| 标题 | 基于Anylogic的银行网点窗口服务能力仿真分析 |
| 范文 | 张屹然 纪琳德 许根涛 摘 要：银行网点窗口服务能力主要包括人工窗口服务、自助服务和咨询服务。本文以某银行网点为实际背景，对银行主要业务类别和流程进行分析并对关键业务数据进行采集，应用Anylogic软件工具建立银行窗口服务能力仿真模型，对银行网点服务能力进行分析，实现了一种对银行服务能力分析的新方法。 关键词：银行服务能力；仿真分析；Anylogic 中图分类号：TP391.9 文献标志码：A 银行网点服务能力是指其利用技术、人力、设备等资源为顾客提供各种服务的能力。针对服务能力不足与服务成本增加之间的矛盾，需找出可行优化方案，使得服务能力在满足需求的前提下达到成本最低的优化目标。 在此类问题的研究中，马忆、马勇慧主要以排队论方法为分析工具，将银行服务能力不足转化为顾客排队模型，建立商业银行多服务台排队服务模型，并对排队方法进行改善，求得在满足服务能力标准前提下，银行应设置的最少窗口数量。张玉炘、陈韶飞主要通过对银行排队现象的成因进行分析，给出解决银行排队问题的战略性建议。朱军先、李华敏主要运用仿真软件对银行服务情况进行模拟，使用计算机软件建立起营业网点顾客服务模型，并通过模型的改进实现对营业网点服务能力改进的效果模拟，探究合理的资源配置。 某银行网点位于城市中心，业务量大，由于该银行网点服务资源限制，导致经常出现排队拥挤现象，客户满意率低。为解决服务能力不足问题，需对该银行网点进行分析，寻求可行改善方案。因此，仿真分析目标为针对网点窗口服务能力进行仿真分析，优化调整各类服务资源数量以满足需求。本文应用AnyLogic仿真工具，建立银行窗口服务能力仿真模型实现对银行网点服务能力的分析。 1 仿真模型设计 1.1 仿真模型概念设计 针对银行窗口服务能力分析问题，主要包括咨询台、对公/对私窗口业务、ATM自助服务，经分析各类业务流程后，仿真模型概念设计如图1所示。 当顾客到达后面临4个选择：咨询台、窗口、ATM自助或离开系统。如顾客明确个人业务所属类型，则直接选择相应窗口、ATM自助或离开，否则到咨询台进行咨询。咨询台采取单队列单服务台规则，对于选择窗口的顾客，需通过叫号机排队，如顾客为VIP顾客，则进入VIP叫号队列。因此，窗口服务采取单队列多服务台规则。对于选择ATM自助的顾客采取多队列多服务台排队规则。 1.2 业务数据采集与分析 为得到顾客到达率、窗口服务时间、自助设备服务时间、咨询服务时间和顾客流向概率等仿真模型参数，采用测时法对上述数据进行了采集，拟合概率分布函数见表1。 顾客到达银行网点后将对不同服务的选择，通过记录顾客到达银行网点后流向，采用频率参数估计得到顾客到达后选择各服务资源概率分布见表2。 1.3 逻辑模型设计 针对构建银行网点仿真目标，应用Anylogic仿真软件构建仿真逻辑模型主要包括如下模块： （1）咨询：顾客通过“MoveTo”模块前往咨询台。顾客首先在“咨询”元素中产生队列，遵循单服务台单队列原则，服务的延迟时间服从伽马分布。咨询服务完成后顾客在出口端“selectOutput6”处决定咨询后去向，以概率前往窗口区、ATM机区或选择离开。 （2）窗口：顾客通过“MoveTo”板块前往叫号队列等待窗口服务。顾客在叫号队列中遵循单服务台单队列、先进先出的排队原则，在叫号过程中服务的延迟时间服从平均分布。 叫号后先在“判断公私”模块对顾客窗口业务类型进行判断，若为对公业务，则进入“teller2”模块；若为对私业务，则先由“VIP判定”模块进行是否为VIP顾客的判定。若为VIP顾客则设定其优先级。办理对私业务服务顾客离开队列后进入“teller1”模块。 （3）ATM机： 采用多服务台多队列的排队规则构建单队列和单服务ATM服务。顾客通过“MoveTo”模块前往ATM机模块接受自助服务。 最后顾客將离开系统，通过“MoveTo”模块移动至出口，然后由顾客回收器（sink）吸收。 2 仿真模型运行与分析 该银行网点营业时间为：8：30～16：30，无集中休息时间。则仿真模型中以480 min为单一工作日。该网点各类服务资源按照实际数目进行设置：对私服务为3个，对公窗口为1个，ATM机为4台。仿真运行后得到主要服务能力分析指标主要包括窗口利用率、对私窗口等待时间、对公窗口等待时间、咨询台等待时间和ATM等待时间等。 2.1 窗口利用率 窗口利用率表示柜员窗口提供服务时间与总时间的比值。如图2所示，对私窗口利用率为0.82，对公窗口利用率为0.39。其中对私窗口利用率较高，柜员工作强度大；对公窗口利用率较低，柜员工作强度小。 2.2 对私窗口等待时间 对私业务窗口队列等待时间分布如图3所示，最长等待时间为22.6 min，平均等待时间为5.4 min，等待时间小于1.9min比例约为40%，约有30%的顾客等待时间超过8 min，即存在相当比例顾客因为等待时间过长导致服务满意度下降。 2.3 对公窗口等待时间 对公业务窗口队列等待时间分布如图4所示，最长等待时间为4.7 min，平均等待时间为0.7 min，等待时间小于0.5 min比例约为80%，所有顾客等待时间均小于8 min，对公业务窗口服务能力满足顾客需求。 2.4 咨询队列等待时间 咨询队列等待时间分布如图5所示，最长等待时间为1.7 min，平均等待时间为0.08 min，等待时间小于0.2 min比例约为90%，最长等待时间小于8 min，咨询台服务能力能够满足顾客需求。 2.5 ATM机队列等待时间 ATM设备队列等待时间分布如图6～图9所示，最长等待时间为2.14min，平均等待时间为0.06min。该仿真过程中，最长等待时间明显小于8min，大部分顾客等待时间为0min，即顾客无须等待。将仿真结果数据与实际情况进行对比汇总于表3。其中服务顾客数量不包括正在接受服务的顾客，总顾客数以离开的顾客数为准。 从表3可以看出，该模型中对私窗口服务顾客数、对公窗口服务顾客数、ATM服务总顾客数、咨询服务顾客数、放弃服务顾客数、总顾客数指标与实际统计数据相差基本与实际情况相符合，证明该仿真模型是可行有效的。 结论 本文采用仿真的方法对银行网点服务能力进行了仿真分析，不仅能够更加真实地反应银行服务的实际情况，还能够根据不同银行网点的实际情况方便地改变服务窗口数量、ATM机数量，从而应用于不同银行的服务能力仿真分析。该方法不仅方便快捷使工作效率得到提高，更节省了银行网点规划的时间和经济成本，为银行网点服务能力改善提供了新方法。 参考文献 [1] 马忆. 我国商业银行排队现象分析[J]. 南方金融， 2011（2）：72-75. [2] 马勇慧. 商业银行客户等待排队优化及对策[J]. 时代金融旬刊， 2013（7）：311-312. [3]张玉炘， 郭梁英， 安瑞霞，等.银行排队系统的最佳窗口数设置研究[J].经营管理者， 2016（11）：13. [4] 陈韶飞， 李弘， 夏文杰. 基于Anylogic的商业银行排队系统仿真研究[J]. 科技通报， 2016， 32（8）：210-214. [5] 朱军先， 陈兴， 刘奇，等. 基于排队理论的银行网点流程优化计算机建模与仿真[J]. 武汉金融， 2012（8）：64-67. [6] 李华敏， 张辉. 顾客等待容忍度与银行排队服务系统的优化[J]. 金融论坛， 2011（2）：29-34. 作者简介：张屹然，通信地址：黑龙江省哈尔滨市香坊区文啟街4号27栋3单元3楼，150040。 作者简介：纪琳德，通信地址：黑龙江省哈尔滨市文道街27号 文轩小区c栋，150080。 通讯作者：许根涛，通信地址：黑龙江省哈尔滨市南岗区西前卫大街10号。 |
| 随便看 |
|
科学优质学术资源、百科知识分享平台，免费提供知识科普、生活经验分享、中外学术论文、各类范文、学术文献、教学资料、学术期刊、会议、报纸、杂志、工具书等各类资源检索、在线阅读和软件app下载服务。