Значительные изменения, происходящие как в мировой, так и в российской банковской системе, требуют немедленной реакции от участников рынка на появляющиеся вызовы. Сокращение времени принятия решений вынуждает любой коммерческий банк осуществлять цифровизацию и автоматизацию всех основных фронт- и бэк-офисных процессов. В настоящее время большинство управленческих решений в банковской деятельности принимаются либо экспертным путем, либо на основании разовых расчетов экономической эффективности отдельных проектов, что не позволяет быстро и качественно проводить сценарный анализ развития ситуации в различных рыночных условиях. Цель исследования заключается в разработке динамической экономико-математической модели и методики оптимального адаптивного управления численностью сотрудников и системой продаж банка и реализующей ее инструментальной компьютерной программной системы. Гипотеза данного исследования - применение новой динамической управляемой экономико-математической модели, а также новой вышеуказанной методики повышает эффективность данного процесса с точки зрения выбранного критерия качества по сравнению с результатами программного управления. Новизной данной статьи является разработка новой детерминированной динамической экономико-математической модели для принятия оптимальных адаптивных управленческих решений банка, разработанный авторами метод ее решения и создание соответствующего моделирующего компьютерного программного комплекса. В работе представлены основные этапы создания предлагаемой дискретной управляемой динамической экономико-математической модели при наличии заданного критерия качества - Cost Income Ratio розничного блока банка. На практическом примере приведен алгоритм решения рассматриваемой задачи оптимизации адаптивного управления, для всех полученных результатов реализовано компьютерное моделирование их формирования и проведен анализ полученных вариантов оптимальных решений. На основании предложенной динамической модели можно решать и другие задачи оптимизации программного и адаптивного управления процессами, определяющими банковскую деятельность и разрабатывать автоматизированные информационные системы для реализации поддержки принятия управленческих решений в этой сфере.
