Статья 'Применение функций нечеткого моделирования для определения ключевых показателей эффективности' - журнал 'Программные системы и вычислительные методы' - NotaBene.ru
по
Меню журнала
> Архив номеров > Рубрики > О журнале > Авторы > Требования к статьям > Политика издания > Редакция > Порядок рецензирования статей > Редакционный совет > Ретракция статей > Этические принципы > О журнале > Политика открытого доступа > Оплата за публикации в открытом доступе > Online First Pre-Publication > Политика авторских прав и лицензий > Политика цифрового хранения публикации > Политика идентификации статей > Политика проверки на плагиат
Журналы индексируются
Реквизиты журнала
ГЛАВНАЯ > Вернуться к содержанию
Программные системы и вычислительные методы
Правильная ссылка на статью:

Применение функций нечеткого моделирования для определения ключевых показателей эффективности

Грундел Лариса Петровна

кандидат экономических наук

Директор научно-образовательного центра налоговой политики и налогового администрирования, доцент Департамента налоговой политики и таможенно-тарифного регулирования, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

117335, Россия, г. Москва, ул. 4-Й вешняковский проезд, 4, оф. 304

Grundel Larisa Petrovna

PhD in Economics

Head of the Research and Education Center for Tax Policy and Tax Administration, Associate Professor of the Tax Policy and Customs Tariff Regulation Department, Financial University under the Government of the Russian Federation

117335, Russia, g. Moscow, ul. 4-I veshnyakovskii proezd, 4, of. 304

mp_lisa@mail.ru
Другие публикации этого автора
 

 
Бирюков Виталий Викторович

кандидат технических наук

доцент, Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет

117335, Россия, г. Москва, ул. Гарибальди, 15, оф. 1

Biryukov Vitalii Vital'evich

PhD in Technical Science

Associate Professor, Moscow State Automobile and Road Technical University

117335, Russia, Moscow, ul. Garibal'di, 15, of. 1

mn7788@ya.ru

DOI:

10.7256/2454-0714.2016.3.19471

Дата направления статьи в редакцию:

13-06-2016


Дата публикации:

20-09-2016


Аннотация: Предметом исследования является разработка ключевых показателей эффективности налоговых консультантов. Объектом исследования являются ключевые показатели эффективности. Обосновано, что ключевые показатели эффективности бизнес-процесса налогового консультирования являются измерителями достижения стратегических целей компании, с помощью которых можно оценить деятельность и повысить производительность налоговых консультантов, а также выработать оптимальные подходы к профессиональному развитию специалистов. Уточнено, что каждый показатель должен быть: (1) чётко определён; (2)достижим; (3)сопоставим; (4)способствовать мотивации персонала;(5) являться базой для анализа. В настоящей работе с помощью эконометрических и статистических методов, а также с использованием программы «Mathlab» (приложение «Fuzzy Logic») показатели эффективности налоговых консультантов декомпозированы рамках сбалансированной системы показателей и рассмотрены по категориям: (1) финансы; (2)рынки и клиенты; (3)бизнес процессы; (4)обучение и развитие. Декомпозирован оценочный параметр «Финансы» на несколько входных параметров(1)уровень доходов; (2)уровень издержек; (3)уровень нематериальных активов (деловая репутация). Декомпозирован параметр «Рынки и клиенты» на следующие входные данные: (1)уровень экономии клиента (базовая ценность для клиента); (2)уровень имиджа и деловой репутации; (3)качество услуг (соответствие законодательству, уровень оперативности); (4)привлечение клиентов; (5)удержание клиентов. Декомпозирован параметр «Бизнес процессы» на следующие входные данные: (1)уровень поддержания компетенции (знание законодательства, знание отрасли, опыт); (2)уровень обеспечения лоббирования интересов налогоплательщиков; (3)уровень эффективности внутреннего контроля качества; (4)уровень понимания потребностей клиента, эффективность коммуникации с клиентами; (5)эффективность внутреннего информационного обмена; (6)уровень соответствия услуг требованиям рынка; (7)уровень издержек. Декомпозирован параметр «Обучение и образование» на следующие входные параметры: (1)уровень обеспечение поиска и найма профессиональных кадров; (2)профессиональная квалификация сотрудников; (3)система контроля качества и управления знаниями; (4)уровень соответствия корпоративных и личных целей. Проведена оценка лингвистических переменных для показателя «Финансы». Для решения задачи заданы правила нечеткого ввода. Рассмотрен вопрос применения функций нечеткого моделирования в выборе ключевых показателей эффективности.


Ключевые слова:

ключевые показатели эффективности, функции нечеткого моделирования, оценочные параметры, термы, правила нечеткого ввода, фаззификация входных переменных, аккумуляция, дефаззификация, фаззификация, агрегирование данных

Abstract: The subject of the research is the development of key performance indicators of tax consultants. The object of the research is the key performance indicators. It is proved that the key performance indicators of the tax consulting business process  are the measure of the company achieving its strategic goals, with which one can evaluate the activities and improve the performance of tax consultants as well as to develop the best approaches to the professional development of staff. It is clarified that each indicator should: (1) be clearly defined; (2) be achievable; (3) be comparable; (4) contribute to the employee engagement; (5) serve as the basis for the analysis. In this paper, using econometric and statistical methods as well as the program «Mathlab» (application «Fuzzy Logic»), performance indicators of tax consultants were decomposed under the Balanced Scorecard and are analyzing depending on the following categories: (1) finances; (2) markets and customers; (3) business processes; (4) training and development. The evaluation parameter "Finances" was decomposed into the following input parameters:  (1) the level of income; (2) the level of costs; (3) the level of intangible assets (goodwill). The evaluation parameter "Markets and customers" was decomposed into the following input parameters: (1) the level of customer savings (the base value for the customer); (2) the level of image and reputation; (3) quality of service (compliance with the law, the level of efficiency); (4) atttraction of customers; (5) retention of customers. The evaluation parameter "Business Processes" was decomposed into the following input parameters: (1) the level of competence maintenance (knowledge of the legislation, industry knowledge, experience); (2) the level of supporting the interests of taxpayers; (3) the level of effectiveness of the internal quality control; (4) the level of understanding of customer needs, effectiveness of communication with customers; (5) the effectiveness of the internal information exchange; (6) the level of compliance with the requirements of the services market; (7) the level of costs. The evaluation parameter "Training and Development" was decomposed into the the following input parameters: (1) the level of provision of search and recruitment of professional staff; (2) the professional qualifications of staff; (3) quality control and knowledge management; (4) the level of compliance with corporate and personal goals. The evaluation of the linguistic variables for "Finance" indicator has been also conducted. To solve the problem, the authors set the rules of the fuzzy input. The question of the application of fuzzy modeling functions to the selection of key performance indicators has been also discussed. 


Keywords:

Key Performance Indicators, function fuzzy modeling, estimation parameters, thermae, fuzzy inference rules, fuzzification of input variables, accumulation, defuzzification, fuzzification, aggregation of data

Библиография
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
References
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
Ссылка на эту статью

Просто выделите и скопируйте ссылку на эту статью в буфер обмена. Вы можете также попробовать найти похожие статьи


Другие сайты издательства:
Официальный сайт издательства NotaBene / Aurora Group s.r.o.