«Яндекс» с помощью ИИ подсчитал спрос на наличные в банкоматах «Райффайзенбанка»

Модель прогнозирования была разработана на основе алгоритма машинного обучения «Матрикснет» и анализа данных двух тысяч банкоматов, в котором учитывался режим их работы, фактический спрос на наличные, а также месторасположение устройства.

Разработанное решение создает для банка рекомендацию о том, когда и на какую сумму нужно инкассировать банкомат. При этом алгоритм стремится к минимальной стоимости выезда инкассаторов и хранения денег в банкомате при условии сохранения доступности функции выдачи наличных, рассказал руководитель отдела IT-архитектуры «Райффайзенбанка» Олег Третьяк.

Ранее «Райффайзенбанк» для прогнозирования спроса клиентов на наличные пользовался статистикой. Однако с помощью внедряемой модели, как утверждают разработчики, банк сможет уменьшить отклонение прогноза от реального спроса на наличные примерно на 30%.

Yandex Data Factory создает системы для решения бизнес-задач с помощью анализа данных и технологий машинного обучения. Проект появился в конце 2014 года, его услугами уже воспользовались в Росавтодоре, ЦУМе, «Билайне», «Пятерочке» и в других компаниях.