Прогнозирование спроса и оптимальная загрузка банкоматов

Задача

Банкомат должен всегда иметь наличные, но при этом деньги, лежащие в нём, заморожены и не работают. Перезагружать каждый банкомат слишком часто дорого из-за инкассации, редко: риск, что наличные кончатся и клиент уйдёт недовольным. Нужна модель, которая прогнозирует спрос на наличные по каждому банкомату и оптимизирует график загрузки.

Решение

Мы построили систему прогнозирования спроса на наличные с помощью временных рядов ARIMA. Модель анализирует историю выдачи наличных по банкомату как временной ряд и прогнозирует будущий спрос с учётом его динамики и сезонности. На основе прогноза оптимизируется график загрузки: сколько наличных и когда завозить в каждый банкомат, чтобы он не пустовал, но и не держал лишние деньги без движения.

Технологии

Модели временных рядов ARIMA для прогнозирования спроса на наличные по каждому банкомату. Оптимизация графика загрузки и объёмов инкассации на основе прогноза. Пайплайн обработки истории выдачи наличных, построение прогнозов и регулярное обновление по мере поступления свежих данных по банкоматной сети.

Результат

Банк получает прогноз спроса на наличные по каждому банкомату и оптимальный график их загрузки. Это снижает объём замороженных в сети наличных и затраты на инкассацию за счёт сокращения лишних выездов. Одновременно падает риск опустошения банкомата и недовольства клиентов. Управление наличностью в сети переходит от ручного планирования к расчёту на основе прогноза. Система обновляется на новых данных и масштабируется на всю банкоматную сеть.