Д.А. МЕЛЬНИК, В.В. КЛИМОВ Научный руководитель – Б.А

Д.А. МЕЛЬНИК, В.В. КЛИМОВ
Научный руководитель – Б.А. ЩУКИН, д.т.н., профессор
Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»
РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
ИНКАССАЦИЙ И УПРАВЛЕНИЯ НАЛИЧНОСТЬЮ
В докладе описывается процесс разработки системы прогнозирования
инкассаций и управления наличностью. Данная система позволит банкам
сократить расходуемые денежные средства на обслуживание банкоматов.
В настоящее время системы прогнозирования инкассаций и
управления наличностью являются очень актуальным направлением,
требующимся в банках и финансовых структурах любого размера.
Количество банкоматов на начало 2011 года насчитывает 155 тыс. единиц
только в России (увеличение на 65% по сравнению с 2010 годом)[1].
Каждый банкомат требует технического обслуживания и постоянного
контроля над суммой доступных клиентам денежных средств. Перед
банками встает несколько проблем:
1) Какую сумму необходимо загрузить в банкомат, чтобы не было
отказов в выдаче средств клиентам, но и в тоже время, деньги не
пролеживали в банкомате?
2) Когда необходимо производить инкассацию банкомата?
Разрабатываемая система поможет найти ответы на эти вопросы и
позволит сэкономить значительные денежные средства банков. Для
примера была использована статистика инкассаций за 2009 год одного из
партнеров компании, курирующей разработку данной системы.
Получилось, что прибыль от оптимизации 1 банкомата в год составила –
60 000 рублей, а также количество отказов сократилось в 5 раз!
Добиться таких результатов помогла уникальная модель
прогнозирования, разработанная на кафедре Кибернетики НИЯУ
“МИФИ”. Как и у мировых аналогов, у данной системы присутствует
разбиение по типам банкоматов. В данной модели все банкоматы
классифицируются на 4 типа:
 Зарплатные банкоматы
 Банкоматы с ограниченным доступом
 Проходные банкоматы
 Непроходные банкоматы
Для каждого из типов существуют вспомогательные модели
прогнозирования (модель Хольта, модель Хольта-Уинтерса, модель
множественной регрессии) [2], позволяющие добиться наибольшей
точности прогноза.
Был проведен анализ конкурентов. Разрабатываемая система
обладает рядом преимуществ по сравнению с мировыми аналогами:
1) Модуль составления маршрутов инкассации - на основе
разбиения банкоматов по регионам и объединения их в
специализированные кластеры, позволяет снизить расходы на
инкассацию за счет подбора оптимального маршрута.
2) Мультивалютность системы - возможность прогнозирования и
рекомендаций сразу по нескольким валютам. Если банкомат
работает с несколькими валютами, то состояние по валютам
может не совпадать: одна из них кончается, а другие еще есть.
Предлагаемое решение связано с ранжированием валют: одна из
валют определяется главной и именно по ней первоначально
определяется необходимость инкассации.
3) Построение системы под 8-кассетные банкоматы. На данный
момент в мире подавляющее число банкоматов имеют 4 кассеты,
но уже начинают появляться и 8-кассетники. Чтобы приобрести
конкурентные преимущества необходимо заглядывать в будущее
и стараться подгадать желания клиентов. Реализация системы
для 8-кассетных банкоматов является одним из приоритетных
направлений для дальнейшего развития данной системы.
Имеются партнерские взаимоотношения, и система уже
демонстрировалась таким банкам как Альфа-Банк (Россия), EFX (США),
VAB Bank (Украина) и получила положительную оценку. В данной
системе крайне заинтересован банк TELERED (Панама). С ним подписано
соглашение о намерениях по данной системе.
Данный проект прошёл научную и бизнес экспертизу инновационного
центра “Сколково” и в ближайшее время ему будет присвоен статус
участника проекта “Сколково”.
Список литературы
1.
Абдукадыров Т.А. “SmartVista Cash Management: управление наличными
денежными средствами в банкоматной сети”. – M. «ПЛАС», №5. 07.2011.
2.
Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткоcрочного прогнозирования временных
рядов. – M.:”Финансы и статистика”, 2003.