«Яндекс» разработал для «Райффайзенбанка» модель для прогнозирования спроса на наличные в банкоматах Статьи редакции

Команда Yandex Data Factory разработала модель для прогнозирования спроса на наличные в банкоматах, которая в перспективе позволит снизить издержки на обслуживание этих устройств, сообщили vc.ru в «Яндексе». Решение было создано в сотрудничестве с «Раффайзенбанком».

Технология создана с помощью алгоритма машинного обучения «Матрикснет» на основе анализа данных двух тысяч банкоматов с учётом их местонахождения, режима работы, фактического спроса на наличные и других параметров. Ранее банк использовал для обслуживания банкоматов данные собственной статистики.

Система «Яндекса» позволит уменьшить отклонение прогноза от реального спроса на наличные примерно на 30%, ожидают создатели проекта. По их оценке, это снизит затраты на обслуживание банкоматов примерно на 15%, однако абсолютные значения они не раскрывают. Близкие к проекту источники vc.ru заметили, что, согласно подсчетам аналитиков для банка из топ-20 в России, экономия может составлять десятки миллионов рублей.

Решение выглядит так: система дает планировщику инкассаций рекомендации о том, когда и на какую сумму нужно инкассировать банкомат. При этом она стремится к минимальной стоимости выезда инкассаторов и хранения денег в банкомате при условии сохранения доступности функции выдачи наличных.

— Олег Третьяк, руководитель отдела ИТ-архитектуры «Райффайзенбанка»

«Если денег в банкоматах мало и клиенты не могут снять наличность, это вызывает их недовольство. Если денег в банкоматах слишком много, банк несёт излишне высокие издержки. Решение, которое мы предлагаем, позволит банкам оптимизировать распределение денег в сети банкоматов и сократить свои издержки», — сказал исполнительный директор Yandex Data Factory Александр Хайтин. В компании добавили, что тестирование системы прошло в конце 2016 года и закончилось успешно. Сейчас стороны обсуждают полноценный запуск сервиса

Представители «Яндекса» заметили, что модель была разработана непосредственно для «Райффайзенбанка». Чтобы использовать её для задач другого банка, алгоритм, лежащий в основе модели, нужно изменить и обучить на данных нужной кредитной организации.

Yandex Data Factory создаёт системы для решения бизнес-задач с помощью анализа данных и технологий машинного обучения. Проект появился в конце 2014 года, его услугами уже воспользовались ЦУМ, «Пятёрочка» и другие компании.