По информации портала CNews, кировский региональный банк "Хлынов", совместно с системным интегратором "Рубикон", благодаря использованию инструментов облачного машинного обучения Microsoft Azure, оптимизировали обслуживание своей сети банкоматов таким образом, что в результате банк смог ввести в оборот дополнительные 250 миллионов рублей в месяц.
Такого результата удалось достичь за счёт того, что с помощью сложных статистических данных, которые обрабатывал искусственный интеллект, банк сократил количество зарезервированных в банкоматах средств для снятия клиентами. Как оказалось, на момент начала проекта среднемесячный остаток на картах "Хлынова" составлял примерно 800 миллионов рублей, треть из которых резервировалась в банкоматах для того, чтобы их могли снять клиенты.
На момент же его завершения, среднемесячный остаток возрос до 1,2 миллиардов рублей, а резервируемый остаток составил всего 16-20%. Освободившиеся за счет этого средства превысили 250 миллионов рублей. Их банк направил на решение других операционных задач. То есть, можно сказать, что машинное обучение и искусственный интеллект помогли банку "разморозить" почти четверть миллиарда рублей.
Помимо этого, банк "Хлынов" использовал машинное обучение в решении других задач. Так, разработанный совместно с «Рубиконом» алгоритм, использующий методы машинного обучения, позволил банку сократить количество ежемесячных выездов инкассаторов более чем в 1,5 раза. Каждый из таких выездов обходится организации в 3 тыс. рублей, а каждая перевозимая тысяча рублей облагается комиссией в 0,026%
