Яндекс разработал модель прогнозирования спроса на наличные в банкоматах. С помощью алгоритма банки смогут на 15% снизить издержки, связанные с пополнением банкоматов и изъятием из оборота лишних средств. Об этом сообщает пресс-служба Яндекса.
Система будет давать планировщику инкассаций рекомендации о том, когда и на какую сумму нужно инкассировать банкомат. Она разработана на основе анализа данных 2000 банкоматов. Учитывалось их местонахождение, режим работы, фактический спрос на наличные и другие параметры. Система будет применяться в «Райффайзенбанке». Модель позволит банку уменьшить отклонение прогноза от реального спроса примерно на 30%.
«Любому банку важно соблюдать баланс между количеством денег, которые лежат в банкоматах и которые находятся в обороте. 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», — рассказал исполнительный директор Yandex Data Factory Александр Хайтин.
Yandex Data Factory — это направление Яндекса, созданное для решения бизнес-задач с помощью анализа данных и технологий машинного обучения. В прошлом году Яндекс разработал модель прогнозирования спроса на товары со скидкой для сети магазинов «Пятёрочка».