Оптимизация заказа наличных средств
Предиктивная модель прогнозирования потребности в наличных для оптимизации инкассации.
Задача
Сеть кассовых пунктов финансовой организации регулярно сталкивалась с двумя проблемами: излишки наличных в одних точках (замороженный капитал) и нехватка в других (потерянные транзакции). Ручное планирование инкассации не учитывало локальные факторы — праздники, зарплатные дни, погоду, близость торговых центров.
Решение
Предиктивная модель прогнозирует потребность каждого кассового пункта в наличных на горизонте от 1 до 14 дней. Учитываются день недели, сезонность, праздники, локальные события и исторические паттерны. Система формирует оптимальный план инкассации, минимизирующий суммарные издержки.
Результаты
Технологии
Подход
Анализ исторических данных по точкам
Сбор и систематизация данных по операциям каждого кассового пункта за несколько лет.
Feature engineering: внешние факторы
Добавление признаков: праздники, зарплатные дни, погодные условия, близость торговых точек и событий.
Обучение моделей прогнозирования
Построение и валидация моделей временных рядов с учётом специфики каждой локации.
Интеграция с системой инкассации
Автоматическое формирование оптимальных планов инкассации и подключение к операционным процессам.