问题

Fannie Mae是美国政府资助的企业，在次级抵押贷款市场中经营。它从银行和其他金融机构等贷方购买和担保抵押，将其证券化，然后以抵押支持证券的形式出售给次级抵押市场。这提供了市场流动性并有助于刺激活动。2018年，Fannie Mae在《财富》500强中排名第21位。

运营是Fannie Mae公司业务的核心，是公司成功运营的保证。他们需要健全，他们需要稳健、安全、快速地执行必要的流程，以支持Fannie Mae的业务功能，同时满足客户的用户体验需求。

2008年，Fannie Mae受到美国住房危机的严重影响，并将该公司置于政府保护之下。 这种经验，加上迅速而无法预测的后果，使该公司开始了解其对数字工具的需求，该数字工具可以提供对组织流程的深入了解，改善流程处理并协助应对各种未来挑战。 由此产生的仿真模型使房利美的专家能够：

• 测试和验证新流程
• 量化潜在的流程改进
• 确定可能的瓶颈
• 连接流程以获得更大的见解
• 评估业务弹性策略

该公司决定从一个快速的概念验证项目开始。 为了实现这一目标，他们专注于交易确认和交易分配的过程。

交易确认需要对双方交易协议进行比较，验证其执行的准确性，并严格执行SLA。

贸易转让是一种三方协议：卖方将其义务转让给Fannie Mae，Fannie Mae随后将贸易转让给第三方或作为买方转让给自己。贸易转让还必须经过贸易确认程序。

全面了解这两个过程是一项挑战。它们可能因交易类型和自动化程度而有所不同-从完全自动化到完全手动，并取决于熟练的分析师。Fannie Mae希望他们的仿真模型完成以下任务：

• 资源优化（完成所有流程并确定多任务可能性所需的分析人员数量）；
• 贸易量增加的准备工作（关于不同情况下所需能力的假设情景）；
• 敏感性分析和弹性测试（识别潜在的瓶颈并分析可能的过程变化）。

解决方案

基于智能体的建模可以准确地捕获交易分配和确认过程，并对交易（任务）和分析师（资源）方面进行建模。对分析人员进行建模是因为它们对于手动处理是必需的。 泊松到达率用于交易，而三角形分布用于手动过程。

选择AnyLogic作为仿真平台是基于AnyLogic的许多优势。 AnyLogic是一种灵活而强大的工具，从构思到最终产品的建模都可以在90天之内完成。此外，AnyLogic的可视化功能使Fannie Mae能够让作为工具目标用户的金融专业人士更容易理解模型。

该模型的主要输入数据是交易记录和交易分配。此外，还可以为交易异常设置变量：按类型和比例的延迟时间，系统用户还可以定义可用于在两个总部处理不同类型任务的分析师数量。

运行模型时，用户可以看到可视化的过程概览。 结果显示在图表、表格和图形中。它们显示了随着时间的推移被处理交易的数量，以及不同类型分析师的能力。运行假设分析场景可以查看各种情况下的场景，例如持续时间不同的交易量的峰值。该模型还可以建议公司需要多少和哪种类型的分析师来处理不同的交易量。

结果

这一概念验证项目表明，仿真对于财务运营管理优化是有效的且有帮助的。完成的模型可以帮助识别潜在的瓶颈，模拟极端情况（如贸易量波动）的影响，并提出劳动力优化建议。