Как написать курсовую работу по управленческим решениям – полный разбор с примером анализа Сбербанка

Введение. Почему изучение управленческих решений определяет компетентность современного менеджера

Управление является неотъемлемой частью любой организованной человеческой деятельности с древнейших времен. В любой системе, где есть субъект (тот, кто управляет) и объект (то, чем управляют), ключевую роль играют связующие процессы. Принятие решений — это центральный процесс, пронизывающий все функции менеджмента: планирование, организацию, мотивацию и контроль. Невозможно реализовать ни одну из этих функций, предварительно не приняв соответствующее решение.

Актуальность изучения этой темы сегодня высока как никогда. Современная бизнес-среда характеризуется беспрецедентной сложностью, а объемы доступной информации постоянно растут. В таких условиях качество принимаемых решений становится главным фактором конкурентоспособности и эффективности любой организации. Профессиональной обязанностью каждого менеджера является принятие взвешенных и обоснованных решений в рамках делегированных ему полномочий.

Целью данной работы является рассмотрение сущности, классификации и этапов принятия управленческих решений (УР). Для ее достижения поставлены следующие задачи:

1. Изучить понятие и ключевые характеристики управленческого решения.
2. Определить основные подходы к классификации УР.
3. Рассмотреть этапы и методы процесса принятия решений.
4. Проанализировать практический кейс применения современных подходов к принятию УР.

В качестве объекта исследования выбрано ПАО Сбербанк, а предметом выступает процесс принятия управленческих решений в этой компании. Выбор объекта обусловлен его активной цифровой трансформацией и внедрением передовых технологий в систему управления.

Глава 1. Что скрывается за понятием управленческого решения – теоретический фундамент

1.1. Сущность и ключевые характеристики эффективного решения

В самом общем виде, управленческое решение — это осознанный выбор курса действий из нескольких возможных альтернатив, направленный на достижение целей организации. Это творческий акт субъекта управления, который определяет программу действий для решения возникшей проблемы или использования новой возможности. Каждое такое решение должно обладать рядом ключевых атрибутов, чтобы считаться эффективным.

К важнейшим характеристикам относятся:

• Целенаправленность: любое решение должно иметь четкую цель, вытекающую из общих стратегических задач компании.
• Обоснованность: выбор должен опираться на всесторонний анализ достоверной информации и данных, а не на догадки.
• Правомерность: решение не должно противоречить действующему законодательству и внутренним нормативным актам организации.

В теории и практике менеджмента выделяют два фундаментально разных подхода к принятию решений: рациональный и интуитивный. Рациональные решения основаны на объективном аналитическом процессе, последовательном переборе и оценке вариантов. Интуитивные же опираются на опыт, «чутье» и личные ощущения менеджера. Хотя интуитивный подход может быть быстрее, он менее предсказуем и несет в себе больше рисков, связанных с субъективностью оценок. Современный менеджмент стремится к комбинации подходов, но с явным приоритетом в сторону рациональности, подкрепленной данными. На процесс выбора также влияют многочисленные факторы, которые можно разделить на внутренние (организационная структура, корпоративная культура, имеющиеся ресурсы) и внешние (состояние рынка, действия конкурентов, экономическая ситуация).

1.2. Классификация управленческих решений для системного анализа

Все многообразие управленческих решений можно систематизировать по нескольким ключевым признакам, что помогает лучше понимать их природу и выбирать адекватные методы для их принятия. Наиболее распространенной является классификация по уровню иерархии в организации:

• Стратегические решения: принимаются высшим руководством и определяют долгосрочное развитие компании. Они связаны с глобальными вопросами, такими как выход на новые рынки, слияния и поглощения или кардинальное изменение продуктовой линейки.
• Тактические решения: находятся в зоне ответственности руководителей среднего звена. Их задача — определить наиболее эффективные способы распределения ресурсов для достижения стратегических целей. Примером может служить утверждение годового бюджета отдела или разработка маркетинговой кампании.
• Операционные решения: это ежедневные, рутинные решения, часто запрограммированные, которые принимаются на низшем уровне управления для обеспечения бесперебойной работы. К ним относятся составление графика работ или заказ сырья.

Другой важной классификацией является разделение по условиям принятия решений, то есть по степени полноты и достоверности имеющейся информации. Выделяют решения, принимаемые в условиях:

1. Определенности: руководитель точно знает результат каждого из альтернативных вариантов.
2. Риска: известна вероятность наступления того или иного исхода для каждой альтернативы.
3. Неопределенности: невозможно оценить вероятность потенциальных результатов из-за недостатка информации или новизны проблемы.

Чем выше уровень неопределенности, тем сложнее процесс выбора и тем большую роль играют экспертные оценки и сценарное планирование.

1.3. Этапы и методы как универсальный инструментарий менеджера

Процесс принятия рационального управленческого решения — это не одномоментный акт, а четкая технологическая последовательность шагов. Хотя в разных моделях выделяют от 4 до 9 стадий, классический алгоритм включает следующие этапы:

1. Диагностика проблемы: определение и четкая формулировка проблемы или цели, которую необходимо достичь.
2. Сбор и анализ информации: сбор всех релевантных данных, касающихся проблемы и внешней и внутренней среды.
3. Разработка альтернатив: генерация нескольких возможных вариантов решения проблемы.
4. Оценка альтернатив: анализ каждого варианта с точки зрения затрат, рисков, ресурсов и потенциальных результатов.
5. Выбор наилучшей альтернативы: принятие окончательного решения в пользу одного из вариантов.
6. Реализация и контроль: организация выполнения принятого решения и последующая оценка его эффективности.

Для прохождения этих этапов менеджер использует различные методы. Их можно условно разделить на две большие группы. Экспертные (или качественные) методы основаны на знаниях и опыте специалистов. К ним относятся мозговой штурм, метод Делфи (многоуровневый анонимный опрос экспертов) и разработка сценариев. Аналитические (или количественные) методы опираются на математические и статистические модели. Среди них можно выделить системный анализ, теорию игр и метод декомпозиции, который предполагает разделение сложной проблемы на более простые составляющие. Выбор конкретного метода зависит от характера проблемы, этапа принятия решения и имеющихся ресурсов.

Глава 2. Как Сбербанк принимает решения в эпоху цифровой трансформации – практический анализ

2.1. Краткая характеристика объекта исследования и его системы управления

ПАО Сбербанк сегодня — это гораздо больше, чем просто крупнейший банк России. Это масштабная технологическая экосистема, включающая десятки сервисов в таких областях, как e-commerce, логистика, облачные технологии, развлечения и здравоохранение. Сложность управления такой диверсифицированной структурой огромна, а скорость изменений на рынках, где она оперирует, требует максимально быстрых и точных управленческих реакций.

Именно поэтому для Сбербанка эффективность процесса принятия решений является ключевым фактором конкурентоспособности. В условиях, когда решения необходимо принимать на всех уровнях — от стратегического планирования развития всей экосистемы до операционных задач по управлению остатками в конкретном банкомате — компания делает ставку на технологии. Анализ применяемых в Сбербанке алгоритмов и подходов является актуальной темой для академических исследований, что подтверждает релевантность выбора компании в качестве объекта для данного курсового проекта.

2.2. Анализ применения современных технологий в процессе принятия решений

Ядром системы управления Сбербанка является data-driven подход, при котором решения принимаются не на основе интуиции, а на базе анализа больших данных. Компания активно инвестирует в развитие экспертизы в области Data Science и искусственного интеллекта (AI), рассматривая их как критически важные компетенции. В Сбербанке под искусственным интеллектом понимают систему, которая либо принимает решения вместо человека, либо помогает ему принимать их более эффективно.

Практическое применение этих технологий охватывает множество направлений:

• Машинное обучение (ML): Алгоритмы ML, включая нейронные сети (CNN) и обучение с подкреплением (RL/Deep RL), используются для решения классических банковских задач, таких как кредитный скоринг, оценка рисков и противодействие мошенничеству (антифрод). Кроме того, они применяются для прогнозирования спроса на наличные в банкоматах, управления HR-процессами и построения рекомендательных систем.
• Собственные технологические разработки: Сбербанк развивает собственную линейку AI-продуктов, которые оптимизируют тактические и операционные решения. Платформа для видеоконференций SaluteJazz позволяет проводить совещания, автоматически создавая краткое резюме и список задач по итогам встречи. Технология распознавания речи SaluteSpeech используется для анализа диалогов в колл-центрах и контроля качества обслуживания. Чат-боты SaluteBot автоматизируют взаимодействие с клиентами, снижая нагрузку на операторов.

Эти инструменты позволяют не только повысить точность и скорость принятия решений, но и высвободить время менеджеров для решения более сложных, неалгоритмизируемых задач.

2.3. Выявленные проблемы и разработка рекомендаций по совершенствованию

Несмотря на очевидные успехи во внедрении data-driven подхода, широкое применение AI и машинного обучения порождает новые вызовы и потенциальные проблемы, требующие внимания.

Во-первых, существует риск чрезмерной зависимости от алгоритмов и их «непрозрачности». Сложные нейронные сети часто работают по принципу «черного ящика», что затрудняет понимание логики принятого ими решения. Во-вторых, возникает этическая проблема предвзятости (AI bias). Если алгоритм обучался на исторически несправедливых данных, он может воспроизводить и усиливать существующую дискриминацию, например, при одобрении кредитов. В-третьих, отмечается сложность интеграции передовых AI-решений в унаследованные IT-системы и нехватка квалифицированных кадров, способных работать с новыми инструментами.

На основе этого анализа можно сформулировать следующие рекомендации по совершенствованию системы принятия управленческих решений в Сбербанке:

1. Создание комитета по этике AI. Необходимо сформировать междисциплинарную команду из юристов, дата-сайентистов и менеджеров, задача которой — проводить аудит ключевых алгоритмов на предмет предвзятости и соответствия этическим нормам. Это повысит доверие к «машинным» решениям и снизит репутационные риски.
2. Развитие программ обучения для менеджеров. Следует внедрить обязательные образовательные программы для руководителей среднего и высшего звена, направленные на развитие «цифровой грамотности». Менеджеры должны не просто получать готовый результат от AI-системы, но и понимать базовые принципы ее работы, ограничения и потенциальные риски, чтобы принимать более взвешенные финальные решения.
3. Внедрение гибких методологий для пилотирования инноваций. Для тестирования новых, особенно сложных AI-моделей, целесообразно использовать «песочницы» и гибкие подходы (Agile/Scrum). Это позволит быстро оценивать эффективность инноваций в реальных условиях, минимизировать затраты на неудачные эксперименты и ускорить внедрение успешных решений.

Заключение. Ключевые выводы и итоги исследования

В ходе выполнения курсовой работы были достигнуты все поставленные цели и решены соответствующие задачи. Проведенное исследование позволяет сделать ряд ключевых выводов.

В теоретической части было установлено, что управленческое решение — это многогранный процесс выбора наилучшей альтернативы, который лежит в основе всех функций менеджмента. Эффективное решение должно быть целенаправленным, обоснованным и правомерным. Существующие классификации (по уровню иерархии, условиям принятия) и модели (этапы, методы) представляют собой универсальный инструментарий, позволяющий систематизировать и технологизировать процесс управления.

В практической части на примере ПАО Сбербанк было продемонстрировано, как теоретические подходы реализуются в деятельности современной технологической компании. Главный вывод анализа заключается в том, что Сбербанк является одним из лидеров в применении data-driven подхода, активно используя технологии искусственного интеллекта и машинного обучения (AI/ML) для оптимизации стратегических, тактических и операционных решений. Однако этот передовой подход несет в себе и новые риски, связанные с непрозрачностью и потенциальной предвзятостью алгоритмов, а также с необходимостью адаптации корпоративной культуры и навыков персонала.

В качестве мер по совершенствованию были предложены конкретные рекомендации: создание комитета по этике AI, развитие обучающих программ для менеджеров и использование гибких методологий для пилотирования инноваций. Реализация этих мер позволит компании не только повысить технологическую эффективность, но и обеспечить долгосрочную устойчивость и ответственность своей системы принятия решений.

Список использованных источников и Приложения

В данном разделе приводится перечень всех использованных в работе источников информации, оформленный в соответствии с требованиями ГОСТ. Список должен включать учебники и учебные пособия, монографии, научные статьи из периодических изданий, а также ссылки на авторитетные онлайн-ресурсы.

В раздел «Приложения» могут быть вынесены громоздкие таблицы, схемы, диаграммы или другие вспомогательные материалы, на которые имеются ссылки в основном тексте курсовой работы, для того чтобы не загромождать основное изложение.