浅谈银行柜员的业务竞争能力

银行柜员是银行服务的窗口,他们的服务能力不仅直接反映了银行的竞争力,而且对银行能否得到社会各界的高度信任、实现可持续发展具有重大的影响。笔者想从如何提高银行柜员的业务竞争能力谈一些自己的见解。     

考虑延误因素的机组排班模型研究

机组排班是航空公司运营计划的重要环节。传统对机组排班问题的研究,通常不考虑延误对排班的影响,导致机组排班的鲁棒性较差。本文在传统机组排班模型的基础上考虑延误成本,以最小化各项任务成本和延误成本为目标,提出了考虑随机延误因素的机组排班数学规划模型。然后提出求解此模型的启发式列生成算法,该算法可有效缩小问题规模,减少求解过程中的迭代次数并提高求解质量。利用航空公司真实飞行数据进行测试,证明算法可在短时间内求解大规模机组排班问题。最后,通过仿真试验证实考虑延误的机组排班模型可有效提升排班的鲁棒性。     

中小呼叫中心月度排班优化模型与算法

国内中小呼叫中心制定坐席人员月度排班表时,通常考虑劳动法规合同约束和体现企业自身用工管理诉求。构建坐席人员月度排班优化问题的二次整数规划模型。鉴于问题模型难解性,依据调研企业需求和模型逻辑结构分析,把问题分解成三个子问题。通过构建整数规划模型和提出启发式算法来求出子问题解,从而生成排班问题优化解。问题实例计算表明,模型算法能够有效控制人力成本和兼顾员工同班次管理目标。与周排班方法比较,该方法能够充分体现月度排班人力灵活性来实现人力优化配置。     

浅谈商业银行柜面人员培训

<正>近年来,随着国内商业银行改革的不断深入,银行前台机构、柜面人员的职责定位和服务范围发生了显著变化,柜面人员既是商业银行与客户接触最密切的群体,也是银行服务文化的建设者和传播者,代表着银行的社会形象。如何加强引导和管理,充分发挥柜员的主观能动     

带有一致性规范约束的航空机组排班问题研究

航空机组人员排班是航空公司运营调度过程中的重要环节,现有文献对该问题的研究主要集中在排班成本的最优化以及排班结果的鲁棒性等方面,但排班计划对机组人员工作状态的影响尚未在已有的研究中得到充分的讨论与重视。因此,本文借鉴了最早提出于车辆路径规划等问题中的一致性概念,通过对华东地区某大型民营航空公司真实航班数据的分析,提出一类新型的、具有重要价值的一致性规范约束。该类约束具体体现在生成排班计划过程中,对人员工作班次的一致性与人员过夜城市的一致性做出要求。基于我国民航规定与真实航班数据,本文构建了航空公司机组人员排班的基础模型以及包含一致性约束的拓展模型。求解算法采用了列生成算法框架,并且在针对该框架中复杂子问题的求解提出了一种新的基于动态规划的启发式算法。数值实验结果表明,该求解算法可在短时间内求解大规模的机组排班问题,求解结果显著地提升了机组排班计划的一致性,这对航空公司实际机组排班计划的制定具有重要的价值。     

机场安检人员上班模式问题研究

结合机场安检工作的实际背景对安检人员上班模式的问题进行了研究,建立了安检人员日排班优化模型和年度配置优化模型,用以确定合适的上班模式.用某机场的实际数据进行了案例分析,为该机场安检工作确定了新的上班模式(1天2班制),并与原有上班模式进行对比,证明方法是有效的.     

银行股东权益的利率弹性对银行利率风险的测度

我们在银行股东权益价值模型的基础上,推导了测度银行利率风险暴露水平的一个指标———银行股东权益的利率弹性的表达式,并总结了它与相关经济变量之间的相互关系。这一研究对于银行管理与控制其利率风险的意义在于,我们能够量化银行在任意时刻的利率风险暴露水平,并隐含了对远期利率的预测,更重要的是,我们从中能够发现降低银行股东权益的利率弹性,从而降低银行利率风险暴露水平的途径。     

我国银行操作风险的分形特征

本文基于分形理论和经济弹性概念,在分析银行操作风险影响因素中引入GDP和CPI,给出了银行操作风险的弹性分维的定义,并计算了中美两国操作风险的弹性分维。中美操作风险损失数据分析结果表明,中美两国的操作风险在GDP和CPI作用下都显示出明显的多重分形特征。同时根据分维,可以得到我国数据收集的阈值,从而能够降低采集数据的难度,有利于商业银行的宏观分析和监管。本文并对模型的预测功能进行了初步探讨,对于估计我国银行操作风险的预期损失提供了进一步研究的新思路。     

我国银行参与企业财务治理方式探讨

我国国有企业负债率较高,银行承担了巨大的风险.为使银行利益得到有效的保护,本文在借鉴国外债权人参与公司财务治理经验的基础上,提出了我国银行参与公司财务治理的模式.     

基于时间序列和线性规划的人力资源配置研究

对迪卡侬体育用品超市的人力资源配置和排班进行案例研究.通过调研获取数据,然后采用时间序列模型预测出下一周期的销售额,结合工作效率计算出每月所需工时数;再考虑实际的轮班情况,以人力成本最小为目标,构建了相应的数学模型;最后基于Excel和Solver对模型进行优化求解,并给出了实际排班规则.优化方案在满足相关需求的同时节约了人力成本投入,为企业的实际人力资源配置提供了借鉴.