UOB: прогноз наличных в банкоматах, экономия 1,3 млн сингапурских долларов в год

United Overseas Bank (UOB) занимается пополнением банкоматов наличными. По описанию банка, раньше пополнение опиралось на ручное прогнозирование, из-за чего графики пополнения были неэффективными, а операционные расходы выше. Задача состояла в том, чтобы заранее оценивать потребность в наличных по каждому банкомату, пополнять устройства тогда, когда это нужно, и сокращать лишние перемещения наличных.

Специалисты UOB по данным проанализировали транзакции по банкоматам и построили предиктивную модель, которая прогнозирует потребность в наличных по каждому банкомату. Прогноз определяет, когда устройство нужно пополнять, и позволяет сократить лишние выезды инкассаторов. Решение разработано силами команды банка; источник не называет внешнего поставщика самой модели. Данные банка хранятся и обрабатываются на платформе Cloudera, на которой UOB строит корпоративную архитектуру данных с 2015 года.

Решение работает в промышленной эксплуатации с 2022 года. Руководитель направления Enterprise AI UOB Alvin Eng сообщил изданию Frontier Enterprise, что с момента запуска банк добился сокращения числа выездов на пополнение до 33% и экономит 1,3 млн сингапурских долларов ежегодно. Материал опубликован 26 января 2026 года. В нём пополнение банкоматов приводится как один из примеров операционной эффективности наряду с моделями оптимизации портфеля и вовлечения клиентов, которые банк также вывел в промышленную эксплуатацию.