на правах рукописи
АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
ДВИЖЕНИЯ ДЕНЕГ В БАНКОМАТНЫХ СИСТЕМАХ
08.00.10 - Финансы, денежное обращение и кредит
08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством
Автореферат
диссертации на соискание ученой степени
кандидата экономических наук
Орел – 2007
Работа выполнена в Орловском государственном техническом университете
Научный руководитель: доктор экономических наук, профессор
Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор
кандидат экономических наук,
Ведущая организация: Московский государственный
технический университет им.
Защита состоится 21 апреля 2007 г. в 12 часов, в аудитории № 000 на заседании диссертационного совета Д 212.182.04 при Орловском государственном техническом университете г. Орел, Наугорское шоссе, 29
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Орловского государственного технического университета
Автореферат разослан 20 марта 2007 г.
Ученый секретарь
диссертационного совета
Общая характеристика работы
Актуальность темы диссертационного исследования. Одной из активно развивающихся услуг, предоставляемых банковскими организациями в современной России, является обслуживание клиентов карточных платежных систем. По заявлениям представителей российских банков об успехах в расширении собственных банкоматных сетей, сегодня в России процесс их развития происходит ускоренными темпами. Ситуация сегодняшнего дня на рынке банковских услуг такова, что банк, не выпускающий и не обслуживающий платежных карточек, не воспринимается клиентами как серьезный банк. Карточные платежные системы банков давно превратились из престижного, но расходного вида деятельности в неотъемлемую часть технологического процесса обслуживания клиента, к тому же весьма прибыльную. Банковские платежные карточки используются на предприятиях торговли и обслуживания населения как средство привлечения клиента и поднятия их престижа. При этом своей деятельностью по обслуживанию банковских карточек эти предприятия способствуют рекламе банков, выпускающих карточки, и повышают уровень их дохода и престижа.
Одной из форм обслуживания клиентов карточных платежных систем является выдача наличных средств через сеть банкоматов. С целью повышения качества данной услуги и эффективности функционирования банкоматной сети необходимо как увеличение числа доступных населению банкоматов, так и оптимизация режима их работы и количества загружаемых в них банкнот.
В связи с этим разработка новых методов анализа движения денег в банкоматных системах является одной из актуальных проблем теории и практики.
Степень изученности проблемы. Значительный вклад в исследование проблем теории и практики осуществления банкоматных операций и функционирования карточных платежных систем внесли работы , , и др. Однако эти работы, в основном, посвящены качественным аспектам функционирования карточных платежных систем, а вопросы количественной оценки эффективности и оптимизации режима их работы рассмотрены недостаточно. Поэтому задача повышения эффективности функционирования карточных платежных систем на основе математико-статистического моделирования и оптимизации режима работы и размещения банкоматов предопределила выбор направления данного исследования.
Цель диссертационного исследования заключается в разработке методик повышения эффективности и качества банковских услуг на основе оптимизации режима работы и размещения банкоматов.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи исследования:
1. Выполнить анализ методов управления качеством услуг в карточных платежных системах и определить основные характеристики услуг банкоматных систем.
2. Провести наблюдение за функционированием банкоматной сети, собрать статистические данные и исследовать стохастические свойства потоков клиентов и наличности в банкоматных системах.
3. Разработать экономико-математическую модель оценки эффективности функционирования банкоматных систем и выполнить оптимизацию режима их работы на основе статистического моделирования денежных потоков.
4. Предложить модель решения задачи оптимизации размещения банкоматов.
5. Разработать структурно-функциональную модель обслуживания клиентов банкоматных систем и предложить методические рекомендации по управлению бизнес-процессами их функционирования.
Область исследования. Теория и практика современных банковских технологий – соответствует п. 9.16 Новые банковские продукты: виды, технология создания, способы внедрения специальности 08.00.10 «Финансы, денежное обращение и кредит» и п. п. 3.1. Теоретические и методологические основы реструктуризации бизнеса на основе концепции маркетинга и 3.7. Технологии проведения маркетинговых исследований рынков товаров и услуг специальности 08.00.05 – «Экономика и управление народным хозяйством» Паспорта специальностей ВАК России.
Объектом исследования являются банкоматные банковские системы.
Предметом исследования являются банкоматные услуги, предоставляемые банками населению.
Теоретической и методологической основой исследования послужили экономические концепции как отечественных, так и зарубежных ученых. В основу работы положены также результаты исследований в области карточных платежных систем, приведенные в монографиях, периодических изданиях, методических разработках и рекомендациях научно-практических конференций. Правовой базой для исследований явились законодательные и нормативные акты Российской Федерации и ее субъектов в области банковской деятельности. При проведении исследований использовались также методы всеобщего управления качеством, процессный подход, структурно-функциональное моделирование и современный математический аппарат теории вероятностей, математической статистики и статистического моделирования.
Информационной базой диссертационного исследования послужили данные ряда банковских систем, в частности протоколы работы сети банкоматов г. Тула, Орловской и Брянской областей.
Научная новизна проведенного исследования состоит в усовершенствовании методов маркетингового исследования и экономического анализа движения потоков клиентов и денежных потоков в банкоматных системах и использовании их в качестве основы для оптимизации режимов работы и размещения банкоматных сетей.
Научная новизна подтверждается следующими научными результатами:
1. Выполнен анализ методов управления качеством услуг в карточных платежных системах, рассмотрена их финансовая сущность, определены основные маркетинговые характеристики услуг и основные функции банкоматных систем (п. 3.7 паспорта специальности 08.00.05).
2. Проведены маркетинговые исследования стохастических свойств потоков клиентов и наличности в банкоматных системах на основе анализа статистических данных о работе банкоматов, и выявлено значение этих свойств для обеспечения стабильности их функционирования (п. 9.16 паспорта специальности 08.00.10 и п. 3.7 паспорта специальности 08.00.05).
3. Разработана экономико-математическая модель оценки эффективности банкоматных систем и выполнена оптимизация режима работы банкоматов на основе математико-статистического моделирования банкоматных операций и денежных потоков (п. 9.16 паспорта специальности 08.00.10).
4. Предложен способ оптимизации размещения банкоматов, основанный на использовании методики кластерного анализа и определении аддитивного критерия, весовые коэффициенты которого устанавливаются в зависимости от требуемого уровня качества банкоматных услуг, которое оценивается возможным средним количеством необслуженных клиентов в сутки (п. 9.16 паспорта специальности 08.00.10 и 3.7 паспорта специальности 08.00.05).
5. Предложена структурно-функциональная модель обслуживания клиентов банкоматных систем, выполнен анализ технологических рисков и разработаны методические рекомендации по управлению бизнес-процессами их функционирования на основе результатов маркетинговых исследований и статистического моделирования (п. 3.1 паспорта специальности 08.00.05).
Теоретическое значение диссертационного исследования заключается в развитии теоретических положений, описании методических приемов, уточнении теоретических принципов управления банковскими банкоматными операциями на основе теоретико-вероятностного подхода, маркетингового исследования и математико-статистического моделирования.
Практическая значимость проведенного исследования заключается в том, что разработанные в диссертации предложения и рекомендации явились основой для создания механизмов, методик и информационных систем для повышения качества банковских банкоматных услуг. Результаты работы представляют интерес для работников банков, занимающихся обслуживанием банкоматных систем.
Реализация результатов исследования
Результаты работы реализованы в процессе управления функционированием банкоматной системы филиала в г. Туле.
Апробация результатов исследования
Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на III Всероссийской научно-практической конференции "Факторы устойчивого развития экономики России на современном этапе (федеральный и региональный аспекты)" (г. Пенза, 2005 г.), Всероссийской научно-практической конференции "Актуальные проблемы связей с общественностью в современном российском обществе" (г. Пенза, 2005 г.), Всероссийской научно практической конференции "Учетно-налоговая политика: планирование и перспективы развития" (г. Орел, 2005 г.), 7-й Международной научно-практической конференции "Экономика, экология и общество России в 21-м столетии" (г. Санкт-Петербург, 2005 г.), 6-й Международной научно-практической конференции "Финансовые проблемы РФ и пути их решения: теория и практика" (г. Санкт-Петербург, 2005 г.), III Международной научно-практической конференции "Социально-экономические проблемы развития предприятий и регионов" (г. Пенза, 2005).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 14 научных работ, общим объемом 4,3 печатного листа.
Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, общих выводов и списка литературы. Общий объем работы 139 страниц, в том числе 14 таблиц, 33 рисунка и список литературы, включающий 85 наименований.
Основные положения работы
1. Выполнен анализ методов управления качеством услуг в карточных платежных системах, рассмотрена их финансовая сущность, определены основные маркетинговые характеристики услуг и основные функции банкоматных систем.
В настоящее время пластиковые банковские карточки превратились в неотъемлемую часть инфраструктуры банковской системы. Они предназначены для безналичной оплаты товаров и услуг владельцем карточки, а также для получения им наличных денег со своего банковского счета в специальных банкоматах практически в любой точке мира.
На достаточно насыщенном рынке банковских услуг сегодня именно качество обслуживания клиентов предопределяет успех конкурентной борьбы. Определяющим фактором формирования и оценки необходимого качества банковской услуги можно считать взаимодействие банка (поставщика услуги) и клиента (потребителя). Качество банковской услуги можно понимать как синтез качеств используемых для предоставления услуги технических средств, других материальных объектов и качества уровня предлагаемого потребителю сервиса. Анализ основных факторов и показателей, влияющих на качество услуги по обслуживанию клиентов карточных платежных систем, был проведен с применением комбинации одного из "семи инструментов качества" – причинно-следственной диаграммы и метода экспертных оценок. Результаты анализа позволили сделать вывод о том, что, качественное обслуживание клиентов карточных платежных систем возможно только при наличии четко организованной, отлаженной и согласованной деятельности отдела, отвечающего за предоставление данной услуги, с качественным выполнением следующих функций:
- выполнение полного комплекса работ по обслуживанию клиентов карточных платежных систем;
- обеспечение бесперебойного функционирования собственной сети банкоматов (постоянный анализ возможного спроса на денежные средства, сервисное и техническое обслуживание и т. д.);
- своевременная загрузка банкоматов денежными средствами;
- развитие и расширение сети клиентов карточных платежных систем, как частных, так и корпоративных.
В то же время, рассматривая банкоматные операции как услуги населению, можно применить к их анализу методы маркетинговых исследований. При этом качество услуги, определяется рядом маркетинговых характеристик, определяющих привлекательность услуги данного банка на рынке услуг. К таким характеристикам относят надежность, доступность, репутацию, безопасность, понимание потребностей, отзывчивость сотрудников, компетентность и др.
2. Выполнены маркетинговые исследования стохастических свойств потоков клиентов и наличности в банкоматных системах на основе анализа статистических данных о работе банкоматов, и выявлено значение этих свойств для обеспечения стабильности их функционирования.
Для повышения эффективности выполнения функций банкоматной системы были поведены маркетинговые исследования потока клиентов и денежных потоков в банкоматах, которые рассматривались как стохастические потоки. При этом банкомат был представлен как система массового обслуживания (СМО). Накопление статистики по потокам клиентов и наличности выполнено путем анализа информации, содержащейся в протоколах работы сети банкоматов филиалов коммерческих банков в г. Туле, Орловской и Брянской областях. При определении закона распределения длительности реализации операции обслуживания клиента в банкомате опытные данные сглаживались с использованием различных законов распределения. Наилучшее согласие с опытными данными показало логнормальное распределение. Характеристики денежной суммы операции были получены в результате статистического анализа выборки из протоколов работы банкомата за месяц. При этом наилучшее согласие с опытными данными дает гамма-распределение, причем обнаружено, что у банкоматов, расположенных в различных частях города, параметры распределения могут отличаться, что связано с различием контингентов их клиентов, но закон распределения остается прежним. Пример экспериментальной гистограммы и соответствующего закона распределения плотности вероятности для денежной суммы операции приведен на рисунке 1.
1- гистограмма, построенная по опытным данным (среднее значение 2116 руб, коэффициент вариации 1.279); 2 - график, соответствующий закону гамма-распределения с параметрами r=3.460 тыс. руб, a=0.611.
Рисунок 1 – Гистограмма и закон распределения плотности вероятности денежной суммы операции
Аналогично было проведено исследование стохастических свойств потока клиентов банкомата. Установлено, что распределение операций по часам суток может быть аппроксимировано бета-распределением, плотность которого имеет вид:
, (1)
где 
- параметры распределения, оцениваемые по опытным данным.
На рисунке 2 представлен пример экспериментальной гистограммы распределения потока клиентов по часам суток и соответствующего ей теоретического закона распределения.
Банкомат 1. Число операций – N= 2382. Параметры бета-распределения (1): 
.
Рисунок 2 – Гистограмма статистического(1) и график теоретического распределения (2) числа обслуженных клиентов в пределах суток за период с 30/9/04 по 28/10/04, соответствующий закону бета-распределения.
На рисунке 3 представлена динамика изменения числа операций банкоматов по дням месяца. Нулевые колонки соответствуют нерабочим дням, в данном случае - субботам и воскресеньям, когда оба банкомата не работали.
1- банкомат 1, 2- банкомат 2
Рисунок 3 – Динамика изменения числа операций банкоматов по дням месяца
Обращает на себя внимание существенная неравномерность потока клиентов по дням месяца. Заметен рост активности клиентов в последние дни недели (в четверг и пятницу), причем для обоих банкоматов, несмотря на то, что они расположены в разных частях города.
Пики в середине и конце месяца соответствуют дням выплаты зарплаты в организациях, которые обслуживаются банкоматами. Полученная статистическая информация о стохастических свойствах потоков в банкоматных системах в дальнейшем была использована при оптимизации режима обслуживания банкоматов.
3. Предложена экономико-математическая модель оценки эффективности банкоматных систем и выполнена оптимизация режима работы банкоматов на основе математико-статистического моделирования банкоматных операций и денежных потоков
В основу теоретико-вероятностного подхода к анализу денежного потока в банкоматных системах положены установленные в первой главе работы стохастические свойства потока клиентов и потока денежных сумм. Поток клиентов был представлен как стационарный пуассоновский процесс. При этом число клиентов 
, обслуженных за заданное время t , является случайной величиной с вероятностями конкретных значений = n:
(2)
где 
- интенсивность потока клиентов.
Денежная сумма операции G как случайная величина характеризуется плотностью распределения
со средним значением
и квадратичным отклонением
.
Накопленная за время t сумма 
также является случайной величиной с плотностью распределения
, (3)
где 
- плотность распределения суммы n операций 
. В свою очередь
, (4)
здесь знак * обозначает операцию свертки плотностей вероятностей.
Математическое ожидание 
и квадратичное отклонение 
накопленной суммы можно определить с использованием преобразования Лапласа плотности 
, которое имеет вид:
, (5)
где
-
Приняв, что сумма операции G имеет гамма-распределение с плотностью:
, (6)
где 
- параметры распределения,
,
что в ряде случаев является достаточно хорошим приближением к действительному распределению, было получено явное выражение для плотности 
в виде бесконечного ряда:
. (7)
Поскольку рассматривался как случайный процесс, то такой процесс является частным случаем процессов накопления, для которых известна их асимптотическая нормальность. На рисунке 4 приведены графики непрерывной компоненты плотности 
для различных интервалов времени t.
Рисунок 4– Графики непрерывной компоненты плотности распределения накопленной суммы за интервал времени t=(0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0) ч. при 
, 
тыс. руб., 
.
Риск превышения ( расхода денег за время t ) заданной величины S был определен по выражению:
. (8)
С помощью разработанной модели был определен интервал времени 
, за который накопленная сумма впервые превысит заданный уровень 
, начиная с момента t=0, когда =0 . Обозначив 
вероятность того, что на n-ом клиенте превысит , было определено время 
до наступления этого события, как случайная величина, которая имеет плотность распределения
, (9)
которое представляет собой специальное распределение Эрланга. В свою очередь время имеет плотность распределения
. (10)
Функцию распределения 
накопленной суммы от п клиентов можно определить по зависимости
,
а вероятность 
, при 
. (11)
Это выражение является следствием того, что 
(вероятность того, что 
) равна вероятности того, что 
, где 
- номер клиента, на котором начинает выполняться неравенство 
. Пользуясь полученными выражениями можно прогнозировать расходные денежные потоки в банкоматах и оценивать оптимальные моменты их загрузки.
Для проверки и уточнения полученных теоретических выражений было осуществлено статистическое моделирование процесса функционирования банкомата. Моделировались как поток клиентов, так и денежный поток. Статистическое моделирование проводилось также для того, чтобы учесть особенности реальных стохастических характеристик потока клиентов и денежного потока, которые, в общем случае, как было показано в первой главе, существенно зависят как от времени суток, так и от дня недели и месяца. Поэтому при моделировании потока клиентов предполагалось, что поток пуассоновский, но его интенсивность зависит от времени. Длительность обслуживания клиентов моделировалась логнормальным распределением, а величина денежной суммы операции – гамма- распределением.
Исходными данными для моделирования являются:
- денежная сумма загрузки банкомата Z0;
- критическая сумма денег в банкомате Zk,по достижению которой подается сигнал о необходимости загрузки банкомата;
- средняя денежная сумма операции 
, то есть сумма, которую в среднем запрашивает клиент;
- коэффициент вариации суммы G 
;
- средняя длительность операции по обслуживанию клиента 
;
- коэффициент вариации длительности операции 
;
- средняя длительность операции по обслуживанию и загрузке банкомата 
;
- минимальный интервал времени с момента подачи сигнала о необходимости загрузки банкомата до начала операции загрузки 
;
- длительность моделируемого цикла в потоке клиентов (число рабочих дней в неделе) Nc;
- числа клиентов по суткам моделируемого цикла 
;
- параметры распределения клиентов по времени суток;
- число реализаций моделируемого цикла 
.
В процессе моделирования системы функционирования банкомата собирается следующая статистика:
k - число поступивших клиентов;
- число обслуженных клиентов;
-число клиентов, которым банкомат не выдал денег из-за того, что запрашиваемая сумма G<Z или банкомат заблокирован в связи с его загрузкой и обслуживанием;
- статистика для расчета средней длины очереди;
- статистика для расчета средней величины остатка денег при инкассации;
NZ- накопленное число загрузок банкомата;
- статистика для расчета среднего запаса денег в банкомате.
- накопленное время нахождения банкомата в состоянии ожидания клиентов, то есть в состоянии, когда 
;
- накопленное время нахождения банкомата в состоянии ожидания загрузки при отсутствии в нем денег (Z=0);
- накопленное время нахождения банкомата в состоянии обслуживания и его загрузки (si=2);
NZ- накопленное число загрузок банкомата;
- статистика для расчета среднего запаса денег в банкомате.
После окончания моделирования по собранной статистике рассчитывались итоговые показатели работы банкомата как системы массового обслуживания.
Среднее число клиентов, поступивших за день, рассчитывается по формуле 
, где 
- число дней работы банкомата в процессе моделирования.
Среднее число клиентов, обслуженных за сутки 
.
Среднее число клиентов, получивших отказ, 
.
Средний период загрузок в днях 
.
Средняя сумма остатка при инкассации банкомата 
.
Средняя длина очереди клиентов к банкомату 
, где 
- длительность интервала моделирования в часах.
Средний запас денег в банкомате 
.
Коэффициент простоя вследствие ожидания клиентов 
.
Коэффициент простоя вследствие исчерпания запаса денег в банкомате 
.
Коэффициент простоя из-за обслуживания и загрузки банкомата 
.
Коэффициент использования банкомата 
.
Для оптимизации денежных потоков в банкоматных системах была разработана экономико-математическая модель оценки эффективности подобных систем. При этом учтено, что основные показатели работы банкомата существенно зависят от денежной суммы Z0, размещаемой в нем, и критической суммы Zk , при достижении которой производится его загрузка. В качестве критерия оптимальности режима целесообразно использовать статьи издержек, существенно зависящие от значения отмеченных параметров режима работы банкомата 
. Такими статьями являются, например, годовые затраты на загрузку и техническое обслуживание в связи с загрузкой банкомата а также потери, связанные с омертвлением средств, которые пролеживает в нем. Если СZ средние затраты на одну загрузку, p- годовой процент на кредит, то отмеченные годовые издержки можно определить по зависимости:
, (12)
где Ф – годовой фонд рабочего времени банкомата в днях, 
– средний период загрузки в днях, 
– средний запас денег в банкомате.
Вместе с тем, следует учесть то обстоятельство, что критерий в выражении (12) учитывает только интересы банка в снижении издержек. Для учета интересов клиентов, зафиксируем приемлемый для них уровень качества обслуживания. В данном случае в качестве такого показателя целесообразно взять среднее число клиентов 
, получивших отказ в обслуживании в течение дня. На рисунке 5 представлены теоретические зависимости вышеприведенных статей издержек и критерия (12) от параметров 
и 
.
1 – годовые затраты на обслуживание и загрузку банкомата; 2 – годовые потери из-за омертвления капитала; 3 – суммарные годовые затраты.
Рисунок 5 – Годовые затраты и потери в зависимости от денежной суммы загрузки банкомата при значении критической суммы Zk=10 тыс. руб.
Поскольку минимум критерия 
не гарантирует высокого качества обслуживания клиентов, то при оптимизации производился поиск таких значений 
, чтобы достигался минимум издержек при соблюдении условия 
. Здесь 
– допустимое число клиентов, не обслуженных за день, характеризующее приемлемый для клиентов уровень качества обслуживания.
Для решения задачи оптимизации на основе статистического моделирования была разработана программа Bankmt6. В результате оптимизации установлено, что, для определенных на основе маркетингового исследования параметров потоков клиентов и денежных сумм, и при предельном числе отказов в выплате за день, равном пяти, оптимальная сумма загрузки банкомата равна 540000 руб., а оптимальная критическая сумма составляет 108000 руб.
4. Предложен способ оптимизации размещения банкоматов, основанный на использовании методики кластерного анализа и определении аддитивного критерия, весовые коэффициенты которого устанавливаются в зависимости от требуемого уровня качества банкоматных услуг, которое оценивается возможным средним количеством необслуженных клиентов в сутки.
Оптимизация размещения банкоматов учитывает особенности возможного размещения и потоков клиентов рынка банкоматных услуг и также является маркетинговым исследованием. Оно выполнено на основе методики кластерного анализа и направлено на решение задач повышения удобства обслуживания уже имеющихся клиентов банка и расширения банкоматной сети с целью привлечения новых клиентов. Решение первой задачи основано на информации, которая уже имеется или накапливается в банке. Такой информацией являются как адреса мест проживания и мест работы или учебы клиентов банка, так и адреса, по которым уже размещены банкоматы данного банка, информация о частоте загрузки (инкассации) банкоматов, а также адреса, по которым размещены банкоматы банков-конкурентов. Для решения второй задачи требуется прогнозировать возможные места проживания, работы или учебы потенциальных клиентов банка (районы новой застройки, новые предприятия, крупные торговые центры, существующие престижные районы, существующие предприятия, финансово-экономическое состояние которых улучшается, и их персонал может стать новыми клиентами банка). В основу решения задачи оптимизации размещения банкоматов положена методика кластерного анализа, позволяющая определить центры кластеров для наиболее вероятных мест пребывания имеющихся или потенциальных клиентов банка и сравнить их положение с потенциально возможными местами размещения банкоматов. Для принятия решения о размещении банкомата предложен аддитивный критерий вида:
, (13)
где 
– соответствующие весовые коэффициенты;
– расстояние от места потенциального размещения банкомата до центра кластера;
– мощность кластера (количество точек в кластере);
– расстояние до ближайшего банкомата данного банка.
Учтена также возможность возникновения ситуации, когда кластер настолько велик, что банкоматов, уже имеющихся в районе его центра недостаточно. Это может быть легко обнаружено путем анализа возможного среднего количества необслуженных клиентов в сутки, которое может быть оценено с использованием рассмотренного выше метода статистического моделирования для каждого имеющего банкомата, и в зависимости от величины этого параметра корректируется коэффициент перед в выражении (13). Использование предложенного критерия оптимизации позволяет более объективно принимать решения о новых местах размещения банкоматов на основе анализа существующей клиентской сети.
5. Предложена структурно-функциональная модель обслуживания клиентов банкоматных систем, выполнен анализ технологических рисков и разработаны методические рекомендации по управлению бизнес-процессами их функционирования на основе результатов маркетинговых исследований и статистического моделирования.
Работа отдела, отвечающего за обслуживание клиентов карточных платежных систем, была представлена в виде бизнес-процесса, выходом которого являются банкоматные услуги. Для повышения качества банкоматных услуг был проведен структурно-функциональный анализ бизнес-процесса обслуживания клиентов карточных платежных систем. При этом моделирование с выделением событий производилось по методологии IDEF0, описание процессов – по методологии IDEF3, а для построения диаграмм потоков данных использовался метод DFD. На рисунке 6 приведен пример структурно-функциональной модели подпроцесса инкассации (загрузки) банкоматов.
На основе проведенного структурно-функционального моделирования выявлены этапы процесса, на которых требуется определение различных видов ресурсов и идентифицированы "узкие места", отрицательно влияющие на качество обслуживания клиентов карточных платежных систем. Использование структурно-функционального моделирования подтвердило необходимость оптимизации процесса инкассации (загрузки) банкоматов и позволило идентифицировать в качестве потенциального источника снижения качества банковских услуг возникновение технологических рисков в банкоматных системах.
Рисунок 6 – Структурно-функциональная модель подпроцесса инкассации (загрузки) банкоматов.
Кроме того, был проведен анализ подобных рисков и разработаны методические рекомендации по управлению бизнес-процессами функционирования банкоматных систем на основе анализа и прогнозирования стохастических свойств денежных потоков. Таким образом, в результате проведенных исследований была решена задача повышения эффективности функционирования карточных платежных систем на основе маркетинговых исследований, математико-статистического моделирования и оптимизации режима работы и размещения банкоматов. Результаты работы использованы при обслуживании банкоматных систем филиала в г. Туле.
Основные публикации автора по теме диссертации
Публикации автора в изданиях, включенных в перечень ведущих рецензируемых изданий ВАК:
1. Васин качеством услуг в карточных платежных системах // Известия Тульского государственного университета. Серия Технологическая системотехника. Вып. 3. – Тула: Изд-во ТулГУ, 2004. – С. 233 – 237.
2. Васин подходы к моделированию карточных платежных систем // Известия Тульского государственного университета. Серия Экономика. Управление. Стандартизация. Качество. Вып. 1. – Тула: Изд-во ТулГУ, 2004. – С. 259 – 267.
3. Васин банкомата как системы массового обслуживания // Известия Тульского государственного университета. Серия Экономика. Управление. Стандартизация. Качество. Вып. 1. – Тула: Изд-во ТулГУ, 2004. – С. 302 – 309.
4. Васин -вероятностный анализ и прогнозирование сроков подкрепления банкоматов наличностью // Финансы и кредит.– 2005.– № 27. – С. 55-57.
5. Васин -вероятностный анализ и прогнозирование резерва наличности для обеспечения банкоматных операций // Финансы и кредит.– 2005.– № 25. – С. 68-70.
6. Васин моделирование функционирования банкоматных систем // Финансы и кредит.– 2006.– №4. – С.56-61.
Другие публикации автора:
7. , Трушин модуль анализа экспертных оценок // Технологическая системотехника. Сб. трудов Первой международной электронной научно-технической конференции. – Тула: Гриф и Ко, 2002. – С. 270 – 272.
8. Васин проблемы повышения платежных карточных качества услуг систем // Экономика, экология и общество России в 21-м столетии: Труды 7-й Международной научно-практической конференции. Ч. 1. – СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2005.– С. 283-285.
9. Васин -статистическое обеспечение устойчивого функционирования банкоматных сетей // Факторы устойчивого развития экономики России на современном этапе (федеральный и региональный аспекты): Сборник статей III Всероссийской научно-практической конференции. – Пенза: Приволжский Дом знаний, 2005. – С. 129-132.
10. Васин -функциональный анализ процесса обслуживания клиентов банкоматных сетей // Актуальные проблемы связей с общественностью в современном российском обществе: Сборник статей Всероссийской научно-практической конференции. – Пенза: Приволжский Дом знаний, 2005. – С. 130-133.
11. Васин -статистическая модель учета платежных операций в банкоматных сетях // Учетно-налоговая политика: планирование и перспективы развития: Материалы Всероссийской научно практической конференции.– Орел: ОрелГТУ, 2005. - С. 215-217.
12. Васин -статистическая модель учета изменений баланса наличных денежных средств клиентов платежной карточной системы (тезисы доклада) // Учетно-налоговая политика: планирование и перспективы развития: Материалы Всероссийской научно практической конференции.– Орел: ОрелГТУ, 2005. - С. 224-229.
13. Васин статистическая интерпретация обслуживания клиентов банкоматных сетей // Финансовые проблемы РФ и пути их решения: теория и практика: Труды 6-й Международной научно-практической конференции. – СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2005. – С. 268-271.
14. Васин банкоматного обслуживания населения региона // Социально-экономические проблемы развития предприятий и регионов. III Международная научно-практическая конференция: сборник статей.– Пенза: ПДЗ, 2005.– С. 96-98.
