Целью данной статьи является создание модели по обслуживания клиентов банка с помощью имитационного моделирования.
Поиск решения проблемы совершенствования процесса обслуживания клиентов банка с использованием имитационного моделирования требует более детального рассмотрения [1], что является следствием противоречий между:
1) необходимостью реализации клиентоориентированной политики банка в часто изменяющихся условиях конкурентной среды и недостаточный учет случайных факторов в имеющихся методических разработках по данному вопросу;
2) потребностью в оптимизации процесса обслуживания клиентов и недостаточной отработанностью практико-ориентированных подходов организации управления обслуживанием на основе моделирования этого процесса.
Исходя из цели, поставлены следующие задачи:
1) изучить работу банка и его подразделений на основе организационной структуры и технико-экономических показателей деятельности Сбербанка России;
2) определить методы и средства позволяющие оптимизировать рассматриваемый процесс;
3) разработать имитационную модель обслуживания клиентов банка, доказать ее адекватность и достоверность;
4) выработать рекомендации по оптимизации данного процесса и рассчитать экономическую эффективность разработки имитационной модели обслуживания клиентов банка.
В данной статье рассмотрим решение третьей задачи.
Современные тенденции в области имитационного моделирования связаны с развитием проблемно-ориентированных систем, созданием встроенных средств для интеграции моделей в единый модельный комплекс; технологический уровень современных систем моделирования характеризуется большим выбором базовых концепций формализации и структуризации моделируемых систем, развитыми графическими интерфейсами и анимационным выводом результатов [2,3]. Имитационные системы имеют средства для передачи информации из баз данных и других систем, или имеют доступ к процедурным языкам, что позволяет легко выполнять вычисления, связанные с планированием факторных экспериментов, автоматизированной оптимизацией и др [4]. В качестве средства моделирования выбрано средство Arena Rockwell Software.
Представим следующее упрощенное описание этого процесса, выделив существенные для моделирования характеристики.
Банк работает с 9:00 до 19:00, обеденный перерыв с 13:00 до 14:00, выходной – воскресенье и технический перерыв длительностью в 30 минут, в 10:00 и 16:00.
Допустим 45 человек в день обращается в филиал по вкладам, а на процедуры составления заявления на открытие вклада, закрытие вклада, пополнение вклада, снятия денежных средств со счета вклада составляет в среднем 10 минут.
Оформление договора и формирование чека по вкладам составляют примерно 5-10 минут. После оформления чека по вкладу, клиент переходит к другому специалисту по внесение/снятию наличных денежных средств со счета, время, затраченное на данную процедуру, зависит от очереди, в которую автоматически попадает клиент, занимает 10-15 минут.
Примерно 27 человек в день обращается в филиал по кредиту. Проверка документов, которые относятся к данному платежу, осуществляются примерно 7-10 минут. Осуществление непосредственно платежа по кредиту составляет примерно 3-10 минут.
По процессу обслуживания клиентов с платежами за образование, в день примерно обращаются 35 клиентов, которое примерно занимает 10 минут, плюс проверка документов 8 минут.
Также присутствуют клиенты, которые обращаются с комбинированными потоками по платежам. То есть в 1 комбинированный поток входят платежи за ЖКХ и за услуги связи. Выполнение данной операции занимает от 5 до 7 минут. Среднее число клиентов, обратившихся по операции составляет 19 человек.
Во 2 комбинированном потоке, в который входят платежи за ЖКХ и по кредитам, будет выполняться за 5-10 минут, предположим среднее количество клиентов будет составлять 16 человек.
И в 3 комбинированный поток входят платежи: по услугам связи, за образование и ЖКХ. Будет выполняться за 8-15 минут и среднее количество клиентов, которые обратились по этому потоку будет равно 10.
Клиенты, которые будут долго находится в очереди, то есть 60 минут, будут уходить из банка.
Рассмотрим непосредственно создание имитационной модели процесса обслуживания клиентов банка в системе Arena.
После открытия Arena и создания нового файла, необходимо заполнить модули данных Entities и Resource ( рис.1-2).
Рисунок 1. Сущности имитационной модели.
Рисунок 2. Ресурсы имитационной модели.
Далее в панели проекта берём блоки Create и Dispose на рабочее пространство. Назовем эти блоки «Приход клиента по платежам за кредит», «Приход клиента по платежам за образование», «Приход клиента по платежам за услуги связи», «Приход клиента по платежам за ЖКХ», «Приход клиента по платежам за налоги», «Приход клиента по пластиковым картам, «Приход клиента по вкладам», «Приход клиента по операциям с драг. Металлами», «Приход клиента по комбинированной заявке 1», «Приход клиента по комбинированной заявке 2», «Приход клиента по комбинированной заявке 3», «Приход клиента по валютным операциям и Выполнение платежа», «Изготовление пластиковой карты», «Выполнение операций с драг. металлами и валютой», «Выполнение операций по вкладам», «Покидание очереди», «Выполнение операции с драг. металлами и валютой» (Рис.3).
Рис.4. Имитационная модель обслуживания клиентов банка.
Переходим к заполнению бланков данными. Двойным щелчком по блоку Create и переходим в свойства(рис.5).
Рисунок 5. Настройка блока для генерации клиентов в модели.
Для удобства были созданы подмодели «Обработка рублевых платежей» (рис. 6, 7, 8), «Обработка пластиковых карт и вкладов» и «Операции по вкладам, драгоценным металлам и валюте»
Рисунок 6. Подмодель «Обработка рублевых платежей».
Рисунок 7. Подмодель «Обработка пластиковых карт и вкладов».
Рисунок 8. Подмодель «Операции по вкладам, драгоценным металлам и валюте».
Благодаря блокам Process, Decide и так же используемый в подмодели блок Hold, были созданы подмодели. Характеристики блоков заполняются в соответствии с поставленными нами условиями (рис. 9,10,11).
Рисунок 9. Свойства процесса обработки заявки.
Логика работы процесса:
· Action (действие, выполняемое процессом или находящимся в нем транзактом): Seize Delay Release — захват ресурса, задержка, освобождение;
· Resources (список захватываемых и (или) освобождаемых ресурсов) – добавлен операционист.
Delay Type (тип распределения длительности задержки): Uniform-равномерное распределение от 5 до 10 минут.
Рисунок 10. Настройки блока «Документы соответствуют требованиям?»
В блоке Decide - Type (тип ветвления): 2-way by Chance — вероятностное ветвление, выбор одной из двух ветвей. В поле Percent True записывается вероятность перехода транзакта на ветвь True (в процентах). В нашем случае – это 82%.
Далее мы указываем как будет формироваться очередь используем для этого блок Hold.
Рисунок 11. Формирование очереди1.
По аналогичному принципу заполним остальные блоки модели обработки заявок клиентов. Условия времени мы прописывали выше.
Настройка модели также включает установление таких параметров как: время выполнения, количество имитаций. В нашем случае: время выполнения имитации составит 27 рабочих дней (месяц); один рабочий день равен 8 часам; количество имитаций – 100;
Модель может быть дополнена анимацией. Настройка анимации представляет собой внесение в рабочую область Arena графических рисунков.
Запуск модели позволяет получить отчеты по длине очередей, простоям, количеством необслуженных заявок. Выходные характеристики должны быть сопоставлены с реальными в рамках калибровки модели [5]. Кроме того, эти показатели являются важными для дальнейшей оптимизации процесса на построенной модели.