Совершенствование планирования и мониторинга высокотехнологичных банковских продуктовых бизнес-линий

Брюханов Ю.М.,
кандидат экономических наук, доцент кафедры
организационно-управленческих инноваций
Российского экономического университета им. Г. В. Плеханова
,

Садыкова А.К.,
начальник центра розничного бизнеса
ЗКОФ АО «Народный Банк Казахстана»

Чудрова В.У.,
преподаватель кафедры менеджмента и предпринимательства
ЗКГУ им. М.Утемисова

Эффективное ведение розничного бизнеса банка требует периодического обновления продуктовых бизнес-линий. Актуальным является определение длительности жизненных циклов продуктов и поддержание продуктовой бизнес-линии на стадиях роста и зрелости на основе обновления портфеля предлагаемых услуг. В предлагаемом методическом подходе стадия роста определяется на основе значимости коэффициента корреляции (силы статистической связи) с учетом смещения отклика системы на управляющее воздействие. Автоматизация расчетов в среде MS Excel позволяет использовать методический подход в практическом управлении продажами карточных продуктов. В качестве показателя эффекта выпуска пластиковых карт принят прирост остатков на счетах клиентов – физических лиц.

Введение. В последнее время банки в Республике Казахстан активно участвуют в розничном рынке. С повышением уровня жизни и доходов населения увеличивается и потребительский спрос на электронные банковские продукты. Электронные банковские продукты – платежные карты – являются инновационной банковской услугой, имеющей, как всякий инновационный продукт, ограниченный жизненный цикл. В управлении продуктовой линейкой банка важно определить показатель результата управляющего воздействия и необходимость замены банковского продукта, рыночный потенциал которого использован, на другой. Одной из главных причин, сдерживающих качественный рост рынка банковских карт в Казахстане, является неэффективное стратегическое управление банков–эмитентов пластиковых карт и платежных систем.

Статистический анализ. Перед банковским менеджментом стоят, в числе других, два основных вопроса: планирование ресурсной базы в результате применения новых технологий и определение жизненного цикла инновационного банковского продукта, замена его на стадии спада.

Предлагаемый методический подход к совершенствованию управленческих решений по планированию и мониторингу высокотехнологичных банковских продуктовых бизнес-линий опирается на гипотезу о статистической прямой связи между количеством выпущенных банковских карт и остатками на счетах клиентов банка и на явление смещения отклика управляемого объекта на управляющее воздействие.

Стратегическое управление ресурсной базой, продуктовой линейкой розничного банка должно ориентироваться на продуктовую сегментацию и насыщенность рынка банковских услуг, инновационность и эффективность банковских продуктов.

В настоящее время алгоритмы и методики принятия стратегических управленческих решений в этом направлении разработаны недостаточно.

Примем за управляющее воздействие объем выпуска банковских платежных карт, а за результат – применения продукта увеличение денежных средств на счетах клиентов. Базой анализа явилась накопленная статистика поквартально за 2012–2014 гг. по продуктовой бизнес-линии ЗКОФ АО «Народный Банк Казахстана», одного из лидеров по карточному бизнесу в Республике Казахстан.

Авторы применили методы корреляционно-регрессионного анализа для построения модели зависимости прироста остатков денежных средств на счетах клиентов от количества выпущенных карточек, основываясь на данных ЗКОФ АО «Народный Банк Казахстана». Был также применен метод смещения матрицы результатов для поиска значимого срока запаздывания отклика. Научной новизной работы является применение анализа запаздывания отклика объекта управления (остатков денежных средств на клиентских счетах) на управляющее воздействие (выпуск платежных карт), позволяющего осуществлять мониторинг жизненного цикла продукта, определять потребность в инновациях продуктовой линейки и повысить эффективность планирования ресурсной базы розничного банка.

В общем случае парную линейную регрессионную модель можно представить в виде:

где a, b – теоретические параметры регрессии;
e – случайное отклонение (возмущение, ошибка).

Задачи линейного регрессионного анализа состоят в том, чтобы по имеющимся статистическим данным  для переменных x и y:
– получить наилучшие оценки неизвестных параметров a, b;
– проверить статистические гипотезы о параметрах модели;
– проверить, достаточно ли хорошо модель согласуется со статистическими данными.

Анализ осуществляется в следующей последовательности:
1) сведение исходных данных по количеству эмитированных пластиковых карточек и объемам остатков на счетах физических лиц в одну таблицу (табл. 1);
2) проведение последовательно корреляционного анализа статистической связи между зависимой переменной y и независимой переменной x, смещая матрицу результатов с шагом запаздывания отклика –1, перемещая данные столбца y на одно значение вверх, при этом первым значением становится  и т.д. до  (табл. 2).
3) полученные результаты анализа позволяют определить статистически значимый прирост остатков на счетах клиентов – физических лиц после выпуска в обращение карточек в точке запаздывания –2, что означает отклик управляемой системы на управляющее воздействие с лагом в полгода.

Результаты построенной корреляционной регрессионной модели и график зависимости приведены на рис. 1.

По результатам видно, что связь очень слабая, так как

Проведем эксперимент, используя регрессионно-корреляционный анализ и обработку данных динамических рядов на основе метода матрицы смещения.

Смещение –1: оценим влияние выпуска карточек на остатки с запаздыванием отклика рынка на один квартал (рис. 2) Вывод: связь отсутствует.

Смещение –2: оценим влияние выпуска карточек на остатки с запаздыванием отклика рынка на два квартала (рис. 3) Вывод: связь умеренная, близкая к сильной.

Смещение –3: оценим влияние выпуска карточек на остатки с запаздыванием отклика рынка на три квартала (рис. 4). Вывод: связь слабая.

Смещение –4: оценим влияние выпуска карточек на остатки с запаздыванием отклика рынка на четыре квартала (год) (рис. 5). Вывод: связь очень слабая.

Анализ показал близкую к сильной корреляцию влияния выпуска карточек на увеличение остатков с запаздыванием отклика рынка на полгода (два квартала) (табл. 2).

Графическое представление результатов анализа позволяет определить структуру жизненного цикла продукта и критическую точку для планирования ресурсной базы и мониторинга насыщения рынка банковских услуг: как только статистическая связь между приростом остатков спустя два квартала после выпуска карточек станет слабой, значит, продукт использовал свой потенциал и необходимо проводить его замену (рис. 6).

На приведенном графике видны стадии внедрения, роста, зрелости и спада жизненного цикла продукта.

Достоверность полученной модели подтверждается проверкой по критериям Фишера и Стьюдента, проведенной в среде MS Excel.

Табличное значение критерия Фишера – 5,32, фактическое – 5,49 для вероятности ошибки 5%, восьми степеней свободы и одной переменной. Регрессионную модель можно считать надежной.

Табличное значение критерия Стьюдента – 2,31, фактическое – 2,34 для вероятности ошибки 5%, коэффициент при независимой переменной (количество выпуска карточек) можно считать значимым.

Фактические P-значения меньше 5%-ной вероятности ошибки как для y-пересечения (остатки на счетах физических лиц) 0,05%, так и для независимой переменной (выпуск карт) 4,72%.

Регрессионный анализ выявил тренд роста остатков на счете клиента через полгода после выпуска платежной карты на 113 тыс. тенге (см. рис. 3).

y = 2202138,569 + 113,9570848x + e,

где e – случайная переменная, описывающая сезонные колебания.

Полученная регрессионно-корреляционная модель [1] позволяет повысить
качество управленческих решений в розничном бизнесе банка и является инструментом принятия решений по маркетинговой стратегии кредитной организации.

Проведенный эксперимент позволил проверить и подтвердить гипотезу, что прямым результатом увеличения остатков денежных средств на счетах клиентов является факт количества выпущенных карточек, поскольку чем если больше карточек, соответственно, тем больше остатков на счетах.

Поступления средств на счета пластиковых карт по экономическому содержанию можно отнести к привлечениям от физических лиц. Как показал анализ, остатки денежных средств на счетах клиентов не всегда поквартально показывают прямую зависимость от объема выпущенных карточек. Так, наибольший объем денежных ресурсов приходится на летние месяцы, при этом минимальный объем ресурсов приходится на конец и начало года. Данный факт объясняется тем, что весенний сезон традиционно считается периодом активного сбережения физическими лицами средств на предстоящие летние отпуска, осуществление ремонта и т.д., в то время как декабрь – это предновогодний период, сопровождающийся увеличением расходов клиентов на подарочные покупки и т.п. Также необходимо отметить, что в кредитной организации при заключении договоров на выпуск карточек с корпоративными клиентами по отчетности может проходить эмиссия большого объема карточек, однако поступления, а соответственно, и наличие остатков на счетах можно увидеть в более поздний период ввиду физически большого объема карт. При этом в любом случае можно с уверенностью утверждать, что увеличение количества выпущенных карточек увеличивает остатки денежных средств на счетах клиентов, что и подтверждает проведенный эксперимент.

Заключение. В принятии управленческих решений необходимо учитывать сезонные колебания и уровень насыщения рынка банковским продуктом. Ясно, что выпуск миллиона карточек не даст прироста остатков на клиентских счетах в размере 113 млрд тенге в регионе обслуживания банка. Найденный отклик со смещением на два квартала должен использоваться для мониторинга эффективности банковского продукта и замены его в случае слабой статистической связи между уровнем управляющего воздействия и получаемым результатом – откликом управляемой системы: приростом остатков на счетах клиентов физических лиц.

Используемые источники
1. Брюханов Ю.М., Садыкова А.К. Совершенствование технологии принятия управленческих решений в розничном банковском сегменте // Международная научно-практическая конференция «Факультет менеджмента: 70 лет организационно-управленческих инноваций»: сб. статей. – М.: Палеотип, 2015. – С. 23–28.
2. Лилеев Д.В. Пластиковые деньги // Финансы Казахстана. – 2012. – № 5. – С. 30–31.
3. Бодров A.A., Сенкус В.В. Концепция и технологии коммерческих банков в управлении взаимоотношениями с частными клиентами в сфере розничных банковских услуг // Материалы Международной конференции «Актуальные проблемы современных наук». – 2013. – С. 48.