Автоматизированная система управления денежным циклом

vadarod

Автоматизированная система управления денежным циклом

Автоматизированная система управления денежным циклом

Помогли автоматизировать работу специалистов банка с устройствами самообслуживания

React
TypeScript
Java
Python
PostgreSQL
Data Science

Что было в начале

  • Специалист банка ежедневно вручную анализировал информацию об оборотах устройств самообслуживания всей сети
  • Затраты на управление денежным циклом сильно зависели от качества анализа, проведенного специалистом
  • Простой пустых устройств и неудовлетворенный спрос клиентов, если специалист сделал ошибочный прогноз

Что сделали

Облегчили и ускорили работу сотрудников банка

→ Автоматизировали: сбор информации о движении денежной наличности, создание заявок на инкассацию, которые поступают на исполнение в систему наличного денежного обращения
→ Разработали: параметры, по которым проходит анализ и обработка полученных данных, и систему, которая прогнозирует спрос на денежную наличность в устройствах самообслуживания

Фрагмент интерфейса

Кому подходит

  1. Банкам и финансовым организациям, которые владеют устройствами самообслуживания
  2. Организациям, которые управляют наличным денежным обращением
  3. Службам инкассации

Что изменилось

Автоматизировался сбор информации о наличности
Автоматизировались ручные операции по сбору, обработке и анализу информации, связанной с движением денежной наличности в устройствах самообслуживания
Улучшилось планирование логистики на инкассацию
Усовершенствовался процесс формирования заявок на инкассацию и работа с ними, ускорилась передача заявок на сторону системы наличного денежного обращения
Сократились расходы и снизились затраты
Сократились расходы по замораживанию денег в устройствах самообслуживания, снизились суммарные затраты на поддержку наличного денежного оборота
Автоматизировался сбор аналитики
Появилась первичная аналитика по функционированию устройств самообслуживания в момент обращения к системе, что позволяет оперативно реагировать на качество работы сети устройств
Улучшилось прогнозирование спроса наличности благодаря современным технологиям
Потребности клиентов в денежной наличности удовлетворяются, а время простоя банкоматов по причине отсутствия наличности сократилось. Для прогноза используется AI-модель или математическая эвристика, в зависимости от потребности устройства
Система бронирования Booky

Напишите нам Contact us

Расскажите несколько слов о своем бизнесе и проекте — мы подумаем, как решить вашу задачу, и поможем с этим

If you have a question or would like to clarify the details, leave your contacts. We will write to you by mail or messenger