Abstract:
เนื่องจากปัจจุบันมีการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี ซึ่งส่งผลกระทบต่อธุรกิจธนาคารพาณิชย์ ทั้งด้านระบบรูปแบบการทำงานของธนาคาร และวิธีการใช้บริการของลูกค้าจากที่ต้องเข้าไปทำธุรกรรมที่สาขาของธนาคารเท่านั้น เทคโนโลยีเข้ามาช่วยอำนวยความสะดวก ให้ลูกค้าสามารถทำธุรกรรมผ่านอินเตอร์เน็ต (Internet Banking) ได้จากทุกสถานที่ ในขณะที่จำนวนความต้องการใช้บริการธนาคารตามสาขาต่าง ๆ ลดลง การแข่งขันที่สูงจึงส่งผลให้ธนาคารต้องเร่งพัฒนาเทคโนโลยี ประกอบกับการลดต้นทุน โดยการลดจำนวนสาขาลง งานวิจัยนี้จึงสร้าง และพัฒนาแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ด้วยโปรแกรมเชิงเส้นจำนวนเต็ม (Integer Linear Programming) เพื่อตัดสินใจปิดสาขาที่ไม่ได้ให้ประโยชน์ต่อธนาคารมากนัก โดยพิจารณายอดกำไรที่หายไปในสาขาที่เลือกปิดให้มีค่าน้อยที่สุด พิจารณาค่าใช้จ่ายของธนาคารในสาขาที่เปิดให้บริการน้อยที่สุด พิจารณาค่าใช้จ่ายในการเพิ่มจำนวนพนักงานใหม่ เพื่อรองรับจำนวนลูกค้าเพิ่มเติมที่ย้ายมาจากสาขาที่ปิด พร้อมทั้งพิจารณาปัจจัยต่าง ๆ ประกอบ เช่น จำนวนสาขาของธนาคารอื่น ๆ ความหนาแน่นของประชากรโดยรอบสาขานั้น ๆ เป็นต้น ผลการวิจัยพบว่าแบบจำลองเลือกปิดสาขาที่มีกำไรที่หายไปน้อย แต่มีค่าใช้จ่ายมาก ซึ่งส่งผลเสียต่อธนาคาร เมื่อทดสอบกับชุดข้อมูลตัวอย่าง พบว่าธนาคารได้ประโยชน์เพิ่มขึ้นประมาณ 38.17 ล้านบาท หรือคิดเป็นร้อยละ 16.27 จากยอดกำไรทั้งหมดของธนาคาร แบบจำลองนี้สามารถนำไปปรับใช้กับกลุ่มธุรกิจอื่น ๆ ที่มีจำนวนสาขามากได้ โดยการปรับค่าตัวแปรปัจจัยต่าง ๆ ตามความต้องการ
As part of the current digital transformation, which affects many industries, banks must modify both how they operate and how their customers interact with them. Due to the advent of internet banking, anyone can conduct a transaction on their own from any location. While fewer people are required to visit a bank. Banks are forced to build their own technology more quickly due to intense competition. Also, the bank can diminish the costs by closing some branches that may not be able to generate sufficient benefits. We constructed a mathematical model using Integer Linear Programming to make a decision on branch closure by minimizing the gross profit loss from closing the branch and the expense of additional staffs in the existing branches to support transferred customers from the closed branches. We also considered other parameters such as the presence of competitors and the intensity of population of each branch. The results suggest that this model closes branches with a low level of loss profit but at a high cost of expense. Results from fitting this model with the mock-up data indicate that it can increase benefit by around 38.17 million Baht, or 16.27 percent of the original gross profit before closure. This idea can be adapted for use in various industries with the change of specific constraints and conditions.