Материал: Проектное управление в строительстве. Баркалов С.А., Бурков В.Н

разработке новых продуктов; повышается качество и точность принятых выводов (отсутствует человеческий фактор), сокращение времени ожидания клиента и как следствие повышение удовлетворения работой банка.

Необходимая информация всегда подвергается аналитической обработки, которая состоит из таких стадий, как

-формальная. Самая первая стадия. Определяются существенные показатели, которые имеют наибольший удельный вес и в дальнейшем подвергаются обработки.

-арифметическая. На этой стадии происходит контроль за правильностью детализации и агрегированности показателей, а также за правильностью определения существенности.

-логическая. Аналитик определяет достоверность данных внутренней и внешний информации о деятельности организации в соответствии с макроусловиями.

-завершающий. Данный этап связан с повторным анализом и корректировкой основных показателей в соответствии с результатом поставленной задачи [6].

В банковской сфере выделяют основные характеристики банковских продуктов, которые являются ее особенностями. Это использование заемных средств, индивидуализированный характер, конфиденциальность, государственное регулирование, зависимость от клиентов, необходимость оптимизации работы с клиентами, рискованность, срочность, а также объемная информация.

Существует множество аспектов банковской деятельности при проектировании новых продуктов, которые включают в себя обработку аналитическими системами.

1. Сбор информации с различных сайтов из сети Интернет. Данные из этого источника позволяют выявить слабые места банка, неточности или ошибки в продуктах. Они нужны, чтобы найти проблему. Это можно сделать несколькими способами:

-наличие доступа к списочной выгрузке данных. Самый легкий и точный способ. В этом случае, сайт имеет возможность выгрузки больших данных для авторизованных пользователей. Все что необходимо аналитику-это выбрать нужные данные по списку и выгрузить их.

-Parsing (от англ. parse – синтаксический анализ). Это технология получения webданных путем извлечения их со страниц web-ресурсов, которая в схематичном виде приведена на рис. 1. Она включает в себя различные методы анализа web-страниц. (Можно использовать библиотеки Selenium, NET htmlAgilityPack, Fizzler, BeautifulSoup). В этом случае пользователь прописывает код и получает нужную ему информацию [7].

Рис. 1. Технология реализации парсинга

2. Обработка данных. Полученную информацию необходимо проанализировать. Анализ данных проводится как в ручном режиме, так и в автоматизированным. Например, для распознавания людей на видео используются нейронные сети. Или также популярен DataMining с его возможностью построения графов на основе данных событий, который схематично приведен на рис. 2. Он выявляет общие тенденции и показывает этапы

111

отклонения. Чаще всего для DataMining используется язык программирования Python [8].

Рис. 2. Технология реализации «Дата Майнинг»

3. Группировка данных. После обработки данных появляется материал, с которым можно работать. Иногда, когда данные затрагивают несколько процессов или групп людей, их требуется прогруппировать. Это можно сделать различными способами:

-методом кластеризации. Этот метод машинного обучения относится к категории unsupervised learning, то есть обучение без размеченных данных. Суть данного метода, который схематично представлен на рис. 3, заключается в том, что данные объединяются в кластеры по одинаковым признакам. Качество результата будет зависеть от объема данных и кол-ва кластеров, которые будут их объединять.

Рис. 3. Метод кластеризации

-методом подобных. К данному методу применяется Process Mining. Он состоит в том, что объединение данных происходит на схожести. В отличии от кластеров (где данным присваивается одинаковый признак), группировка по подобию подразумевает объединение на основе схожих признаков [5].

4.Когда данные обработаны, группа аналитиков приступает к их анализу и после разрабатывает продукт.

5.Разработка продукта. Разработка начинается с постановки технической задачи аналитиками инженерам. После того, как задача поставлена, инженеры сами выбирают способ ее решения, он может быть любым из описанных ранее, в зависимости от желаемых результатов и необходимости глубины проработки [1].

6.Тестирование. Любой продукт по окончанию его создания подвергается тестированию. Это может быть техническое тестирование, если продукт является моделью или системой, или же временный ввод в банк для выявления спроса, если речь о продукте.

Так как банк работает с огромным числом клиентов, то информация, поступающая

112

для предобработки очень велика. Перевод ручного анализа в аналитическую систему обработки данных позволяет исключить ошибки, связанные с человеческим фактором, что для банка является критическим. Неправильно обработанная информация о клиентах влечет за собой последствия в виде денежных потерь банка (например, выдача кредита неплатежеспособному заемщику).

Рис. 4. Схема машинного обучения

В настоящее время, банки заинтересованы в автоматизации большей части своих процессов. Для этого в банках существует система переподготовки и постоянного обучения своих сотрудников. Постоянное развитие навыков помогает сотрудникам применять все более новые методы аналитического анализа, а также использовать самые современные системы машинного обучения. Схема технологии реализации машинного обучения приведена на рис. 4. Объем данных стал настолько велик, что для него специально выделяется (изолированная) среда для безопасного исполнения компьютерных программ, так называемая «песочница». Поэтому приоритетным направлением развития аналитических систем является машинное обучение. Именно на основе него можно автоматизировать и улучшить большинство бизнес-процессов в банке.

Библиографический список:

1.Месарович М. Теория иерархических многоуровневых систем / Д. Мако, М. Месарович, И. Такахара. М.: Мир, 1973. – 344 с.

2.Морозов В.П. Общие вопросы ситуационного управления инвестиционным финансовым портфелем / В.П. Морозов, А.И. Сырин, Е.А. Родионов // Научный журнал «Управление строительством». – Воронеж, 2019. – № 2 (15). – С. 100-107.

3.Морозов В.П. Управление инвестиционной финансовой безопасностью экономической организации / И.П. Кулешова, В.П. Морозов, Е.А. Родионов // Научный журнал «Управление строительством». – Воронеж, 2018. – № 4 (13). – С. 69-72.

4.Советский энциклопедический словарь / под редакцией А.М. Прохорова. – М.: Сов. энциклопедия, 1986. – 1600 с.

5.Кролл А. Lean Analytics  / А. Кролл, Б. Йосковиц М.: O'Reilly, 2013. -378 с.

6.У. МакКинни Python для Data Analysis / У. МакКинни М.: O'Reilly, 2014. -500 с.

7.https://newtechaudit.ru

8.https://sberbank-school.ru/

113

ANALYTICAL PROCESSING OF INFORMATION FOR MANAGEMENT OF BANKING

PRODUCT DEVELOPMENT PROJECTS

V.P. Morozov, L.L. Zaslavskaya

Morozov Vladimir Petrovich *, Voronezh state technical university, Doctor of Engineering, associate professor, professor of department of management,

Russia, Voronezh, e-mail: vp_morozov@mail.ru, tel.: 7-951-545-63-69

Zaslavskaya Lyubov Leonidovna, Voronezh state technical university, student of the 5th year of the department of management,

Russia, Voronezh, e-mail: zaslavskaya.lyubasha@mail.ru, tel.: +7-950-763-43-27

Abstract. The article describes the definition and content of the analytical information processing process. The objective need for analytical processing of information is shown in general, and in the interests of developing banking products, in particular. The stages of analytical information processing are justified. The description of banking products is given. Description of methods of analytical processing of information, which were widely used in design of banking products, is presented. The effectiveness of analytical processing of information in designing banking products is shown. Further directions of research in the field of analytical information processing for management of banking product development projects are described.

Keywords: analytical information processing, banking product, project management.

References

1.Mesarovich M. Teoriya ierarkhicheskikh mnogourovnevykh sistem / D. Mako, M. Mesarovich, I. Takakhara. M.: Mir, 1973. – 344 s.

2.Morozov V.P. Obshchie voprosy situatsionnogo upravleniya investitsionnym finansovym portfelem / V.P. Morozov, A.I. Syrin, E.A. Rodionov // Nauchnyi zhurnal «Upravlenie stroitel'stvoM». – Voronezh, 2019. – № 2 (15). – S. 100-107.

3.Morozov V.P. Upravlenie investitsionnoi finansovoi bezopasnost'yu ehkonomicheskoi organizatsii / I.P. Kuleshova, V.P. Morozov, E.A. Rodionov // Nauchnyi zhurnal «Upravlenie stroitel'stvoM». – Voronezh, 2018. – № 4 (13). – S. 69-72.

4.Sovetskii ehntsiklopedicheskii slovar' / pod redaktsiei A.M. Prokhorova. – M.: Sov. ehntsiklopediya, 1986. – 1600 s.

5.Kroll A. Lean Analytics  / A. Kroll, B. Ioskovits M.: O'Reilly, 2013. -378 s.

6.U. MaKKinni Python dlya Data Analysis /  U. MaKKinni M.: O'Reilly, 2014. -500 s.

7.https://newtechaudit.ru

8.https://sberbank-school.ru/

114

УДК 65

АЛГОРИТМЫ СТИМУЛИРОВАНИЯ ПЕРСОНАЛА НА ПРЕДПРИЯТИЯХ С РАЗЛИЧНЫМИ ТИПАМИ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ КУЛЬТУР

О.С. Перевалова, Ф.В. Саратова110

Перевалова Ольга Сергеевна*, Воронежский государственный технический университет, кандидат технических наук, доцент кафедры управления

Россия, г. Воронеж, e-mail: nilga.os_vrn@mail.ru, тел.: +7-950-759-18-79

Саратова Фаина Валерьевна, Воронежский государственный технический университет, магистрант кафедры управления

Россия, г. Воронеж, e-mail: red.candy.771@gmail.com, тел.: +7-930-410-27-24

Аннотация. В работе представлен алгоритм подбора эффективного метода стимулирования персонала для организаций с различными типами организационной культуры. Первым этапом этого алгоритма является определение силы организационной культуры. Для этого рассчитываются качественные показатели, коэффициенты человеческого капитала и количественные показатели с целью получения знания о строение организационной культуры (сильная / слабая). Далее, на втором этапе, выбирается наиболее эффективный метод стимулирования персонала организации, соответствующий типу организационной культуры и ее силе. В работе используется классификация организационных культур по К. Камерону и Р. Куину: иерархическая, клановая, рыночная и адхократическая. Для иерархической культуры предлагается такой метод стимулирования персонала, как премирование согласно унифицированной системе стимулирования. При клановой организационной культуре для стимулирования рекомендуется применять коэффициенты трудового участия и трудового вклада. Для рыночной организационной культуры наиболее предпочтительным является метод стимулирования персонала, основанный на оценке по KPI. Для адхократической организационной культуры предлагается использовать устройства стимулирования за индивидуальные результаты, так как в адхократии идет упор на оригинальность и новаторство каждого из членов коллектива. Используя же знание о силе организационной культуры, определяем, какое стимулирование необходимо коллективу: денежное и/или нематериальное. Стоит отметить, что применение данного алгоритма позволит без особых затрат и усилий руководству подобрать наиболее эффективный метод стимулирования для существующей в организации культуры.

Ключевые слова: управление, организационная культура, управление персонала, премирование, методика, строительные проекты, механизм, корпоративная культура, иерархическая культура, адхократическая культура, клановая культура, рыночная культура.

Каждому руководителю необходимо сформировать эффективный метод стимулирования персонала при определенной действующей организационной культуре (ОК). Трудовой коллектив находится постоянно под воздействием специфических особенностей данной культуры, а именно они влияют на производительность труда. Грамотный подход к изучению типа и силы действующей ОК помогает определить поэтапную подготовку к премированию персонала и воздействию на него.

Для этого стоит применить методику комплексной оценки ОК. По мнению Тихомировой О.Г., автора учебного пособия «Организационная культура: формирование, развитие и оценка»: «Методика комплексной оценки ОК складывается из двух оценок: на уровне подразделений организации и на уровне самой организации» [1].

Данная методика является универсальной для расчета качественных показателей,

человеческого капитала и количественных показателей (см. рис. 1), а именно

коэффициента уровня функционального построения ОК (раскрывает недостаток знаний у работника по занимаемой должности, а именно несоответствие приобретенных способностей

© Перевалова О.С., Саратова Ф.В., 2020

115