Банковское обозрение (Б.О принт, BestPractice-онлайн (40 кейсов в год) + доступ к архиву FinLegal-онлайн)
FinLegal ( FinLegal (раз в полугодие) принт и онлайн (60 кейсов в год) + доступ к архиву (БанкНадзор)
Райффайзенбанк и Yandex Data Factory разработали модель прогнозирования спроса на наличные в банкоматах. Решение создано с помощью алгоритма машинного обучения Матрикснет на основе анализа данных 2 тыс. банкоматов Райффайзенбанка по всей России. Использование модели в перспективе позволит банку сократить расходы на перевозку и хранение денег в устройствах ATM примерно на 15%.
«Решение выглядит так: система дает планировщику инкассаций рекомендации о том, когда и на какую сумму нужно инкассировать банкомат. При этом она стремится к минимальной стоимости выезда инкассаторов и хранения денег в банкомате при условии сохранения доступности функции выдачи наличных, — рассказал Олег Третьяк, руководитель отдела IT-архитектуры Райффайзенбанка. — Немаловажно и то, что решение позволит повысить удовлетворенность клиентов одним из главных сервисов банка».
Решение учитывает такие параметры устройств, как местонахождение, режим работы, фактический спрос на наличные и др. Модель позволит банку уменьшить отклонение прогноза от реального спроса примерно на 30%.
Источник: Райффайзенбанк
2024 год многие называют временем вкладчика из-за сохраняющихся привлекательных условий по депозитам благодаря высокой ключевой ставке ЦБ РФ. В чем именно хранить свои сбережения и как правильно рассчитать доходность, стоит ли опираться только на рублевые инструменты и есть ли альтернатива в иностранной валюте, «Б.О» рассказал начальник управления по работе с состоятельными клиентами «Привилегии ВТБ» Дмитрий Кобяков
Согласно результатам исследования, опубликованным изданием Recycle, среди опрошенных предпринимателей, занимающихся экологичными проектами, только 13% пробовали применять данный инструмент для целей предприятия