Бізнес завдання

Автоматизувати збір та аналіз інформації про роботу мережі пристроїв самообслуговування.

Рішення

IBA Group розробила BI-систему з модулями моніторингу, аналітики, оперативного сповіщення, прогнозування та оптимізації. За допомогою рішення співробітники будують інтерактивні аналітичні звіти без залучення ІТ-фахівців. Розширили корпоративне сховище даних, де тепер також зберігається інформація про стан мережі пристроїв самообслуговування. Реалізували процедури вивантаження даних з банківських систем, очищення та завантаження інформації в сховищі даних. Система доступна з персональних комп’ютерів та мобільних пристроїв.

Результат

Банк підвищив швидкість, якість інкасації та ремонтів обладнання. Рішення допомагає прогнозувати роботу мережі пристроїв самообслуговування та швидко формувати звітність.

Бізнес завдання

Автоматизувати збір та аналіз інформації про роботу мережі пристроїв самообслуговування на основі даних платіжної системи OpenWay Way4, інтегроване з КХД банку.

Рішення

IBA Group розробила BI-систему з модулями моніторингу, аналітики, оперативного сповіщення, прогнозування та оптимізації. За допомогою рішення співробітники будують інтерактивні аналітичні звіти без залучення ІТ-фахівців. Розширили корпоративне сховище даних, де тепер також зберігається інформація про стан мережі пристроїв самообслуговування. Реалізували процедури вивантаження даних з банківських систем, очищення та завантаження інформації в сховищі даних. Система доступна з персональних комп’ютерів та мобільних пристроїв.

Результат

Банк підвищив швидкість, якість інкасації та ремонтів обладнання. Рішення допомагає прогнозувати роботу мережі пристроїв самообслуговування та швидко формувати звітність.

Проблема

Дані надходять з декількох джерел в різних форматах: Excel, Pdf, Html, Plain text.

Мета

Скоротити ручну обробку даних.

Опис

Банк щодня отримує по Email від замовників список транзакцій з продажу і купівлі валют. Працівники банку перевіряють їх вручну і порівнюють з даними з банківської системи. Якщо щось не сходиться, працівник уточнює дані.

Рішення

Роботи класифікують вхідні повідомлення і витягують дані з вкладених документів за 22 полями. Потім порівнюють їх з внутрішньою системою банку, а результати відправляють співробітнику. Для тренування моделі використані 1500 документів різних форматів.

Результат

Час обробки однієї транзакції зменшено на 63% – до 1,5 хвилини. Ступінь автоматичного вилучення даних – 78%, середня точність виконання операції – 94%.