Chi n l c s n ph m mang Ủ ngh a quan tr ng khi có th thu hút đ c l ng l n ch th n u đáp ng đ yđ nhu c u c a h . đáp ng phù h p nhu c u c a ch th , HDBank c n có nh ng cu c kh o sát, l y Ủ ki n đ đ a ra s n ph m phù h p nhu c u khách hƠng; bên c nh đó c n tham kh o m c đ hƠi lòng c a các khách hƠng hi n t i đ đánh giá, hoƠn thi n d ch v c a các s n ph m đƣ phát hƠnh. Trong b i c nh hi n nay, HDBank có th cơn nh c nh ng gi i pháp c th sau:
4.1.1.1 Phát tri n s n ph m th m i
Trong th tr ng hi n nay, m ng th tín d ng c ng nh th ghi n qu c t đang có nhu c u ngƠy cƠng t ng b i nhu c u du l ch ng i dơn ngƠy cƠng cao vƠ s phát tri n c a các trang m ng thanh toán tr c tuy n. Song song đó, s l ng các lo i th
này l u thông trên th tr ng còn t ng đ i ít, HDBank có th tham gia phát hành các
s n ph m đó đ đi t t đón đ u. C th , ngơn hƠng có th xem xét vi c phát hƠnh các lo i th : th tín d ng n i đ a; th tín d ng qu c t h ng platinum vƠ th tín d ng qu c t liên k t v i các TCTQT khác (nh American Express hay JCB).
4.1.1.2 Phát tri n “bó s n ph m”
Bó s n ph m lƠ lo i hình còn t ng đ i m i m trên th tr ng Vi t Nam, đó lƠ vi c k t h p bán nhi u s n ph m v i nhi u l i ích dƠnh cho khách hƠng h n. HDBank có th xem xét đ n vi c liên k t v i các trung tơm đi n máy l n đ có th bán gói s n ph m k t h p gi a vi c cho khách hƠng tr góp 0% khi mua hƠng, v i đi u ki n ph i lƠ ch th c a HDBank (th ghi n ho c th tín d ng). V i bó s n ph m nƠy, HDBank không nh ng bán đ c m t s n ph m tín d ng mƠ còn bán đ c s n ph m th , h n
n a c ng có th xem nh cách qu ng bá th ng hi u c a ngơn hƠng đ n v i công chúng.
4.1.2 Chi n l c giá c
Giá c c a s n ph m th ph n ánh chi phí c a Ngơn hƠng: chi phí cung ng s n ph m nh chi phí in n, chi phí qu ng cáo, chi phí lƠm th ầđ i v i khách hƠng lƠ chi phí đ có đ c s n ph m th đó.Vi c cơn nh c m t m c giá phù h p, đ m b o cho c ch th vƠ ngơn hƠng lƠ m t v n đ quan tr ng. Chính vì l đó mƠ HDBank có th gi m b t nh ng kho n chi phí tr c ti p mƠ khách hƠng đ thu các kho n phí khác trong vi c thanh toán c a khách hƠng. H n n a đ thay đ i đ c tơm lí cho r ng thanh
toán qua th đ t h n ti n m t thì HDBank ph i th c hi n chi t kh u, gia t ng khuy n
mãi cho các VCNT đ t đó yêu c u các VCNT không đ c thu thêm b t kì các kho n ph phí nƠo.Th c hi n t t chi n l c giá c nƠy s giúp cho khách hƠng gi m b t đ c tơm lí e dè khi s d ng th c a ngân hàng.
4.1.3 Chi n l c marketing vƠ d ch v
Ho t đ ng kinh doanh th có thƠnh công hay không ph thu c nhi u vƠo hi u qu c a chính sách Marketing. xơy d ng m t chi n l c Marketing h u hi u, kh thi thì ngơn hƠng c n hi u rõ m c tiêu luôn h ng t i lƠ khách hƠng. Không ch gi l ng khách hƠng hi n t i mƠ ph i đ a ra nhi u bi n pháp đ thu hút l ng khách hƠng m i nh chi n l c đa d ng hóa s n ph m, m r ng m ng l i thanh toán. . . Các chính sách Marketing c n đ m b o các tiêu chí
Xơy d ng hình nh c a ngơn hƠng r ng kh p. HDBank không ng ng tuyên truy n, qu ng cáo đ ng i dơn bi t đ n th ng hi u c a ngơn hƠng vƠ bi t đ n các d ch v ti n ích mƠ ngơn hƠng cung c p. Ngơn hƠng c ng c n xơy d ng, t ch c các ch ng trình khuy n m i, khuy n tr ng nhơn d p các ngƠy l l n, đ y m nh công tác qu ng bá s n ph m c a ngơn hƠng đ n các công ty t ch c có quy mô, có kh n ng lan t a vƠ các khu công ngh p, khu ch xu t.
Bên c nh vi c qu ng bá hình nh thì ngơn hƠng c ng c n chú tr ng đ n các chính sách ch m sóc khách hƠng. Công tác ch m sóc khách hƠng ph i đ c ti n hƠnh c tr c trong vƠ sau khi cung c p d ch v .
4.2 GI I PHÁP V T CH C
4.2.1 HoƠn thi n b máy t ch c
Hi n nay c c u t ch c t i Trung tơm th c a HDBank còn ch a hoƠn ch nh, ch a th c s tr thƠnh m t b ph n kinh doanh đ c l p nh chi nhánh. ơy lƠ khó kh n khi Trung tơm th g p ph i nh ng khi u n i c a khách hƠng; c ng nh vi c theo dõi, giám sát nh ng ho t đ ng thanh toán b t th ng c a ch th ; vƠ vi c đ ra chi n
l c marketing phù h p cho nh ng s n ph m m i. Vì lỦ do đó mƠ Trung tơm th c n t ch c thêm các b ph n: qu n lỦ r i ro; giám sát ho t đ ng b t th ng vƠ ph n h i
nhanh; và marketing.
4.2.2 Nơng cao ch t l ng nhơn s
i kèm v i hoƠn thi n b máy t ch c thì nhơn s c ng c n đ c nơng cao đ đáp ng nhu c u m i c a Trung tơm th , h n n a Trung tơm th c n b sung thêm nhơn l c có n ng l c phù h p đ đáp ng nh ng v trí m i. Ngoài ra, Trung tơm th HDBank c ng c n t ch c các bu i t p hu n đ nơng cao trình đ c a nhơn viên và các
bu i xơy d ng nhóm đ g n k t nhơn viên thƠnh t p th v ng m nh.
4.2.3 M r ng m ng l i ch p nh n th vƠ m ng l i ATM
H n ch l n nh t trong thanh toán th t i HDBank là các VCNT, các c a hƠng, siêu th có th thanh toán th c a ngơn hƠng còn quá ít vƠ th ng ch t p trung các thƠnh ph l n, trong khu v c trung tơm th ng m i còn các vùng ngo i ô, vùng lơn c n thì còn h n ch do đó gơy khó kh n cho khách hƠng trong quá trình s d ng, thanh
toán. Vì v y vi c m r ng m ng l i ch p nh n th ph i đ c chú tr ng. th c hi n m r ng VCNT, HDBank c n dƠnh cho các đ n v đó nh ng u đƣi trong ho t đ ng giao d ch v i ngơn hƠng nh trong các ho t đ ng cho vay, thanh toánầ, đ ng th i liên k t v i các đ n v đ gi m giá cho khách hƠng n u th c hi n thanh toán qua th thay vì s d ng ti n m t. Ngoài ra, Trung tơm th HDBank v n nên c ng i đ nh k xu ng ki m tra vƠ b o d ng máy, s a ch a k p th i nh ng h ng hóc đ t ng tu i th vƠ t o đi u ki n cho vi c thanh toán đ c thu n l i.
V i xu h ng phát tri n, vi c thanh toán b ng ti n m t ngƠy cƠng h n ch vì v y ngơn hƠng c ng đƣ quy t đ nh ti p t c m r ng, nơng c p vƠ phát tri n m ng l i ATM c a mình. B i h th ng nƠy không ch ph c v cho khách hƠng rút ti n m t cách thu n l i mƠ ngơn hƠng còn tơn d ng đ c c h i qu ng cáo s n ph m trên màn hình
giao di n c a máy, giúp nơng cao hình nh c a ngơn hƠng vƠ gi m chi phí qu ng cáo. Tuy nhiên, HDBank c ng c n l u Ủ vi c xơy d ng mô hình qu n lỦ ti n m t t i ATM m t cách hi u qu đ v a ti t ki m chi phí v n chuy n, v n hƠnh, v a đ m b o l ng ti n m t đ c s d ng cho nh ng m c đích sinh l i cao h n vƠ b o đ m an toƠn cho h th ng ATM.
4.3 GI I PHÁP QU N LÝ TI N M T HI U QU T I H TH NG ATM
4.3.1 t v n đ
NgƠy nay, h th ng ATM lƠ m t ph n quan tr ng trong vi c phát tri n c s h t ng ph c v ho t đ ng kinh doanh th . Vì v y, phát tri n h th ng ATM b n v ng c ng đ ng ngh a v i vi c m r ng ho t đ ng kinh doanh, đ ng th i nâng cao hình nh
c a ngơn hƠng đ n v i khách hƠng. Qua vi c phát tri n m nh m h th ng ATM, Ngơn hƠng không nh ng gi m thi u chi phí qu ng cáo, khi tr c ti p th c hi n qu ng cáo trên
các máy ATM, mƠ còn gi m thi u ph n nƠo chi phí ti n l ng cho các giao d ch viên. Tuy nhiên, khi các NHTM ngƠy cƠng c nh tranh thì vi c quan tơm đ n hi u qu qu n lỦ l ng ti n m t t i các máy ATM lƠ r t c n thi t. a ph n các ngơn hƠng hi n nay th ng duy trì l ng ti n m t t i máy ATM nhi u h n 40% nhu c u bình th ng, tuy
nhiên theo các chuyên gia thì t l nƠy ch nên d ng m c 15% - 20%. Do đó các NHTM c n ph i có các công c t i u hóa qu n lỦ ti n m t t i ATM đ tránh r i vƠo b y c a vi c l u tr quá nhi u ti n m t vƠ s d ng ti n đó đ đ u t h p lỦ h n
Th c t hi n nay, Trung tơm th HDBank ch a th c s có m t công c ph n m m ch đ ng qu n lỦ l ng ti n m t t n qu t i máy ATM, mƠ ch d a vƠo ph n m m h th ng c nh báo khi l ng ti n máy ATM xu ng m t m c nh t đ nh. Vi c b đ ng trong v n đ nƠy không nh ng gia t ng chi phí c h i mƠ còn t n th i gian c a các nhơn viên th c hi n ti p qu ti n m t. N u nh HDBank có m t công c qu n lỦ ti n m t t i máy ATM m t cách ch đ ng thì n ng l c c nh tranh trong vi c phát tri n m ng l i c a ngơn hƠng s gia t ng đáng k .
V i lỦ do trên, m c 4.3s trình bƠy m t công c d báo nhu c u ti n m t t i máy ATM d a trên đ tƠi nghiên c u: “Cash demand forecasting for ATM using Neural Networks and Support Vector Regression Algorithms”c a Rimvydas Simutis, Darius Dilijonas và Lidija Bastina (ph n sau s g i ng n g n lƠ các tác gi ). ó chính lƠ mô
hình ANN (Artificial Neural Networks, t m d ch lƠ M ng th n kinh nhơn t o), đơy lƠ mô hình x lỦ thông tin đ c tác gi áp d ng vƠo vi c d báo nhu c u ti n m t t i các máy ATM m t cách linh đ ng t i Lithuania vƠo n m 2008.
4.3.2 C s lỦ lu n c a mô hình ANN
Mô hình ANN là mô hình x lỦ thông tin đ c mô ph ng d a trên ho t đ ng h th ng th n kinh c a sinh v t. Mô hình ANN có kh n ng h c h i kinh nghi m (thông qua hu n luy n), l u gi nh ng kinh nghi m đó vƠ s d ng nó trong vi c d đoán các d li u ch a bi t. Trong đ tƠi nghiên c u c a mình, các tác gi áp d ng vƠo vi c d
báo nhu c u ti n m t cho t t c các máy ATM trong h th ng, d a trên d li u l ch s c a nhu c u ti n m t; các d li u nƠy th ng mang tính chu k vƠ th ng b tác đ ng b i nhi u y u t nh : y u t th i gian (l t t, cu itu n), đ a đi m đ t ATM vƠ hƠnh vi c a khách hƠng. Ví d nh khách hƠng có xu h ng rút l ng ti n l n vƠo đ u m i tháng, tr c khi có các d p l l n hay t t; các máy ATM đ c đ t t i các trung tâm
mua s m th ng nhanh c nti n vƠo các ngƠy cu i tu nầ
Tuy nhiên, vi c phát tri n mô hình d báo lƠ t ng đ i ph c t p vì các bi n đ u vƠo th ng hay thay đ i. Do đó khi thi t l p mô hình c n ph i tính toán đ y đ các y u t đ u vƠo:
Mƣ hóa các giá tr các ngƠy trong tu n, tháng n m vƠ nh ng giá tr nh h ng đ nk ngh .
Các d li ul ch s v nhu c u ti n m t trung bình hàng ngày t i ATM, các d li u nƠy mang tính ch t h i quy tuy n tính có th i v .
Vi c tính toán các chi phí v n chuy n, ti p ti n m t vƠ th i gian đi đ n các đi m đ t máy ATM.
Nhìn chung, Ủ t ng đ ng sau mô hình ANN lƠ vi c l p b n đ các m i quan h phi tuy n gi a các y u t nh h ng đ n rút ti n m t vƠ nhu c u ti n m t th c t , d a trên m i quan h đó mƠ hu n luy n h th ng ANN qua ph ng pháp t i u hóa
Levenberg – Marquardt và đ l ch chu ntiêu chu n (root mean square error) gi a giá tr d đoán vƠ th c t .
4.3.3 Cách xơy d ng ANN đ áp d ng vƠo mô hình d báo nhu c u ti n m t t i các máy ATM nhu c u ti n m t t i các máy ATM
Các b c xơy d ng:
1) T p h n các d li u t t t c các máy ATM (d li u quá kh trong kho ng 2 -3
n m lƠ c n thi t trong vi c mô ph ng mô hình).
2) Phơn chia d li u t p h p thƠnh 70% cho vi c hu n luy n ANN và 30% cho
vi c ki m tra.
3) Hu n luy nANN d a trên mô hình t i u hóa Levenbeg –Marquard b ng cách s d ng nh ng giá tr khác nhau cho quy chu n D.
V i Yd, Y l n l t lƠ s n l ng mong mu n vƠ th c t . I đ n v ma tr n. : Gi i h n theo quy t c. N: s các d ki n.W lƠ tr ng s .
4) c tính t ng bình ph ng các l i đ c chu n hóa (NSSE - normalized sum square error) cho d li u ki m tra c a mô hình ANN.
5) Ch n sao cho NSSE lƠ nh nh t trong d li u hu n ki m tra, sau đó s d ng nó lƠm h n quy t c t i u
6) L p l i s li u mô ph ng ANN cho toƠn b d li u b ng cách s d ng h n quy
t c t i u vƠ dùng ANN lƠm c s cho vi c d báo nhu c u ti n m t.
7) Khi b sung d li u m i v ho t đ ng c a máy ATM (th ng lƠ trong m t tu n), thì c n l p l i t b c 2 đ n b c 6 v i l ng các phiên hu n luy n ít đi.
8) Sau khi th c hi n hu n luy n, s d ng kh n ng thích nghi c a ANN trong vi c d báo nhu c u ti n m t vƠo kho ng th i gian đ nh tr c. C n đi u ch nh các t tr ng m i trong quan sát th c t trong thu t toán đ mô hình ANN luôn luôn phù h p v i môi tr ng th c.
N u có th t n d ng đ c mô hình ANN đ xây d ng m t ch ng trình qu n lý ti n m t t n qu hoàn thi n thì s t o l i th to l n cho ho t đ ng kinh doanh th c a HDBank khi ti t ki m r t nhi u chi phí, trong đó gi m chi phí mua l i các ph n m m qu n lý ti n m t t n qu c a các hãng khác trên th gi i.
4.4 M T S XU T, KI N NGH
Bên c nh nh ng thay đ i, n l c c a Trung tơm th HDBank nh m nơng cao ch t l ng ho t đ ng th , thì c ng c n nh ng s h tr thi t th c t Chính Ph , NHNN vƠ Hi p h i Ngân hàng đ t o nên môi tr ng thanh toán th hi n đ i, quy mô vƠ h ng