Аркадьева О.Г., Петрова М.А.
Оптимизация размещения филиальной сети коммерческого банка
Ключевые слова: геомаркетинг, месторасположение офисов банка, развитие филиальной сети, геоинформационные системы, социально-экономические показатели региона
Банковский сектор оказывает существенное влияние на развитие региональных социально-экономических систем, обеспечивая их необходимыми финансовыми ресурсами. При этом наблюдаются высокая концентрация банковских ресурсов в центральных регионах России и ограниченный доступ к банковским ресурсам в отдельных регионах.
Цель исследования – анализ неравномерности территориального размещения банковских офисов и поиск возможностей устранения таких диспропорций.
Материалы и методы. Аналитическая модель для оптимизации размещения филиальной сети была построена с применением данных Банка России о задолженности по кредитам физических лиц, средствах клиентов, кредитах юридических лиц, а также данных Росстата о среднемесячной заработной плате работников, количестве активных предприятий, численности населения, индексе выпуска товаров и услуг. Геомаркетинговая модель реализована на языке Python с использованием библиотек Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn (RobustScaler, LinearRegression, RandomForestRegressor, KMeans). Построенная ансамблевая модель объединяет 3 направления работы модели машинного обучения (потенциала рынка, эффективности (ROI), анализа разрыва (недопокрытия)). Для кластеризации регионов был применен алгоритм K-Means.
Результаты. Для определения наиболее перспективных регионов для открытия банковских офисов были построены модели потенциала рынка, эффективности на офис (ROI), модель разрыва (недопокрытия) и ансамблевая модель. Модель потенциала рынка выявляет наиболее перспективные регионы исходя из динамики показателей социально-экономического развития. Модель эффективности на офис (ROI) выделяет регионы с точки зрения эффективности существующей банковской сети. Модель разрыва (недопокрытия) основана на построении модели линейной регрессии для определения прогнозного количества офисов, а также поиска отклонения от фактического количества действующих офисов. На основе этих моделей построена ансамблевая модель, которая выводит общую оценку перспективности региона для развития сети отделений. Кроме того, был проведен кластерный анализ регионов, по итогам которого регионы были распределены по пяти кластерам: высокоразвитые регионы с высокой экономической активностью (кластер 0), регионы с низким уровнем развития (кластер 1), регионы со средним уровнем развития и потенциалом роста (кластер 2), регионы с неравномерной активностью (кластер 3), узкоспециализированные регионы с высокой активностью корпоративного сегмента (кластер 4). Построенная геомаркетинговая модель позволяет определить перспективные регионы для развития сети отделений и учитывает социально-экономическое положение региона, эффективность банковской деятельности в регионе, а также потребность региона в новых банковских офисах.
Выводы. В условиях цифровизации банковской деятельности особую значимость приобретают геомаркетинговые технологии, позволяющие определять оптимальное месторасположение отделений кредитных организаций для повышения эффективности деятельности банка и доступности банковских услуг для населения. Построенная геомаркетинговая модель сочетает в себе ансамблевую модель, которая оценивает потенциал развития самого региона, и кластерный анализ, учитывающий социально-экономические и географические особенности, характерные для кластера. Такой подход служит основой для разработки стратегии развития банковской сети, включающей определение основных направлений и оптимальных форматов банковского присутствия в регионе.
Литература
- Дмитриева С.И., Захарова М.В. Интеграция больших данных и пространственного анализа в геомаркетинговых исследованиях: методологический подход к оценке потребительского поведения в мегаполисах // Экономика и предпринимательство. 2025. № 4(177). С. 1409–1417. DOI: 10.34925/EIP.2025.177.4.249.
- Долженко Р.А. Методика оценки мощности филиальной сети банка для целей геомаркетингового моделирования // Вестник Омского университета. Сер. Экономика. 2017. № 3. С. 107–117. DOI: 10.25513/1812-3988.2017.3.107-117.
- Долженко Р.А. Подходы к геомаркетингу расположения офисов обслуживания физических и юридических лиц коммерческого банка // Бизнес-информатика. 2017. № 3(41). С. 41–55. DOI: 10.17323/1998-0663.2017.3.41.55.
- Епифанова С.О. Использование геомаркетинга в банковском секторе // Современные тенденции развития теории и практики управления в России и за рубежом: материалы VIII Междунар. науч.-практ. конф., Тамбов, 23–24 ноября 2017 г. Тамбов: Тамбов. гос. ун-т имени Г.Р. Державина, 2017. С. 87–
- Наумов И.В. Исследование и моделирование пространственной локализации и перемещения банковского капитала // Экономика. Налоги. Право. 2021. Т. 14, № 6. С. 41– DOI: 10.26794/1999-849X-2021-14-6-41-51.
- Осиповская А.В. Банковская система России: региональный аспект // Вестник РГГУ. Сер. Экономика. Управление. Право. 2021. № 4. С. 111– DOI: 10.28995/2073-6304-2021-4-111-122.
- Первицкая Л.А. Выбор локации новой торговой точки с использованием методов пространственного анализа данных // Шаг в науку. 2023. № 4. С. 118–
- Шайтура С.В., Галкин Д.А. Геомаркетинговый анализ больших данных // Информационные технологии. 2021. Т. 27, № 4. С. 180–187. DOI: 10.17587/it.27.180-187.
- Индекс выпуска товаров и услуг по базовым видам экономической деятельности по субъектам Российской Федерации и федеральным округам [Электронный ресурс] // Росстат: офиц. сайт. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/IVBO_sub_RF_08-2025.xlsx.
- Количество активных предприятий [Электронный ресурс] // Росстат: офиц. сайт. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/demb-2024.xlsx.
- Кредиты, предоставленные физическим лицам – резидентам (региональный разрез) [Электронный ресурс] // Банк России: офиц. сайт. URL: https://cbr.ru/vfs/statistics/BankSector/Mortgage/02_05_Debt_ind.xlsx.
- Кредиты, предоставленные юридическим лицам – резидентам и индивидуальным предпринимателям (региональный разрез) [Электронный ресурс] // Банк России: офиц. сайт. URL: https://cbr.ru/vfs/statistics/BankSector/Loans_to_corportions/01_03_Loans_corp_20250101.xlsx.
- Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников в целом по экономике по субъектам Российской Федерации за 2000–2024 гг. [Электронный ресурс] // Росстат: офиц. сайт. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/tab4-zplxlsx.
- Статистика территориального присутствия действующих кредитных организаций и их подразделений [Электронный ресурс] // Банк России: офиц. сайт. URL: https://cbr.ru/vfs/statistics/bank_system/DivisionsPerRegion_010125.xlsx.
- Численность населения субъекта Российской Федерации в среднем за 2024 год [Электронный ресурс] // Росстат: офиц. сайт. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/pok_monitor_2024_68.rar.
- Ardan D. Optimization of the bank’s Branch Network Using Machine Learning Methods. In: Arai K., eds. Intelligent Systems and Applications. IntelliSys 2022. Lecture Notes in Networks and Systems. Springer, Cham, 2023, vol. 542. DOI: 10.1007/978-3-031-16072-1_38.
- Hernik J., Linke H.J., Krol K. et al. Artificial Intelligence and Geodata for Local Community Sensibilization to Sustainable Spatial Development. In: Soliman K.S., eds. Artificial intelligence and Machine Learning. IBIMA-AI 2023. Communications in Computer and Information Science, 2024, vol. 2101. DOI: 10.1007/978-3-031-62843-6_4.
- Kerzina E., Antineskul E., Patrusheva L. Geomarketing in the Placement of Retail in the Development of a Million-Plus City (on the Example of a Regional Retail in Russia, Perm). In: Isaeva E., Rocha Á. eds. Science and Global Challenges of the 21st Century – Innovations and Technologies in Interdisciplinary Applications. Perm Forum 2022. Lecture Notes in Networks and Systems. Springer, Cham, 2023, vol 622. DOI: 10.1007/978-3-031-28086-3_68.
Сведения об авторах
- Аркадьева Ольга Геннадьевна
- кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов, кредита и экономической безопасности, Чувашский государственный университет, Россия, Чебоксары (knedlix@yandex.ru; ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4868-2365)
- Петрова Мария Андреевна
- старший риск-аналитик Центра андеррайтинга в г. Чебоксары, Банк ВТБ (ПАО), Россия, Чебоксары (mashapetrova2002@gmail.com; )
Ссылка на статью
Аркадьева О.Г., Петрова М.А. Оптимизация размещения филиальной сети коммерческого банка [Электронный ресурс] // Oeconomia et Jus. – 2026. – №3. – С. 1-28. – URL: https://oecomia-et-jus.ru/single/2026/3/1/. DOI: 10.47026/2499-9636-2026-3-1-28.
Правообладатель: авторы. Лицензия: Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
