ЭФФЕКТИВНОСТЬ РАБОТЫ ОПЕРАЦИОННОГО ОТДЕЛА БАНКА КАК СИСТЕМЫ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ Климова В.М., Старовойтова Т.Ф. Академия управления при Президенте Республики Беларусь (г. Минск) Реинжиниринг банковских бизнес-процессов с помощью компьютерных имитационных моделей сегодня является одним из самых перспективных направлений теоретических и экспериментальных исследований в финансовокредитной сфере. В целях оценки и оптимизации качества обслуживания в коммерческом банке необходимо проанализировать систему показателей качества функционирования банка как системы массового обслуживания. Данный анализ может быть использован при разработке программ повышения конкурентоспособности коммерческих банков. В данной работе проведен анализ эффективности работы системы массового обслуживания (СМО) в сфере банковской деятельности на следующем модельном примере (использовался пакет AnyLogic). Предполагалось, что моделируемая система банковского офиса характеризуется следующими параметрами: время между прибытиями клиентов распределено по экспоненциальному закону, вместимость очереди N11 = 4, N12 =10 клиентов, канал обслуживания К1– модель банкомата, К2 и К3–работники операционного отдела банка. Анализ эффективности работы отдела производился по следующим показателям: относительная нагрузка на систему, вероятность того, что все обслуживающие устройства свободны, вероятность отказа в обслуживании, среднее число требований, ожидающих в очереди, среднее время ожидания клиента в очереди к банкомату, среднее время пребывания требования в системе. Проанализировав поочередно компоненты системы, можно сделать вывод, что в приведенном модельном примере многоканальная СМО с ожиданием работает не слишком эффективно, в результате чего, банковский офис не только не обслуживает достаточное число клиентов ежедневно, но и теряет клиентскую базу вообще. Так, результаты расчетов показывают, что из 320 обратившихся в банк клиентов, 192 ушли, совершив необходимые операции, в то время как 113 человек покинули систему не обслуженными. Вероятность того, что все обслуживающие устройства свободны, слишком мала (23%), т.е. практически все время работы офиса сотрудники работают без перерыва, в результате, это сказывается на эффективности выполнения их обязанностей. Среднее время ожидания клиента у банкомата W=6,57, к сотруднику банка W=4,78. Таким образом, время ожидания слишком велико, и клиенты могут не дождаться и уйти без обращения к сотруднику или использования банкомата. Анализ свидетельствует о недостатке операторов и банкоматов. В результате этого, банк теряет не только клиентов, но и прибыль. Анализ результатов позволяет определить оптимальное количество каналов СМО. В данном модельном примере для эффективного функционирования офиса необходимо добавить 1 банкомат и 2 сотрудника банка. Это приведет к следующим изменениям показателей: при 320 поступивших заявках, количество обработанных заявок составит 261, тогда как число необслуженных заявок 43. Такие показатели соответствуют показателям хорошо функционирующей СМО и гарантируют эффективное обслуживание клиентов банка. В настоящее время качество обслуживания как элемент бизнескоммуникаций получает свое развитие по мере насыщения рыночной инфраструктуры коммерческими банками и обострения конкурентной борьбы. Приведенный в данном докладе пример демонстрирует целесообразность и удобство использования системы AnyLogic при планировании численности специалистов, оценки и оптимизации качества обслуживания клиентов банка.