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.