Problème
Fannie Mae (The Federal National Mortgage Association) est une entreprise parrainée par le gouvernement américain qui opère sur le marché hypothécaire secondaire. Elle achète et garantit des prêts hypothécaires auprès de prêteurs, tels que des banques et d'autres institutions financières, les titrise et les revend sur le marché hypothécaire secondaire sous forme de titres adossés à des créances hypothécaires. Cela fournit des liquidités sur le marché et contribue à stimuler l'activité. En 2018, Fannie Mae a été classée 21e sur le Fortune 500.
Les opérations constituent le cœur des activités de Fannie Mae et assurent la réussite de l'entreprise. Ils sont tenus d'exécuter de manière saine, sûre et rapide les processus nécessaires pour prendre en charge les fonctions commerciales de Fannie Mae tout en répondant aux exigences de l'expérience utilisateur client.
En 2008, Fannie Mae a été profondément touchée par la crise du logement aux États-Unis et l'entreprise a été placée sous tutelle gouvernementale. Cette expérience, combinée à des conséquences rapides et imprévisibles, amène l'entreprise à comprendre son besoin d'un outil numérique qui pourrait fournir un aperçu approfondi des processus de l'organisation, améliorer la gestion des processus et aider à se préparer à divers défis futurs. Le modèle de simulation qui en a résulté a permis aux spécialistes de Fannie Mae de:
- tester et valider de nouveaux processus
- quantifier les améliorations potentielles des processus
- identifier les goulots d'étranglement possibles
- connecter des processus pour une vision à plus grande échelle
- évaluer les stratégies de résilience des entreprises
L'entreprise a décidé de commencer par un projet pilote rapide. Pour ce faire, ils se sont concentrés sur les processus de confirmation et d'affectation des opérations financières.
La confirmation des opérations implique la comparaison de l'accord commercial des deux parties, la vérification de l'exactitude de son exécution et l'exécution stricte de l'ALS.
L’affectation de l’opération est un accord tripartite : la partie vendeur attribue son obligation à Fannie Mae qui assigne alors le marché à un tiers ou à lui-même en tant qu'acheteur. L'affectation de l’opération doit également passer par un processus de confirmation de l’opération.
Il est difficile d'avoir une vision holistique de ces deux processus. Ils peuvent varier à la fois par le type de métier et le niveau d'automatisation - de entièrement automatisé à complètement manuel et dépendant d'analystes qualifiés. Fannie Mae voulait que leur modèle de simulation remplisse les tâches suivantes:
- l'optimisation des ressources (nombre d'analystes requis pour réaliser tous les processus et identifier les possibilités de multitâche);
- la préparation à l'augmentation du volume des échanges (scénarios de simulation concernant la capacité nécessaire dans différents cas);
- l'analyse de sensibilité et les tests de résilience (identification des goulots d'étranglement potentiels et analyse des changements possibles dans les processus).
Solution
La modélisation basée sur le comportement des agents a permis de saisir avec précision les processus d'affectation et de confirmation des opérations et de modéliser et le marché (tâche) et l’analyste (ressources). Les analystes ont été modélisés parce qu'ils sont nécessaires pour le traitement manuel. Le taux de Poisson a été pris pour les marchés , et la distribution triangulaire pour les processus manuels.
Le choix de AnyLogic comme plate-forme de simulation était basé sur un certain nombre d'avantages d’AnyLogic. AnyLogic est un outil flexible et puissant qui a permis de construire un modèle en 90 jours, de l'idée au produit final. En outre, les capacités de visualisation de AnyLogic ont permis à Fannie Mae de rendre le modèle facile à comprendre pour les professionnels de la finance qui étaient les utilisateurs cibles de l'outil.
Les principaux intrants pour le modèle sont les opérations (marchés) réservées, et les opérations attribuées. En outre, des variables peuvent être fixées pour les opérations exceptionnelles : délai par type et taux de proportion. Les utilisateurs du système peuvent également définir le nombre d'analystes disponibles pour traiter différents types de tâches aux deux administrations.
En exécutant le modèle, l'utilisateur peut voir la visualisation de la vue d'ensemble du processus. Les résultats sont affichés dans les graphiques, les tableaux et les graphiques. Ils montrent combien de marchés sont traités au fil du temps et la capacité de différents types d'analystes. L'exécution de scénarios de simulation permet de voir ce qui se passera dans diverses situations, telles que des pics de volume d'échanges de durée variable. Le modèle peut également suggérer combien et quel type d'analystes l'entreprise a besoin pour traiter les différents volumes d'échanges.
Résultat
Ce projet pilote a montré que la simulation est efficace et utile pour l'optimisation de la gestion des opérations financières. Le modèle terminé peut aider à identifier les goulots d'étranglement potentiels, à simuler les effets de cas extrêmes (comme les fluctuations du volume des échanges) et à proposer l'optimisation de la main-d'œuvre.
Regardez la vidéo de John A. Coaster, Fang Dong et VàtorLeite dos Santos Nunes, présentant cette étude de cas à la Conférence AnyLogic, ou téléchargez la présentation.
