≈коном≥чн≥ реал≥њ в ”крањн≥ поставили перед банками нов≥ задач≥, повТ¤зан≥ з перспективами њхнього розвитку: необх≥дн≥сть самост≥йноњ розробки маркетинговоњ концепц≥њ та стратег≥њ, оц≥нки на¤вних ресурс≥в ≥ впливу зовн≥шнього середовища. ÷е призводить до ≥стотного ускладненн¤ функц≥й управл≥нн¤ ≥ пошуку нових банк≥вських ≥нформац≥йних технолог≥й. —учасн≥ ≥нформац≥йн≥ технолог≥њ, що спри¤ють формуванню новоњ арх≥тектури обробки ≥нформац≥њ, дозвол¤ють банкам створювати принципово нов≥ ≥нформац≥йн≥ системи, що значно п≥двищують продуктивн≥сть њхньоњ д≥¤льност≥, вдосконалюють банк≥вськ≥й менеджмент. 

            як св≥дчить св≥товий досв≥д, сьогодн≥ багато кредитних ≥нститут≥в стикаютьс¤ з проблемою розвитку оновлених банк≥вських структур на основ≥ нов≥тньоњ ≥нформац≥йноњ технолог≥њ, вир≥шальним моментом ¤коњ Ї створенн¤ горизонтально ≥нтегрованих систем, структурованих за окремими сегментами (угоди з приватними ≥ корпоративними кл≥Їнтами, ≥нвестиц≥йна д≥¤льн≥сть та ≥н.). ¬ кожному сегмент≥ зд≥йснюЇтьс¤ окремий виробничий процес, що доповнюЇтьс¤ специф≥чними процесами обслуговуванн¤ ≥ управл≥нн¤. ƒл¤ кожного операц≥йного процесу сл≥д шукати найб≥льш виг≥дний проект прикладних р≥шень [188, с.47]. 

            —творенн¤ ћ≤— в банках ”крањни маЇ зд≥йснюватис¤ на п≥дстав≥ методолог≥њ њхнього моделюванн¤ ≥ побудови з врахуванн¤м тенденц≥й сучасних ≥нформац≥йних технолог≥й та здобутк≥в заруб≥жноњ банк≥вськоњ практики у дан≥й сфер≥. 

            ¬икористовуючи обрану нами в п≥дрозд≥л≥ 2.4. методику, що заснована на концепц≥њ системи, ¤ка враховуЇ зовн≥шнЇ середовище, ц≥лепокладанн¤ ≥ взаЇмов≥дносини ≥з середовищем в процес≥ њњ функц≥онуванн¤ ≥ розвитку, ћ≤— комерц≥йного банку можна зобразити у вигл¤д≥ графа ц≥лей ≥ функц≥й, що маЇ 8 р≥вн≥в декомпозиц≥њ (рис. 4.1.).               

–ис.4.1. √раф ц≥лей ≥ функц≥й ћ≤— банк≥в (загальний вигл¤д) 

1.1. Ц забезпеченн¤ ефективного функц≥онуванн¤ ≥ розвитку комерц≥йних банк≥в; 2.1 Ц виживанн¤ банк≥в; 2.2 Ц завоюванн¤ частки ринку; 2l Ц м≥н≥м≥зац≥¤ витрат; 3.1 Ц макросередовище; 3.2 Ц п≥дв≥домч≥ системи; 3.3 Ц зовн≥шнЇ м≥кросередовище; 3.4 Ц власна система управл≥нн¤; 4.1 Ц 4.16 Ц види д≥¤льност≥ (табл.4.1); 5.1 Ц 5m Ц функц≥њ; 6.1 Ц 6n Ц задач≥; 7.1 Ц прийн¤тт¤ р≥шень; 7.2 Ц реал≥зац≥¤ р≥шень; 7.3 Ц контроль виконанн¤

 ожному р≥вню в≥дпов≥даЇ етап структуризац≥њ, що реал≥зуЇ прийн¤ту концепц≥ю ћ≤— комерц≥йного банку. –озгл¤немо докладно кожний з цих етап≥в (р≥вн≥в).

            Ќа першому р≥вн≥ зд≥йснюЇтьс¤ формуванн¤ глобальноњ мети системи. ћета найвищого р≥вн¤ в найб≥льш загальн≥й ≥ зручн≥й дл¤ декомпозиц≥й форм≥ маЇ описувати к≥нцевий результат, дл¤ дос¤гненн¤ ¤кого створюЇтьс¤ та ≥снуЇ система. “ому глобальну мету ћ≤— комерц≥йного банку можна визначити ¤к "«абезпеченн¤ ефективного функц≥онуванн¤ ≥ розвитку банку".

            ƒругий р≥вень маЇ назву "ƒекомпозиц≥¤ за ознакою Д¬иди конкретних ц≥лей". ¬веденн¤ цього етапу Ї необх≥дним дл¤ б≥льшост≥ банк≥в, що прагнуть до конкретних ц≥лей, ¤к≥ конкретизують глобальну мету. ѕри вид≥ленн≥ такоњ системи ц≥лей необх≥дно дотримуватись таких загальносистемних умов:

-          повнота (забезпеченн¤ дос¤гненн¤ ц≥лей верхнього р≥вн¤ ≥Їрарх≥њ); 

-          м≥н≥мальн≥сть (обмежений наб≥р ц≥лей); 

-          операц≥йн≥сть (ч≥тк≥сть ≥ одночасн≥сть формулюванн¤ ц≥лей); 

-          можлив≥сть проведенн¤ декомпозиц≥њ. 

як показали досл≥дженн¤, на практиц≥ найпоширен≥шими Ї так≥ конкретн≥ ц≥л≥, що сто¤ть перед банками: забезпеченн¤ виживанн¤ банку, завоюванн¤ м≥цних позиц≥й на ц≥льовому ринку, зб≥льшенн¤ частки ринку банку, максим≥зац≥¤ прибутку, м≥н≥м≥зац≥¤ витрат при збереженн≥ частки ринку, завоюванн¤ л≥дерства за ¤к≥стю банк≥вського продукту. 

ћожуть формуватис¤ й ≥нш≥ ц≥л≥, або може ставитис¤ дек≥лька конкретних ц≥лей, причому кожна мета може описуватись у вигл¤д≥ економ≥ко-математичноњ модел≥. 

Ќаприклад, мета "ћаксим≥зац≥¤ прибутку за пер≥од “ " може бути задана у вигл¤д≥:  

          —(х)=                                                                             (4.1)

                                                                                             (4.2)

                   , ≥=1,Е,m                                                                       (4.3)

                 a_jb_j , j=1,Е, n,                                                                        (4.4)

де  —(х) - сумарний прибуток банку; 

p_j Ц прибуток в≥д реал≥зац≥њ одиниц≥ j-го продукту, гр. од.; 

x_j Ц к≥льк≥сть банк≥вських продукт≥в j-го виду; 

Q Ц м≥стк≥сть ринку в пер≥од “, гр. од.; 

c_j Ц ц≥на одиниц≥ продукту j-го виду, гр. од.; 

d Ц частка ринку банк≥вських продукт≥в, що плануЇтьс¤, %; 

a_ij Ц норма витрат ≥-го ресурсу на виробництво одиниц≥ j-го продукту; 

R_i Ц на¤вн≥сть ≥-го ресурсу; 

n Ц к≥льк≥сть вид≥в банк≥вських продукт≥в, що реал≥зуютьс¤; 

m Ц к≥льк≥сть вид≥в ресурс≥в, що враховуютьс¤ в модел≥; 

a_j Ц нижн¤ межа реал≥зац≥њ j-го продукту, тобто к≥льк≥сть, ¤ка необх≥дна дл¤ збереженн¤ частки ринку по j-му продукту, що визначаЇтьс¤ маркетинговими досл≥дженн¤ми; 

b_j Ц верхн¤ межа реал≥зац≥њ j-го продукту, що визначаЇтьс¤ споживчим попитом на банк≥вський продукт j-го виду. 

” дан≥й модел≥ (4.1) - ц≥льова функц≥¤ —(х) - сумарний прибуток банку, (4.2)  - вимоги щодо забезпеченн¤ частки ринку банк≥вських продукт≥в, (4.3) - обмеженн¤ щодо ресурс≥в, (4.4) - обмеженн¤ на виробництво банк≥вського продукту, що накладаЇтьс¤ маркетинговим досл≥дженн¤м

            Ќадамо у вигл¤д≥ економ≥ко-математичноњ модел≥ ще одну межу Ц зб≥льшенн¤ частки ринку. ÷≥льова функц≥¤ —(х) буде мати вигл¤д   

C(х)=

        , i =1,Е, m

         x_ja_j , j=1,Е, n

ј мету Д«авоюванн¤ л≥дерства за "¤к≥стю банк≥вського продукту", ¤ка на сьогодн≥шн≥й день у практиц≥ заруб≥жних банк≥в Ї одн≥Їю з найб≥льш важливих, можна описати таким чином. ÷≥льова функц≥¤  (р) Ц комплексний показник ¤кост≥: 

                 (р)=

         p_i^minp_ip_i^max , i=1,Е, n

         =A, 

де p_i Ц значенн¤ ≥-го показника ¤кост≥ (в≥дносна величина); 

а_≥ Ц ваговий коеф≥ц≥Їнт ≥-го показника ¤кост≥; 

p_i^min, p_i^max  - в≥дпов≥дно нижн¤ ≥ верхн¤ межа можливоњ зм≥ни ≥-го показника ¤кост≥; 

f_i(p_i) Ц функц≥¤ витрат на забезпеченн¤ значенн¤ ≥-го показника ¤кост≥; 

ј Ц верхн¤ межа кошт≥в, що вид≥л¤ютьс¤ дл¤ забезпеченн¤ найкращих ≥з можливих показник≥в ¤кост≥. 

            «розум≥ло, що можуть бути побудован≥ й ≥нш≥, б≥льш детал≥зован≥ модел≥, в тому числ≥ й дл¤ конкретного виду банк≥вського продукту. ¬с≥ ц≥ модел≥ описують конкретн≥ ц≥л≥ комерц≥йного банку. 

Ќа третьому р≥вн≥ зд≥йснюЇтьс¤ декомпозиц≥¤ за ознакою "ѕрост≥р ≥н≥ц≥юванн¤ ц≥лей". ÷ей етап повТ¤заний ≥з формуванн¤м п≥дц≥лей досл≥джуваноњ системи, що ≥н≥ц≥юютьс¤ вимогами ≥ потребами систем оточуючого середовища. ¬с≥ системи, що зд≥йснюють вплив на формуванн¤ п≥дц≥лей створюваноњ ћ≤— банк≥в, ми под≥л¤Їмо на чотири класи (рис.4.2): 

1.       ћакросередовище Ц охоплюЇ обТЇктивн≥ фактори, що формують обовТ¤зков≥ вимоги до системи (наприклад, сплата податк≥в, обовТ¤зков≥ нормативи). 

2.       ѕ≥дв≥домч≥ системи Ц формують вимоги, ¤к≥ виступають загалом ¤к ресурсн≥ обмеженн¤. 

3.       «овн≥шнЇ м≥кросередовище. 

4.       —ама досл≥джувана система, ¤ка завжди кр≥м глобальноњ мети маЇ внутр≥шн≥ потреби самовдосконаленн¤. 

„етвертий р≥вень Ц декомпозиц≥¤ за ознакою "¬иди д≥¤льност≥". Ќа цьому етап≥ визначаютьс¤ вс≥ види д≥¤льност≥, ¤к≥ охоплюЇ ћ≤—, що проектуЇтьс¤, ≥ котр≥ забезпечують дос¤гненн¤ вище викладених п≥дц≥лей, що ≥н≥ц≥юютьс¤ в≥дпов≥дною системою верхнього р≥вн¤ (табл.4.1). 

≈тапи пТ¤тий та шостий Ц декомпозиц≥¤ за ознаками "‘ункц≥њ" та "«адач≥ управл≥нн¤". Ќа цих р≥вн¤х формуютьс¤ функц≥њ ≥ задач≥, що вход¤ть у ћ≤—, дл¤ кожного виду д≥¤льност≥. ѓхнЇ виконанн¤ або вир≥шенн¤ забезпечуЇ дос¤гненн¤ конкретних оперативних ц≥лей ≥ нараз≥ глобальноњ мети системи. ƒаний етап Ї найб≥льш специф≥чним дл¤ кожного конкретного банку, хоча Ї певне перехрещенн¤  

“аблиц¤ 4.1

¬иди д≥¤льност≥, що ≥н≥ц≥юютьс¤ навколишн≥м простором у ћ≤— банку  

                основних функц≥й ≥ задач. 

            –≥вень сьомий Ц декомпозиц≥¤ за ознакою Ђ÷икл управл≥нн¤ї, ¤ка подана трьома блоками: прийн¤тт¤ р≥шень (прогнозуванн¤, плануванн¤); реал≥зац≥¤ р≥шень (орган≥зац≥¤, координац≥¤ ≥ регулюванн¤, актив≥зац≥¤ ≥ стимулюванн¤); контроль виконанн¤ (обл≥к ≥ анал≥з). 

            ¬осьмий р≥вень Ц декомпозиц≥¤ за ознакою "ƒелегуванн¤ повноважень" Ц необх≥дний дл¤ ч≥ткого функц≥онуванн¤ досл≥джуваноњ системи. ƒана ознака структурована за такими складовими: комплексна п≥дготовка р≥шень; участь у п≥дготовц≥ р≥шень; узгодженн¤ на стад≥њ п≥дготовки р≥шень; прийн¤тт¤ р≥шень; виконанн¤ р≥шень; контроль виконанн¤. ÷ей етап в≥дсутн≥й на рис.4.2., але в≥н Ї необх≥дним при закр≥пленн≥ функц≥й (задач) за структурними п≥дрозд≥лами банку. 

            “аким чином, використовуючи вище розгл¤нуту методику, можна отримати повний перел≥к задач ћ≤— дл¤ кожного комерц≥йного банку. 

            ¬ залежност≥ в≥д конкретних умов будь-¤кого комерц≥йного банку з повного перел≥ку вид≥в д≥¤льност≥, функц≥й ≥ задач управл≥нн¤ маркетингом у склад≥ ћ≤— необх≥дно в≥д≥брати т≥, що дозвол¤ють дос¤гти глобальноњ мети з найменшими витратами, або за на¤вних ресурс≥в дають можлив≥сть отримати найб≥льш значущ≥ результати в дос¤гненн≥ мети. 

            ” п≥дрозд≥л≥ 2.4. нами було запропоноване три групи метод≥в вир≥шенн¤ ц≥Їњ проблеми: оптим≥зац≥йн≥, експертн≥ та евристичн≥. «г≥дно з прийн¤тою вище структурою ћ≤— (рис.4.1.) доц≥льним Ї використанн¤ одного з експертних метод≥в Ц методу розвТ¤зувальних матриць. ƒл¤ цього подамо зображенн¤ на рис.4.1. у зручному дл¤ застосуванн¤ зазначеного методу вигл¤д≥ (рис.4.3.). Ћ≥терами а, в, с, d, f позначен≥ в≥дносна вага елемент≥в в≥дпов≥дного р≥вн¤, а ≥ндексами при л≥терах - пор¤дковий номер елемента на даному р≥вн≥. Ќасамперед, до початку застосуванн¤ методу розвТ¤зувальних матриць, з множини можливих конкретних ц≥лей обираютьс¤ саме т≥, котр≥ ставить перед собою кер≥вництво банку. ¬с≥ ≥нш≥ елементи графа ц≥лей ≥ функц≥й або п≥дл¤гають попередньому в≥дбору з врахуванн¤м конкретних умов банку, або н≥, тобто њх можна прийн¤ти до експертизи в тому вигл¤д≥, в ¤кому вони подан≥ на рис.4.3.

                                                     –ис.4.3. —хема графа ц≥лей ≥ функц≥й ћ≤— 

            ¬≥дносна вага за вс≥ма р≥вн¤ми маЇ бути нормована. ѕри цьому дл¤ зручност≥ опитуванн¤ експерт≥в в≥дносна вага визначаЇтьс¤ не в частках одиниц≥, а у в≥дсотках, тобто нормуЇтьс¤ по в≥дношенню до 100:   =100 Ќа першому етап≥ експертом установлюЇтьс¤ в≥дносна вага конкретних ц≥лей, а в≥дносна вага ≥нших обраховуЇтьс¤ за формулами (4.5), (4.6), (4.7). Ќа другому етап≥ експерт оц≥нюЇ внесок кожного п≥дпростору простору ≥н≥ц≥юванн¤ ц≥лей (макросередовища, зовн≥шнього м≥кросередовища, власноњ системи управл≥нн¤, п≥дв≥домчоњ системи) до реал≥зац≥њ конкретних ц≥лей, що лежать на вищому р≥вн≥, у вигл¤д≥ в≥дносноњ оц≥нки g_ij⁽¹⁾. «розум≥ло, що в≥дносн≥ оц≥нки мають бути нормован≥:     = 100,  ≥=1,Е, N1 

¬ результат≥ отримуЇмо розвТ¤зувальну матрицю G⁽¹⁾: 

                    G⁽¹⁾ =

ƒал≥ розрахувуютьс¤ в≥дносн≥ ваги елемент≥в простору ≥н≥ц≥юванн¤ ц≥лей b_j за формулою:    

b_j =                         , j=1, Е, N2                                                                                                                                              (4.5)

  Ќа третьому етап≥, знаючи b_j ≥ побудувавши аналог≥чним чином розвТ¤зувальну матрицю G⁽²⁾ , в ¤к≥й також    , 

обчислюютьс¤ в≥дносн≥ ваги вид≥в д≥¤льност≥  c_j:

          c_j=                 , j=1, Е, N3    , j=1, Е, N3                                                                                (4.6) 

ѕродовжуючи на наступних етапах таким же чином, зрештою за формулою, аналог≥чною (4.6) розраховуютьс¤ в≥дносн≥ ваги задач управл≥нн¤ ћ≤—: 

  ћаючи оц≥нки в≥дносноњ важливост≥ задач управл≥нн¤ ћ≤—, њх можна використовувати при ранжуванн≥ задач або при побудов≥ конкретних економ≥ко-математичних моделей. 

            «астосуЇмо ≥нтегральний метод ранжуванн¤ задач (функц≥й). Ќехай Ї n задач маркетинга: f₁, f₂, Е, f_n  , ¤к≥ необх≥дно впор¤дкувати за спаданн¤м њхньоњ значущост≥. “а нехай попередньо будь-¤кими експертними методами кожн≥й задач≥ присвоЇно оц≥нку: або ранг, або абсолютну (в≥дносну) оц≥нку задач≥. “аким чином, ¤кщо застосовувалось m метод≥в, то маЇмо m впор¤дкованих по м≥р≥ спаданн¤ посл≥довностей оц≥нки задач    , де де k=       ; i=     .

            ўоб застосувати даний метод, необх≥дно ц≥ вс≥ посл≥довност≥ нормал≥зувати, використовуючи формулу: 

                                                                                                                  (4.8) ,  

 де      - нормал≥зована оц≥нка k-њ задач≥ при застосуванн≥ ≥-го методу; 

     - м≥н≥мальне значенн¤ оц≥нки в посл≥довност≥ оц≥нок задач, отриманих ≥-м методом; 

    - максимальне значенн¤ оц≥нки в посл≥довност≥ оц≥нок задач, отриманих ≥-м методом. 

            ƒал≥ обчислюЇтьс¤ ≥нтегральний показник (р_к) кожноњ k-њ задач≥ у вигл¤д≥ л≥н≥йноњ згортки: 

            р_к =                   , k =        ,                                                                                      (4.9),  

де                 ,   0<      <1,    - питома вага ≥-го метода вибору. 

            якщо припустити, що вс≥ методи Ї р≥внозначними, то     . ¬иконавши сортуванн¤ посл≥довност≥ {p_k}_{k=1, Е, n  в пор¤дку} спаданн¤, отримаемо ранжовану посл≥довн≥сть задач ћ≤—, на початку ¤коњ будуть сто¤ти т≥ задач≥ (функц≥њ), котр≥ необх≥дно включити до системи (автоматизувати) в першу чергу.

            –озгл¤немо сутн≥сть експертних метод≥в дл¤ оц≥нки задач (функц≥й) ћ≤— комерц≥йного банку та обробку результат≥в експертизи ≥нтегральним методом ранжуванн¤ функц≥й.

            ѕерший метод Ц м≥н≥м≥зац≥й в≥дхилень м≥ж перевагами групи експерт≥в та ≥ндив≥дуальними р≥шенн¤ми. 

            Ќехай Ї m експерт≥в та n задач (функц≥й) управл≥нн¤ ћ≤—.  ожний експерт оц≥нюЇ задач≥ управл≥нн¤ за допомогою n-вим≥рноњ системи оц≥нок: найб≥льш значима (важлива) задача отримуЇ n бал≥в, найменш значима в перел≥ку задач ћ≤— отримуЇ 1 бал [189]. ≤ндив≥дуальн≥ переваги вигл¤дають так, ¤к показано в табл.4.2,  

“аблиц¤ 4.2 

≤ндив≥дуальн≥ переваги задач управл≥нн¤ ћ≤—  

де a_ij Ц к≥льк≥сть бал≥в, присвоЇних ≥-т≥й задач≥ j-м експертом, ≥=1, Е, m. 

            ƒл¤ того, щоб м≥н≥м≥зувати на¤вн≥ в≥дхиленн¤ оц≥нок член≥в експертноњ групи в≥д групового р≥шенн¤, будуЇтьс¤ матриц¤ розб≥жностей результат≥в р≥шенн¤ (табл.4.3)

ћатриц¤ розб≥жностей оц≥нок експерт≥в  

√рупов≥ р≥шенн¤	–≥зниц¤ оц≥нок			ћаксимальна розб≥жн≥сть
	1-й експерт	Е	m-й експерт
1	n-a11	Е	n-a1m	Max   {n-aij}              1 j m
Е	Е	Е	Е	Е
n	n-an1	Е	n-anm	Max {n-anj}               1 j m

       ѕри цьому спочатку зд≥йснюютьс¤ пропозиц≥њ про пр≥оритетний виб≥р групою т≥Їњ або ≥ншоњ задач≥ управл≥нн¤, а пот≥м оц≥нюютьс¤ розб≥жност≥ м≥ж цим груповим та ≥ндив≥дуальними р≥шенн¤ми.  

            ƒал≥ в р¤дках матриц≥ (таблиц≥) дл¤ кожноњ задач≥ знаходитьс¤ максимальна розб≥жн≥сть, ¤ка записуЇтьс¤ в останню графу табл.4.3. ѕот≥м з цих максимальних розб≥жностей обираЇтьс¤ найменша, тобто е₁=          . 

«адача з номером n₁, що в≥дпов≥даЇ величин≥ е₁, пос≥даЇ перше м≥сце в перел≥ку задач управл≥нн¤, що п≥дл¤гають автоматизац≥њ в склад≥ ћ≤—, а пот≥м вона виключаЇтьс¤ з подальшого розгл¤ду. ѕот≥м обчислюЇтьс¤ величина  е₂=  {n - a_ij}.

«адача з номером n₂, що в≥дпов≥даЇ величин≥ е₂, пос≥даЇ друге м≥сце в ранжованому перел≥ку задач ћ≤—. јналог≥чно процедура продовжуЇтьс¤ доти, поки не будуть впор¤дкован≥ зг≥дно з прийн¤тим критер≥Їм вс≥ задач≥ управл≥нн¤ ћ≤—. 

            ƒругий експертний метод Ц метод мед≥ани  емен≥. ќдним з основних математичних пон¤ть, що використовують при анал≥з≥ ≥ обробц≥ експертноњ ≥нформац≥њ, Ї в≥дношенн¤. ≤нформац≥¤ про в≥дношенн¤ може бути подана р≥зними способами [162]. ¬≥дношенн¤ можна задавати безпосередн≥м перерахуванн¤м пар елемент≥в множини ј. ѕроте б≥льш зручним Ї матричний спос≥б поданн¤ ≥нформац≥њ про в≥дношенн¤. —товпчики ≥ р¤дки матриц≥ || p_ij || в≥дношенн¤ p позначатимемо також через ћ(–). ƒл¤ поданн¤ в≥дношень л≥н≥йного пор¤дку використовуЇтьс¤ матриц¤ || p_ij || з елементами: 

  P_ij =   

  “ак≥ матриц≥ в≥дношень Ї антисиметричними, тобто p_ij = - p_ij , i, j Î{1, Е, n}. 

            ќск≥льки оц≥нки експерт≥в мають ¤к≥сний характер, припустимо, що кожним експертом встановлено в≥дношенн¤ л≥н≥йного або часткового пор¤дку дл¤ сукупност≥ функц≥й {a₁, a₂, Е, a_n}, що розгл¤даютьс¤. ƒл¤ m експерт≥в маЇмо m в≥дношень P₁, P₂, Е, P_m , де j-те в≥дношенн¤ зображене вектором    

  P_j =              , j = 1, Е, n.

ќдним з основних ≥нструмент≥в, що використовуютьс¤ п≥д час анал≥зу ≥ обробки експертноњ ≥нформац≥њ, Ї м≥ри близькост≥, ¤к≥ дозвол¤ють визначити, наск≥льки близькими чи далекими Ї точки зору експерт≥в. ’арактерною особлив≥стю м≥р близькост≥ Ї акс≥оматичний спос≥б њхнього введенн¤. ћ≥ра близькост≥ повн≥стю визначаЇтьс¤ сукупн≥стю вимог, ¤к≥ вона маЇ задовольн¤ти. «окрема, м≥ра близькост≥ м≥ж дов≥льними ранжуванн¤ми P₁, P₂, що задовольн¤Ї систему аксиом [165, c.39-43], визначаЇтьс¤ за формулою d ( P₁, P₂ ) = 0,5            

            « уведенн¤м м≥р близькост≥ Ї можлив≥сть визначити в≥дстань м≥ж дов≥льною парою ранжувань. «розум≥лим буде припустити, що результуюче ранжуванн¤  

F(P₁, Е, P_m) маЇ бути розташованим щонайближче до ранжувань P₁, Е, P_m. “аке ранжуванн¤ ћ⁰(P₁, Е, P_m) називаЇтьс¤ мед≥аноњ  емен≥ ≥ визначаЇтьс¤ виразом: 

ћ⁰(P₁, Е, P_m) = arg min                

  ≤снують евристичн≥ ≥ комб≥наторн≥ алгоритми обчисленн¤ мед≥ани  емен≥. ћи розгл¤немо задачу знаходженн¤ мед≥ани  емен≥ на множин≥ вектор≥в переваг. 

        якщо – Ц дов≥льне ранжуванн¤, ≥ матриц¤ в≥дношень ћ(–) вм≥щуЇ елементи a_ij виду 

                         1, ¤кщо a_{i >} a_j 

        a_ij =           0, ¤кщо a_{i ї} a_j                                                                                              

                          -1, ¤кщо a_{i <} a_j,              

то вектор переваг π =( π ₁, Е, π _n) визначаЇтьс¤ так: 

            π_≥ =                                                                                                      

ќтже, ≥-та координата вектора переваг показуЇ, ск≥льки функц≥й (задач) перевищують за значим≥стю ≥-ту функц≥ю (задачу). 

            Ќехай π⁽¹⁾, Е, π^(m) Ц вектори переваг, задан≥ експертами, а – Ц дов≥льне ранжуванн¤. Ќадамо йому у в≥дпов≥дн≥сть n - вим≥рний вектор π =( π₁, π₂, Е, π_n), ≥-та компонента ¤кого дор≥внюЇ к≥лькост≥ функц≥й, що переважають а_≥. ћед≥аною  емен≥ в даному випадку буде ранжуванн¤ π⁰ таке, що 

                ,                                                                           (4.10) 

¬ (4.10) м≥н≥мум беретьс¤ за вс≥ма векторами переваг. «≥ сп≥вв≥дношенн¤ (4.10) випливаЇ, що  

ѕрипустимо, що в ранжуванн≥ – функц≥¤ а_≥ розташована на j-му м≥сц≥. ¬ведемо величину r_ij = .                    

–озгл¤даючи ранжуванн¤, в ¤ких дов≥льна функц≥¤ а_≥, jÎ{1, Е, n}, розташована посл≥довно в≥д 1-го до  n- го м≥сц¤, отримаЇмо матрицю втрат || r_ij ||. ” даном випадку елемент r_ij характеризуЇ "незгоду" експерт≥в з призначенн¤м функц≥њ (задач≥) а_≥ на j-те м≥сце в результуючому ранжуванн≥. ¬ведемо зм≥нн≥ 

            x_ij =      

¬ектор х = (х₁₁, х₁₂, Е, х_nm) в≥дпов≥даЇ певному ранжуванню, коли 

                ,      i=1, Е, n;              ,      j=1, Е, n.                      

ћед≥аною  емен≥ буде ранжуванн¤, при ¤кому                          дос¤гаЇ м≥н≥мума. ќтже, задача знаходженн¤ мед≥ани 

   емен≥ може бути сформульована у вигл¤д≥ задач≥ про виб≥р або задач≥ про призначенн¤:

            —(х) =                         min                                                                                  (4.11) 

  при обмеженн¤х: 

                 ,      i=1, Е, n                                                                                                (4.12) 

             ,  j=1, Е, n                                                                                                       (4.13) 

            х_ij =          i, j= 1,Е, n                                                                                       (4.14) 

“аким чином, при використанн≥ м≥ри близькост≥ м≥ж векторами переваг мед≥ана  емен≥ знаходитьс¤ досить ефективно. ƒане ранжуванн¤ визначаЇ пр≥оритет функц≥й (задач) у склад≥ ћ≤—. 

≤стотно новим моментом при застосуванн≥ даного методу служить вимога щодо доц≥льност≥ виокремленн¤ чотирьох клас≥в функц≥й ћ≤—, кожний з ¤ких в≥дпов≥даЇ простору ≥н≥ц≥юванн¤ ц≥лей, а пот≥м посл≥довне застосуванн¤ метода мед≥ани  емен≥ до кожного класу окремо. ¬ результат≥ маЇмо чотири посл≥довност≥ проранжованих функц≥й, з котрих зрештою формуЇтьс¤ функц≥ональна частина ћ≤— за критер≥¤ми найб≥льшоњ значущост≥ та ≥нформац≥йного взаЇмозвТ¤зку функц≥й (задач) управл≥нн¤ з врахуванн¤м на¤вних ресурс≥в. якщо ж певн≥ класи функц≥й не ц≥кавл¤ть кер≥вник≥в банку в даний момент часу, то вони можуть ≥ не розгл¤датис¤. 

            ѕоширеним способом оц≥нки складових структур ц≥лей ≥ функц≥й орган≥зац≥йно-економ≥чних систем Ї оц≥нка њхньоњ в≥дносноњ важливост≥ методом нормуванн¤ з використанн¤м дек≥лькох критер≥Їв та њхн≥х вагових коеф≥ц≥Їнт≥в. ≈кспертам пропонуЇтьс¤ оц≥нювати кожну функц≥ю за 10 Ц бальною або 100 Ц бальною шкалою, а пот≥м отриман≥ оц≥нки нормал≥зувати. 

            Ѕальн≥ оц≥нки мають зм≥ст пром≥жних м≥ж ранжуванн¤м ≥ к≥льк≥сним показником. “ому анал≥з бальних оц≥нок можна зд≥йснювати ¤к "к≥льк≥сними", так ≥  "¤к≥сними" методами. Ќа думку багатьох автор≥в доц≥льно обробл¤ти бальн≥ оц≥нки методами обох тип≥в [163, c.163]. —п≥впаданн¤ висновк≥в, отриманих урезультат≥ застосуванн¤ двох р≥зних п≥дход≥в,дозвол¤Ї скласти думку, що ц≥ висновки Ї обТЇктивними, а не виход¤ть з метод≥в обробки експертноњ ≥нформац≥њ. 

            ќтже, нехай задано наб≥р n функц≥й (задач) ћ≤—, ¤к≥ оц≥нюють за 100-бальною шкалою m експерт≥в. ѕроцедура оц≥нки функц≥й з врахуванн¤м компетентност≥ експерт≥в та њхньоњ подженост≥ охоплюЇ наступн≥ етапи: 

1.       –озрахунок суми оц≥нок важливост≥ вс≥х функц≥й, що надан≥ j-м експертом:  S_j  =           ,   j=1, Е, m , де S_ij Ц оц≥нка важливост≥ 

≥-оњ функц≥њ j-м експертом.

2.       ќбчисленн¤ в≥дносних оц≥нок важливост≥ ≥-тоњ функц≥њ за висновками j-го експерта: S_ij =      ,  ≥=1, Е, n,     j=1, Е, 

3.       ќц≥нка компетентност≥ експерт≥в 

3.1.             Ѕальна оц≥нка експерт≥в особою, що приймаЇ р≥шенн¤ ≥ Ї в≥дпов≥дальною за проведенн¤ експертизи. ќсоба, що приймаЇ р≥шенн¤, оц≥нюЇ кожного експерта за 5-бальною або 10-бальною шкалою з точки зору таких критер≥њв ¤к по≥нформован≥сть, квал≥ф≥кац≥¤, посада, що об≥ймаЇтьс¤, обТЇктивн≥сть, стаж роботи. 

3.1.1.       ќбчисленн¤ суми оц≥нок j-го експерта за вс≥ма критер≥¤ми компетентност≥ (M_j): M_j =              j=1, Е, m ,  де ћ_jl Ц 

.   оц≥нка j-го експерта за l-м критер≥Їм компетентност≥; L Ц к≥льк≥сть критер≥њв компетентност≥.

3.1.2.        ќбчисленн¤ суми оц≥нок компетентност≥ експерт≥в (ћ): ћ =                                             

3.1.3.        –озрахунок в≥дносноњ оц≥нки компетентност≥ j-го експерта:    

  q_j =         ,  j=1, Е, m                                                            (4.15)                              

3.2.             ќц≥нка компетентност≥, заснована на взаЇмооц≥нках експерт≥в [191]. 

Ќехай b_kj Ц бальна оц≥нка компетентност≥ k-го експерта, надана j-м експертом. ¬загал≥ b_kj може виражати частку випадк≥в, коли k -й експерт перемагав у суперечц≥ j-го, або к≥льк≥сть експерт≥в, що вважаЇ k -го компетентн≥шим за j-го тощо. “од≥ маЇмо матрицю ¬=(b_ij), i=1, Е, n,  j=1, Е, m. ¬ектор q=(q₁,q₂, Е, q_m) Ц вектор коеф≥ц≥Їнт≥в компетентност≥ експерт≥в. ѕозначимо q^o =(1, 1, Е, 1) Ц m - вим≥рний вектор. ѕроцес розрахунку коеф≥ц≥Їнт≥в компетентност≥ q_j пол¤гаЇ в посл≥довному застосуванн≥ перетворенн¤, що задаЇтьс¤ матрицею ¬, до початкового вектора q^o [166]: q^t = Bq^t-1. ƒана формула може бути записана у вигл¤д≥: q^t = B^tq .   ћатриц¤ ¬ Ї такою, що розкладаЇтьс¤, ¤кщо множину ≥ндекс≥в ћ={1, Е, m} можна розбити на дв≥ п≥дмножини ≤₁ та ≤₂ таким чином, що b_kj=0 дл¤ вс≥х k Î ≤_L, j Î I₂. –озкладанн¤ матриц≥ ¬ означаЇ, що вс≥ експерти з ≤₂ вважають некомпетентними вс≥х експерт≥в з ≤₁. 

         Ѕудь-¤кий вектор q, що не зм≥нюЇ "напр¤м" в результат≥ застосуванн¤ матриц≥ ¬, тобто задовольн¤Ї р≥вн≥сть Bq=q, де - де¤ке число, називаЇтьс¤ власним вектором матриц≥ ¬, а коеф≥ц≥Їнт "розт¤гненн¤" - власним числом, ¤кому в≥дпов≥даЇ q. якщо B не розкладаЇтьс¤, тод≥:

q¹_в≥дп =               Bq^t-1 ,  t =1, 2, 3, Е                                                                     (4.16)

  де  =                           -  сума компонент вектора Bq^t-1 , так що q^t Ц вектор в≥дносних величин q.        

якщо перейти до границ≥, тод≥                    Ї максимальним власним числом матриц≥ ¬ з в≥дпов≥дним власним вектором  q =           .   .    

“аким чином, розрахунки можна зд≥йснювати за формулами: 

              ,   

q^t_в≥дн=             

Ќаведен≥ властивост≥ нев≥дТЇмних матриць довод¤ть, що процес обчисленн¤ коеф≥ц≥Їнт≥в компетентност≥ q_j обовТ¤зково зб≥гаЇтьс¤ до власного вектора ¬, ¤кщо матриц¤ ¬ Ї такою, що не розкладаЇтьс¤. Ќа практиц≥ значенн¤ t, ¤к правило, лежить в межах в≥д 7 до 10. якщо матриц¤ ¬ розкладаЇтьс¤, то це св≥дчить або про помилки в п≥дбор≥ експерт≥в, або про њхн≥ серйозн≥ розб≥жност≥. ¬ обох випадках   доц≥льно зм≥нити склад експертноњ ком≥с≥њ.  

јнал≥з компетентност≥ експерт≥в за њхн≥ми оц≥нками.  омпетентн≥сть експерта може бути оц≥нена на п≥дстав≥ р≥вн¤ погодженост≥ його оц≥нки з оц≥нками б≥льшост≥ експерт≥в. 

 Ќехай отримано матрицю в≥дносних експертних оц≥нок S=(s_ij), i = 1, Е, n,     j=1, Е, m, де s_ij Ц в≥дносна оц≥нка ≥-тоњ функц≥њ, надана j-м експертом. “од≥ дл¤         (n x m)  - вим≥рноњ матриц≥ експертних оц≥нок S формула розрахунку n - вим≥рного вектора S та m - м≥рного вектора q маЇ такий вигл¤д [166]: 

                                 ,  t=1, 2, Е ,                    (4.17) 

де q^o = (1/m, Е, 1/m) Ц m - вим≥рний вектор початкових коеф≥ц≥Їнт≥в експерт≥в; 

                                   - Ї сумою компонент вектора s^t S. 

«ауважимо, що s^tS=S^Ts^t, де ≥ндексом “ позначено операц≥ю транспонуванн¤ матриць, тобто дл¤ елемент≥в матриц≥ S Ї справедливим 

s = s_ji

         «важаючи на це, р≥вн¤нн¤ (4.17) можна перетворити:         s^t = S= S          s^t-1 S =           SS^Ts^t-1 , q^t =          s^tS =        S^Tq^t-1S

 =       S^TSq^t-1 . ќтже отримуЇмо:      s^t =            SS^Ts^t-1;  q^t =       S^Tq^t-1.    

       ‘актично зд≥йснено перех≥д до рекуректних формул.  р≥м того, обчисленн¤ за формулою (4.17) зводитьс¤ до паралельного зд≥йсненн¤ двох розрахунк≥в (4.16), у ¤ких зам≥сть матриц≥ ¬ фигурують ss^T та s^Ts. ”мови зб≥жност≥ S^t i q^t так≥ ж, ¤к ≥ у попередньому п. 3.2. ќск≥льки матриц¤ S Ї нев≥дТЇмною, то SS^T та S^TS також нев≥дТЇмн≥. ћи припускаЇмо, що матриц¤ S не розкладаЇтьс¤, тобто шл¤хом переставленн¤ р¤дк≥в ≥ (або) стовпчик≥в њњ неможна привести до вигл¤ду: 

            S =            ,

бо у супротивному випадку експерти розпод≥л¤ютьс¤ на дв≥ протилежн≥ групи, ≥ застосовувати методи, що розгл¤даютьс¤, не можливо. 

            √раничн≥ вектори s =         та q =            Ї в≥дпов≥дно власними векторами матриць SS^T та S^TS, що в≥дпов≥дають њхн≥м максимальним власним числам. ѕри цьому s=Sq , оск≥льки       s = lim s^t = lim (Sq^t-1) =  S lim q^t-1 = Sq. 

4. “епер, знаючи коеф≥ц≥Їнти компетентност≥ експерт≥в, можна обчислити групов≥ експертн≥ оц≥нки функц≥й (задач) маркетингу за такою формулою: R_i =                i= 1, Е, m, де R_i Ц групова експертна оц≥нка ≥-тоњ задач≥ ћ≤—;  s_ij Ц оц≥нка ≥-тоњ функц≥њ (задач≥), 

компетентност≥ j-го експерта, j=1, Е, m; m Ц к≥льк≥сть експерт≥в.

            ќтже, групов≥ експертн≥ оц≥нки функц≥й (задач) маркетингу отримуютьс¤ з ≥ндив≥дуальних за допомогою зважуванн¤ њх з обчисленими коеф≥ц≥Їнтами компетентност≥ експерт≥в. 

            ”пор¤дкувавши отриман≥ групов≥ оц≥нки за спаданн¤м R_i1, R_i2, Е, R_in, отримуЇмо посл≥довн≥сть функц≥й (задач) ћ≤—, в котр≥й номера ≥₁, ≥₂, Е, ≥_n показують пр≥оритет реал≥зац≥њ або автоматизац≥њ та впровадженн¤ функц≥й управл≥нн¤ ћ≤—. 

            « метою формуванн¤ типового перел≥ку задач (функц≥й) ћ≤— комерц≥йного банку доц≥льно, на наш погл¤д, застосувати вс≥ розгл¤нут≥ нами експертн≥ методи та ≥нтегральний метод ранжуванн¤ функц≥й. ѕроцес експертизи схематично можна описати таким чином. Ќаприклад, експертна група складаЇтьс¤ з трьох експерт≥в, ¤к≥ оц≥нювали пТ¤ть функц≥й ћ≤—: ‘1 Ц анал≥з стратег≥чних позиц≥й та виб≥р напр¤м≥в д≥¤льност≥; ‘2 Ц оц≥нка та анал≥з ¤кост≥ та конкурентоздатност≥ банк≥вського продукту; ‘3 Ц прогнозуванн¤ попиту на продукт; ‘4 Ц обл≥к та анал≥з виконанн¤ кредитних та ≥нших договор≥в; ‘5 Ц моделюванн¤ прийн¤тт¤ р≥шень при виведенн≥ на ринок нових продукт≥в. 

«астосовуючи метод мед≥ани  емен≥, експертами встановлено так≥ переваги функц≥й ћ≤—: 1-й експерт: ‘1>‘2>‘3>‘5>‘4; 2-й експерт: ‘3>‘1>‘5>‘2>‘4 ; 

3-й експерт: ‘1>‘3>‘5>‘2    ‘4.      ¬ цьому випадку вектори переваг будуть такими: π⁽¹⁾ = (0;1;2;4;3) Ц дл¤ 1-го експерта, π ⁽²⁾ = (1;3;0;4;2) Ц дл¤ 2-го експерта, π ⁽³⁾ = (0;3;1;3;2) Ц дл¤ 3-го експерта. 

            ћатриц¤ втрат (r_ij), i=1, Е, 5;    j=1, Е, 5,  буде мати такий вигл¤д:  

r_ij =

–озвТ¤завши задачу про призначенн¤ (4.11) - (4.14) з такими коеф≥ц≥Їнтами матриць втрат, отримаЇмо ранжуванн¤: ‘1>‘3>‘5>‘2>‘4. «астосуванн¤ експертами методу м≥н≥м≥зац≥њ в≥дхилень м≥ж перевагою групи та ≥ндив≥дуальними р≥шенн¤ми привело до таких результат≥в. ≤ндив≥дуальн≥ переваги функц≥й, виражен≥ в балах, подан≥ в табл. 4.4, а матриц¤ розб≥жностей оц≥нок експерт≥в та максимальн≥ розб≥жност≥ наведен≥ в табл. 4.5

“аблиц¤ 4. 4  

≤ндив≥дуальн≥ переваги функц≥й банк≥вського маркетингу

≤ндив≥дуальн≥ переваги функц≥й банк≥вського маркетингу

ќтримане таке ранжуванн¤ функц≥й маркетингу:  ‘1>‘3>‘2>‘4‘5

“аблиц¤ 4.5 

–озб≥жност≥ оц≥нок експерт≥в  

“рет≥й метод, ¤кий пол¤гав у застосуванн≥ процедури анал≥зу п≥дсумк≥в бальноњ оц≥нки функц≥й з врахуванн¤м компетентност≥ експерт≥в, надав так≥ результати. 

ѕ≥дсумки бальноњ оц≥нки функц≥й експертами записан≥ в табл.4.6. 

“аблиц¤ 4.6

ѕ≥дсумки бальноњ оц≥нки функц≥й банк≥вського маркетингу  

  ќбчислимо в≥дносн≥ оц≥нки важливост≥ ≥-тоњ функц≥њ (≥=1, Е, 5) за висновком j-го експерта (j=1, 2, 3) ≥ запишемо у вигл¤д≥ матриц≥ S.

  .   S=

            Ѕальн≥ оц≥нки експерт≥в, проставлен≥ особою, в≥дпов≥дальною за проведенн¤ експертизи, за трьома критер≥¤ми ≥ 5-бальною шкалою надан≥ в табл.4.7.  

“аблиц¤ 4.7 

Ѕальн≥ оц≥нки експерт≥в за критер≥¤ми  

—ума оц≥нок компетентност≥ вс≥х експерт≥в ћ дор≥внюЇ 36. «а формулою (4.15) обчислюЇмо в≥дносн≥ оц≥нки компетентност≥ q₁=0,333 ; q₂=0,362; q₃=0,305. ƒал≥ розраховуЇмо групов≥ експертн≥ оц≥нки з врахуванн¤м компетентност≥ експерт≥в: R₁=0,2578; R₂=0,1761; R₃=0,4957; R₄=0,0853; R₅=0,1596. “аким чином, отримане таке ранжуванн¤: ‘3>‘1>‘2>‘5>‘4. 

≤нтегральний метод ранжуванн¤ передбачаЇ зведенн¤ результат≥в розгл¤нутих метод≥в (в третьому метод≥ дл¤ кращоњ наочност≥ оц≥нки помножен≥ на 10 ≥ округлен≥) ( табл.4.8).

“аблиц¤ 4.8   

≤нтегральний метод ранжуванн¤

             ¬икористовуючи (4.8), (4.9) ≥ припускаючи, р≥внозначн≥сть вс≥х метод≥в, отримуЇмо так≥ значенн¤ ≥нтегральних показник≥в: р₁=0,91; р₂=0,52; р₃=0,81; р₄=0; р₅=0, 27 

√раф≥чну ≥люстрац≥ю ранжуванн¤ функц≥й зображено на рис.4.4.       

–ис.4.4. ƒ≥аграма ранжуванн¤ функц≥й ћ≤— комерц≥йного банку 

 ќтже, за допомогою даного методу маЇмо наступне ранжуванн¤ функц≥й: ‘1>‘3>‘2>‘5>‘4.

ѕроведен≥ досл≥дженн¤ щодо побудови функц≥ональноњ частини ћ≤— з використанн¤м розгл¤нутих вище метод≥в дозволили нам сформувати типовий перел≥к першочергових задач (автоматизованих функц≥й управл≥нн¤) (табл.4.9).

«г≥дно з концепц≥Їю маркетингу та прийн¤тою методолог≥Їю структуризац≥њ ћ≤— нами виокремлено с≥м взаЇмоповТ¤заних функц≥ональних п≥дсистем, хоча привТ¤зуванн¤ функц≥й (задач) до п≥дсистем не завжди Ї однозначним ≥ обовТ¤зковим.

         “аким чином, використанн¤ методик структуризац≥њ ћ≤— та р≥зних метод≥в, моделей вибору автоматизац≥њ функц≥й (задач) маркетингу дозвол¤Ї сформувати наб≥р задач управл≥нн¤ в склад≥ ћ≤— будь-¤кого банку (табл.4.9).

         ѕ≥д час розвитку системи ≥ банку функц≥ональна структура ћ≤—, зрозум≥ло, може бути доповнена новими задачами.

ћаючи функц≥ональну структуру ћ≤— ≥ знаючи трудом≥стк≥сть виконанн¤ управл≥нських функц≥й, можна реорган≥зувати ≥снуючу або створити нову 

“аблиц¤ 4. 9 

ѕерел≥к першочергових задач маркетингу в склад≥ ћ≤— комерц≥йного банку  

орган≥зац≥йну структуру управл≥нн¤ банку, що в≥дпов≥даЇ поставлен≥й мет≥.

ѕобудова ћ≤— повТ¤зана з≥ значними витратами творчоњ прац≥ ≥ грошових кошт≥в, проте без на¤вност≥ такоњ системи банк не може усп≥шно функц≥онувати ≥ розвиватис¤. –екомендуЇтьс¤ залучати до проектуванн¤ системи њњ майбутн≥х  користувач≥в.  олектив розробник≥в може складатис¤ ¤к ≥з фах≥вц≥в ≥з сучасних ≥нформац≥йних технолог≥й, так ≥ представник≥в служби маркетингу, а також ≥нших в≥дд≥л≥в та управл≥нь банк≥в. Ѕажаним Ї залученн¤ до ц≥лей роботи квал≥ф≥кованих експерт≥в в галуз≥ ≥нформац≥йних систем та маркетингу.