Если столь значительная группа банкоматов имеет столь низкую активность, представляется очевидное решение — необходимо уменьшить сумму средств, загружаемых в банкомат. Но при этом необходимо помнить, что тогда среднее количество инкассации банкоматов возрастет. Чтобы оценить влияние этого фактора на производственную нагрузку основного кассового узла банка по загрузке (выгрузке) кассет банкоматов, необходимо проанализировать текущее состояние загрузки мощностей в основном кассовом узле. При этом необходимо заранее выяснить значение максимальных параметров производительности кассового узла, а именно количество обслуживаемых банкоматов в день.
Как уже было сказано выше, максимальная производительность кассового узла составляет 20 банкоматов в день, а именно 20 загрузок (выгрузок). Как видно из рис. 3 и 4 производительность кассового узла еще не достигла своего предела, и мы имеем резерв увеличения количества загрузок (выгрузок) в размере 40 %. Но, учитывая процесс развития сети и неуклонный рост мощностей обработки наличности, будем рассчитывать только на 20 % резерва под оптимизацию загрузки банкоматов.
Рассмотрим еще один, немаловажный показатель эффективности использования сети банкоматов — сумма возвращаемых в кассу средств. Чем больше доля загруженных в банкоматы средств вернулась в Банк, тем меньше эффективность использования банкомата и больше нагрузка на кассовый узел, вынужденный обрабатывать эти средства. При классической организации банка кассовый департамент не вмешивается в процесс планирования загрузки (выгрузки) банкоматов, а выступает только в роли исполнителя полученных от бизнес-подразделений заявок. Поэтому в процессе планирования инкассаций доминирует интерес исключения простоя в работе банкомата по причине недостаточности средств. Чтобы исключить риск простоя банкомата бизнес-подразделения довольно часто заказывают инкассацию банкомата, когда в этом еще нет необходимости. Построим график распределения количества инкассаций за год от доли средств, возвращенных в банк (рис. 5).
Как видим, большая часть банкоматов назначается на инкассацию, не израсходовав и половины загруженный средств, что имеет очень низкую эффективность использования сети банкоматов. Как говорилось выше, это связано в основном с опасениями возникновения репутационных рисков из-за простоя банкоматов. К сожалению, частой причиной преждевременной инкассации банкомата может служить отсутствие купюр в одной из кассет. Особенно это актуально для мультивалютных банкоматов. Очевидно, что возврат 50 % загруженных в банкомат средств не может быть оправдан репутационным риском. Используем параметры проценов возврата средств в Банк и сумму загрузки банкомата как управляющие при проведении оптимизации процесса инкассации и уменьшения суммы «отвлеченныгх» средств.
Оптимизация процедуры загрузки (выгрузки) сети банкоматовЦелевая функция оптимизации: достижение минимально возможного остатка средств в сети из N-числа банкоматов при обеспечении нормального функционирования сети и при заданной максимально допустимой производительности кассового узла. Иными словами необходимо для каждого банкомата определить минимально допустимый уровень загрузки, обеспечивающий заданный период между инкассациями. Зная период инкассации для каждого банкомата можно спланировать оптимальный график загрузки для всей сети. Для построения модели работы сети воспользуемся простой линейной моделью, конечным элементом в которой является банкомат с определенными из анализа его функционирования параметрами: величина загрузки, средний процент возвращенных в банк средств и средний период инкассации. Конечно, можно значительно усложнить модель, используя статистические модели, но как показывает опыт, и простой линейной модели достаточно, чтобы получить весомый результат. Моделирование проводилось на статистических данных функционирования сети за год. Рассмотрим два очевидных пути повышения эффективности сети банкоматов и опробуем их на модели.
1. Для управления моделью выберем группы банкоматов со сроком инкассации более 35 дней и для каждого банкомата уменьшим величину загрузки. Очевидно, что произойдет сокращение периода инкассации для этих банкоматов, с соответствующим увеличением нагрузки на кассовый узел (табл. 2).
В результате моделирования получаем следующие данные по среднему значению отвлеченных средств и количеству инкассаций за год (рис. 6, 7).
Changed Group — группа банкоматов, которой коснулась оптимизация; Non-changed group — банкоматы, которых оптимизация не коснулась
Changed group — группа банкоматов, которой коснулась оптимизация; Non-changed group — банкоматы, которых оптимизация не коснулась
Как видно из результатов оптимизации уменьшение величины загрузки банкомата для группы с периодом инкассации более 35 дней позволило сократить «отвлеченные» средства на 37 %, а именно на 6 млн долл. США (в эквиваленте). Это позволит банку в течение года использовать эти средства для других задач или осуществлять с ними торговые операции. В то же время это потребовало увеличение нагрузки на кассовый узел всего на 8 %, что укладывается в проектную мощность кассового узла.
2. Рассмотрим второй вариант оптимизации. Используем ту же группу банкоматов, с незначительным изменением по отношению к варианту 1, но при этом изменим правило постановки банкомата на инкассацию для банкоматов из группы с периодом инкассации 21–35 день: при достижении 10 % от первоначальной загрузки (табл. 3).
В результате моделирования получаем следующие данные по среднему значению отвлеченных средств и количеству инкассаций за год (рис. 8, 9).
Summary average balance — средний суммарный баланс до оптимизации; Speculative balance — средний баланс после оптимизации (приведен к долл. США)
Real number of cash collections — количество инкассаций банкоматов до оптимизации, Speculative number of cash collections — количество инкассаций после оптимизации
Как видно из результатов оптимизации уменьшение величины загрузки банкомата для группы с периодом инкассации более 35 дней позволило сократить «отвлеченные» средства на 31 %, а именно на 5,8 млн долл. США (в эквиваленте). В то же время из-за изменения правил назначения инкассации для группы с периодом инкассации 21–35 дней нагрузка на кассовый узел даже уменьшилось на 0,5 %.
Реализация полученных результатов оптимизацииРезультаты оптимизации были опробованы на реальном банке в течение 9 месяцев после проведенного анализа эффективности функционирования сети банкоматов. Были тщательно проанализированы параметры сети банкоматов и в результате проведения организационных мероприятий были получены следующие результаты.
1. Структура кассовой позиции банка (рис. 10).
Учитывая значительное увеличение сети банкоматов, почти на 50 % (со 139 банкоматов в декабре 2006 г. до 215 в августе 2007 г.), доля банкоматов в кассовой позиции Банка сократилась с 25 млн долл. США (в эквиваленте) в декабре 2006 г. до 11,5 млн долл. США (в эквиваленте) в июле 2007 г., т. е. более чем в 2 раза.
2. Нагрузка на кассовый узел (рис. 11).
Нагрузка на кассовый узел возросла до 335 (17 банкоматов в день) банкоматов в месяц в июле 2007 г. против 282 (14 банкоматов в день) в декабре 2006 г., т. е. на 19 % увеличения нагрузки и соответствует запланированным при анализе мощности кассового узла 20 % увеличению нагрузки.
3. Изменения в структуре средств, возвращенных из банкоматов (рис. 12).
Из рис. 12 видно, что основная часть банкоматов попадает в сегмент от 10 до 30 % возвращенных средств. Таким образом, удлиняется период инкассации банкомата, сокращается количество инкассаций и нагрузка на кассовый узел.
ВыводыТаким образом, ряд простых организационных мероприятий позволяет сократить сумму «отвлеченных» на функционирование сети банкоматов средств почти в два раза при 50 % увеличении сети банкоматов. В нашем примере из реальной жизни, Банк в течение года получил в свое распоряжение дополнительные средства в размере 13,5 млн долл. США (в эквиваленте). Это позволило ему не привлекать эти средства из внешних источников и сэкономить или получить прибыль от размещения этих средств на денежном рынке, в размере 4 % годовых, а именно 540 тыс. долл. США (в эквиваленте) в год.
Какие это мероприятия:
