Команда Yandex Data Factory разработала для «Райффайзенбанка» модель прогнозирования спроса на наличные в банкоматах. Предполагается, что нововведение позволит банку на 15% снизить издержки, связанные с пополнением банкоматов и изъятием из оборота лишних средств.
Решение было разработано при помощи алгоритма машинного обучения Матрикснет на основе анализа данных 2000 банкоматов. Учитывали их местонахождение, режим работы, фактический спрос на наличные и другие параметры.
С помощью новой модели прогнозирования банку удастся уменьшить отклонение прогноза от реального спроса примерно на 30%.