Формирование управленческого решения в ОАО «Альфа-Банк»

Решения незапрограммированны в той степени, в которой они  новы и неструктуризованны или тогда, когда не существует отработанных методов  решения проблем. Это бывает, когда  такие проблемы прежде не встречались  или они сложные или важные. Такие решения являются незапрограммированными, так как организация не имеет  детальной стратегии и решение  будет зависеть от общей способности к интеллектуальному принятию решений.

Тип проблем, решений и  иерархический уровень их принятия тесно взаимосвязаны, что продемонстрировано на рис. 1.

 

 

 

Решения на этапах процесса управления получают название исходя из наименования общей функции управления.

 

 

 

 

Каждая из перечисленных  на рис.2 общих функций управления входит в состав конкретного направления, по которому разрабатываются и реализуются  решения. Например, необходимо разработать  или реализовать решения по формированию системы управления организацией. Эти  решения будут состоять из набор  прогнозирующих, планирующих, организационных, активизирующих, координирующих, контролирующих и информирующих решений.

Прогнозирующие решения  основаны на специальном исследовании для формирования заключения о возможном развитии и результатах какого-либо управленческого процесса. Из набора прогнозов выбирают наиболее приемлемый для разработки детального плана развития (планирующее решение). Для реализации плана разрабатывается набор организационных решений. Они предусматривают формирование новой или совершенствование имеющейся структуры управления, а также комплекс административных мероприятий по организации выполнения задания. Для повышения эффективности выполнения задания формируют решения по активизации деятельности работников за счет стимулирования и мобилизации (активизирующие решения).

При появлении непредвиденных и мешающих воздействий координирующие решения необходимы для гармонизации бизнес-процессов и улучшения  деятельности организации. Контролирующие решения направлены на обеспечение  своевременного выполнения намеченных мероприятий. Информирующие решения  направлены на ознакомление инициаторов  и исполнителей решения с необходимыми им сведениями, а также с промежуточными и конечными результатами выполнения задания.

 

1.3 Требования, предъявляемые  к управленческим решениям

К принимаемым управленческим решениям предъявляются следующие  требования.

1. Научная обоснованность. Формирование управленческих решений с учетом объективных закономерностей и законов, действующих в технической, организационной, социальной, политической и других сферах деятельности.
2. Целенаправленность. Каждое управленческое решение должно иметь цель, строго соответствующую стратегическим целям организации.
3. Количественная и качественная определенность. Управленческое решение должно воздействовать на объект управления и предусматривать достижение определенных результатов, выраженных в количественных или, если это возможно, в качественных показателях.
4. Правомерность. Обусловлена нормами, устанавливающими компетентность органов управления и отдельных руководителей в соответствии с целями деятельности органа управления. Компетентность позволяет руководителю и органу управления заниматься только той специальной деятельностью, которая входит в круг их задач.
5. Оптимальность. Это требование обусловливает необходимость выборов в каждом конкретном случае такого варианта решения, который соответствовал бы принятому критерию эффективности организации, например получению максимальных результатов с каждой единицы затрат. При этом выбранный вариант должен удовлетворять и другим требованиям к деятельности управляемого объекта и к жизни его коллектива: политическим, социальным, правовым, техническим и др.
6. Своевременность решений. Определяется, с одной стороны, состоянием объекта управления на данном этапе его развития, с другой – возможностью приостановить отрицательное влияние возмущений на деятельность управляемого объекта, а также соотношением времени, предусмотренного решением, и времени. которым фактически располагают для разработки возникшей проблемы. Это требование означает также соблюдение сроков подготовки, доведения решений до конкретных исполнителей, действенного контроля исполнения.
7. Комплексность. Деятельность организации предполагает взаимосвязь совокупности элементов, охватывающих технику, технологию, организацию труда,  материальные и другие ресурсы, результаты деятельности. Количественное и качественное изменение одного из элементов, как правило, влечет за собой изменение других.
8. Реализация стимулирующей функции решения. Действенность управленческого решения определяется исполнителем, участием в разработке решения и заинтересованностью в его результатах.
9. Гибкость решения. Решение не должно быть жестко привязано к определенным условиям. Любое решение может потребовать корректировки в результате воздействия внутренних и внешних обстоятельств. При этом должна сохраняться его общая целенаправленность.

10.Полнота оформления решения. Форма изложения решения должна исключать непонимание и двойственность в толковании задач, поставленных перед исполнителем и контролирующими инстанциями.

 

Разработка альтернатив  действий

Важнейшая черта хорошей  подготовки решения – ясность  того, какие решения возможны. При  решении важных проблем нельзя не рассматривать вопрос глубже и из каких-то соображений, возможно просто по лености ума, отказаться от исследования всей палитры возможных решений. Перечень возможных решений нужно  исследовать на полноту и при  необходимости пополнить. Множество  возможных решений может быть очень большим, но любое множество  можно сделать обозримым, если его  расчленить на множества. Рекомендуется  использовать в зависимости от проблемы несколько способов формирования вариантов  решения.

Генерирование вариантов  решений может осуществляться либо непосредственно руководителем, либо с помощью специальных методов  и экспертных процедур.

В качестве методов и процедур генерирования вариантов решения  можно выделить:

• стратегию ответных действий;
• составление списков альтернатив;
• дерево решений (вариантов);
• морфологическую комбинационную таблицу;
• причинно-следственную диаграмму;
• математическое описание множества вариантов.

 

Таким образом, сущность действий, осуществляемых на данном этапе, состоит в определении совокупности (набора) вариантов решения. Главное – это набрать их максимально возможное количество. Чем больше вариантов, тем вероятнее, что среди них найдется наиболее эффективное решение.

 

1.4 Методы принятия управленческих решений

Выделяют три группы методов:

I. Неформальные методы (эвристические) – основываются на аналитических способностях менеджеров. Это совокупность логических приемов и методики выбора оптимальных решений путем теоретического сравнения альтернатив с учетом накопленного опыта. Базируется в основном на интуиции менеджера, их преимущество – оперативность; недостаток – принятие ошибочного (неэффективного) решения, так как интуиция может подвести.

II. Коллективные методы обсуждения и принятия решений.

Основные моменты:

1) Определяется круг лиц  – участников данной процедуры;

2) Главные критерии формирования  такой группы:

• Компетентность;

• Способность решать творческие задачи;

• Конструктивность мышления;

• Коммуникабельность.

3) Формы групповой работы: заседание, совещание, работа  в комиссии и другое.

Наиболее распространенным методом коллективной подготовки управленческих решений являются: «Мозговая атака» или «Мозговой штурм» (совместное генерирование идей и последующее  принятие решений). Применяется в  тех случаях, когда имеется минимум  информации о решаемой проблеме и  установлены сжатые сроки ее решения.

Существует два способа  проведения «Мозговой атаки» - устный и письменный. Предпочтение отдается устному, так как он занимает меньше времени, но письменный способ – более основателен.

Применение метода способствует генерированию новых идей и альтернативных вариантов.

Метод «Дельфы» (название от греческого города «Дельфа», прославившегося  жившими там мудрецами – предсказателями  будущего) - это многоуровневая процедура  анкетирования. После каждого тура данные дорабатываются, и полученные результаты сообщаются экспертам с  указанием расположения оценок. После  стабилизации оценок опрос прекращается и принимается предложенное экспертами или скорректированное решение.

Методы экспертных оценок – исследование сложных специальных  вопросов на стадии выработки управленческих решений лицами, обладающими специальными знаниями и опытом, с целью получения выводов, мнений, рекомендаций и оценок.

III. Количественные методы.

В основе лежит научно-практический подход, предполагающий выбор оптимальных  решений путем обработки с  помощью компьютера больших массивов информации.

1) Анализ временных рядов  – основан на допущении, согласно  которому, случившееся в прошлом  дает достаточно хорошее приближение  в оценке будущего.

2) Причинно-следственное  моделирование. Наиболее хитроумный  и математически сложный количественный  метод. Это попытка спрогнозировать  то, что произойдет в подобных  ситуациях, путем исследования  статистической зависимости между  рассматриваемым фактором и другими  переменными.

3) Теория игр – метод  моделирования, оценки воздействия  принятого решения на конкурентов  (изначально разработали военные,  чтобы в стратегии учесть действия  противников).

4) Математическое моделирование.

 

Многокритериальная  оптимизация

Выбор решения является одним  из заключительных этапов процесса принятия решения. Сужение множества приемлемых решений до множества эффективных решений осуществляется на основе анализа предпочтений. Решение называется эффективным, если не существует более предпочтительного.

Множество эффективных решений  в литературе называются также множеством Парето.

Рассмотрим общую постановку задачи многокритериальной (векторной) оптимизации и некоторые основные подходы к ее решению.

I. Многокритериальная модель  задачи  принятия  решения   может  быть представлена в  следующем виде:

<t, s, k, х, p, r>,

где  t- постановка (тип) задачи,

       s- множество  решений,

       k- множество  критериев,

       х- множество  шкал критериев,

       p- система  предпочтений лица, принимающего  решений,

       r- решающее  правило.

Рассмотрим содержательное определение элементов модели.

Постановка задачи соответствует  целям лица, принимающего решения. Может  потребоваться, например, линейно упорядочить множество допустимых решений, выделить множество неподчиненных решений и т.п.

          Множество решений (S).

 Предоставляет собой совокупность решений, которые удовлетворяют каким-то определенным для каждой задачи ограничения цели. Множество S задается или формируется в ходе исследований. Элементы его называются допустимыми решениями, вариантами, альтернативами и т.п.

Множество критериев.

Каждое решение приводят к определенному исходу, последствия  которого оценивают по критериям K1,K2...Kn. Множество критериев может быть задано или формируется в процессе исследования.  Критериями будем  называть такие признаки,  которые  признаются в ЛПР важными в  отношении поставленной цели,  является общими для всех допустимых решений  и  характеризует ценность решения, так, что ЛПР добивается по ним  наилучших показателей и не может  заменить их ограничениями.

Шкалы критериев.

Для каждого критерия должна быть задана или поставлена шкала, представляющая собой множество оценок с отношением временного порядка. Шкалы X1,X2,...Xm, образующие множество X, могут быть числовыми (дискретными или непрерывными) и нечисловыми. Декартово произведение Y=X1*X2*...*Xm образуют множество векторных оценок. Каждое решение оценивается по шкалам X1,Х2,...,Хm, то есть множеству допустимых решений S становится в соответствии множества векторных оценок A>Y с помощью отображения f:S->A.

Система предпочтения.

 Под системой предпочтения  ЛПР будем понимать совокупность не структированных его предпочтений, связанных с достоинствами и недостатками сравниваемых решений. Эти предпочтения лица, принимающего решения, выявляются, структурируются и формализуются обычно в ходе специального исследования, направленного на построение модели. Система предпочтения многокритериальной модели описывается совокупностью множеств p с отношениями предпочтения (например, множество критериев, интервалов между оценками на шкалах и т.п.).

Решающее правило представляет собой аналитическое выражение, которое позволяют  задать на множестве векторных оценок отношение предпочтения. Упорядочение множества A к множеству S в смысле высказывания предпочтения и упорядочить это множество S.

В задачах векторной оптимизации первым шагом считается выделение области компромиссов (или решений, оптимальных по Парето).

Определение: вектор хЄD(х) - множество допустимых решений называется оптимальным по Парето решением, если не существует вектор хЄD(х) такого, что F(х)>=F(x) и F(x) не равно F(x)

Областью компромиссов называется подмножество А(x) допустимого множества решения D(х), такое, что все принадлежащие ему решения не могут быть одновременно улучшенными по всем локальным критериям. Для x', x" Є F(x) имеет место противоречие хотя бы по одному из локальных критериев.

Оптимальное решение всегда принадлежит области компромиссов, иначе оно могло бы быть улучшено и не являлось бы тогда оптимальным.

Рассмотрим различные  схемы компромиссов.

1. Локальные критерии, образующие вектор эффективности, имеют одинаковую важность.

а) Принцип справедливого  компромисса.

Справедливым является такой компромисс, при котором относительный уровень снижения качества по одному или нескольким критериям не превосходит относительного уровня повышения качества по основным критериям.

б) В случае неодинаковости масштабов измерения критериев проводится нормализация критериев, то есть приведение их к мере. Вводится идеальный вектор Y(u) и оптимальным считается решение, наиболее приближенной к Y(u). Рассматриваются не сами значения критериев, а их отношения от идеального значения.

Идеальный вектор 1) задается или 2) определяется как вектор, состоящий из оптимумов локальных критериев:

           Y(u)=(max y1(x), max y2(x),...,max yn(x))

                      х Є D(x)         x Є D(x)            х ЄD(x)

Но наиболее  справедливым является такой способ нормализации, при котором компоненты идеального вектора- супремумы (max значения) локальных критериев: