Модели достаточного и оптимального размещения банкоматов

Олег Брагинский, основатель «Школы траблшутеров» и директор «Бюро Брагинского»

Читайте также:

Что такое цифровые финансовые активы (ЦФА)

В крошечных магазинах Турции и на пестром Гранд Базаре рассчитываются бесконтактно: телефоном, кольцом, часами. Но повсеместно в радиусе взгляда мерцают экраны банкоматов: иначе не купить жареные каштаны, вареную кукурузу, уличные брецели.

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 «еще теплыми». Как в школе или студенческие времена.

Пока центральные и национальные банки отчитываются о снижении уровня обращения банкнот, региональные 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 конкретного города (региона)?
2. Как с помощью МДиО измерять, корректировать и управлять напряженностью работы сети УС?
3. Как использовать МДиО для коалиционных объединений и оптимизации собственной сети УС с учетом потенциала сети партнеров?
4. Как при наличии сети с партнерами перенаправить лучших клиентов других банков в собственные УС (приоритетная навигирующая геолокация)?
5. Как ввести градацию УС для приоритезации инкассации и устранения неполадок?

1. Востребованностью.
2. Наличием прибыльных пользователей.
3. Локацией (местом расположения).

Коэффициент полезности (востребованности) УС:

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

N_in – количество операций на внесение наличных, шт.

P_in – совокупная прибыль от клиентов, совершивших внесение наличных за соответствующий период, в долл. США.

N_out – количество операций на выдачу наличных, шт.

P_out – совокупная прибыль от клиентов, получивших наличные за соответствующий период, в долл. США.

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:

Клок = 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 (см. рис. 1).

Таким же способом присваивается приоритет для локации:

1. Для нескольких УС, входящих в локации, может производиться экспертная корректировка приоритета конкретных УС, например, если УС «Зеленое», 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 приведенной таблице (см. рис. 2) 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 долл. США и выше;

«Желтые» – простой не более 3 часов, стоимость инкассации – 150 долл. США;

«Зеленые» – простой не более 4 часов, стоимость инкассации – 100 долл. США и ниже.

Графическое распределение для Банка N выглядит следующим образом (см. рис. 3).

На рис. 5 синими точками на карте Екатеринбурга отображены планируемые к установке УС Банка N, а гео­метками трех цветов – действующие УС. Видно, что два новых УС попадут в красный класс, шесть – в желтый и столько же в зеленый.

Классификация Москвы выполнена для большего количества УС. Зоны напряженности отмечены красными овалами (см. рис. 6).

Расчет достаточного количества УС города (региона) проводится по формуле Площади достаточного охвата S_P популяции P:

S_P = S_Q × (P / Q), где

S_Q – площадь города

Q – население города

P – размер клиентской базы Банка N в городе.

Тот же расчет на примере Екатеринбурга (см. рис. 7):

S = 468 км²

Q = 1’353 тысячи человек

P = 242 тысячи человек.

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

Радиус достаточного охвата

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

56 – 40 = 16 штук.

Оценим текущее состояние сети УС

Цветные круги с цифрами 1, 2 и 3 на рис. 8 обозначают УС. В каждую группу (по цвету) отнесены УС, обслуживающие треть потребностей клиентской базы города в наличности:

«зеленые» УС – недоиспользуются

«желтые» – 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%) – (см. рис. 9). 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 напряженность использования УС в треугольном полигоне. Корректировке подлежат зоны наибольшей интенсивности – с показателями веса 7, 8 и 9 – см. рис. 10.

I. Корректировка сети УС по модели.

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

Интенсивность использования банкоматов «сделает» некоторые из них желтыми, рис. 12.

«Красные» соседи, с большой долей вероятности, «пожелтеют». Вес треугольников, соединяющих банкоматы, после оптимизации уменьшится (исчезнут 7, 8 и 9) – см. рис. 13.

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

Переманивание клиентов в собственные УС из партнерских осуществляется двумя способами:

1) Повышение номиналов купюр, загружаемых в УС красной зоны, до максимальных. Кому-то будет неудобно, но совершившим 3+ транзакции пятитысячными делайте кредитные и депозитные предложения, не спрашивая фамилии.

2) Использование бесконтактных 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 приведет продвинутых, торопливых и состоятельных.

А модель обеспечения бесперебойности функционирования УС мы рассмотрим в следующем материале на страницах журнала «ПЛАС».