Управление сетью банкоматов

Задача, стоящая перед клиентом

Один из крупных банков был заинтересован в поиске возможности оптимизировать свои затраты на управление сетью банкоматов. Банк предоставил Deloitte Analytics Institute соответствующие данные по затратам, которые включали затраты на привлечение капитала, текущие затраты на инкассацию, ежедневную проверку состояния банкоматов и остатков денежных средств в банкоматах, изъятие денежных средств из банкоматов и т.д. Проект выполнялся для крупного филиала клиента, расположенного в одном из российских городов-миллионников, с количеством банкоматов более 250.

Решение от Deloitte Analytics Institute

Институт прикладного анализа данных разработал сложную систему, в которой используются наши обширные наработки в сфере банковской деятельности и алгоритмы машинного обучения, работающие с данными по функционированию анализируемых банкоматов. ИПАД применил комплексный подход к решению поставленной задачи, который включал в себя реализацию следующих шагов:

  1. Формулирование задачи «Делойт» собрал данные по всем затратам, имеющим отношение к анализируемым банкоматам, и прочие важные данные по операциям с наличными денежными средствами, включая операции приема и выдачи средств.
  2. Сбор и предварительная обработка данных «Делойт» использовал данные, полученные из целого ряда различных источников, и объединил их с данными по банкам. Использованные данные включали, в том числе:
    • сводную информацию по ежедневным операциям, осуществляемым с помощью банкоматов;
    • график работы банкоматов (выходные, государственные праздники и т.п.);
    • данные по климату;
    • данные по окружающей местности;
    • данные о макроэкономических факторах (валютные курсы, индексы промышленного производства, ценовые индексы и т.п.).На данном этапе производилась проверка на предмет непротиворечивости данных, полученных из различных источников; устранение имеющихся противоречий, работа с дублирующимися данными и нулевыми значениями, формирование и преобразование словаря данных, создание новых функций и проведение статистических подсчетов.
  3. Обработка данных и создание алгоритмов Группа экспертов Deloitte Analytics Institute построила трехступенчатую модель, которая позволяет устанавливать взаимосвязи между изменениями в макроэкономических факторах и финансовыми результатами конкретного банка:
    • Прогнозирование макроэкономических факторов с использованием нейронных сетей с обратными связями. В рамках данной модели макроэкономические факторы рассматриваются как единая сложная система, элементы которой тесно связаны между собой.
    • Использование макроэкономических показателей и данных по анализируемым банкоматам для прогнозирования эффективности работы конкретного автомата. В основе данной модели лежат линейные модели с регуляризацией, что позволяет отслеживать определенные зависимости для каждого из анализируемых банкоматов.
    • Решение задачи оптимизации затрат на привлечение капитала; затрат, связанных с упущенными возможностями использования денежных средств и затрат на инкассацию (включая путевые расходы).
В результате использования указанной трехступенчатой модели был определен точный перечень банкоматов, включая данные по запланированным мероприятиям и суммам ТО.

Методы

  • Машинное обучение
  • Искусственные нейронные сети
  • Анализ временных рядов
  • Эконометрика
  • Методы оптимизации

 Результаты

  1. Мы разработали решение для анализа функционирования банкоматов клиента и оптимизации затрат на инкассацию, с учетом затрат на привлечение капитала, путевых затрат и затрат на обработку банкнот, которое включает в себя программно-аппаратный и пользовательский интерфейс.
  2. Решение была протестировано на основе реальных данных.

How our solution affects the Shareholder Value

Shareholder Value

  1. Revenue Growth
    1. Volume
      1. Acquire New Customers
      2. Retain & Grow Current Customers
      3. Leverage Income Generating Assets
    2. Price Realization
      1. Strengthen Pricing
  2. Operating Margin (after taxes)
    1. Selling General & Administrative (SG&A)
      1. Improve Customer Interaction Efficiency
      2. Improve Corporate/ Shared Service Efficiency
    2. Cost of Goods Sold (COGS)
      1. Improve Development & Production Efficiency
      2. Improve Logistics & Service Provision Efficiency
    3. Income Taxes
      1. Improve Income Tax Efficiency
  3. Asset Efficiency
    1. Property, Plant & Equipment (PP&E)
      1. Improve PP&E Efficiency
    2. Inventory
      1. Improve Inventory Efficiency
    3. Receivables & Payables
      1. Improve Receivalables & Payables Efficiency
  4. Expectations
    1. Company Strenghs
      1. Improve Managerial & Governance Effectiveness
      2. Improve Execution Capabilities
    2. External Factors