Використання платформ із лоу кодом для моделювання фінансових даних: приклад із Mendix

Abstract

UA : Робота викладена на 70 сторінках друкованого тексту, містить 6 рисунків, 4 таблиці, 49 джерел. Об’єкт дослідження – процес моделювання фінансових даних у діяльності фінансових інституцій розвитку (DFIs). Предмет дослідження – методи та засоби побудови low-code системи моделювання фінансових даних на платформі Mendix. Мета роботи – розробити концепцію та архітектуру low-code системи, що підтримує формування грошових потоків, сценарний аналіз, контрольовану бізнес-логіку та інтегроване управління даними. Методологія охоплює системний аналіз, аналіз вимог, об’єктно-орієнтоване моделювання та проєктування доменної моделі. Наукова новизна – обґрунтування застосування low-code для моделювання фінансових даних у DFIs з акцентом на аудитність (audit trail), трасованість (traceability), відтворюваність розрахунків, управління ризиками та сценарне моделювання. Отримані результати включають визначення функціональних і нефункціональних вимог (генерація cash flow, сценарії, версіонування, інтеграції, прозорість змін), розробку архітектури та прототипу на Mendix, що реалізує доменну модель, ключові мікрофлоу й контроль розрахунків. Підхід узгоджується з практиками DFIs і вимогами комплаєнсу та може стати основою промислового рішення для автоматизації грошових потоків, stress-testing і регуляторної звітності, знижуючи фінансові й репутаційні ризики та демонструючи ефективність low-code для складних моделей.EN : The work is presented on 70 pages of printed text, 6 figures, 4 tables, 49 references. Object of research – the process of financial data modeling within the operational activities of development finance institutions (DFIs). Subject of research – methods and tools for building a low-code financial data modeling system on the Mendix platform. Purpose of the thesis – to develop the concept and architecture of a low-code system that supports cash-flow generation, scenario analysis, governed business logic, and integrated data management. The methodology includes systems analysis, requirements analysis, object-oriented modeling, and domain model design. The scientific novelty lies in substantiating the use of low-code for financial data modeling in DFIs, with an emphasis on auditability (audit trail), traceability, reproducibility of calculations, risk management, and scenario modeling  areas that have been insufficiently explored in the low-code context. The results include defining functional and non-functional requirements (cash-flow generation, scenarios, versioning, integrations, and change transparency), developing the architecture, and creating a Mendix-based prototype that implements the domain model, key microflows, and calculation control mechanisms. The proposed approach aligns with DFI practices and compliance requirements and can serve as a foundation for an industrial-grade solution to automate cash-flow modeling, stress testing, and regulatory reporting, reducing financial and reputational risks while demonstrating the effectiveness of low-code for complex models.