Recommended
More Related Content
What's hot
What's hot (17)
Similar to Slide qbr banche
Similar to Slide qbr banche (20)
Recently uploaded
Recently uploaded (7)
Slide qbr banche
- 1. Razionalizzazione Sportelli Bancari Elaborato progettuale Corso di Metodi Per Le Decisioni Prof. : Giuseppe Bruno Tutor: Ing. Carmela Piccolo Q.B.R. – Quei Bravi Ragazzi Antonella De Angelis Annalisa Testa Fabrizio Di Nocera Piano per la riduzione degli sportelli bancari del gruppo bancario Intesa San Paolo
- 2. • Evoluzione del settore bancario • La razionalizzazione degli sportelli bancari • Analisi macroscopica • Formulazione modello • Sperimentazioni • Analisi scenari • Sviluppi futuri • Conclusioni Indice
- 4. Stato attuale degli istituti bancari Bassa redditività Sofferenza bancaria Gestione inadeguata Struttura pesante e costosa Incursione delle startup fintech nel settore finanziario Cambiamento delle abitudini dei consumatori Aumento dell’ e-commerce Cambiamento delle abitudini dei consumatori
- 5. La rivoluzione digitale 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 %POPOLAZIONE ANNI Europa Francia Germania Italia Spagna Fonte: Gfk Eurisko
- 6. La ‘rivoluzione digitale’ sta avendo forti impatti sulla configurazione dell’offerta bancaria e sul modello di servizio degli istituti di credito. Dunque la sfida a cui sono chiamate le Banche dovrà necessariamente riguardare l’articolazione e la composizione della rete secondo un modello più flessibile e diversificato, caratterizzato da diverse tipologie di Filiale, con diverse modalità di erogazione, processi operativi e competenze professionali diversificati. Digitalizzare per crescere: Banca 4.0
- 7. • Evoluzione del settore bancario • La razionalizzazione degli sportelli bancari • Analisi macroscopica • Formulazione modello • Sperimentazioni • Analisi scenari • Sviluppi futuri • Conclusioni Indice
- 8. In Italia, un primo cambiamento del numero degli sportelli si osserva nel 2008. Tuttavia , è solo a partire dal 2012 che in Italia si è registrata la significativa riduzione del numero di sportelli. L’ evoluzione del numero di sportelli 51.6 52.5 53.1 53.8 55.2 56.0 57.1 56.5 55.5 55.0 53.9 53.2 52.4 51.6 50.9 50.1 49.3 48.5 47.7 44.1 42.9 42.1 41.8 43.0 43.4 42.9 42.3 41.2 41.0 41.0 40.2 39.6 39.1 38.6 38.1 37.6 37.1 36.6 30.0 35.0 40.0 45.0 50.0 55.0 60.0 65.0 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022 NUMEROSPORTELLI ANNI Trend del numero di sportelli in italia ogni 100.000 abitanti Italia Europa Fonte: Pwc - PricewaterhouseCoopers
- 9. Formazione del personale Personalizzazione del servizio offerto Nuovo concetto di filialeInvestimenti tecnologici Leve per l’ innovazione della filiale
- 10. Serviziautomatici • Depositi a risparmio (DR) • Conti Correnti (C/C) + conti particolari (p.es.C/Deposito) • Certificati di deposito (CD) • Assegni circolari (a brevissimo termine) • Obbligazioni • Apertura di credito • Anticipo fatture • Mutui inferiori • Credito al consumo • Sovvenzioni varie • Titoli di Stato • Conti Correnti di banche maggiori (o Istituti dicategoria) • Titoli obbligazionari e azionari • Pagamento utenze • Incasso effetti e Ri.Ba. • Bonifici • Pagamento imposte • Carte di credito e Bancomat • Home Banking • Sottoscrizione di titoli pubblici • Compravendita di titoli per conto dei clienti • Collocamento di Fondi comuni di investimento • Consulenze varie • trading professionale Serviziconoperatore • Depositi a risparmio (DR) • Conti Correnti (C/C) + conti particolari (p.es.C/Deposito) • Assegni circolari (a brevissimo termine) • Anticipazione su pegno • Sconto di cambiali • Anticipo fatture • Mutui inferiori • Conti Correnti di banche maggiori (o Istituti dicategoria) • Cassette di sicurezza • Pagamento utenze • Valuta estera • Incasso effetti e Ri.Ba. • Bonifici • Pagamento imposte • Consulenze varie • Carte "prepagate" con o senza IBAN Servizidiconsulenza • Certificati di deposito (CD) • Obbligazioni • Apertura di credito • Mutui superiori • Credito al consumo • Riporti • Sovvenzioni varie • Titoli di Stato • Titoli obbligazionari e azionari • Gestione patrimoniale da parte di terzi • Cassette di sicurezza • Incasso effetti e Ri.Ba. • Carte di credito e Bancomat • Home Banking • Sottoscrizione di titoli pubblici • Compravendita di titoli per conto dei clienti • Collocamento di Fondi comuni di investimento • Consulenze finanziarie • Consulenze varie • Factoring • Leasing • trading professionale • Gestione patrimoniale da parte di terzi • assicurazioni
- 11. Per soddisfare l’eterogeneità della clientela non è sufficiente un modello unico e standardizzato di Filiale: la rete fisica sarà definita come una pluralità di diversi modelli di Filiale: Filiale automatica, Filiale light, Filiale full service. Nuovo concetto di filiale Forte intensità teconologica per favorire costumer experience e brand awareness Orari e giorni flessibili in funzione della localizzazione Hub Intensità varia:combinazione di strumenti tecnologi e ATM evoluti in funzione della localizzazione Flessibile in base alla localizzazione Spoke 1° livello Intensità elevata H 24 Spoke 2° livello FULL LIGHT AUTO
- 12. Obiettivo L’ obiettivo è di offrire un servizio personalizzato e guidare la clientela verso una riconversione del concetto di filiale. Automatica Light Full
- 13. Effetti dell’ innovazione di filiale Aumentare i ricavi Contenere i costi operativi Migliorare la customer retention Snellimento operativo Chiusura sportelli
- 14. • Evoluzione del settore bancario • La razionalizzazione degli sportelli bancari • Analisi macroscopica Caso di studio Selezione regione Selezione provincia Analisi dell’offerta Analisi della domanda Indice
- 15. Caso di studio Fonte: www.intesasanpaolo.it
- 16. Scenario italiano: chiusura delle filiali 2016 Fonte: Piano industriale Intesa San Paolo
- 17. Analisi dei competitors GRUPPO BANCARIO NUMERO DI SPORTELLI Unicredit 3216 Intesa San Paolo 2714 Monte dei Paschi di Siena 1864 UBI 1686 BPM 1662 BNL 779 Fonte: www.tuttitalia.it Unicredit 15% Intesa San Paolo 13% Monte dei Paschi 9% UBI 8%BPM 8% BNL 4% Altri 43%
- 18. 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%%PRESENZARELATIVA Presidio Regionale Intesa Presidio Regionale Unicredit Presidio Regionale MonteDeiPaschiDiSiena Indicatore 1: presenza relativa regionale Fonte: www.trovabanche.it
- 19. Scarto regionale tra i competitors • n= 2 competitors • 𝑥𝑖=numero di sportelli • 𝜇=numero medio di sportelli Fonte: www.trovabanche.it 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Sardegna Lombardia Liguria Valle D'Aosta Piemonte Presidio Regionale Intesa Presidio Regionale Unicredit Presidio Regionale MonteDeiPaschiDiSiena
- 20. Indicatore 2: presenza assoluta regionale 0 500 1000 1500 2000 2500 Sardegna Lombardia Liguria Valle D'Aosta Piemonte NUMEROSPORTELLI REGIONE Sportelli Intesa Sportelli Unicredit Sportelli MonteDeiPaschiDiSiena
- 21. Indicatore 3: utilizzo regionale di e-banking 0 10 20 30 40 50 60 Lombardia Val d aosta Piemonte Liguria Sardegna %NUMEROFAMIGLIE REGIONI Fonte: www.bemresearch.it
- 24. 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Bergamo Brescia Como Cremona Lecco Lodi Mantova Milano Monza e Brianza Pavia Sondrio Varese PRESENZARELATIVA Presidio Provinciale Intesa Rispetto ai Competitors Presidio Provinciale Unicredit Rispetto ai Competitors Presidio Provinciale Mps Rispetto ai Competitors Scelta provincia: presenza relativa provinciale
- 25. 0 200000 400000 600000 800000 1000000 1200000 Bergamo Como Cremona Lecco Lodi Pavia Sondrio Varese NUMEROSERVIZIATTIVI PROVINCIA Numero servizi e-banking attivi Home e corporate banking:Per servizi alle famiglie, enti e imprese (2016) Phone banking (2016) Scelta provincia: servizi home e phone banking attivi Fonte: www.asr-lombardia.it
- 26. Scelta provincia: indicatori territoriali IT= 𝑵𝒖𝒎𝒆𝒓𝒐 𝒇𝒊𝒍𝒊𝒂𝒍𝒊 𝑰𝒏𝒕𝒆𝒔𝒂 𝑺𝒂𝒏 𝑷𝒂𝒐𝒍𝒐 𝑷𝒐𝒑𝒐𝒍𝒂𝒛𝒊𝒐𝒏𝒆∗𝒔𝒖𝒑𝒆𝒓𝒇𝒊𝒄𝒊𝒆 A parità di superficie: A parità di popolazione: 0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 Sondrio Varese IT
- 27. Risultato: Varese Presenza relativa provinciale Servizi home e phone banking attivi Indicatori territoriali CR 2CR 1 CR 3
- 28. Localizzazione dell’offerta di servizio
- 29. 0% 60% 40% 0% 0%0% 18% 55% 21% 6% 0% 13% 65% 16% 5% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 0-10 (Km) 10-20 (Km) 20-30 (Km) 30-40 (Km) >40(Km) Filiali Distanza Fonte: www.trovabanche.it Distribuzione delle filiali sul territorio Hp : le filiali localizzate sono di tipo Full. 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18 0 2 4 6 8 10 12 14 ≅ 2.411
- 31. Analisi dell’istanza: individuazione dei nodi domanda Poligoni di Voronoi:è un particolare tipo di decomposizione di uno spazio metrico determinata dalle distanze rispetto ad un determinato insieme discreto di elementi dello spazio
- 32. Poligono di Vonoroi: Busto Arsizio
- 33. Risultato 141 NODI DOMANDA 169 NODI DOMANDA Migliore distrettualizzazione del territorio Migliore attribuzione della domanda alle filiali
- 34. • Junior [0-29 anni] • Middle age [30-54 anni] • Senior [55+ anni] Età • Non istruito • Diplomato • Laureato Istruzione • Regolare • Alto Reddito Classificazione della clientela Fonte: www.gfk.com
- 35. Automatici Operatore Consulenza J 25% 70% 5% MA 15% 75% 10% S 5% 90% 5% Automatici Operatore Consulenza J 35% 40% 25% MA 30% 40% 30% S 25% 40% 35% Automatici Operatore Consulenza J 40% 25% 35% MA 50% 10% 40% S 35% 25% 40% NonistruitiDiplomatiLaureati Classificazione della clientela Automatici Operatore Consulenza J MA S Automatici Operatore Consulenza J MA S Automatici Operatore Consulenza J MA S NonistruitiDiplomatiLaureati
- 36. Automatici Operatore Consulenza J 35% 55% 10% MA 30% 45% 25% S 15% 65% 20% Automatici Operatore Consulenza J 40% 25% 35% MA 40% 20% 40% S 30% 30% 40% Automatici Operatore Consulenza J 50% 10% 40% MA 50% 5% 45% S 30% 20% 50% NonistruitiDiplomatiLaureati Automatici Operatore Consulenza J 25% 70% 5% MA 15% 75% 10% S 5% 90% 5% Automatici Operatore Consulenza J 35% 40% 25% MA 30% 40% 30% S 25% 40% 35% Automatici Operatore Consulenza J 40% 25% 35% MA 50% 10% 40% S 35% 25% 40% NonistruitiDiplomatiLaureati REDDITO REGOLARE REDDITO ALTO
- 37. Esempio: comune di Arsago Seprio Fonte: ISTAT Arsago Seprio • Popolazione: 4956 • Reddito medio: 20451 Automatici Operatore Consulenza J 25% 70% 5% MA 15% 75% 10% S 5% 90% 5% Automatici Operatore Consulenza J 35% 40% 25% MA 30% 40% 30% S 25% 40% 35% Automatici Operatore Consulenza J 40% 25% 35% MA 50% 10% 40% S 35% 25% 40% NonistruitiDiplomatiLaureati REDDITO REGOLARE
- 38. Esempio: comune di Arsago Seprio Fonte: ISTAT Automatici Operatore Consulenza J 25% 70% 5% MA 15% 75% 10% S 5% 90% 5% Automatici Operatore Consulenza J 35% 40% 25% MA 30% 40% 30% S 25% 40% 35% Automatici Operatore Consulenza J 40% 25% 35% MA 50% 10% 40% S 35% 25% 40% NonistruitiDiplomatiLaureati REDDITO REGOLARE
- 39. Esempio: comune di Arsago Seprio Fonte: ISTAT 441 386276 Laureati Automatici Operatore Consulenza J 40% 25% 35% MA 50% 10% 40% S 35% 25% 40%
- 40. Raccolta dati Servizi automatici 22% Servizi con operatore 60% Servizi di consulenza 18% Servizi automatici Servizi con operatore Servizi di consulenza
- 41. Distribuzione attuale della domanda Filiali FULL Domanda assegnata alla filiale più vicina Hp 26593 1128
- 42. • Evoluzione del settore bancario • La razionalizzazione degli sportelli bancari • Analisi macroscopica • Formulazione modello • Sperimentazioni • Analisi scenari • Sviluppi futuri • Conclusioni Indice OPEN SOLVER QGIS
- 43. Riferimenti in letteratura Individuazione della posizione da assegnare ad un insieme di facilities in funzione della distribuzione di una domanda. • Dato un insieme di facilities, i problemi di distrettualizzazione raggruppano unità territoriali definendo i limiti entro cui ogni facility deve fornire i suoi servizi. • Nei problemi multilivello il raggruppamento è funzione del servizio erogato Modelli di distrettualizzazione multilivello Modelli di localizzazione
- 44. Notazione • 𝑰 Insieme dei nodi domanda 𝑖 • 𝑱 Insieme delle filiali Intesa 𝑗 • 𝑱′ Insieme delle filiali competitors 𝑗′ • 𝑲 Insieme dei servizi 𝑘 𝑘 = 1, 𝑘 = 2, 𝑘 = 3, Servizi Automatici Sevizi con Operatore Servizi di Consulenza • 𝒅𝒊 𝒌 Domanda, in termini di numero di utenti, generata dal comune 𝑖 per il servizio 𝑘 • 𝒓𝒊,𝒋 Distanza, in km, tra il comune 𝑖 e la filiale 𝑗 • 𝒓𝒋,𝒋′ Distanza, in km, tra la filiale 𝑗 e la filiale competitor 𝑗′ INSIEMI DATI E PARAMETRI • 𝑺 𝒎𝒊𝒏 𝒌 Utenza minima necessaria affinchè il servizio 𝑘 sia aperto presso la filiale 𝑗
- 45. • 𝒛𝒊,𝒋′ = 1 0 𝑠𝑒 𝑟𝑖,𝑗′ = 𝑟𝑗 𝑐𝑜𝑛 𝑟𝑗 = min 𝑗∈𝐽′ 𝑟𝑖,𝑗 altrimenti se e solo se il comune 𝑖 è assegnato alla filiale competitor 𝑗′ • 𝒘𝒋,𝒋′ = 1 0 𝑠𝑒 𝑟𝑗,𝑗′ ≤ 𝑟𝑗 𝑐𝑜𝑛 𝑟𝑗 = 𝐽 𝑟 𝑗 𝐽 altrimenti se e solo se la filiale 𝑗′ si trova nel raggio di azione della filiale 𝑗 • 𝒙𝒊,𝒋 𝒌 = 1 0 se e solo se la domanda del servizio 𝑘 proveniente dal comune 𝑖 è assegnato alla filiale 𝑗 altrimenti • 𝒚𝒋 𝒌 = 1 0 se e solo se il servizio 𝑘 è aperto presso la filiale 𝑗 altrimenti VARIABILI
- 46. Funzione obiettivo 𝑧 = 𝐾 𝐽 𝐼 𝑑𝑖 𝑘 𝑟𝑖,𝑗 2 𝑥𝑖,𝑗 𝑘 𝑀𝑖𝑛!
- 47. Modello proposto 𝑧 = 𝐾 𝐽 𝐼 𝑑𝑖 𝑘 𝑟𝑖,𝑗 2 𝑥𝑖,𝑗 𝑘 𝑀𝑖𝑛! 𝑦𝑗 𝑘 ≥ 𝑦𝑗 𝑘+1 𝑠. 𝑎: ∀𝑗 , 𝑘 = 1,2 𝐽 𝑥𝑖,𝑗 𝑘 = 1 ∀𝑖 , 𝑘 𝐼 𝑥𝑖,𝑗 𝑘 ≤ 𝑀 𝑦𝑗 𝑘 ∀𝑗 , 𝑘 ; 𝑀 ≫ 0 𝐼 𝑑𝑖 𝑘 𝑥𝑖,𝑗 𝑘 ≥ 𝑆 𝑚𝑖𝑛 𝑘 𝑦𝑗 𝑘 ∀𝑗 , 𝑘 𝐼 𝐽′ 𝑧𝑖,𝑗′ 𝑤𝑗′,𝑗 ≤ 𝑀 𝑦𝑗 𝑘 ∀𝑖, 𝑗 ; 𝑘 = 1 ; 𝑀 ≫ 0 𝑥𝑖,𝑗 𝑘 ; 𝑦𝑗 𝑘 = 0/1 ∀ 𝑖, 𝑗, 𝑘 ; ∀ 𝑗, 𝑘 𝑗1 𝑗2 𝑗3 𝑗4 𝑗5
- 48. • Evoluzione del settore bancario • La razionalizzazione degli sportelli bancari • Analisi macroscopica • Formulazione modello • Sperimentazione • Analisi scenari • Sviluppi futuri • Conclusioni Indice OPEN SOLVER QGIS
- 49. Modello rilassato 𝑧 = 𝐾 𝐽 𝐼 𝑑𝑖 𝑘 𝑟𝑖,𝑗 2 𝑥𝑖,𝑗 𝑘 𝑀𝑖𝑛! 𝑦𝑗 𝑘 ≥ 𝑦𝑗 𝑘+1 𝑠. 𝑎: ∀𝑗 , 𝑘 = 1,2 𝐽 𝑥𝑖,𝑗 𝑘 = 1 ∀𝑖 , 𝑘 𝐼 𝑥𝑖,𝑗 𝑘 ≤ 𝑀 𝑦𝑗 𝑘 ∀𝑗 , 𝑘 ; 𝑀 ≫ 0 𝑥𝑖,𝑗 𝑘 ; 𝑦𝑗 𝑘 = 0/1 ∀𝑖 , 𝑗 , 𝑘 ; ∀𝑗 , 𝑘
- 50. SERVIZI ACCESI Automatici Operatore Consulenza 75 75 75 TIPOLOGIA FILIALE Auto Light Full 0 0 75 FUNZIONE OBIETTIVO 5153021 Risultato
- 51. 𝑧 = 𝐾 𝐽 𝐼 𝑑𝑖 𝑘 𝑟𝑖,𝑗 2 𝑥𝑖,𝑗 𝑘 𝑀𝑖𝑛! 𝑦𝑗 𝑘 ≥ 𝑦𝑗 𝑘+1𝑠. 𝑎: ∀𝑗 , 𝑘 = 1,2 𝐽 𝑥𝑖,𝑗 𝑘 = 1 ∀𝑖 , 𝑘 𝐼 𝑥𝑖,𝑗 𝑘 ≤ 𝑀 𝑦𝑗 𝑘 ∀𝑗 , 𝑘 ; 𝑀 ≫ 0 𝑥𝑖,𝑗 𝑘 ; 𝑦𝑗 𝑘 = 0/1 ∀𝑖, 𝑗, 𝑘 ; ∀𝑗, 𝑘 𝐼 𝐽′ 𝑧𝑖,𝑗′ 𝑤𝑗′,𝑗 ≤ 𝑀 𝑦𝑗 𝑘 ∀𝑖, 𝑗 ; 𝑘 = 1 ; 𝑀 ≫ 0 Modello rilassato
- 52. SERVIZI ACCESI Automatici Operatore Consulenza 96 75 75 TIPOLOGIA FILIALE Auto Light Full 21 0 75 FUNZIONE OBIETTIVO 5399315 CHIUSA FULL AUTO COMPETITOR
- 53. Distribuzione attuale della domanda dei servizi di consulenza 272 4860
- 54. Modello 𝑧 = 𝐾 𝐽 𝐼 𝑑𝑖 𝑘 𝑟𝑖,𝑗 2 𝑥𝑖,𝑗 𝑘 𝑀𝑖𝑛! 𝑦𝑗 𝑘 ≥ 𝑦𝑗 𝑘+1 𝑠. 𝑎: ∀𝑗 , 𝑘 = 1,2 𝐽 𝑥𝑖,𝑗 𝑘 = 1 ∀𝑖 , 𝑘 𝐼 𝑥𝑖,𝑗 𝑘 ≤ 𝑀 𝑦𝑗 𝑘 ∀𝑗 , 𝑘 ; 𝑀 ≫ 0 𝐼 𝑑𝑖 𝑘 𝑥𝑖,𝑗 𝑘 ≥ 𝑆 𝑚𝑖𝑛 𝑘 𝑦𝑗 𝑘 ∀𝑗 , 𝑘 𝐼 𝐽′ 𝑧𝑖,𝑗′ 𝑤𝑗′,𝑗 ≤ 𝑀 𝑦𝑗 𝑘 ∀𝑖, 𝑗 ; 𝑘 = 1 ; 𝑀 ≫ 0 𝑥𝑖,𝑗 𝑘 ; 𝑦𝑗 𝑘 = 0/1 ∀𝑖 , 𝑗 , 𝑘 ; ∀𝑗 , 𝑘
- 55. Set esperimenti SET 𝑺𝒎𝒊𝒏 𝟏 𝑺𝒎𝒊𝒏 𝟐 𝑺𝒎𝒊𝒏𝟑 1 1 1 1 100 1 300 100 1 900 100 1 1500 100 1 2100 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 INT01 INT03 INT05 INT07 INT09 INT11 INT13 INT15 INT17 INT19 INT21 INT23 INT25 INT27 INT29 INT31 INT33 INT35 INT37 INT39 INT41 INT43 INT45 INT47 INT49 INT51 INT53 INT55 INT57 INT59 INT61 INT63 INT65 INT67 INT69 INT71 INT73 INT75 INT77 INT79 INT81 INT83 INT85 INT87 INT89 INT91 INT93 INT95 INT97 Smin,3=300 Smin,3=900 Smin,3=1500 Smin,3=2100 Smin,3=1 SET 𝑺𝒎𝒊𝒏 𝟏 𝑺𝒎𝒊𝒏 𝟐 𝑺𝒎𝒊𝒏𝟑 1 1 1 1 100 1 300 100 1 900 100 1 1500 100 1 2100
- 56. Servizi di consulenza: efficienza 4860 4880 2102 272
- 58. 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 DOMANDA DISTANZE MINIME (KM) Smin2=1; Smin3=1 Smin2=1; Smin3=2100 Distanza percorsa (1,1) Distanza percorsa (1;2100) 18,2 Km Servizi di consulenza: accessibilità
- 59. 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000 INT01 INT04 INT07 INT10 INT13 INT16 INT19 INT22 INT25 INT28 INT31 INT34 INT37 INT40 INT43 INT46 INT49 INT52 INT55 INT58 INT61 INT64 INT67 INT70 INT73 INT76 INT79 INT82 INT85 INT88 INT91 INT94 INT97 Smin,2=500 Smin,2=2900 Smin,2=5300 SET 2 𝑺𝒎𝒊𝒏 𝟏 𝑺𝒎𝒊𝒏 𝟐 𝑺𝒎𝒊𝒏𝟑 100 500 2100 100 2900 2100 100 5300 2100 SET 1 𝑺𝒎𝒊𝒏 𝟏 𝑺𝒎𝒊𝒏 𝟐 𝑺𝒎𝒊𝒏𝟑 1 1 1 100 1 300 100 1 900 100 1 1500 100 1 2100 Set esperimenti SET 2 𝑺𝒎𝒊𝒏 𝟏 𝑺𝒎𝒊𝒏 𝟐 𝑺𝒎𝒊𝒏𝟑 100 500 2100 100 2900 2100 100 5300 2100
- 60. 16139 16139 5409 1232 Servizi con operatore: efficienza
- 61. 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 DOMANDA DISTANZE MINIME (KM) Smin2=1; Smin3=2100 Smin2=2900; Smin3=2100 Distanza percorsa (1;2100) Distanza percorsa (2900;2100) Servizi con operatore: accessibilità
- 62. • Evoluzione del settore bancario • La razionalizzazione degli sportelli bancari • Analisi macroscopica • Formulazione modello • Sperimentazione • Analisi scenari • Sviluppi futuri • Conclusioni Indice OPEN SOLVER QGIS
- 63. SET 𝑺𝒎𝒊𝒏 𝟏 𝑺𝒎𝒊𝒏 𝟐 𝑺𝒎𝒊𝒏𝟑 SERVIZI ACCESI F. OBIETTIVO AUTO LIGHT FULL 1 0 1 1 1 246 5399315 21 0 75 1 100 1 300 245 5450526 21 1 74 2 100 1 900 235 5405370 21 8 66 3 100 1 1500 227 5458044 21 16 58 4 100 1 2100 218 5611497 21 25 49 2 5 100 500 300 246 5502362 21 0 75 6 100 2900 300 231 5503267 27 0 68 7 100 5300 300 207 5897684 39 0 56 3 8 100 500 900 234 5405950 22 7 66 9 100 2900 900 228 5525989 28 1 66 10 100 5300 900 207 5895343 39 0 56 4 11 100 500 1500 226 5458508 22 15 58 12 100 2900 1500 220 5578663 28 9 58 13 100 5300 1500 204 5910484 40 0 55 5 14 100 500 2100 218 5620379 21 25 49 15 100 2900 2100 211 5747615 28 18 49 16 100 5300 2100 197 6138059 41 6 48 Tabella di esperimenti completa
- 64. 190 195 200 205 210 215 220 225 230 235 240 245 250 5000000 5200000 5400000 5600000 5800000 6000000 6200000 0 5 1 2 8 6 9 3 11 12 4 14 15 10 7 13 16 servizi accesi f.o. Trend: funzione obiettivo e servizi attivi
- 65. 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240 250 260 270 280 290 300 POPOLAZIONE SERVIZI ATTIVI Smin2=500; Smin3=3000 Smin2=2900; Smin3=3000 Smin2=5300; Smin3=3000 Smin2=500; Smin3=900 Smin2=2900; Smin3=900 Smin2=5300; Smin3=900 Smin2=500; Smin3=1500 Smin2=2900; Smin3=1500 Smin2=5300; Smin3=1500 Smin2=500; Smin3=2100 Smin2=2900; Smin3=2100 Smin2=5300; Smin3=2100 Smin2=1, Smin3=1 Trend: Efficienza
- 66. 0.9 0.91 0.92 0.93 0.94 0.95 0.96 0.97 0.98 0.99 1 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240 250 260 270 280 290 300 POPOLAZIONE SERVIZI ATTIVI Smin2=500; Smin3=3000 Smin2=2900; Smin3=3000 Smin2=5300; Smin3=3000 Smin2=500; Smin3=900 Smin2=2900; Smin3=900 Smin2=5300; Smin3=900 Smin2=500; Smin3=1500 Smin2=2900; Smin3=1500 Smin2=5300; Smin3=1500 Smin2=500; Smin3=2100 Smin2=2900; Smin3=2100 Smin2=5300; Smin3=2100 Smin2=1, Smin3=1
- 67. Trend: accessibilità 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 DOMANDA DISTANZE MINIME (KM) Smin2=1; Smin3=1 Smin2=500; Smin3=300 Smin2=2900; Smin3=300 Smin2=5300; Smin3=300 Smin2=500; Smin3=900 Smin2=2900; Smin3=900 Smin2=5300; Smin3=900 Smin2=500; Smin=1500 Smin2=2900; Smin=1500 Smin2=5300; Smin=1500 Smin2=500; Smin=2100 Smin2=500; Smin=2100 Smin2=5300; Smin=2100
- 68. Trade off di selezione 𝑧 = −𝑤1 𝛾1 + 𝑤2 𝛾2 𝑀𝑎𝑥! 𝛾2 = 𝐷𝑜𝑚𝑎𝑛𝑑𝑎 𝑎𝑠𝑠𝑒𝑔𝑛𝑎𝑡𝑎 𝑎𝑙𝑙𝑎 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑧𝑎 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑎 𝑛 𝐷𝑜𝑚𝑎𝑛𝑑𝑎 𝑎𝑠𝑠𝑒𝑔𝑛𝑎𝑡𝑎 𝑎𝑙𝑙𝑎 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑧𝑎 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑎 0 𝛾1 = 𝑆𝑒𝑟𝑣𝑖𝑧𝑖 𝑎𝑡𝑡𝑖𝑣𝑖 𝑛 𝑆𝑒𝑟𝑣𝑖𝑧𝑖 𝑎𝑡𝑡𝑖𝑣𝑖 0 EFFICIENZA SERVIZIO AL CLIENTE
- 69. 0.75 0.8 0.85 0.9 0.95 1 0.75 0.8 0.85 0.9 0.95 1 titolo𝒘𝟏 𝒘𝟐 0,5 0,5 𝑺𝒎𝒊𝒏, 𝟐 𝑺𝒎𝒊𝒏, 𝟑 500 2100 𝑺𝒎𝒊𝒏, 𝟐 𝑺𝒎𝒊𝒏, 𝟑 2900 2100 𝑺𝒎𝒊𝒏, 𝟐 𝑺𝒎𝒊𝒏, 𝟑 500 900 𝒘𝟏 𝒘𝟐 0,3 0,7 𝒘𝟏 𝒘𝟐 0,7 0,3 𝛾2 𝛾1
- 70. Confronto sul territorio CHIUSA FULL LIGHT AUTO COMPETITOR AUTO LIGHT FULL 21 0 75 AUTO LIGHT FULL 21 25 49 𝑺𝒎𝒊𝒏, 𝟏 𝑺𝒎𝒊𝒏, 𝟐 𝑺𝒎𝒊𝒏, 𝟑 1 1 1 𝑺𝒎𝒊𝒏, 𝟏 𝑺𝒎𝒊𝒏, 𝟐 𝑺𝒎𝒊𝒏, 𝟑 100 500 2100
- 72. Confronto Accessibilità 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 POPOLAZIONE DISTANZE MINIME (KM) Smin2=1; Smin3=1 Smin2=500; Smin=2100 20,6 Km18,2 Km
- 73. • Evoluzione del settore bancario • La razionalizzazione degli sportelli bancari • Analisi macroscopica • Formulazione modello • Sperimentazioni • Analisi scenari • Sviluppi futuri • Conclusioni Indice
- 74. Sviluppi futuri Studio delle strategie dei competitors Studio approfondito dei costi di conversione delle filiali Implementazione di una rete Hub&SpokeImplementazione di una rete Hub&Spoke
- 75. Ulteriore notazione 𝑻 ⊂ 𝑱 Insieme delle filiali 𝑡 spoke INSIEMI DATI E PARAMETRI VARIABILI 𝒓 𝒕,𝒋 Distanza , in km, tra la filiale spoke 𝑡 LIGHT e la filiale hub 𝑗 (FULL) 𝒔 𝒕,𝒋 = 𝟏 𝟎 cioè se e solo se la filiale spoke 𝑡 è assegnata alla filiale hub 𝑗 altrimenti 𝑹 𝑯,𝑺 Distanza minima media , in Km, tra le filiali 𝑗 LIGHT e 𝑗 FULL
- 76. Rh&s: raccolta dati 0 1 2 3 4 5 6 7 Smin2=1; Smin3=1 Smin2=1; Smin3=900 Smin2=1; Smin3=1500 Smin2=1; Smin3=2100 Smin2=500; Smin3=900 Smin2=2900; Smin3=900 Smin2=500; Smin3=1500 Smin2=2900; Smin3=1500 Smin2=500; Smin3=2100 Smin2=2900; Smin3=2100 Smin2=5300; Smin3=2100 Distanze[km] Set esperimenti Rh&s min Rh&s medio Rh&s max 2,08 𝑘𝑚
- 77. Modello esteso 𝑧 = 𝐾 𝐽 𝐼 𝑑𝑖 𝑘 𝑟𝑖,𝑗 2 𝑥𝑖,𝑗 𝑘 𝑀𝑖𝑛! 𝑦𝑗 𝑘 ≥ 𝑦𝑗 𝑘+1𝑠. 𝑎: ∀𝑗 , 𝑘 = 1,2 𝐽 𝑥𝑖,𝑗 𝑘 = 1 ∀𝑖 , 𝑘 𝐼 𝑥𝑖,𝑗 𝑘 ≤ 𝑀 𝑦𝑗 𝑘 ∀𝑗 , 𝑘 ; 𝑀 ≫ 0 𝐼 𝑑𝑖 𝑘 𝑥𝑖,𝑗 𝑘 ≥ 𝑆 𝑚𝑖𝑛 𝑘 𝑦𝑗 𝑘 ∀𝑗 , 𝑘 𝐼 𝐽′ 𝑧𝑖,𝑗′ 𝑤𝑗′,𝑗 ≤ 𝑀 𝑦𝑗 𝑘 ∀𝑖, 𝑗 ; 𝑘 = 1 ; 𝑀 ≫ 0 𝐽 𝑠𝑡,𝑗 = 𝑦𝑡 2 − 𝑦𝑡 3 ∀ 𝑡 ∈ 𝐽 𝑠𝑡,𝑗 𝑟𝑡,𝑗 ≤ 𝑅 𝐻𝑆 ∗ ∀𝑡 ∈ 𝐽 , ∀𝑗 ∈ 𝐽 𝑥𝑖,𝑗 𝑘 ; 𝑦𝑗 𝑘 ; 𝑠𝑡,𝑗 = 0/1 ∀𝑖 , 𝑗 , 𝑘 ; ∀𝑗 , 𝑘 ; ∀𝑡 ∈ 𝐽 , ∀𝑗 ∀𝑗 ∈ 𝐽 , 𝑀 ≫ 0𝑀 𝑦𝑗 3 ≥ 𝑇 𝑠𝑡,𝑗
- 78. Assegnazione delle Spoke alle Hub