Raport specjalny | Obrót gotówkowy | Algorytmy mogą poprawić bezpieczeństwo obiegu gotówki

Skuteczne zarządzanie gotówką przez instytucje finansowe jest kluczowe przy kreowaniu pozytywnych doświadczeń klientów. Jak pokazują badania NielsenIQ i ­Diebold Nixdorf, klientom banków zależy przede wszystkim na szybkich i nieskomplikowanych operacjach. Nadal jednak zdarza się, że napotykają oni nieczynny lub pusty bankomat.

Transakcje gotówkowe odbywają się masowo każdego dnia zarówno w oddziałach, jak i w sieci samoobsługowej. W każdym pojedynczym punkcie ilość przetwarzanej gotówki może się znacznie różnić w zależności od dnia, tygodnia, miesiąca, sezonu urlopowego i innych czynników. Skuteczne planowanie obiegu gotówki wymaga więc specjalnie opracowanego, kompleksowego rozwiązania: oprogramowania lub outsourcingu procesu do dostawcy zewnętrznego. Takie działania nie tylko dostarczą wiarygodną prognozę, ale również rozwiążą wyzwania dotyczące właściwej optymalizacji obsługi bankomatów.

Dziś instytucjom finansowym w wielu obszarach przychodzą w sukurs systemy sztucznej inteligencji. Algorytmy, zwłaszcza te oparte na AI i uczeniu maszynowym, są kluczowe w walce z fałszerstwami.\

W sektorze finansowym nowoczesne liczarki banknotów i systemy weryfikacyjne wykorzystują algorytmy do analizy wielu cech banknotów. Korzystają z obszernych baz danych zawierających szczegółowe zdjęcia i opisy zabezpieczeń oryginalnych banknotów. Porównywanie podejrzanego banknotu z referencyjnymi wzorcami pozwala na szybką i precyzyjną weryfikację. Przykładowo czujniki UV wykrywają elementy świecące w świetle ultrafioletowym, które są charakterystyczne dla prawdziwych banknotów. Algorytmy mogą szybko odrzucić banknoty, które nie posiadają tych cech lub mają je w niewłaściwych miejscach. Analizują także obecność specjalnych atramentów magnetycznych, które powinny znajdować się w określonych miejscach na banknocie. Maszyny skanują banknot z obu stron i porównują go z bazą wzorców. Algorytmy Machine Learning potrafią identyfikować nawet subtelne różnice między prawdziwymi a fałszywymi banknotami, które są trudne do wychwycenia przez ludzkie oko. Analizują także fizyczne właściwości banknotu, takie jak gramatura i faktura papieru, aby wykryć odstępstwa od normy.

Optymalizacja dystrybucji

Algorytmy optymalizacyjne są wykorzystywane także do zwiększenia bezpieczeństwa i efektywności ...