эффективность работы операционного отдела банка как

реклама
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.
Скачать