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秒表法在集中化录入业务工时分析中的应用
王 俊 刘 凯
交通银行武汉金融服务中心630俱乐部，武汉，430073

摘 要 本文以“个贷集中化录入业务”为例，具体阐述了采用秒表法（归零计时法）进行工时测定的过程中所遇问题及相应解决办法，并对工时数据采用格拉布斯（Grubbs）准则进行偏差判断，并运用确定的工时标准计算了业务所需人力。此外还提出了标准工时的在金融服务中心中的应用方向。

关键词 集中化录入 秒表法 标准工时 工作抽样

0、引言
从上世纪末开始，国际主要商业银行开始普遍采取前后台相互分离和制约、后台集中作业的管理模式，通过后台完成主要的业务处理，达到节约处理成本、提高运作效率、统一管理与控制操作风险的目的。国内的一些大型国有商业银行也陆续开始采用后台集中作业模式。如工商银行在20世纪末数据集中后，后台集中作业建设工作就已经开展，并在事后监督项目、汇兑业务等方面取得很大进展；建设银行近些年来后台集中作业项目发展迅猛，作业后台相对成熟、集中度高。交通银行于2009年在武汉成立了第一家总行级的异地金融服务中心（简称“服务中心”）。2010年，武汉服务中心开始承接流程银行业务，进行集中化处理。
流程银行录入类产品包括集中提回、网银落地、个贷录入等业务，具有“业务品种多”、“实时要求强”的特性，并且目前业务品种间的搭配还没有起到“削峰填谷”的作用，业务高峰叠加的情况时有发生，因此需要根据业务波动特征进行生产人力的合理组织和调配，以生产人力的动态调整平衡各项业务的波动。
工时及工时定额作为流程银行各业务生产组织的重要基础数据，是产能测算、考核、成本核算及生产计划安排的科学依据，为此适时开展工时分析及研究工作对保证服务品质、提高生产效率有着至关重要的作用。

1、秒表法与工时测定
所谓标准工时，就是指在正常条件下，一位受过训练的熟练工作者，以标准的作业方法和用具，完成一定的质和量的工作所需的时间。
秒表法是工时测定中使用较广泛的方法之一。该方法需在生产一线针对具体作业内容，以秒表为工具进行细致观测与记录。通常有3种方法：连续计时法、归零计时法和累积计时法。这些方法各有特点，其中以累积计时法最为准确，归零计时法最为方便。本文以“个贷集中化录入业务”为例，具体阐述采用归零计时法进行工时测定的过程中所遇问题及相应解决办法。
（1） 运用归零计时法测定工时的步骤
第1步：了解测定工作的目的与测定对象，确定测定方法、地点、工具、测定工作人员的组织与安排事项等；
第2步：针对业务特点拟定测定计划，确定需测定的业务种类、动作单元，并制定相应记录表格形式；
第3步：当待测定的动作开始时按动秒表，以后每一动作单元完毕时，按下按钮，使表针回零位，同时读取表上时间，每一单元动作如此反复。因每次表针均已回归零位再开始记录时间，所以表上时间就是该动作单元的时间；
（2） 测定数据的记录与预处理
通常在测定过程中会产生一些“超出正常范围”的偏离数据。这些偏离数据会给后续的工时分析带来很多麻烦乃至严重后果。对于这些数据，应尽可能分析检查其出现的原因，以使取舍数据有更加充分的依据。能找出导致偏离和异常原因的数据，应予以剔除。对于一些不能找到导致异常的原因的数据，既不能轻易保留，也不能随意舍弃，应对其进行统计检验，以便从统计规律上判明数据是否为异常值。如果主观地将本来不是异常值的测量值舍去，表面上测量精度提高了，但实际上却可能导致数据与实际不符，是虚假的结果。本文采用格拉布斯（Grubbs）准则法进行偏差数据判断。具体方法如下：
第1步：求出拟似异常值。设重复测定数据为（x1,x2,⋯,xn），其数据个数为n、最大值为xmax、最小值为xmin、中位数为Me、标准差为s，则拟似最大异常为Gmax和拟似最小异常值Gmin为：
Gmax=xmax-Mes，Gmin=Me-xmins
第2步：查出格拉布斯临界值Gα，n。设显著性水平为α（常设α为0.05或0.01，即相当于置信度为95%或99%）时，通过表1查出数据个数为n时的格拉布斯临界值Gα，n；
表1：格拉布斯（Grubbs）临界值表
n
α=0.01
α=0.025
α=0.05
n
α=0.01
α=0.025
α=0.05
3
1.15
1.15
1.15
17
2.78
2.62
2.47
4
1.49
1.48
1.46
18
2.82
2.65
2.5
5
1.75
1.71
1.67
19
2.85
2.68
2.53
6
1.94
1.89
1.82
20
2.88
2.71
2.56
7
2.1
2.02
1.94
21
2.91
2.73
2.58
8
2.22
2.13
2.03
22
2.94
2.76
2.6
9
2.32
2.21
2.11
23
2.96
2.78
2.62
10
2.41
2.29
2.18
24
2.99
2.8
2.64
11
2.48
2.36
2.23
25
3.01
2.82
2.66
12
2.55
2.41
2.29
30
3.1
2.91
2.75
13
2.61
2.46
2.33
35
3.18
2.98
2.81
14
2.66
2.51
2.37
40
3.24
3.04
2.87
15
2.71
2.55
2.41
50
3.34
3.13
2.97
16
2.75
2.59
2.44
100
3.6
3.38
3.21
第3步：异常数据的识别与剔除。比较Gmax、Gmin和Gα，n，如果Gmax＞Gα，n或Gmin＞Gα，n，则对应的xmax或xmin为异常数据，应予以剔除；
第4步：重复识别与剔除常数数据。对剔除异常数据后的数据重复1～3步骤，直至余下数据的最大值或最小值小于格拉布斯临界值为止。

2、秒表法测定录入业务工时
2013年3月，武汉服务中心针对流程银行业务开展了持续的工时测量工作，测量采用“归零秒表法”测定各业务节点工时。其中“个贷影像集中录入”（简称“个贷录入业务”）指借助影像录入平台对个人贷款业务中涉及到的申请资料进行集中电子化的过程。该业务主要操作包括为影像转换、录入、复核等环节。其中“影像录入”是指通过人工处理将影像信息转化为数字信息的过程。此环节中，由影像平台对个人贷款影像进行规则性切片，然后再由人工进行信息转换。本次工时测量以业务节点为基础单位，具体业务流程图及测定方案如下：

（1）确定测量对象：为确保测量工作的顺利进行，测量将按测量计划表进行。进入业务班组后，先确认是否能正常开展测量。如遇突发事件，将与业务人员充分沟通后调整或执行下一日测量计划，测量后将变更情况记录至当月测量计划表，具体如表2所示：
表2：集中化录入工时测量计划表
日期
时间
节点名称
……

3-11
13:55
录入
3-12
9:22
双人录入复核
3-13
16:12
双人录入
3-14
13:50
录入
3-15
16:35
双人录入
3-18
9:21
双人录入
……

（2）工时预测量：对被测量人员做2-3次预测，以确定测量环境正常（如系统稳定、员工状态等）。
（3）正式测量：对于批次领取的业务节点，被测量人员抓取任务后，测量人员按下秒表开始计时，待该任务池中全部任务处理完成后，按下秒表停止计时。对于单笔领取的业务节点，被测量人员抓取任务后，测量人员按下秒表开始计时，待该笔任务完成后，按下秒表停止计时。
（4）数据记录：测量完成后，将测量时刻、柜员工号、业务品种、业务节点、测量笔数、测量时长、节点备注等信息填入工时测量记录表。

3、标准工时及人力需求计算
本次测量，根据业务技能等级分类，选取了一批技能等级为二等（中级）的人员作为观察对象。经过近1个月的测量，面向个贷录入业务获取了1000余条测量数据，共涉及各类影像切片23项，包括基础资料、房产信息、参贷人资料、申请人详细信息、贷款情况、消费情况、联系人信息等。由于录入速度受到影像切片清晰度、完整性以及录入内容多寡不同、手写字迹规整不一等因素影响，测到的录入时间存在差异较大的现象。
（1）工时分类及数据偏差处理
根据各影像切片录入时长的特点及分布，我们对这23项切片进行分类，经过格拉布斯（Grubbs）准则法进行偏差数据判断后，确定了每个大类别的平均录入工时。具体如表3所示：
表3：切片分类及平均工时（单位：秒）
类别
影像名称
调整前
格拉布斯准则
调整后
平均值
（测量工时）
A类
基础资料
67.0
67.0
50.2
房产信息
51.6
51.6
附件-配偶资料
32.0
32.0
B类
参贷人资料
25.4
20.6
15.9
配偶资料
22.7
19.1
申请人详细信息
14.7
13.0
公积金信息
12.4
12.4
贷款情况
14.2
14.2
附件-身份证
16.4
16.4
C类
财务信息
8.6
8.6
5.3
还款情况
6.4
6.4
附件-卡折信息
8.9
8.9
利率情况
6.9
6.9
银信通服务
2.6
2.6
资产情况
2.4
2.4
设备情况
2.4
2.4
下岗失业情况
2.4
2.4
消费情况
2.0
2.0
企业情况
16.7
2.3
联系人信息
14.2
9.6
车辆信息
9.5
3.6
联系方式
11.5
7.3
附件-婚姻证明
8.6
8.6
上表中A类切片多为手写的各类信息，尤其是住址信息，因为识别手写体文字耗时较多，因此录入效率会低一些；C类多为勾选性信息，如“贴息种类：□1-国家财政，□2-地方财政”，识别简单，因此录入效率较高；B类则介于A类和C类之间。
（2）工时宽放率
为了获取更加精准的工时标准，我们还运用“工作抽样法”测定了工时宽放率。任何人不能毫无休息的一直保持工作的状态，在订定标准工时前，还必须找出操作者所需的等待与休息时间，以符合实际。这种补正时间称为宽放时间，相应比率成为宽放率，具体包括基础宽放（如喝水、上厕所、等待任务等）和政策性宽放（如业务暂停、工间休息等）。根据测量结果，确定宽放率为10～12%。
（3）标准工时计算
以下是运用归零计时法的标准工时计算公式：
标准工时 = 观测时间×评价系数×( 1+宽放率 )
= 实际时间×( 1+宽放率 )
其中，观测时间指的是实际观测得到的时间值的平均;
评价系数：由于受到作业者熟练度、工作意愿、情绪等的影响，并不能代表真实的情况，故此乘上一定的评价系数加以修正；
宽放率:作业者实际生产过程中会因疲劳、等待、喝水、上厕所等影响效率，所以需要考虑一定的宽放。
由于本次工时测量的对象是在技能等级为中等的员工，已经兼顾了工时评定时应考虑的几个因素（如工作态度、速度、注意力等），因此标准工时公式中的“评价系数”可取为1.0。标准工时计算结果参见表4：
表4：标准工时计算表
类别
测量工时
（均值）
宽放率
标准工时
（秒）
A类
50.2
10%
55.2
B类
15.9
10%
17.5
C类
5.3
20%
6.4
根据上述计算的标准工时，则可以进行简单的人力需求计算。以单日2000笔影像录入任务为例，每个影像可分为25个切片（其中A类3个，B类6个，C类16个）。由于个贷录入业务采用“两录一校”模式，因此相当于每个影像产生50个切片。具体计算过程参见表5：
表5：标准工时计算人力需求
当日任务数（笔）
2000

单个任务切片数（个）
25
切片双录
50
当日切片总数（个）
100000

切片类别
A类切片
B类切片
C类切片
单个任务切片数（个）
3
6
16
切片占比
12%
24%
64%
各类切片总数（个）
12000
24000
64000
标准工时（秒）
55.2
17.5
6.4
总工时需求（秒）
662400
420000
409600
当日出勤时间（小时）
8.0
8.0
8.0
利用率*
71.8%
71.8%
71.8%
当日可用时间（秒）
20678.4
20678.4
20678.4
当日需求人力数（人）
32
20
20
当日需求人员总数（人）
72
*利用率:通过“工作抽样法”长期测定。
通过上表可以非常清楚的看到各类业务切片所需要的生产人力是不同的。虽然A类切片仅占总切片数的12%，但由于其录入时间是其他类型切片录入时间的3～5倍，且A类切片中有大量的手写字迹需要进行人工识别，字迹潦草时也很容易出现录入错误，因此此类切片配备的人力要远高于其他类型切片。

4、集中化录入业务标准工时的应用
标准工时是运营管理中重要的基础数据。在一定允许范围内波动的标准工时对稳定运营有很大的推动作用，还可以促进金融服务中心运营保持高效和稳定。
（1）制定生产计划
根据业务波动规律及标准工时可以估算周期时间内所需总生产时间，结合在岗人力及招募、培训进度等信息就可以制定生产及资源计划，控制加班频率。
（2）促进生产均衡
确定各业务标准工时后就可以根据不同时段的生产人力需求，总体协调和调度多业务间的人力，促进多条服务生产线的均衡。
（3）开展劳动竞赛
标准工时可用于设定劳动竞赛目标，员工参与竞赛后需要不断进行技术创新及学习先进经验，间接的达到劳动技能提升的目的。
（4）推动产能管理
各业务生产能力是对标准工时数据的应用,标准工时可为研究业务产能提供依据。通过建立各业务标准工时的数据库，还可以为探索产能影响因素、建立资源模型、推动产能管理提供重要依据。

5、结论
（1）采用归零计时法测定工时，需对测定对象进行选择，对其能力进行评价和分类可以较好的反映实际情况；
（2）通过“工作抽样法”测定工时宽放率。测定内容包括基本工作时间（数字及汉字录入、鼠标点选及任务提交、影像辨别及表单计算等）、宽放时间（基础宽放和政策性宽放）以及非定额时间（包括培训参会、公出、技能练习等）；
（3）确定单个业务标准工时后就可以通过资源模型计算所需生产人力，并行的多个业务所需人力也有了合理调配的基础。

参考文献
1、张海博，银行后台集中作业与运营效率管理研究[J]，现代商贸工业，2012年7月，第7期
2、李聪，周健，ZS公司标准工时制定问题研究[J]，科技信息，2007年，第34期
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4、何平，剔除测量数据中异常值的若干方法[J]，航空计测技术，1995年2月，第1期
5、傅武雄，标准工时制定与工作改善[M]，福州：厦门大学出版社，2005年