Журнал
О проекте
О проекте
Inc. — журнал-икона американских предпринимателей.
Уже 37 лет он рассказывает, как запускать бизнес с нуля.
С 2016 года мы делаем это в России.
Связаться с нами лучше всего по электронной почте
Редакция
editorial@incrussia.ru
Рекламный отдел
ad@incrussia.ru
Адрес редакции
109263, город Москва, улица Шкулева, дом 9, корпус 1, офис II Вакансии
Новости

Алгоритм «Яндекса» спрогнозирует спрос на наличные в банкоматах «Райффайзенбанка»


Yandex Data Factory разработала модель прогнозирования спроса на наличные в банкоматах для снижения издержек на обслуживание устройств. «Райффайзенбанк» будет исползовать модель «Яндекса», сообщает Rusbase.



Раньше банк пользовался статистикой для прогнозирования спроса клиентов на наличные. Благодаря внедряемой модели «Райффайзенбанк» сможет уменьшить отклонение прогноза от реального спроса на наличные примерно на 30%, уверены разработчики алгоритма машинного обучения «Матрикснет».

Специалисты «Яндекса» проанализировали данные двух тысяч банкоматов. Для создания алгоритма им потребовалась информация о режиме работы устройств, фактическом спросе на наличные, а также месторасположении банкоматов. Разработанное решение создает для банка рекомендацию о том, когда и на какую сумму нужно инкассировать устройство.

Алгоритм стремится к минимальной стоимости выезда инкассаторов и хранения денег в банкомате при условии сохранения доступности функции выдачи наличных, поясняет руководитель отдела IT-архитектуры «Раййфайзенбанка» Олег Третьяк. 

«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 несет излишне высокие издержки. Решение, которое мы предлагаем, позволит банкам оптимизировать распределение денег в сети банкоматов и сократить свои издержки», — рассказал изданию исполнительный директор Yandex Data Factory Александр Хайтин.

Yandex Data Factory занимается созданием систем для решения бизнес-задач с помощью анализа данных и технологий машинного обучения. Проект, услугами которого уже воспользовались в Росавтодоре, ЦУМе, «Билайне» и «Пятерочке», стартовал в конце 2014 года. 

Поделиться
Подписаться на самые важные материалы
о бизнесе и технологиях в России