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    基于Anylogic的銀行網(wǎng)點(diǎn)窗口服務(wù)能力仿真分析

    2018-01-05 11:07:36張屹然紀(jì)琳德許根濤
    中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2018年21期
    關(guān)鍵詞:仿真分析

    張屹然 紀(jì)琳德 許根濤

    摘 要:銀行網(wǎng)點(diǎn)窗口服務(wù)能力主要包括人工窗口服務(wù)、自助服務(wù)和咨詢服務(wù)。本文以某銀行網(wǎng)點(diǎn)為實(shí)際背景,對(duì)銀行主要業(yè)務(wù)類別和流程進(jìn)行分析并對(duì)關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,應(yīng)用Anylogic軟件工具建立銀行窗口服務(wù)能力仿真模型,對(duì)銀行網(wǎng)點(diǎn)服務(wù)能力進(jìn)行分析,實(shí)現(xiàn)了一種對(duì)銀行服務(wù)能力分析的新方法。

    關(guān)鍵詞:銀行服務(wù)能力;仿真分析;Anylogic

    中圖分類號(hào):TP391.9 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    銀行網(wǎng)點(diǎn)服務(wù)能力是指其利用技術(shù)、人力、設(shè)備等資源為顧客提供各種服務(wù)的能力。針對(duì)服務(wù)能力不足與服務(wù)成本增加之間的矛盾,需找出可行優(yōu)化方案,使得服務(wù)能力在滿足需求的前提下達(dá)到成本最低的優(yōu)化目標(biāo)。

    在此類問題的研究中,馬憶、馬勇慧主要以排隊(duì)論方法為分析工具,將銀行服務(wù)能力不足轉(zhuǎn)化為顧客排隊(duì)模型,建立商業(yè)銀行多服務(wù)臺(tái)排隊(duì)服務(wù)模型,并對(duì)排隊(duì)方法進(jìn)行改善,求得在滿足服務(wù)能力標(biāo)準(zhǔn)前提下,銀行應(yīng)設(shè)置的最少窗口數(shù)量。張玉炘、陳韶飛主要通過對(duì)銀行排隊(duì)現(xiàn)象的成因進(jìn)行分析,給出解決銀行排隊(duì)問題的戰(zhàn)略性建議。朱軍先、李華敏主要運(yùn)用仿真軟件對(duì)銀行服務(wù)情況進(jìn)行模擬,使用計(jì)算機(jī)軟件建立起營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)顧客服務(wù)模型,并通過模型的改進(jìn)實(shí)現(xiàn)對(duì)營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)服務(wù)能力改進(jìn)的效果模擬,探究合理的資源配置。

    某銀行網(wǎng)點(diǎn)位于城市中心,業(yè)務(wù)量大,由于該銀行網(wǎng)點(diǎn)服務(wù)資源限制,導(dǎo)致經(jīng)常出現(xiàn)排隊(duì)擁擠現(xiàn)象,客戶滿意率低。為解決服務(wù)能力不足問題,需對(duì)該銀行網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)行分析,尋求可行改善方案。因此,仿真分析目標(biāo)為針對(duì)網(wǎng)點(diǎn)窗口服務(wù)能力進(jìn)行仿真分析,優(yōu)化調(diào)整各類服務(wù)資源數(shù)量以滿足需求。本文應(yīng)用AnyLogic仿真工具,建立銀行窗口服務(wù)能力仿真模型實(shí)現(xiàn)對(duì)銀行網(wǎng)點(diǎn)服務(wù)能力的分析。

    1 仿真模型設(shè)計(jì)

    1.1 仿真模型概念設(shè)計(jì)

    針對(duì)銀行窗口服務(wù)能力分析問題,主要包括咨詢臺(tái)、對(duì)公/對(duì)私窗口業(yè)務(wù)、ATM自助服務(wù),經(jīng)分析各類業(yè)務(wù)流程后,仿真模型概念設(shè)計(jì)如圖1所示。

    當(dāng)顧客到達(dá)后面臨4個(gè)選擇:咨詢臺(tái)、窗口、ATM自助或離開系統(tǒng)。如顧客明確個(gè)人業(yè)務(wù)所屬類型,則直接選擇相應(yīng)窗口、ATM自助或離開,否則到咨詢臺(tái)進(jìn)行咨詢。咨詢臺(tái)采取單隊(duì)列單服務(wù)臺(tái)規(guī)則,對(duì)于選擇窗口的顧客,需通過叫號(hào)機(jī)排隊(duì),如顧客為VIP顧客,則進(jìn)入VIP叫號(hào)隊(duì)列。因此,窗口服務(wù)采取單隊(duì)列多服務(wù)臺(tái)規(guī)則。對(duì)于選擇ATM自助的顧客采取多隊(duì)列多服務(wù)臺(tái)排隊(duì)規(guī)則。

    1.2 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集與分析

    為得到顧客到達(dá)率、窗口服務(wù)時(shí)間、自助設(shè)備服務(wù)時(shí)間、咨詢服務(wù)時(shí)間和顧客流向概率等仿真模型參數(shù),采用測(cè)時(shí)法對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行了采集,擬合概率分布函數(shù)見表1。

    顧客到達(dá)銀行網(wǎng)點(diǎn)后將對(duì)不同服務(wù)的選擇,通過記錄顧客到達(dá)銀行網(wǎng)點(diǎn)后流向,采用頻率參數(shù)估計(jì)得到顧客到達(dá)后選擇各服務(wù)資源概率分布見表2。

    1.3 邏輯模型設(shè)計(jì)

    針對(duì)構(gòu)建銀行網(wǎng)點(diǎn)仿真目標(biāo),應(yīng)用Anylogic仿真軟件構(gòu)建仿真邏輯模型主要包括如下模塊:

    (1)咨詢:顧客通過“MoveTo”模塊前往咨詢臺(tái)。顧客首先在“咨詢”元素中產(chǎn)生隊(duì)列,遵循單服務(wù)臺(tái)單隊(duì)列原則,服務(wù)的延遲時(shí)間服從伽馬分布。咨詢服務(wù)完成后顧客在出口端“selectOutput6”處決定咨詢后去向,以概率前往窗口區(qū)、ATM機(jī)區(qū)或選擇離開。

    (2)窗口:顧客通過“MoveTo”板塊前往叫號(hào)隊(duì)列等待窗口服務(wù)。顧客在叫號(hào)隊(duì)列中遵循單服務(wù)臺(tái)單隊(duì)列、先進(jìn)先出的排隊(duì)原則,在叫號(hào)過程中服務(wù)的延遲時(shí)間服從平均分布。

    叫號(hào)后先在“判斷公私”模塊對(duì)顧客窗口業(yè)務(wù)類型進(jìn)行判斷,若為對(duì)公業(yè)務(wù),則進(jìn)入“teller2”模塊;若為對(duì)私業(yè)務(wù),則先由“VIP判定”模塊進(jìn)行是否為VIP顧客的判定。若為VIP顧客則設(shè)定其優(yōu)先級(jí)。辦理對(duì)私業(yè)務(wù)服務(wù)顧客離開隊(duì)列后進(jìn)入“teller1”模塊。

    (3)ATM機(jī): 采用多服務(wù)臺(tái)多隊(duì)列的排隊(duì)規(guī)則構(gòu)建單隊(duì)列和單服務(wù)ATM服務(wù)。顧客通過“MoveTo”模塊前往ATM機(jī)模塊接受自助服務(wù)。

    最后顧客將離開系統(tǒng),通過“MoveTo”模塊移動(dòng)至出口,然后由顧客回收器(sink)吸收。

    2 仿真模型運(yùn)行與分析

    該銀行網(wǎng)點(diǎn)營業(yè)時(shí)間為:8:30~16:30,無集中休息時(shí)間。則仿真模型中以480 min為單一工作日。該網(wǎng)點(diǎn)各類服務(wù)資源按照實(shí)際數(shù)目進(jìn)行設(shè)置:對(duì)私服務(wù)為3個(gè),對(duì)公窗口為1個(gè),ATM機(jī)為4臺(tái)。仿真運(yùn)行后得到主要服務(wù)能力分析指標(biāo)主要包括窗口利用率、對(duì)私窗口等待時(shí)間、對(duì)公窗口等待時(shí)間、咨詢臺(tái)等待時(shí)間和ATM等待時(shí)間等。

    2.1 窗口利用率

    窗口利用率表示柜員窗口提供服務(wù)時(shí)間與總時(shí)間的比值。如圖2所示,對(duì)私窗口利用率為0.82,對(duì)公窗口利用率為0.39。其中對(duì)私窗口利用率較高,柜員工作強(qiáng)度大;對(duì)公窗口利用率較低,柜員工作強(qiáng)度小。

    2.2 對(duì)私窗口等待時(shí)間

    對(duì)私業(yè)務(wù)窗口隊(duì)列等待時(shí)間分布如圖3所示,最長等待時(shí)間為22.6 min,平均等待時(shí)間為5.4 min,等待時(shí)間小于1.9min比例約為40%,約有30%的顧客等待時(shí)間超過8 min,即存在相當(dāng)比例顧客因?yàn)榈却龝r(shí)間過長導(dǎo)致服務(wù)滿意度下降。

    2.3 對(duì)公窗口等待時(shí)間

    對(duì)公業(yè)務(wù)窗口隊(duì)列等待時(shí)間分布如圖4所示,最長等待時(shí)間為4.7 min,平均等待時(shí)間為0.7 min,等待時(shí)間小于0.5 min比例約為80%,所有顧客等待時(shí)間均小于8 min,對(duì)公業(yè)務(wù)窗口服務(wù)能力滿足顧客需求。

    2.4 咨詢隊(duì)列等待時(shí)間

    咨詢隊(duì)列等待時(shí)間分布如圖5所示,最長等待時(shí)間為1.7 min,平均等待時(shí)間為0.08 min,等待時(shí)間小于0.2 min比例約為90%,最長等待時(shí)間小于8 min,咨詢臺(tái)服務(wù)能力能夠滿足顧客需求。

    2.5 ATM機(jī)隊(duì)列等待時(shí)間

    ATM設(shè)備隊(duì)列等待時(shí)間分布如圖6~圖9所示,最長等待時(shí)間為2.14min,平均等待時(shí)間為0.06min。該仿真過程中,最長等待時(shí)間明顯小于8min,大部分顧客等待時(shí)間為0min,即顧客無須等待。將仿真結(jié)果數(shù)據(jù)與實(shí)際情況進(jìn)行對(duì)比匯總于表3。其中服務(wù)顧客數(shù)量不包括正在接受服務(wù)的顧客,總顧客數(shù)以離開的顧客數(shù)為準(zhǔn)。

    從表3可以看出,該模型中對(duì)私窗口服務(wù)顧客數(shù)、對(duì)公窗口服務(wù)顧客數(shù)、ATM服務(wù)總顧客數(shù)、咨詢服務(wù)顧客數(shù)、放棄服務(wù)顧客數(shù)、總顧客數(shù)指標(biāo)與實(shí)際統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)相差基本與實(shí)際情況相符合,證明該仿真模型是可行有效的。

    結(jié)論

    本文采用仿真的方法對(duì)銀行網(wǎng)點(diǎn)服務(wù)能力進(jìn)行了仿真分析,不僅能夠更加真實(shí)地反應(yīng)銀行服務(wù)的實(shí)際情況,還能夠根據(jù)不同銀行網(wǎng)點(diǎn)的實(shí)際情況方便地改變服務(wù)窗口數(shù)量、ATM機(jī)數(shù)量,從而應(yīng)用于不同銀行的服務(wù)能力仿真分析。該方法不僅方便快捷使工作效率得到提高,更節(jié)省了銀行網(wǎng)點(diǎn)規(guī)劃的時(shí)間和經(jīng)濟(jì)成本,為銀行網(wǎng)點(diǎn)服務(wù)能力改善提供了新方法。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 馬憶. 我國商業(yè)銀行排隊(duì)現(xiàn)象分析[J]. 南方金融, 2011(2):72-75.

    [2] 馬勇慧. 商業(yè)銀行客戶等待排隊(duì)優(yōu)化及對(duì)策[J]. 時(shí)代金融旬刊, 2013(7):311-312.

    [3]張玉炘, 郭梁英, 安瑞霞,等.銀行排隊(duì)系統(tǒng)的最佳窗口數(shù)設(shè)置研究[J].經(jīng)營管理者, 2016(11):13.

    [4] 陳韶飛, 李弘, 夏文杰. 基于Anylogic的商業(yè)銀行排隊(duì)系統(tǒng)仿真研究[J]. 科技通報(bào), 2016, 32(8):210-214.

    [5] 朱軍先, 陳興, 劉奇,等. 基于排隊(duì)理論的銀行網(wǎng)點(diǎn)流程優(yōu)化計(jì)算機(jī)建模與仿真[J]. 武漢金融, 2012(8):64-67.

    [6] 李華敏, 張輝. 顧客等待容忍度與銀行排隊(duì)服務(wù)系統(tǒng)的優(yōu)化[J]. 金融論壇, 2011(2):29-34.

    作者簡介:張屹然,通信地址:黑龍江省哈爾濱市香坊區(qū)文啟街4號(hào)27棟3單元3樓,150040。

    作者簡介:紀(jì)琳德,通信地址:黑龍江省哈爾濱市文道街27號(hào) 文軒小區(qū)c棟,150080。

    通訊作者:許根濤,通信地址:黑龍江省哈爾濱市南崗區(qū)西前衛(wèi)大街10號(hào)。

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