«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», — сказал Александр Хайтин, исполнительный директор Yandex Data Factory.
«Решение выглядит так: система даёт планировщику инкассаций рекомендации о том, когда и на какую сумму нужно инкассировать банкомат. При этом она стремится к минимальной стоимости выезда инкассаторов (например, http://inkassatori.ru/schetchikimonet/) и хранения денег в банкомате при условии сохранения доступности функции выдачи наличных, — отметил Олег Третьяк, руководитель отдела IT-архитектуры «Райффайзенбанка». – Немаловажно и то, что решение позволит повысить удовлетворённость клиентов одним из главных сервисов банка».
Yandex Data Factory — это направление Яндекса, созданное для решения бизнес-задач с помощью анализа данных и технологий машинного обучения. Они применимы в разных отраслях экономики. Так, в прошлом году Яндекс разработал модель прогнозирования спроса на товары со скидкой для сети магазинов «Пятёрочка»: в 87% случаев она предсказывает спрос с точностью до одной упаковки. Для Магнитогорского металлургического комбината был создан рекомендательный сервис, оптимизирующий расход добавочных материалов при производстве стали без потери её качества. Он позволяет снизить расход ферросплавов в среднем на 5%, годовая экономия может превысить 275 млн руб.