Фото УНІАН

Якщо в якомусь відділенні біля кас утворюється черга, система аналізує інформацію та перемикає сценарій обслуговування в режим «Черга», а також надсилає повідомлення менеджерам для прийняття організаційних рішень і перерозподілу клієнтопотоку.

«У процесі навчання нейронної мережі ми проаналізували близько півмільйона живих зображень з камер у наших відділеннях і навчили мережу безпомилково визначати черги біля кас, – говорить заступник голови правління ПриватБанку Вадим Ковальов. – Ми працюємо над застосуванням нейронних мереж, що навчаються, у практиці ідентифікації ризику, що суттєво прискорить та підвищить надійність оцінки ризиків під час кредитування роздрібних позичальників і підприємців».

Система аналізу черг з використанням нейронної мережі дозволить банку оптимізувати роботу персоналу відділень і поліпшити якість обслуговування клієнтів. У рамках пілотного запуску глибокої нейронної мережі система показала практично абсолютну точність розпізнавання черги. При цьому в середньому протягом робочого дня більше 50% усіх відділень банку нейронна мережа оцінює як відділення, в яких не буває великих черг.

Відео дня

За словами розробників, найближчим часом ПриватБанк навчить нейронну мережу розпізнавати чергу до банкоматів і терміналів самообслуговування. Ці дані будуть використовуватися під час планування завантаження готівкою й розширення банкоматної мережі.

Сьогодні в мережі ПриватБанку працює 2 183 відділення, 7 246 банкоматів і 12 612 терміналів самообслуговування.