ВТБ оптимизирует сеть отделений с помощью искусственного интеллекта

ВТБ разработал и внедрил инструмент бизнес-аналитики на основе машинного обучения, позволяющий оценить эффективность работы региональных отделений банка, пишут СМИ. Сервис анализирует данные об операционной деятельности, клиентских взаимодействиях и финансовые показатели, чтобы выявить ключевые факторы, влияющие на рентабельность.

С помощью сервиса «Анализ поколенческого показателя PL» банк может:

·       Определять оптимальное размещение отделений: алгоритмы анализируют данные о трафике, потребностях клиентов и конкуренции, чтобы выявлять перспективные места для открытия новых отделений или закрытия нерентабельных.

·       Повышать эффективность работы отделений: сервис анализирует данные о клиентском сервисе, такие как время обслуживания, процент очередей, количество неудовлетворенных пользователей, и позволяет выявлять факторы, негативно влияющие на финансовые результаты.

·       Сервис анализирует более 300 параметров, автоматически выбирая 30 наиболее значимых для конкретного отделения.

В июне 2024 года ЦБ рекомендовал банкам сохранять филиалы в малонаселенных пунктах. ВТБ, учитывая эти рекомендации, будет использовать сервис бизнес-аналитики для оптимизации своей филиальной сети, балансируя между экономической целесообразностью и потребностями клиентов в удаленных регионах.

На Восьмой конференции «Автоматизация корпоративного казначейства», которая пройдет 22-23 августа 2024 года в Москве, мы рассмотрим темы от подготовки казначейской функции к автоматизации до применения ИИ, машинного обучения и нейросетей в задачах казначейства.

Комментарии