«Яндекс» научился предсказывать спрос наличности в банкоматах

Разработчики из Yandex Data Factory создали инструмент для прогнозирования спроса наличности в банкоматах на основе анализа больших данных. Алгоритм машинного обучения «Матрикснет» начали применять в «Райффайзенбанке».

«Матрикснет» анализирует данные, полученные с 2 тысяч банкоматов. Учитываются местонахождение терминала, режим работы, фактический спрос на деньги и другие параметры. Банк получает рекомендации по пополнению запаса наличности в каждом банкомате.

Модель позволяет на 30% увеличить точность прогнозирования спроса на наличные, утверждают разработчики. Система помогает минимизировать расходы на работу инкассаторов, сокращая количество выездов и издержки на хранение наличных денег.

Направление Yandex Data Factory в компании «Яндекс» занимается разработкой инструментов на основе big data и машинного обучения для нужд крупного бизнеса. В 2016 году компания разработала алгоритм прогнозирования спроса на товары со скидкой в сети магазинов «Пятёрочка» и рекомендательный сервис для Магнитогорского металлургического комбината (оптимизирует расход добавочных компонентов при производстве стали).