На главную

Банк «Хлынов» снизил в 1,5 раза расходы на инкассацию с помощью машинного обучения

Искусственный интеллект обеспечивает новое качество банковского обслуживания. Более точный анализ позволяет персонализировать предложения клиентам с учетом их жизненных обстоятельств и оптимального бюджета, а также повышать внутреннюю эффективность. Банк «Хлынов» использует машинное обучение, чтобы оптимизировать обслуживание банкоматов с помощью облачного интеллекта Microsoft Azure.

По данным исследования SoftServe, 62% организаций (из них большинство — финансовые), к 2018 г. будут использовать машинное обучение для разработки новых подходов к маркетингу, продажам, скорингу и т.д. Эти технологии открывают перед банками, накапливающими значительные объемы данных, новые возможности для оптимального распределения ресурсов, сокращения издержек и более качественного обслуживания клиентов за счет прогнозирования их поведения и потребностей.

Именно инструменты машинного обучения из облака Microsoft Azure помогли кировскому банку «Хлынов» реорганизовать обслуживание сети банкоматов. Благодаря облачной аналитике расходы на инкассацию удалось сократить более чем в 1,5 раза. С 90 до 57 уменьшилось количество ежемесячных выездов. Это существенная экономия, учитывая, что каждый выезд к одному банкомату стоит p3 тыс., а с каждой перевозимой тысячи рублей банк платит 0,026%.

Резервы экономии

Управление остатками в банкоматах можно вести эффективнее, если человека заменить на искусственный интеллект. Он сможет точнее рассчитать, где, когда и на какие суммы загружать банкоматы, проанализировав множество факторов — месторасположение, режим работы, особенности поведения клиентов, дни зачисления зарплаты и пр. Предсказывая поведение держателей карт, можно точнее прогнозировать остатки и высвободить часть средств из фактической «заморозки», вернув их в оборот.

Главное — уйти от субъективного человеческого фактора, решили в банке «Хлынов». Внедрив внутрикорпоративное бюджетирование, здесь начали внимательнее относиться к эффективности использования ресурсов. Сразу же появился вопрос о минимизации остатков и большей контролируемости процесса управления ими.


«Человек всегда перестраховывается, — комментирует ситуацию Александр Втюрин, зампред правления КБ «Хлынов». — Скажем, в банкомат достаточно загрузить на неделю p3 млн, но на всякий случай загрузят с запасом — p7 млн». В результате среднемесячный остаток на карточках в банке «Хлынов» составлял примерно p800 млн, а в банкоматах — около p250 млн. Фактически, четверть средств «замораживалась».

Теперь, после реорганизации обслуживания банкоматов, при возросшем среднемесячном остатке на картах до p1,2 млрд объем средств в банкоматах не только не вырос, но даже немного сократился (до p200-230 млн). Высвободившиеся средства банк может использовать, в частности, для кредитования. Это было бы невозможно в прежней, контролируемой человеком, логике.

Мгновенный скачок

Автоматизация существенно упростила процессы контроля завоза денег и отслеживания остатков в банкоматах. Теперь они требуют значительно меньших человеческих ресурсов, причем меньшей квалификации. Помогающие экономить технологии машинного обучения из облака Microsoft Azure сегодня контролируют всю сеть банкоматов.

Андрей Локоть, директор департамента по работе с финансовыми организациями Microsoft в России о новом уровне безопасности:
«Машинное обучение может быть полезно банку не только для оптимизации процессов, но и для повышения уровня безопасности инфраструктуры. Microsoft Azure содержит платформу машинной аналитики, на которой финансовые организации разрабатывают собственные системы противодействия мошенническим операциям (anti-fraud). Кроме того, они могут воспользоваться готовыми сервисами безопасности, созданными на основе искусственного интеллекта. Это, в частности, позволяет повысить вероятность идентификации нелегитимного доступа к ресурсам с использованием скомпрометированных учетных записей. Такие возможности Microsoft Azure используются крупнейшими банками мира, и в том числе и в России».

Как отмечают в интеграторе «Рубикон», который реализовывал проект, внедрение аналитических сервисов заняло всего два месяца. Был выбран механизм «легкого попадания в мир предиктивной аналитики» — из облака Microsoft Azure. К моменту реализации идеи все необходимые данные уже были агрегированы в корпоративном хранилище на базе Microsoft SQL Server. Проект не потребовал значительных инвестиций и быстро дал понятный результат. В будущем он позволит полностью перейти на прогнозы системы в решениях по инкассации.

Увлекающая аналитика

Сегодня банк — это огромный полигон для технологий искусственного интеллекта, считает Александр Втюрин. По его мнению, в будущем большинство банковских процессов будет управляться именно с его помощью. Тогда можно будет эффективнее использовать огромные, накопленные за годы работы, данные по клиентам — за счет более глубокого внедрения инструментов предсказательной аналитики из облака Microsoft Azure. Точнее предсказывая поведение потребителя, банк планирует предлагать ему максимально персонализированные услуги, всегда «попадая в точку». Или же, с помощью искусственного интеллекта можно будет проверять финансовую состоятельность малого и среднего бизнеса, развивая обслуживание в этом актуальном направлении.

Анализировать можно не только поведение клиентов, но и деятельность организации в режиме реального времени, вплоть до загрузки и показателей каждого сотрудника. С помощью системы управленческой отчетности на базе OLAP-кубов топ-менеджмент банка «Хлынов» получает полную картину бизнеса, чтобы принимать более эффективные управленческие решения. На ее базе строится стратегическое планирование, а также система мотивации, которая увязывает стратегические задачи банка с «личными» задачами сотрудников. Каждый может изучить показатели своей работы и сравнить с другими результатами, как своих коллег, так и организации в целом. Аналитика помогает сотрудникам лучше понять, как обеспечить выполнение планов и KPI. Эта задача требует теперь минимума дополнительных мероприятий со стороны менеджмента.

Хочу попробовать сервисы машинного обучения Microsoft Azure

Меняемся вместе Конференция Онлайн-конференция «Бизнес.IoT:
Открывая интернет вещей»
Смотреть в записи
Pro.Бизнес: передовой опыт, новые идеи, сценарии и решения, практика и результаты – в различных отраслях и задачах бизнеса Pro.Технологии: комплексная платформа интернета вещей от Microsoft, компонентная база и специализированные услуги партнеров, программы инкубации решений – все для быстрого запуска проекта