Как технологии больших данных и искусственного интеллекта применяются в наличном денежном обращении?

Технологии больших данных и искусственного интеллекта применяются в банковском деле, в том числе в сфере наличного денежного обращения, для оптимизации различных процессов. finance.rambler.ru apni.ru

Некоторые примеры использования технологий больших данных:

• Оптимизация работы сети отделений и банкоматов. finance.rambler.ru Геолокационная аналитика позволяет определить наиболее удачные места расположения банкоматов. finance.rambler.ru Анализ исторических данных по спросу на наличные деньги с учётом определённых событий, погодных условий, выходных и праздничных дней даёт возможность предсказать потребность банкоматов в наличности. finance.rambler.ru Математические методы оптимизации помогают перераспределить между банкоматами имеющиеся остатки наличных средств. finance.rambler.ru
• Выявление мошеннических операций. finance.rambler.ru Алгоритмы машинного обучения и анализа данных могут одинаково эффективно работать как с исходными, так и с зашифрованными, анонимизированными и изменёнными данными. finance.rambler.ru

Некоторые примеры использования искусственного интеллекта:

• Обслуживание банкоматов. www.garant.ru ИИ прогнозирует загрузку терминалов и уменьшает расходы на инкассацию. www.garant.ru
• Персонализированный маркетинг. bigdata.beeline.ru www.garant.ru ИИ-инструменты анализируют финансовое поведение клиента, его предпочтения и предлагают ему те или иные банковские продукты в мобильном приложении. bigdata.beeline.ru
• Минимизация личного вмешательства персонала. apni.ru ИИ в обслуживании банкоматов сокращает необходимость в присутствии персонала банка в целях обслуживания и помощи клиенту, что позволяет сэкономить в затратах на персонал и улучшить его эффективность в работе. apni.ru