关于银行柜面系统并发数估算讨论
银行柜面业务效率提升方案
银行柜面业务效率提升方案第1章：引言 (3)1.1 业务背景分析 (3)1.2 效率提升的意义 (3)1.3 方案概述 (3)第2章现状分析 (4)2.1 柜面业务流程梳理 (4)2.2 效率瓶颈识别 (4)2.3 现行制度与问题 (5)第3章人力资源优化 (5)3.1 人员配置合理性分析 (5)3.1.1 分析现状 (5)3.1.2 优化方案 (5)3.2 岗位职责调整 (6)3.2.1 岗位职责梳理 (6)3.2.2 优化方案 (6)3.3 员工培训与激励 (6)3.3.1 培训需求分析 (6)3.3.2 培训方案 (6)3.3.3 激励措施 (6)第4章流程优化 (6)4.1 业务流程简化 (6)4.1.1 取消或合并冗余环节 (6)4.1.2 优化业务办理顺序 (7)4.1.3 引入智能化工具 (7)4.2 柜面操作标准化 (7)4.2.1 制定统一操作手册 (7)4.2.2 开展柜员培训 (7)4.2.3 建立监督与考核机制 (7)4.3 服务渠道拓展 (7)4.3.1 自助设备布局 (7)4.3.2 网上银行及移动银行 (7)4.3.3 多元化服务方式 (8)第5章信息技术应用 (8)5.1 系统集成与优化 (8)5.1.1 构建统一业务平台 (8)5.1.2 流程优化与自动化 (8)5.1.3 系统功能提升 (8)5.2 自助设备投入 (8)5.2.1 自助设备布局 (8)5.2.2 功能完善与优化 (8)5.2.3 客户引导与培训 (8)5.3 金融科技引入 (9)5.3.1 生物识别技术应用 (9)5.3.2 人工智能 (9)5.3.3 大数据应用 (9)5.3.4 云计算与分布式技术 (9)第6章客户管理 (9)6.1 客户分类与需求分析 (9)6.1.1 客户分类 (9)6.1.2 需求分析 (9)6.2 预约与排队管理 (10)6.2.1 预约管理 (10)6.2.2 排队管理 (10)6.3 客户满意度调查与改进 (10)6.3.1 客户满意度调查 (10)6.3.2 改进措施 (10)第7章风险管理 (11)7.1 内部控制与合规性 (11)7.1.1 建立健全内部控制体系 (11)7.1.2 强化合规性培训与监督 (11)7.1.3 制定明确的业务操作规范 (11)7.2 信息安全与隐私保护 (11)7.2.1 加强信息安全管理 (11)7.2.2 严格保护客户隐私 (11)7.2.3 制定应急响应措施 (11)7.3 突发事件应对 (11)7.3.1 制定突发事件应急预案 (11)7.3.2 定期开展应急演练 (12)7.3.3 加强内外部沟通协作 (12)第8章服务环境优化 (12)8.1 硬件设施改善 (12)8.2 环境布局调整 (12)8.3 舒适性与人性化设计 (12)第9章：监督与评价 (13)9.1 业务效率监测指标 (13)9.1.1 业务处理速度指标 (13)9.1.2 业务质量指标 (13)9.1.3 资源利用率指标 (13)9.2 绩效考核体系 (13)9.2.1 绩效考核指标 (13)9.2.2 绩效考核方法 (14)9.3 持续改进机制 (14)9.3.1 建立问题反馈机制 (14)9.3.2 开展培训与交流 (14)9.3.3 创新与优化业务流程 (14)第10章：实施方案与推进策略 (14)10.1 试点与推广 (14)10.1.1 试点区域选择 (14)10.1.2 试点实施步骤 (14)10.1.3 推广策略 (15)10.2 项目进度管理 (15)10.2.1 制定详细的项目进度计划 (15)10.2.2 建立项目协调机制 (15)10.2.3 监控项目进度 (15)10.2.4 风险管理 (15)10.3 预期成果与评估 (15)10.3.1 预期成果 (15)10.3.2 评估指标 (15)10.4 持续优化与展望 (16)10.4.1 持续优化 (16)10.4.2 展望 (16)第1章：引言1.1 业务背景分析经济社会的快速发展，银行业务种类日益丰富，柜面业务作为银行服务的重要组成部分，其服务质量和效率直接关系到客户体验和银行竞争力。
估算并发用户数的方法
估算并发用户数的方法作者：Eric Man Wong一、引言为了进行容量规划和进行性能方面的管理，正式发布产品之前往往有必要估算系统能够承受的最大并发用户数。
因为系统资源的使用直接与并发用户数挂钩。
就拿Web 应用来说，内存的使用，CPU 的利用率，服务器的进程/线程数，数据库连接数和网络带宽占用率都是关于并发用户数的增函数。
尽管知道并发用户数的重要性，我们还是经常通过第六感或者是大胆臆测去估计这个数值，十分缺乏理性。
在本文中，我们会尝试去介绍一种简单的方法来得出这个并发用户数的估计值——通过某些其他的参数，这个值将会更加易于估算并且更加合理。
二、一种不令人满意的方法人们时常用的一种估计方法是这样的：假设并发用户数等于全部用户数乘以某个比例。
这不是一种好方法，因为就算有时候总的用户数可以可靠的估计出来，然而百分比——尽管不能总说——是一个不具有说服力的魔力数字。
必须指出的是，刚提到的这个百分比不能视为在某个时间段内登录系统的那部分用户。
在某些情况下才能肯定的得出登录系统的用户数。
举个例子，如果我们知道每个用户都会在每个月的某一天使用且只使用一次某个系统，那么我们可以理所当然的认为任意一天使用该系统的百分比是大约3.3%（作者注：就是1/30）。
（译者注：30 就是提到的“每个月”）。
尽管如此，仅仅依靠这个百分比不能用来推导出并发用户数。
因为在同一天使用系统的人并不是同时使用的。
有的用户可能在上午使用，有的用户可能在下午使用。
我们接下来看看一种更好的方法。
三、估算平均并发用户数的公式我们通过定义并发用户数来开始这一节。
但是在之前，我们必须搞清楚login session 的含义。
login session 的意思是通过开始和结束时间定义的一段时间。
在这段时间内，系统的一个或多个资源被占用。
使用任意一个需要用户登录的Web应用作为例子，login session从用户登录到系统开始，到用户退出系统结束。
柜面分析总结范文
一、前言随着金融市场的不断发展，银行柜面业务作为银行业务的重要组成部分，其运营效率和服务质量直接影响到银行的竞争力和客户满意度。
为了全面提高我行柜面业务的运营水平，近期我们对柜面业务进行了全面分析总结，以下是对本次分析的主要内容和结论。
二、柜面业务运营情况分析1. 业务量分析（1）存款业务：本月存款业务量较上月增长5%，主要原因是新客户的增加和部分老客户存款额度的提升。
（2）贷款业务：本月贷款业务量较上月增长3%，贷款审批通过率提高至95%。
（3）理财业务：本月理财业务量较上月增长8%，主要得益于理财产品收益的提升和客户投资意愿的增加。
2. 服务质量分析（1）客户满意度：本月客户满意度调查结果显示，客户满意度达到90%，较上月提高2个百分点。
（2）业务办理速度：本月柜面业务办理速度平均时间为5分钟，较上月缩短了1分钟。
（3）柜员业务水平：通过对柜员业务技能的培训与考核，本月柜员业务水平较上月提高5%。
三、柜面业务存在的问题及改进措施1. 问题（1）部分柜员业务水平有待提高，导致业务办理速度较慢。
（2）客户排队时间长，影响客户体验。
（3）部分柜员对新产品、新业务了解不足，导致客户咨询时无法提供有效帮助。
2. 改进措施（1）加强柜员业务培训，提高柜员业务水平。
（2）优化业务流程，提高业务办理速度。
（3）加大新产品、新业务的推广力度，提高柜员对产品的了解。
四、未来工作计划1. 持续优化业务流程，提高业务办理速度。
2. 加强柜员业务培训，提高柜员业务水平。
3. 深入开展客户满意度调查，了解客户需求，持续提升服务质量。
4. 积极拓展业务渠道，提高市场份额。
总之，通过对柜面业务的分析总结，我们认识到在业务运营中还存在一些问题。
在今后的工作中，我们将不断改进，以提高我行柜面业务的运营水平和客户满意度。
并发数、系统用户数、同时在线数区别
C^≈200+3*根号200 = 242
在实际的性能测试工作中，测试人员一般比较关心的是业务并发用户数，也就是从业务角度关注究竟应该设置多少个并发数比较合理，因此，在后面的讨论中，也是主要针对业务并发用户数进行讨论，而且，为了方便，直接将业务并发用户数称为并发用户数。
（1） 计算平均的并发用户数： C = nL/T
假设有一个OA系统，该系统有2000个使用用户——这就是说，可能使用该OA系统的用户总数是2000名，这个概念就是“系统用户数”，该系统有一个“在线统计”功能（系统用一个全局变量记数所有已登录的用户），从在线统计功能中可以得到，最高峰时有500人在线（这个500就是一般所说的“同时在线人数”），那么，系统的并发用户数是多少呢？
并发数、系统用户数、同时在线数区别(2008-07-07 21:35:36)转载标签： 并发数系统用户数同时在线数it 分类： 测试方法/管理
银行柜面业务操作风险管理系统解决方案
银行柜面业务操作风险管理系统解决方案目录第1章需求 (2)1.1 需求分析 (2)第2章系统总体设计 (3)2.1 银行柜面业务操作风险管理系统概述 (3)2.2 银行柜面业务操作风险管理系统整体架构 (3)2.2.1 前端理财网点 (3)2.2.2 总行监管中心： (4)2.3 银行理财网点设备部署 (5)2.4 上级理财监管控中心部署 (5)2.5 理财监管数据网络带宽计算 (6)2.5.1 录音录像设备网络接入 (6)2.5.2 录音录像设备网络带宽 (7)2.5.3 录音录像设备网络带宽计算要求 (7)2.6 银行柜面业务操作风险管理系统主要实现的功能 (8)2.6.1 采集器客户端 (8)2.6.1.1 合规记录 (8)2.6.1.2 后期关联 (8)2.6.1.3 记录维护 (9)2.6.2 查询客户端 (9)2.6.2.1 合规抽查 (9)2.6.2.2 回放查询 (9)2.6.2.3 统计分析 (9)2.6.3 中心管理客户端 (10)2.6.3.1 人员管理 (10)2.6.3.2 权限管理 (10)2.6.3.3 区域管理 (10)2.6.3.4 异常报警 (10)2.6.3.5 日志查询 (10)2.6.3.6 系统配置 (11)第1章需求1.1需求分析通过对多起理财纠纷事件的剖析和银行现有理财产品风险管控机制的调研可以看出，目前银行理财业务办理监管流程存在很多缺陷，内审机制也不够健全，总体缺乏行之有效的风险监管手段，主要问题归纳如下：（一）录音资料不可靠某些银行的理财窗口，采取录音取证的方式进行存档，即对办理理财业务的整个过程，进行录音记录。
然而现在网络上各种音频处理软件层出不穷，录音资料被篡改的难度大大降低，直接导致录音文件的可靠性和说服性大大降低，甚至已经不足以作为案件纠纷时的取证使用。
（二）视频录像无备份在银行理财窗口，都设有专门的摄像机进行全天录像存储，目前这种方式存在两大问题：➢每天在理财窗口购买理财产品的人数非常有限，全天24小时录像存储的方式必然产生大量无用的冗余数据，造成存储空间的浪费，还增加的理财录像的检索难度；（三）内审机制有纰漏在外资银行，所有的监控录像都会汇总到总行合规部门，用以抽查理财经理销售产品时，是否夸大收益而回避风险等，以便于约束理财经理销售行为，降低理财风险。
并发计算
假设网站的峰值流量是平均流量的5倍（当然，这只是一个假设，具体实施我们需要视自己情况而定）；
eg. பைடு நூலகம்
10wPV的并发连接数：
(100000PV / 86400秒 * 10个派生连接数 * 5秒内响应 * 5倍峰值) / 1台Web服务器 = 289连接数
一个独立IP可以产生多个PV,所以PV个数>=IP个数。
5分之一人访问：
20000人 x 10个页面 =20万pv
3秒响应 5倍峰值
(200000PV / 86400秒 * 10个派生连接数 * 3秒内响应 * 5倍峰值) / 6台Web服务器 =58并发单台web
5倍峰值下：db并发340并发
平时： 68并发
回答：我做一个120人并发查询的项目，响应时间最小0.047s，最大6.216s，平均0.779s。与服务器的一次业务交互，大约需要1秒钟。
个人感觉，以小时、分钟做单位，时间跨度太长；以毫秒做单位，时间跨度又太短。综上所述，以秒为单位比较合适。
4、lr设置集合点后，每次迭代中，必须全部（或部分）请求得到回复后，才发起下次迭代。所以在迭代周期内我们只发送了一次并发请求，我们在根据80~20原则计算得出的并发用户数，还要乘以这个迭代周期。
? ? PV（Page View）值：是指一定时间范围内所有浏览该网站的访问者请求的页面数量之合。（例如：该网站一天有500个访问者，每个访问者浏览的页面数量平均为8页，则每天的PV是500×8=4000）
访问者个数 X 10个页面 =100000 ~ 289并发
x=10000访问者
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柜面业务风险评估报告
柜面业务风险评估报告1. 引言柜面业务是银行的核心业务之一，在银行与客户之间进行各种现金处理、存取款和汇款等交易。
然而，随着金融市场的复杂化和金融诈骗手段的增多，柜面业务面临着一些风险和挑战。
本报告旨在对柜面业务的风险进行评估，并提供相关建议以保护客户利益和银行自身利益。
2. 风险评估2.1 操作风险操作风险是指由于内部人员的错误操作、系统故障以及流程缺陷等原因导致业务出现风险的可能性。
柜面业务中，由于操作复杂性和人为因素，操作风险较高。
例如，柜员可能因疏忽而输入错误的账号导致资金流向错误，或者没有正确确认客户身份可能导致资金被盗。
2.2 欺诈风险欺诈风险是指客户通过虚假信息、伪造id明或滥用他人身份等方式从银行获得非法利益的风险。
柜面业务是银行与客户直接接触的环节，客户的身份信息可能被冒用或者客户自身参与诈骗行为，导致银行的财产损失。
2.3 安全风险安全风险是指柜面业务环节中面临的物理安全和信息安全风险。
物理安全风险包括抢劫、劫持以及劫持人质事件，对银行工作人员和客户的安全造成威胁。
信息安全风险包括客户个人信息泄露、计算机系统被黑客攻击以及数据被篡改等，对客户和银行的利益造成损害。
3. 风险管理为了降低柜面业务的风险，银行可以采取以下风险管理措施。
3.1 加强内部控制银行应建立健全的内部控制体系，对柜面业务操作进行规范和监督。
制定严格的操作流程和规范，确保柜员的操作符合标准。
同时，加强内部员工的培训，提高其风险意识和操作技能。
3.2 引入技术应用利用现代技术手段，如人脸识别、指纹识别和声纹识别等技术，加强客户身份认证，减少欺诈风险。
同时，建立安全的网络和防火墙，保护客户的个人信息和银行的运营系统安全。
3.3 加强安全防范提高柜面业务场所的安全性，设置监控摄像头和入侵报警系统。
加强对工作人员的安全培训，提高应对紧急事件的能力。
同时，加强与相关执法机构的合作，及时报告和应对安全事件。
4. 结论柜面业务风险评估报告对银行加强柜面业务风险管理具有重要意义。
高并发多进程在银行业务处理中的应用方案
随着计算机在银行业中的深入应用，许多银行业务，尤其核心业务的开展都以数据库为依托。
数据库技术与银行业发展的联系越来越密切。
目前大多数银行采用C/S系统架构，后端数据库服务器响应前端发起的各种交易，前端交易的信息最终以数据形式集中存放在后台数据库中。
后台数据库服务器是银行日常联机交易的核心，其稳定可靠的运行、迅速的响应速度、较高的吞吐量以及24小时不间断运行，是为客户提供优质服务的前提，是银行业务正常发展的保证，也是提高自身竞争力的基础。
由于业务需要，经常要对数据库关键表进行全表更新处理，如银行年度结息、批量扣收卡年费等，还要在效率、可靠性、并发及硬件资源之间权衡。
在保证可靠性的前提下，充分利用硬件资源，尽可能不影响其他业务的正常运行，即最大化并发、高效率地完成更新操作。
这就需要软件开发人员熟悉银行业务，充分应用数据库技术及编程技巧，开发出优质高效的应用软件，保证业务稳定持续发展。
本文结合常见实例，分析探讨在银行联机事务中批量业务的不同实现方法。
比较不同方法的利弊，从而确定适合联机事务环境批量处理的最佳方案，并对重点实施给出代码。
一、实例及要求某银行批量扣收银行卡年费业务，银行卡信息约有1000万条记录（下称“card_info表”）。
1.对card_info表记录的处理（1）对符合扣收条件且余额充足的记录进行扣收，将扣收成功的信息写入扣收清单card_succ表中，扣收失败的信息写入欠收清单card_fail表中，用于以后统计，同时更新card_info表信息。
（2）不符合扣收条件的不做处理。
（3）符合扣收条件但余额不足的写入欠收清单card_fail表中，同时更新card_info表。
（4）符合扣收条件的记录占80%以上。
假设实例所用的应用服务器为HP-V260小型机，该机配置有8个CPU，8G内存，操作系统为HP Unix，数据库采用目前许多大行业广泛应用的Informix Dynamic Server Version2.要求在扣收处理过程中不停业，即系统不停止对其他联机交易业务的处理。
银行柜面常犯问题及解决方案
银行柜面常犯问题及解决方案银行柜面是银行服务的重要窗口，也是客户与银行直接交流的场所。
然而，在柜面服务中，常常会出现一些问题，影响客户体验和银行形象。
本文将分析银行柜面常犯的问题，并提出相应的解决方案。
一、排队时间长银行柜面常常出现排队时间长的问题，尤其是在业务高峰期。
客户等待时间过长，容易产生不满和投诉。
解决方案：1. 增加服务窗口和工作人员，提高服务效率。
2. 推广网上银行、手机银行等电子渠道，减少柜面业务量。
3. 实行预约制度，提前安排客户办理业务的时间，减少等待时间。
二、服务态度不佳部分柜面工作人员服务态度不佳，对客户提问缺乏耐心，甚至出现态度傲慢、语言不当等问题，导致客户不满和投诉。
解决方案：1. 加强员工服务培训，提高服务意识和沟通能力。
2. 建立客户满意度调查制度，对服务质量进行监督和评估。
3. 对服务态度不佳的员工进行严肃处理，并及时向客户道歉和补偿。
三、业务不熟练部分柜面工作人员业务不熟练，不能很好地解答客户问题，或者办理业务速度慢，导致客户不满和投诉。
解决方案：1. 加强员工业务培训，提高业务水平和服务能力。
2. 建立业务考核制度，对员工业务水平进行评估和监督。
3. 对业务不熟练的员工进行辅导和帮助，提高工作效率和质量。
四、信息安全意识不强银行柜面服务中，客户信息的安全至关重要。
然而，部分员工信息安全意识不强，容易导致客户信息泄露和安全事故。
解决方案：1. 加强员工信息安全培训，提高信息安全意识和防范能力。
2. 建立信息安全管理制度，规范员工操作流程和信息使用权限。
3. 对信息安全事故进行严肃处理和追责，保障客户信息安全。
五、设备故障问题银行柜面的设备如电脑、打印机等出现故障，将直接影响柜面服务的质量和效率。
解决方案：1. 定期对设备进行检查和维护，确保设备正常运行。
2. 建立设备故障应急预案，及时处理设备故障问题。
3. 鼓励客户使用电子渠道办理业务，减少对设备的依赖。
六、沟通不畅问题在银行柜面服务中，由于客户方言、口音等问题，容易出现沟通不畅的情况，影响服务质量和客户体验。
并发用户数、吞吐量、思考时间的计算公式
并发用户数、吞吐量、思考时间的计算公式二、软件性能的几个主要术语1、响应时间：对请求作出响应所需要的时间。
在所有加载的用户稳定运行后，目标系统平均完成客户端用户请求的一个交易的总时长网络传输时间：N1+N2+N3+N4应用服务器处理时间：A1+A3数据库服务器处理时间：A2响应时间=N1+A1+N2+A2+N3+A3+N42、并发用户数的计算公式系统用户数：系统额定的用户数量，如一个OA系统，可能使用该系统的用户总数是2000个，那么这个数量，就是系统用户数同时在线用户数：在一定的时间范围内，最大的同时在线用户数量平均并发用户数的计算：C=nL / T其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数，L是一天内用户从登录到退出的平均时间（操作平均时间），T是考察时间长度（一天内多长时间有用户使用系统）并发用户数峰值计算：C^ 约等于 C + 3*根号C其中C^是并发用户峰值，C是平均并发用户数，该公式遵循泊松分布理论3、吞吐量的计算公式吞吐量(TPS)即在所有加载的用户稳定运行后，目标系统在单位时间内完成被请求的交易的数量。
在使用测试工具模拟业务请求压力时，吞吐量TPS是指所有被加载的虚拟用户在运行一段时间后稳定获得的每秒交易数。
指单位时间内系统处理用户的请求数从业务角度看，吞吐量可以用：请求数/秒、页面数/秒、人数/天或处理业务数/小时等单位来衡量从网络角度看，吞吐量可以用：字节/秒来衡量对于交互式应用来说，吞吐量指标反映的是服务器承受的压力，他能够说明系统的负载能力以不同方式表达的吞吐量可以说明不同层次的问题，例如，以字节数/秒方式可以表示数要受网络基础设施、服务器架构、应用服务器制约等方面的瓶颈；已请求数/秒的方式表示主要是受应用服务器和应用代码的制约体现出的瓶颈。
当没有遇到性能瓶颈的时候，吞吐量与虚拟用户数之间存在一定的联系，可以采用以下公式计算：F=VU * R / T其中F为吞吐量，VU表示虚拟用户个数，R表示每个虚拟用户发出的请求数，T表示性能测试所用的时间4、性能计数器是描述服务器或操作系统性能的一些数据指标，如使用内存数、进程时间，在性能测试中发挥着“监控和分析”的作用，尤其是在分析统统可扩展性、进行新能瓶颈定位时有着非常关键的作用。
银行排队
银行服务柜台数量分析和设计摘要：本文以银行服务系统为研究对象，引入排队论和排队系统最优化问题的理论，借助高等数学的相关公式和模型求解，根据顾客进入间隔和服务时间的分布求出最优柜台服务人员数。
关键字：银行系统，排队论，最优解一、问题的描述银行是一个非常重要的金融服务机构。
随着国家经济发展水平的不断提高，人们对金融服务的种类和数量的要求在不断地增加。
这就要求金融机构能够提高自身的服务水平和服务能力。
为了适应银行业务量的增加，很多银行都积极开设了自动服务设备、网络银行等，其目的是通过用户的自助服务，分流银行业务总量，从而减少对银行柜台的服务压力。
但是，需要银行柜台进行办理的业务总量仍然是非常大的，人们可以经常看到银行中排起的长龙。
假设我们目前讨论的问题是在自由竞争的市场经济环境下进行的。
对银行方面来讲，为了减少等待队伍的人数，提高银行业务服务满意度，可以通过增加柜台服务人数来实现；但是，增加柜台服务人数必然增加银行的运营成本；可是如果不提高服务的满意度，则银行业务办理的数量也会减少，从而造成银行总利润的减少。
那么，我们怎样设计银行柜台服务人员数量能使银行利润最大呢？二、排队服务系统的基怎本概念就银行服务系统而言到底怎样才能既保证一定的服务质量指标，又使服务设施费用经济合理，恰当地解决顾客排队时间与服务设施费用大小这对矛盾，这是研究随机系统理论——排队论所要研究解决的问题。
2.1排队系统现实生活中的排队现象是多种多样的，一般排队系统包括三个组成部分：输入过程、排队规则和服务机构。
2.1.1输入过程输入过程考察的是顾客到达服务系统的规律。
它可以用一定时间内顾客到达数或前后两个顾客相继到达的间隔时间来描述。
顾客总体组成可能是有限的，也可能是无限的；相继到达的顾客时间间隔可以是确定的，也可以是随机型的；顾客到达情况可能是一个一个的，也可能是成批的。
2.1.2排队规则顾客到达时如果所有服务台都被占用，则顾客离开，即损失制；有的顾客数有一定的限制；在多服务台时，队列可以是单列，也可以是多列；在等待服务的次序，可以是先到先服务，或是带优先权服务。
银行排队问题的分析与对策
银行排队问题的分析与对策巨引正陈淳（工行青海省分行青海西宁810001）摘要：银行排队难问题有其深刻的经济根源，具有长期性的特点。
由于小额客户的利润贡献度低、客户转换成本的客观存在以及银行在ATM等硬件设备上的投入产出比失调，使商业银行积极解决银行排队难问题的意愿较低，而银行内部管理水平低则延缓了这一问题。
提高内部管理水平有利于缩短排队时间，允许ATM投资机构收取跨行查询费是解决问题的重要经济手段，而政策引导则是弥补市场失灵的必要补充。
关键词：商业银行排队问题治理研究银行排队问题一直以来存在于我们的日常生活中，近年来，又由于股票市场的火爆造成基金认购热潮、央行连续加息造成大量转存和提前还贷等原因而愈发严重，给百姓带来了极大的不便。
近期，得益于媒体的跟踪报道，饱受消费者非议的这一问题成为热点，受到了社会各界的广泛关注。
据盛世指数数据管理有限公司在调查了北京、上海、广州等10个城市的1680名客户后发布的《中国银行服务满意度指数报告》，78.2%的消费者经常在银行中遇到排队的情况，消费者在银行排队等待的最长时间平均为40分钟，平均等待时间约为14分钟。
银行排队问题也引起了金融管理当局的重视，中国人民银行于今年5月出台了《关于改进个人支付结算服务的通知》，要求商业银行能够采取有效措施解决常排队的问题。
常排队问题的原因何在，如何解决这一问题，能否在短期内彻底解决？我们试从经济学、财务学、管理学等角度，分析问题产生的根源，说明问题的长期性特征，有针对性地提出有效对策。
一、银行排队难问题具有长期性通过分析我们可以发现银行排队难问题具有长期性，要在短期内彻底解决存在一定的困难。
（一）商业银行彻底解决银行排队问题动力不足，能力有限1、商业银行缺乏彻底解决客户排队问题的积极性。
商业银行是经营货币的特殊企业，作为经济社会中的一个经济单位，其向社会提供金融服务的目的在于实现利润的最大化（1）低利润贡献度导致银行不重视为小额客户提供优质服务。
农商银行新一代综合柜面业务系统性能测试报告
北京农商银行新一代综合柜面业务系统性能测试报告修订记录目录1测试简介 (1)1.1 项目背景 (1)1.2 测试目标 (1)1.3 测试范围 (1)1.4 性能测试指标要求 (1)2测试方案 (2)2.1 压力模型 (2)2.2 交易选择 (2)2.3 测试脚本 (3)2.4 资源监控 (3)2.5 测试场景 (4)3 测试环境 (5)3.1 网络拓扑图 (5)3.2 软硬件配置 (5)3.3 测试工具 (6)4测试实施情况 (7)4.1 测试时间和地点 (7)4.2 参加测试人员 (7)4.3 测试实施进度 (7)5测试结果 (8)5.1 基准测试 (8)5.1.1 测试结果 (8)5.1.2 分析图表 (8)5.2 并发测试 (9)5.2.1 测试结果 (9)5.2.2 分析图表 (10)6数据分析 (23)7系统评价 (25)8测试遗留问题 (25)9附录 (25)9.1 性能测试记录表 (26)9.2 0210交易处理脚本 (26)口吕Socket ------- Socl:新柜面系统应用服务器■性能测试范围1.1 项目背景为解决原有字符终端柜面系统不能处理非线性数据（如图像）的缺陷、解决业务中的柜员离柜问题，并对交易前端的功能性梳理和整合，北京农商银行将实施现有字符终端向图形终端的改造，实施新一代综合柜面业务系统项目。
在新一代综合柜面业务系统全面推广上线前，需要对新系统平台进行性能测试，获取系统的并发处理能力、交易响应时间等性能指标。
1.2 测试目标本次性能测试的测试目标为：获取新一代综合柜面业务系统在测试环境中的性能指标数据发现性能瓶颈，协助开发人员进行性能调优，对系统上线提供性能建议和评估1.3 测试范围新一代综合柜面系统的架构示意图如下图所示，图中红线虚框为本次性能测试的范围，包括ABS处理平台的后台应用服务器和数据库服务器。
丨S新一代综合柜面系统ABS新柜面系统数据库服务器1.4性能测试指标要求指标分类序号指标描述是否需求性能指标需求数值备注2.1 压力模型本次性能测试采用如下的简易压力模型:通过LoadRunner模拟图形终端各柜员向ABS平台发起交易压力2.2 交易选择根据和开发组的沟通，选择如下前端处理比较复杂的典型交易:2.3测试脚本根据上述的系统架构示意图，通过LoadRunner的Socket协议录制柜面前端向柜面系统应用服务器发起的柜面交易，发现Socket交互次数（一组send和receive算一次交互）特别多（0210交易51次Socket交互），而且脚本回放时报接收报文长度不匹配错误。
银行柜面系统实验报告
银行柜面系统实验报告实验 1 活期存款业务实验日期 2013-10-23 实验地点第二实验楼401活期存款业务一、【实验项目名称】对银行日常营业中储户所办理的活期储蓄业务，二、【实验目的与要求】其中包括开户、支取、续存以及销户等业务进行学习实验，增进对银行活期储蓄业务的了解。
三、【实验设备与环境】计算机。
四、【实验内容】一(存折开户:1.进入操作界面。
2.到机房完成开机操作。
3.点击对私柜台，进入业务操作界面，完成签到工作。
4.点击受理新业务牌，查看客户递交的凭证及钱钞，接受客户业务申请，开始办理活期存款业务，办理成功后，将凭证递交客户，接受业务。
开始下一业务操作。
二(一本通开户:1:受理业务。
2.查看客户递交的凭证和钱钞，无误接受业务。
3.在财务箱中取出活期一本通。
4.点击电脑进行综合业务操作，根据界面填写客户信息，完成综合业务操作，活期开户成功。
5.储蓄开户凭条盖章。
6.盖章成功递交客户，凭证放入单据箱，钱钞放入钱箱，结束业务。
三(存折续存:1.受理业务。
2.查看桌面凭证和桌面钱钞，接受业务。
3.进行综合业务操作，活期续存提交成功。
4.请客户签名，存款凭条盖章，盖章完成递交客户。
凭证放入单据箱，钱钞放入钱箱。
结束业务。
四(一本通续存:1.受理业务，查验凭证钱钞，接受业务。
2.进入综合业务操作界面，提交活期续存数据，完成操作。
3.客户签名，开始存款凭条盖章。
4.递交客户，将凭证放入单据箱，钱钞放入钱箱，结束业务。
五(卡续存:1.受理业务，清点凭证和钱钞，接受业务。
2.进行综合界面操作，完成数据输入。
2.请客户签名，进行盖章。
3.递交客户，归类单据和钱钞，结束业务。
六(存折对转:1.受理业务，接受业务。
2.提交活期续存数据。
3. .请客户签名，进行盖章。
4.递交客户，凭证放入单据箱，结束业务。
七(卡折对转:1. 受理业务，接受业务。
2.提交活期续存数据。
3. .请客户签名，进行盖章。
4.递交客户，凭证放入单据箱，结束业务。
系统的平均并发用户数和并发数峰值如何估算
系统的平均并发⽤户数和并发数峰值如何估算⼀、经典公式1：⼀般来说，利⽤以下经验公式进⾏估算系统的平均并发⽤户数和峰值数据1）平均并发⽤户数为 C = nL/T2）并发⽤户数峰值 C‘ = C + 3*根号CC是平均并发⽤户数，n是login session的数量，L是login session的平均长度，T是值考察的时间长度C’是并发⽤户数峰值举例1，假设系统A，该系统有3000个⽤户，平均每天⼤概有400个⽤户要访问该系统（可以从系统⽇志从获得），对于⼀个典型⽤户来说，⼀天之内⽤户从登陆到退出的平均时间为4⼩时，⽽在⼀天之内，⽤户只有在8⼩时之内会使⽤该系统。
那么，平均并发⽤户数为：C = 400*4/8 = 200并发⽤户数峰值为：C‘ = 200 + 3*根号200 = 243举例2，某公司为其170000名员⼯设计了⼀个薪酬系统，员⼯可进⼊该系统查询⾃⼰的薪酬信息，但并不是每个⼈都会⽤这个系统，假设只有50%的⼈会定期⽤改系统，这些⼈⾥⾯有70%是在每个⽉的最后⼀周使⽤⼀次该系统，且平均使⽤系统时间为5分钟。
则⼀个⽉最后⼀周的平均并发⽤户数为（朝九晚五）：n = 170000*0.5*0.7/5 = 11900C= 11900*5/60/8 = 124吞吐量计算为：F = Vu * R / T 单位为个/sF为事务吞吐量，Vu为虚拟⽤户数个数，R为每个虚拟⽤户发出的请求数，T为处理这些请求所花费的时间⼆、通⽤公式2：对绝⼤多数场景，我们⽤（⽤户总量/统计时间）*影响因⼦（⼀般为3）来进⾏估算并发量。
⽐如，以乘坐地铁为例⼦，每天乘坐⼈数为5万⼈次，每天早⾼峰是7到9点，晚⾼峰是6到7点，根据8/2原则，80%的乘客会在⾼峰期间乘坐地铁，则每秒到达地铁检票⼝的⼈数为50000*80%/（3*60*60）=3.7，约4⼈/S，考虑到安检，⼊⼝关闭等因素，实际堆积在检票⼝的⼈数肯定⽐这个要⼤，假定每个⼈需要3秒才能进站，那实际并发应为4⼈/s*3s=12，当然影响因⼦可以根据实际情况增⼤！三、根据PV计算公式：⽐如⼀个⽹站，每天的PV⼤概1000w，根据2/8原则，我们可以认为这1000w pv的80%是在⼀天的9个⼩时内完成的（⼈的精⼒有限），那么TPS为：1000w*80%/(9*3600)=246.92个/s,取经验因⼦3，则并发量应为：246.92*3=740四、根据TPS估计：公式为 C = (Think time + 1)*TPS五、根据系统⽤户数计算：并发⽤户数 = 系统最⼤在线⽤户数的8%到12%。
系统用户数、并发用户数与在线用户数的区别及计算
系统⽤户数、并发⽤户数与在线⽤户数的区别及计算假设有⼀个OA系统，该系统有2000个使⽤⽤户——这就是说，可能使⽤该OA系统的⽤户总数是2000名，这个概念就是“系统⽤户数”，该系统有⼀个“ 在线统计”功能（系统⽤⼀个全局变量记数所有已登录的⽤户），从在线统计功能中可以得到，最⾼峰时有500⼈在线（这个500就是⼀般所说的“同时在线⼈数”），那么，系统的并发⽤户数是多少呢？ 根据我们对业务并发⽤户数的定义，这500就是整个系统使⽤时最⼤的业务并发⽤户数。
当然，500这个数值只是表明在最⾼峰时刻有500个⽤户登录了系统，并不表⽰实际服务器承受的压⼒。
因为服务器承受的压⼒还与具体的⽤户访问模式相关。
例如，在这500个“同时使⽤系统”的⽤户中，考察某⼀个时间点，在这个时间上，假设其中40%的⽤户在较有兴致地看系统公告（注意：“看”这个动作是不会对服务端产⽣任何负担的），20%的⽤户在填写复杂的表格（对⽤户填写的表格来说，只有在“提交”的时刻才会向服务端发送请求，填写过程是不对服务端构成压⼒的），20%部分⽤户在发呆（也就是什么也没有做），剩下的 20%⽤户在不停地从⼀个页⾯跳转到另⼀个页⾯——在这种场景下，可以说，只有20%的⽤户真正对服务器构成了压⼒。
因此，从上⾯的例⼦中可以看出，服务器实际承受的压⼒不只取决于业务并发⽤户数，还取决于⽤户的业务场景。
在实际的性能测试⼯作中，测试⼈员⼀般⽐较关⼼的是业务并发⽤户数，也就是从业务⾓度关注究竟应该设置多少个并发数⽐较合理，因此，在后⾯的讨论中，也是主要针对业务并发⽤户数进⾏讨论，⽽且，为了⽅便，直接将业务并发⽤户数称为并发⽤户数。
（1）计算平均的并发⽤户数： C = nL/T （2）并发⽤户数峰值： C’ ≈ C+3根号C 公式（1）中，C是平均的并发⽤户数；n是login session的数量；L是login session的平均长度；T指考察的时间段长度。
某商业银行柜员配置状况分析
某商业银行柜员配置状况分析某商业银行柜员配置状况分析组织结构调整、战略性人员招聘与配置、建立适当的激励—约束机制等人力资源管理工作是我国银行业改革中必不可少的内容。
本文结合银行业的特殊性，对我国某商业银行柜员配置状况进行量化分析和质性分析，研究柜台基本业务人员需求情况，为商业银行人力资源配置提供参考。
一、案例背景某银行是我国南方一家股份制商业银行的一级分行，下辖53个经营网点(包括支行和分理处)，每个网点的规模大小不一，经营管理方式也有所差异。
全行现有对外办理业务的柜位247个、柜员506人，平均每个柜位2.05人。
由于部分网点反映柜员人手不足，新增加了63名柜员，柜员人数达到569人，平均每个柜位2.30人。
但仍有网点反映人手不足，同时有个别网点显得人浮于事。
为了减少客户办理业务的环节，提高客户满意度，该银行有12个网点正在试行综合柜员制，取消了储蓄、会计、出纳等传统的岗位设置方式，把营业厅人员统一划分为前台操作人员和后台复核人员。
前台操作人员有操作号，可以办理所有的银行业务；后台复核人员不能操作业务，仅负责复核和监管前台业务。
目前，该银行正在准备改革重组，银行内部比较关心定员定岗和综合柜员制改革成效等问题，因为这直接涉及到是否有裁员计划等进一步的调整措施。
二、案例分析(一)柜员配置现状的数量化分析实施综合柜员制的情况如表1所示，我们以每个经营网点的柜员人数为因变量，施行综合柜员制与否作为自变量，柜位数作为协变量，进行协方差分析。
分析结果如表2所示，是否施行综合柜员制对人员需求的差异并不显著，而柜位数对人员需求的影响比较显著。
由于协方差分析显示，该银行综合柜员制因素对人员需求量的影响并不显著，而柜位因素影响十分显著，所以可以不考虑综合柜员制因素，以所需柜员人数为因变量，柜位数为自变量，直接进行回归分析。
首先通过绘制散点图，描述性地观察两因素之间的关系，从图中可以隐约看出人员需求与柜位数之间存在线性关系，可以进行一元线性回归分析。
银行服务系统评价
银行服务系统评价银行服务系统评价摘要针对目前银行服务系统中顾客等待时间、排队过长的问题，在考虑银行成本的情况下，对如何减短队列长，提高客服满意率有必要进行分析并建立更加有效的服务系统。
根据实际情况分析得出各个工作日不同时段服务不同参数值的分布，并结合排队理论知识，根据服务窗口开设个数、不同的排队形式、不同业务办理的时间建立相关联的数学模型，即计算出顾客的平均等待时间、平均等待队列长等主要指标来对不同服务系统的效率进行评比。
目前银行服务系统采用的是叫号或排队两形式，而在不考虑“飞号”情况下，叫号的服务效率同等于排成一大队对k个窗口的排队情形。
所以根据排队形式的不同可以建立排成一大队对k个窗口的数学模型和排成k小队对k个窗口的数学模型构建出两种模型下开设不同窗口时的顾客平均等待时间、平均等待队列长的数学表达式，并对数学表达式进行编程以方便对实际数据的检验计算。
根据题目提供的实际数据和自行采集、假设数据进行分析、加权，将相应处理过的数据代入到数学表达式中计算得出实际数值。
得出在排成一大队对k 个窗口的模型下，开设4个窗口时服务效率最优。
同样，对于排成k小队对k 个窗口的模型下，开设4个窗口时服务效率最优。
因此对比窗口数都为4个是的两种模型，比两者之间的顾客平均等待时间、平均等待队列长，得出排成一大队对k个窗口的模型优于排成k小队对k个窗口的模型。
对于排成一大队对k个窗口的模型，可以选择排队或叫号。
但根据统计个人因素出现“飞号”的概率和出现因排队太长而放弃加入队列的顾客数的概率，在结合相关文献提供的计算方法，计算得出叫号流失人数比排队时流失人数少，因此采用叫号系统。
模型的进一步优化，由于各个时间段的到顾客达率不同导致在各个时间段安排的最优窗口数也不相同，根据周一至周五和周六周日每日各时间段顾客的到达人数分布情况（周一至周五的顾客数一般多余周六周日顾客数），计算出了各个时间段安排的最优窗口数。
但是考虑实际情况，银行不可能在每个时间段都对窗口数量进行调整，因此可将最优窗口数量相同或相近的相邻几个时间段保持其窗口不变，这样即不会造成频繁窗口的调动，又不会因有些时间段平均到达率差异很大造成窗口设置的浪费或排队的拥挤，有一定的合理性和可行性。
1.1000万用户可能造成的并发数量是多少？解决方案（理论篇）
1.1000万⽤户可能造成的并发数量是多少？解决⽅案（理论篇）今天开始对之前所能够想到的⼀些问题进⾏⼀些理论解决⽅案的研究。
⾸先，1000万的⽤户可以造成多么⼤的并发数量，应该是可以被计算出来的。
我通过百度进⾏了⼀些搜索，关于⽤户数量与并发数的关系。
得到了⼀些资料，主要参考了⼀篇名为《并发⽤户数、吞吐量、思考时间的计算公式》的⽂档。
其中提到了关于性能需要考虑的⼏个⽅⾯，这些内容稍后再讨论。
主要先说说⼏个公式1.平均并发⽤户数的计算公式C=nL / T其中C是平均的并发⽤户数，n是平均每天访问⽤户数，L是⼀天内⽤户从登录到退出的平均时间（操作平均时间），T是考察时间长度（⼀天内多长时间有⽤户使⽤系统）2.并发⽤户数峰值计算公式C’ ≈ C+3根号C其中，C’指并发⽤户数的峰值，C即是平均并发⽤户数。
该公式的得出是假设⽤户的login session产⽣符合泊松分布⽽估算得到的⾄于为什么会是这样⼀个公式来计算，我并未深究，也不知道其原因，⽬前看来，我也还不明⽩泊松分布是什么，⽤户session为什么会产⽣泊松分布。
我也不知道。
我所能了解到的就是这些计算⽅式⼀定各种前辈总结出的。
先拿来得出结论，后续再去剖析这些原由吧。
在此我们暂且保留这些问题，⽇后分解。
既然这2个公式我们来假设⼀下1000万⽤户可能会产⽣的并发情况1.n每天访问⽤户数量=1000万2.假设这个服务是⽤作⽹上银⾏的操作，L=⼀天内⽤户从登陆到退出的平均时间设为（5分钟），T假设每天早晨8点-12点，均有⽤户访问。
时长16⼩时即960分钟。
（这个⽤户数量，我们就假定为平均每天访问系统的⽤户数，如果是总⽤户数量，那么则需要先算出1000万⽤户，每天平均有多少⽤户访问。
）C=10000000*5/960=52083.33/m （即52083.33每分钟）3.并发⽤户峰值为C' ≈ 52083.33+3*根号52083.33=52083.33+3*228.22=52767感觉有点奇怪的样⼦,也许是我的⼀些参数设定不合理吧,或许这些并发数量的计算不应以天为单位,⽽应以忙时,闲时来划分,也许更为精确.⽆论如何,先根据这个想法进⾏探索假设吧.但是需要强调的是,我在⽹上找到的资料中,有些计算是以⼩时得出的结果,有些是以分钟得出的结果.我这⾥使⽤的是分钟计算.所以我认为,平均并发⽤户数应该是有⼀个时间作为其单位的.回到⽂章开头的话题,在搜索关于⽤户数量与并发数量的关系时还发现了⼏个专业的名词.会对性能产⽣影响.1.响应时间:顾名思义了,对⽤户请求作出响应所需要的时间2.吞吐量:指单位时间内系统处理⽤户的请求数 从业务⾓度看，吞吐量可以⽤：请求数/秒、页⾯数/秒、⼈数/天或处理业务数/⼩时等单位来衡量 从⽹络⾓度看，吞吐量可以⽤：字节/秒来衡量 对于交互式应⽤来说，吞吐量指标反映的是服务器承受的压⼒，他能够说明系统的负载能⼒.这⾥引⽤的都是查找来的⽂字,那么看起来说明的问题,但是给⼈感觉还是⼀知半解.希望可以在以后找到更多关于吞吐量的负载实例来说明吞吐量这个概念,把这些专业的名词屌丝化.3.资源利⽤率指系统各种资源的使⽤情况，如cpu占⽤率为68%，内存占⽤率为55%，⼀般使⽤“资源实际使⽤/总的资源可⽤量”形成资源利⽤率。
并发承载量计算
并发承载量计算全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：并发承载量计算是指在某一时间段内，系统能够同时处理和支持的最大并发用户量。
在当前数字化时代，随着互联网和移动设备的普及，人们对于系统响应速度和稳定性的要求越来越高，因此并发承载量的计算显得尤为重要。
只有合理的估算和规划并发承载量，才能够确保系统在高负载时仍能够正常运行，避免出现崩溃或卡顿现象，从而保证用户体验和业务的顺利进行。
一、如何计算并发承载量计算并发承载量并非一件简单的事情，需要综合考虑系统性能、硬件设备、网络带宽等多个因素。
通常来说，计算并发承载量的公式如下：并发承载量= （每个用户请求的平均响应时间+ 系统处理每个请求所需的时间）/ 系统能够处理的请求数每个用户请求的平均响应时间是指系统接收到用户请求后，返回响应的平均时间；系统处理每个请求所需的时间是指系统实际处理每个请求所花费的时间；系统能够处理的请求数是指系统在一个时间段内所能够处理的请求总数。
二、影响并发承载量的因素1. 系统性能：系统的性能直接影响着并发承载量的计算，如果系统性能较差，那么并发承载量也会受到影响。
提升系统性能对于提高并发承载量至关重要。
2. 硬件设备：硬件设备的配置也是影响并发承载量的关键因素。
如果硬件设备配置低，系统处理速度会受到限制，进而影响并发承载量的计算。
3. 网络带宽：网络带宽是系统与用户之间数据交换的通道，如果网络带宽过小，会导致数据传输速度缓慢，从而影响并发承载量的计算。
4. 系统负载：系统负载是指系统在某一时间段内处理的请求数量，如果系统负载过高，会导致系统运行缓慢，进而影响并发承载量的计算。
5. 用户行为：用户行为也是影响并发承载量的重要因素。
如果用户请求频繁、集中，那么系统的并发承载量需求也会相应增加。
1. 优化系统性能：通过调整系统配置、优化代码等方式来提升系统性能，从而提高并发承载量。
2. 提高硬件设备配置：增加硬件设备的内存、处理器等配置，可以提高系统的运行速度，进而提高并发承载量。
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关于银行柜面系统并发数估算试探
有如下案例，需要估算综合业务系统并发压力？
某行有200家网点，每个网点有6个临柜柜员，三个为对公综合岗，三个为对私综合岗，每天的业务量为30万笔，该行有ATM机具100台，电话银行和网上银行每天在线用户约500人，现在需要计算系统在压力测试时，平均并发数和最大并发数？
如果按照以下公式计算，无法知道L和T的值，如何获取，是否还有其他算法：
(1) 计算平均的并发用户数：C = nL/T
(2) 并发用户数峰值：C’ ≈ C+3根号C
公式（1）中，C是平均的并发用户数；n是login session的数量；L是login session 的平均长度；T指考察的时间段长度。
公式（2）则给出了并发用户数峰值的计算方式中，其中，C’指并发用户数的峰值，C 就是公式（1）中得到的平均的并发用户数。
该公式的得出是假设用户的login session产生符合泊松分布而估算得到的。
按照80-20原则，能计算每秒要求系统的处理能力，但感觉无法正确计算并发数。
这个东西不要求很精确，根据经验估算一下，多留点冗余；因为公式中的很多因素在实际环境下都是变动的，影响的因素比较多；
提供一个公式：
C=n/10 C’≈r*C
C为平均的并发用户数，C^模拟用户数。
r为调整因子，一般的取值为2至3之间。
如果第一个公式无法使用，可以考虑使用第二个公式
感觉这个适用于特定情况，如果直接拿来差别就大了。
如果比较熟悉应用的情况，可以调整一下系数，作为参考还是可以的。