Модель достаточного и оптимального размещения банкоматов

Правительство Великобритании озаботилось стратегией обеспечения доступа граждан к наличным. В Америке набирает силу движение «Only Cash Policy» – малые бизнесы отказываются платить за эквайринг. На технологичных японцев тоже нахлынуло: полюбили ностальгически шуршать бумажными. Принудительное ограничение розничного оборота наличных получило мощную оппозицию. Появилась мода носить деньги в карманах брюк, рассчитываться влажными и ещё тёплыми. Как в школе или студенческие времена.

Пока центральные и национальные банки отчитываются о снижении уровня хождения банкнот, региональные финансово-кредитные учреждения идут навстречу клиентам. Спустя два десятилетия приходится решать задачи, которые должны были исчезнуть как класс:

1. Как построить модель достаточности и оптимальности (МДиО) сети устройств самообслуживания (УС) в пределах города (региона)?
2. Как с помощью МДиО измерять, корректировать и управлять напряжённостью работы сети УС?
3. Как использовать МДиО для коалиционных объединений и оптимизации собственной сети УС с учётом потенциала сети партнёров?
4. Как при наличии сети с партнёрами перенаправить лучших клиентов других банков в собственные УС (приоритетная навигирующая геолокация)?
5. Как ввести градацию УС для приоритезации инкассации и устранения неполадок?

Вспомним азы – приоритетность УС определяется:

1. востребованностью
2. прибыльными клиентами
3. локацией (местом расположения).

Коэффициент полезности (востребованности) УС:

К_ПУС = (N_in x P_in) + (N_out x P_out), где

• N_in– количество операций на внесение наличных, шт.
• P_in– совокупная прибыль от клиентов, совершивших внесение наличных за соответствующий период, $
• N_out– количество операций на выдачу наличных, шт.
• P_out– совокупная прибыль от клиентов, получивших наличные за соответствующий период, $.

Дадим определение «локации»:

1. одно географическое место (с точки зрения клиента)
2. где может быть расположено несколько УС, например, зона 24*7
3. в том числе и разных типов.

Коэффициент удачности расположения локации:

К_лок = К_Пус1 + К_Пус2 + … + К_Пусn, где

• n – количество устройств на локации, шт.
• K_Пусi – коэффициент полезности i-го устройства самообслуживания.

Переходим к «цветовой» градации устройств:

1. для каждого города рассчитывается суммарный коэффициент всех УС
2. для каждого УС рассчитывается его доля в городе
3. Все УС сортируются по убыванию КПус и разделяются на три группы:

Таким же способом присваивается приоритет для локации:

1. Для нескольких УС, входящих в локации, может производиться экспертная корректировка приоритета конкретных УС, например, если УС «Зелёное», а локация – «Красная».
2. «Зарплатный» банкомат, независимо от присвоенного приоритета, попадает в «Красный» приоритет на период ±3 дня от даты зачисления фонда оплаты труда.

Формула «правильного» уровня доступности УС может быть построена по приведённой таблице:

и математически выглядеть так:

Для каждого класса (цвета) УС определяем стоимость и скорость исправления случая недоступности:

• «Красные» – простой не более 2 часов, стоимость инкассации $200+;
• «Жёлтые» – простой не более 3 часов, стоимость инкассации $150;
• «Зелёные» – простой не более 4 часов, стоимость инкассации $100-.

Графическое распределение для Банка N выглядит следующим образом:

На рисунке 1 синими точками на карте Екатеринбурга отображены планируемые к установке УС Банка N, а геометками трёх цветов – действующие УС. Видно, что два новых УС попадут в красный класс, шесть – в жёлтый и столько же в зелёный:

Рис. 1. Цветовая градация устройств банковского самообслуживания Банка N в г. Екатеринбург.

Классификация Москвы выполнена для большего количества УС. Зоны напряжённости отмечены красными овалами:

Рис. 2. Зоны критичности простоя УС Банка N на карте Москвы.

Расчёт достаточно количества УС города (региона) проводится по формуле Площади достаточного охвата SP популяции P:

S_P = S_Q * (P / Q), где

• S_Q – площадь города
• Q – население города
• P – размер клиентской базы Банка N в городе.

На примере Екатеринбурга:

• S = 468 км²
• Q = 1’353 тысяч человек
• P = 242 тысячи человек.

S_{P(Екатеринбург)} = 468 * (242 / 1’353) = 83 км².

На Площади достаточно охвата находится 56 локаций для УС. Достаточно ли? В городе транспортных центров (зон посадки-высадки пассажиров), бизнес-площадок и торгово-развлекательных «якорей» итого 40. Избыток УС в Екатеринбурге: 56 – 40 = 16 штук.

Рис. 3. Радиус достаточного охвата сети УС для Екатеринбурга.

1. Оценим текущее состояние сети УС.

Цветные круги с цифрами 1, 2 и 3 на рис. 4 обозначают УС. В каждую группу (по цвету) отнесены УС, обслуживающие треть потребностей клиентской базы города в наличности:

• «зелёные» УС – недоиспользуются
• «жёлтые» – работают на средней мощности
• «красные» – используются чересчур интенсивно.

При оптимальном и достаточном распределении УС каждого цвета должно быть 32-34%. Но в текущем состоянии три красных УС (17%) обслуживают треть клиентской базы (33%) – рис. 5. Предстоит откорректировать нагрузку на них, добавлением новых устройств.

Каждые три УС объединяем линиями и рассчитываем «вес территории», определяемый суммой цифр устройств в вершинах, что отражает напряжённость использования УС в треугольном полигоне. Корректировке подлежат зоны наибольшей интенсивности – с весами 7, 8 и 9 – рис. 6.

Рис. 4. Фрагмент сети УС до оптимизации.

Рис. 5. Распределение УС по цветам до оптимизации сети.

Рис. 6. Распределение зон напряжённости использования УС до оптимизации сети.

1. Корректировка сети УС по модели.

Модель предлагает «дорастить» пять банкоматов к существующей сети. Новые устройства добавляются как «зелёные» с красным фоном – рис. 7.

Рис. 7. Фрагмент сети УС после оптимизации.

Интенсивность использования банкоматов «сделает» некоторые из них жёлтыми, рис. 8.

Рис. 8. Распределение УС по цветам после оптимизации сети.

«Красные» соседи, с большой долей вероятности, «пожелтеют». Вес треугольников, соединяющих банкоматы, после оптимизации уменьшится (исчезнут 7, 8 и 9) – рис. 9.

Рис. 9. Распределение зон напряжённости использования УС после оптимизации сети.

Таким образом, добавление пяти устройств (+28%) снизило (перераспределило) нагрузку в целом по сети УС на 16% (в пределах города). Предложенная методика позволяет управлять зонами напряжённости сети УС и для городов, имеющих более одного географического центра. Для Новосибирска придётся строить две раздельные окружности.

Переманивание клиентов в собственные УС из партнёрских осуществляется двумя способами:

1. Повысить номиналы купюр в УС красной зоны до максимальных. Кому-то будет неудобно, но совершившим 3+ транзакции пятитысячными, делайте кредитные и депозитные предложения не спрашивая фамилии.
2. Использовать бесконтактные УС без экранов. Предложите клиентам загрузить приложение, чтобы выбор проводить в смартфоне, а к устройству подходить для касания-авторизации, чтобы забрать деньги из диспенсера. Быстрое обслуживание приведёт продвинутых, торопливых и состоятельных.

А модель обеспечения бесперебойности УС рассмотрим в следующем материале.