财经税收中国金融服务业ｂｐｏ的ｓｗｏｔ分析

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1、屮M金融服务业BP0的SW0T分析中国金融服务业BP0的SWOT分析是小柯论文网通过网络搜集，并巾本站工作人员整理后发布的，中国金融服务业BPO的SWOT分析是篇质量较商的学术论文，供本站访问者学习和学术交流参考之用，不可用于某他商业目的,中国金融服务业BPO的SWOT分析的论文版权归原作者所有，因网络整理，有些文章作者不详，敬请谅解，如需转摘，请注明出处小柯论文网，如果此论文无法满足您的论文要求，您可以申请本站帮您代写论文，以下是正文。［摘要］本文利用SWOT模型，分析了中国金融服务业发展商务流程外包

2、的优势、劣势、机会和威胁，并引入SWOT的量化模型，希望能对金融服务外包企业的决策有所裨益。［关键词］业务流程外包(BPO)金融服务业SWOT模型金融BPO企业在激烈的市场竞争中要稳同经营取得竞争优势，需要正确的战略作保证。这种战略管理的基本思路是：企业的高层管理者要根据企业的使命和目标来分析企业经营的外部环境，确定存在的经营机会和威胁，评估自身的内部条件，认淸企业经营的优势和劣势。这个步骤可以通过SWOT分析模型來完成。一、SWOT分析法从整体上看，SWOT可以分为两部分：SW(IA)部条件)和OT(

3、外部条件)。利用这种方法可以把内外环境所形成的优势、劣势、机会、威胁等叫方面情况结合起来分析，以寻找制订适合实际情况的对策，明确以后的发展方向。二、中国金融BPO企业的SWOT分析1.优势(1)政府支持优势。商务部联合信息产业部、科技部、教育部等政府部门已经正式启动了推动我国服务外包业加快发展的“千百十”工程。(2)基础商业环境优势。金融BPO业务具体实施期限长，这要求相当稳定的政治环境。中国有足够的能力，既能够提供并接受金融BPO业务。(3)成木优势。我国具有大批受过高等教育的高素质劳动力，劳动力成本

4、低。屮国的交通、通信等现代基础设施比较完备，创造了廉价的运输传递等成本。(4)区位优势。中国地理位置上临近韩日两个经济发达的国家，韩日长期以来是中国的贸易合作伙伴，加上地理和文化上的接近，使三国在在金融BPO上能更好的合作。2.劣势(1)处于价伉链的底端，企业规模普遍过小。国内多数BPO企业规模小、无法支持大规模的业务。这使得屮国承接海外离岸BPO业务的企业大都从事简单的数据录入。(2)缺乏行业专长、创新能力差。我国金融机构摊子大、网点多、效益低，在一些非业务管理上成本高。同时还承担了较多的社会功能，创

5、新动力不足。(1)人才紧缺与滥用并存。目前国闪的大都BPO企业都无力承担BPO职业经理人的工资，造成了人才难求、高级人才难以发挥优势，人才滥用严重的困境。(2)法律等其他障碍。作为知识型服务的金融BPO在我国的保护一直很欠缺。另外，由于我国的监控制度不完善我国至今没有有效地建构起规范的金融BPO监控制度。(3)信用环境劣势。我国社会整体信用环境还未确立，一直存在着社会信用的严重缺失。1.市场机会国际金融巨头为进一步加强竞争力，势必将金融BPO业务向包括中国在内的、劳动力成本较低的国家和地区转移。为此，跨

6、国公司就必须在中国建立起客户群。这将为中国获得外包业务提供了极好的机会。2.威胁金融BPO在发展过程屮，特别是屮国还只是刚刚起步，还没有任何经验的情况下，具有极大风险。其屮包括如运营风险、信息风险以及战略风险等。此外屮国还面临着印度等国家金融BPO发展的挑战。三、对SWOT模型定量求解SWOT分析法用在金融企业外包决策时，主要分析企业在承接商务流程外包时，所具有的优劣势，所处竞争环境的机会与威胁。设我国金融BPO行业有：优势因素：S1--政府支持、S2--基础环境优势、S3--成本优势、S4--区位优势

7、;劣势因素:W1--处于价值链底端、W2--缺乏行业专长、创新能力、W3--人才紧缺、滥用、W4--法律障碍、W5--信用环境劣势；机遇因素:01--全球金融BPO前景广阔、02-新一轮产业结构转移、03~全球金融创新提供机会；威胁因素:Tl~风险、T2-印度等国的挑战。决策者发挥优势因素所能带来的满意程度为Usl、UskUs3、Us4,且依大小顺序Usl〉Us2〉Us3〉Us4〉0。决策者克服劣势因素的主观愿望程度为Uwl>Uw2>Uw3>0,其余类推。如果我们提出了方案S11，决策者感到实际利用S1

8、的程度力U’sl，利用01的程度为U’ol,那么决策者应努力使得ZU’(=U’sl+U’ol)接近于ZU(=Usl+Uol)o这样就能够使决策者在利用SWOT模型分析问题时实现的主观效用最大化。决策者需要充分发挥优势因素来利用机遇因素，有£Usi的“发挥优势因素”的主观效用需要输出，ZUoi的“利用机遇因素”的主观效用需要满足，这就构成了一个“产销平衡”的运输问题。子因素Si和Oi的相关性越大，提出方案的可能性就越大，解决效用实现最大化的一