Главная
страница 1
С.А. НЕМЕШАЕВ, В.В. КЛИМОВ

Научный руководитель – Б.А. ЩУКИН, д.т.н., профессор



Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»
СИСТЕМА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ
ПРОЦЕССАМИ ИНКАССАЦИЙ
ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ
ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ БАНКОВ

В докладе проводится обзор системы прогнозирования инкассаций. Модель позволяет экономить значительные денежные средства банкам, путем сокращения расходов на инкассацию и увеличения эффективности денежных средств.
Актуальность работы состоит в том, что в последнее время банки эксплуатируют постоянно растущую сеть универсальных банкоматов с широким спектром функций: снятие наличных денег, пополнение счета в банке, оплата различных услуг. Все эти услуги подразумевают постоянное пополнение и опустошение банкоматов, точнее отдельных кассет, установленных в нем. В связи с этим, рано или поздно приходиться пополнять содержание кассет, различными валютами, разбитыми по номиналам. Не эффективно просто высылать инкассаторские машины и заменять кассеты случайным образом. Необходимо производить расчет оптимальной даты и суммы инкассируемых средств, разбитой по номиналам, и только тогда нанимать инкассаторскую службу. Программная система оценки эффективности инкассаций в разы упрощает, автоматизирует и оптимизирует обработку полученной с банкоматов информации. [1].

Для того чтобы производить оптимальное планирование инкассации необходимо для каждого банкомата определить характерные для этого банкомата особенности, такие как:



  • Среднесуточный расход денежных средств для данного банкомата

  • Разница между максимальным суточным расходом и среднесуточным расходом

  • Наличие дней с нулевым расходом

Разрабатываемую систему отличает комплексная оптимизация и настройка, а не только оптимизация по дате или по сумме. Это достигается тем, что в систему введен уникальный, собственно разработанный метод прогнозирования, основанный на нейронных сетях (НС). В основу метода положена топология многослойных нейронных сетей (МНС). Одним из преимуществ МНС является гибкость и быстрота модификации при расширении множества подаваемых на вход параметров. Для выходного нейрона используется линейная передаточная функция. Обобщающие свойства от этого немного ухудшаются, но сеть намного лучше работает с данными, содержащими тренд.

Выполнены маркетинговые исследования стохастических свойств потоков клиентов и наличности в банкоматных системах на основе анализа статистических данных о работе банкоматов. Данные приведены для 80 банкоматов типичного банка за 6 месяцев.

Рис.1. Эффект от использования системы


Результаты исследования показали, что прибыль от оптимизации инкассаций 1 банкомата в год составляет 60 000 руб, экономия на одном банкомате — 22 %, а количество отказов в обслуживании сокращается в 5 раз.

Теоретические методы были реализованы в программном комплексе, в результате чего был получен лабораторный прототип. Также проведена успешная демонстрации работы системы. Данной разработкой заинтересовались ведущие коммерческие структуры как на российской так и на международной арене. Система демонстрировалась банку Telered (Панама). По результатам показов с ним подписано соглашение о намерениях.

Данный проект прошёл научную и бизнес экспертизу инновационного центра “Сколково” и в ближайшее время ему будет присвоен статус участника проекта “Сколково”.

Для реализации выбрана платформа Java 2 EE с использованием технологий JSF и EJB, которая используется в высокопроизводительных проектах, в которых необходима надежность и гибкость. С технологической точки зрения уникальность системы заключается в гибкой, web-ориентированной, безопасной, настраиваемой и адаптируемой архитектуре для банкоматных сетей различных размеров и конфигураций. Разработка программного комплекса в такой архитектуре позволяет предлагать миру продукт и услугу оптимизации банковской деятельности по возможностям превосходящую существующие мировые аналоги.



Список литературы

  1. Васин Н. С. Анализ и прогнозирование движения денег в банкоматных системах// диссертация кандидата экономических наук: 08.00.10, 08.00.05.- Орел, 2007.- 139 с.: ил. РГБ ОД, 61 07-8/2457.


Смотрите также:
Процессами инкассаций для повышения
29.55kb.
1 стр.
Контрольная работа по дисциплине «Управление бизнес-процессами»
32.25kb.
1 стр.
Обмен информацией между процессами с помощью каналов и почтовых ящиков
94.85kb.
1 стр.
Внедрение методик статистического управления процессами и анализа измерительных систем
101.08kb.
1 стр.
Управление технологическим процессом высокотемпературной пайки при производстве щелевых антенных решеток 05. 13. 06 Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
244.3kb.
1 стр.
Методическое пособие для системы повышения квалификации библиотечных работников Волгоград 2010 ббк 78. 5 Б59 Составитель
191.48kb.
1 стр.
«Индустрия» N4/2004 жки-решения для управления технологическими процессами на производстве
43.92kb.
1 стр.
В докладе описывается процесс разработки системы прогнозирования инкассаций и управления наличностью. Данная система позволит банкам сократить расходуемые денежные средства на обслуживание банкоматов
28.74kb.
1 стр.
Человеко-машинный интерфейс для управления производственными процессами InTouch
252.24kb.
1 стр.
Оценка устойчивости закрепленных грунтов в условиях техногенного обводнения
48.85kb.
1 стр.
Метод проектов как условие активной подготовки обучающихся и повышения квалификации преподавателей
48.97kb.
1 стр.
Ббк 60. 5 66. 3(2Рос) 87. 6 Гавров Сергей Назипович
4321.06kb.
16 стр.