инвалидов «ДИСАРЕГ», разработка которого осуществлена в МНИИПДХ, обеспечивает ведение базы данных детей-инвалидов и получение однотипной учетно-отчетной документации в декретируемые сроки и по запросам, что соответствует Указу Президента РФ от 27.07.92г. №802 «О научном и информационном обеспечении проблем инвалидности и инвалидов». Медицинская карта соответствует требованиям учета характера нарушений и их динамики при различных причинах инвалидности, а также социальной адаптированности детей и их потребности в медико-психолого-педагогической коррекции и вспомогательных средствах. Этот регистр, включающий уровни учреждения, городской, региональный и федеральный, может послужить основой для системы государственной статистики детской инвалидности в России. В настоящее время в структуре детской заболеваемости и смертности в большинстве развитых стран на первое место выходят врожденные пороки развития. Последние встречаются примерно у 5% новорожденных, а их вклад в структуру причин младенческой смертности достигает 20%. В то же время, по данным ВОЗ может быть предупреждено не менее 10% случаев ВПР. С 1999г. в Российской Федерации проводится мониторинг врожденных пороков. В нем участвуют более 40 субъектов Федерации, использующих разработанное в МНИИПДХ программное обеспечение, что способствует более полному и раннему выявления ВПР, позволяет получить объективную оценку эффективности проводимых профилактических мероприятий и поддерживать территориальные и федеральную базы данных. В результате мониторинга, только за первые три года, уровень выявления ВПР у новорожденных повысился в 2 и более раз в Архангельской, Новгородской и Московской областях [14]. С первых лет применения информационных технологий в здравоохранении одним из ведущих направлений являлись системы поддержки процесса принятия клинических решений. За несколько десятилетий они прошли путь от использования статистических и детерминистских методов до технологии интеллектуальных систем. Применение этих разработок в практике способствует оптимизации дифференциально-диагностического процесса, позволяет повысить качество диагностики и эффективность лечения. Можно привести ряд примеров из различных областей медицины. Так, около 50 ЛПУ России и СНГ используют созданную в МНИИПДХ автоматизированную систему ранней диагностики наследственных болезней «ДИАГЕН», позволяющей идентифицировать свыше 1200 форм (эффективность составляет 90% в сравнении с 60% у врачей медико-генетических консультаций). Там же создана система «КЛИНЭКО», ориентированная на раннее выявление у детей заболеваний, связанных с длительным воздействием экотоксических факторов (первоначально широкий перечень потенциально возможных экотоксикантов уменьшается после рассмотрения системой «признаков-маркеров», характерных для определенных веществ). Система «ЭСБАД», разработанная МНИИПДХ совместно с Институтом системного анализа РАН, предназначена в помощь врачу при дифференциальной диагностике бронхиальной астмы, определяет степень тяжести заболевания и дает рекомендации по лечению (эффективность – 87,2%). Программа «Неонатальные судороги» позволяет успешно диагностировать судороги периода новорожденности, встречающиеся при 78 заболеваниях и синдромах, и обеспечивает повышение эффективности диагностики на 30 % по сравнению с традиционными методами и снижение инвалидизации детей вследствие своевременного установления правильного диагноза и назначения адекватной терапии. Компьютерная технология «Айболит» (НЦ ССХ им. А.Н. Бакулева, Бураковский В.И. и др.), включает математическую модель кровообращения, «реагирующую» на поступающую с датчиков текущую информацию. Она позволяет не только проводить диагностику и оценку состояния больного, но и помогать при выборе и последующей коррекции лечебных мероприятий. Мониторно-компьютерная технология с обратной связью позволяет реализовать индивидуальный подход к лечению больного (РГМУ, Гаспарян С.А., Зарубина Т.В.). Методы обработки и сегментации 3D-изображений, реализованные в программной системе (МГУ, Гаврилов А.В. и др.), позволяют объективизировать радиологические исследования и обеспечивают реалистическую визуализацию внутренних структур и органов человека. Представляет интерес система ТАИС (Терапевтическая Автоматизированная Информационная Система), рассчитанная на полное компьютерное ведение пациента в стационаре при одновременной поддержке постановки развернутых клинических диагнозов, назначении исследований и лечения (РГМУ, Устинов А.Г., Ситарчук Е.А.)www.bank-monitoring.ru – официальный сайт «Банковский мониторинг».http://www.rshb.ru – официальный сайт ОАО «Россельхозбанк».