Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Apolló Magyarországi ATM-ek elemzése az SPSS Clementine segítségével, az Apolló töltésoptimalizáló rendszer fejlesztése során III. SPSS – Adatbányászati.

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "Apolló Magyarországi ATM-ek elemzése az SPSS Clementine segítségével, az Apolló töltésoptimalizáló rendszer fejlesztése során III. SPSS – Adatbányászati."— Előadás másolata:

1 Apolló Magyarországi ATM-ek elemzése az SPSS Clementine segítségével, az Apolló töltésoptimalizáló rendszer fejlesztése során III. SPSS – Adatbányászati és adatelemzési Konferencia, Corinthia Aquincum Hotel Budapest Halaj László OTP Bank Rt. Készpénzforgalmi és Értékkezelési Osztály Főosztályvezető Szűcs István Hewlett-Packard Magyarország Kft. Készpénzkészlet Optimalizáció Vezető szakértő Dr. Benedek Gábor Data Explorer Kft. Üzletágvezető

2 I. RÉSZ Üzleti igények az Apolló fejlesztésének hátterében Halaj László OTP Bank Rt. Készpénzforgalmi és Értékkezelési Osztály Főosztályvezető Szűcs István Hewlett-Packard Magyarország Kft. Készpénzkészlet Optimalizáció Vezető szakértő Dr. Benedek Gábor Data Explorer Kft. Üzletágvezető

3 OTP - Apolló 3 Milyen nehézségeket okoz az ATM gépek készpénzellátása? l Több mint 1500 ATM, 200 mrd Ft/hó ügyfélforgalom l Üzemeltetők különbözősége (fiók, külső szolgáltató) l Túlságosan magas készletkamatveszteség - ATM-ben - Háttérállomány l Túlságosan sok dologi költség - Fix összegű - Betöltött/ürített összeggel arányos, ezrelékes l Pénzfogyás miatti állásÜgyfélpanasz, bevételkiesés l Optimalizálási korlátok megtalálása

4 OTP - Apolló 4 Elvárások a rendszerrel szemben l Készpénzgazdálkodási hatékonyság javítása l Alkalmazkodás a bank IT és logisztikai sajátosságaihoz l Az automatizmus és a többlépcsős ügyintézői beavatkozás egyszerre történő biztosítása l Optimális töltési szintek meghatározása - Pénzfogyás nélküli költségminimalizálás (eltérő költségelemek) - Üzemeltetési sajátosságok figyelembevétele (nappali, éjjeli töltés) l Ügyfél és banki igényekhez igazodó címletkiosztás

5 OTP - Apolló 5 Elvárások a rendszerrel szemben l Töltéskijelölési rendszer biztosításafolyamatos kapcsolat az üzemeltetőkkel - Készpénzbeszerzést segítő információk - Early warning lista - Egyéb, üzemeltetésre kiható információk l Számlaellenőrzésaz OTP által meghatározott módon került-e töltésre a gép? l Elemzéshez és döntéstámogatáshoz szükséges statisztikai adatok l Hosszú távú tervezés támogatása

6 OTP - Apolló 6 Eredmények l 5-10 %-os költségcsökkentés l Háttér logisztikai rendszer racionalizálódása l ATM készpénzmenedzselés centralizálása Az Apolló Készpénzforgalmi Optimalizációs rendszer elnyerte a 2005-ös IT-Business Leadership Award-ot. A díjat a szaklap a hazai üzleti élet olyan szereplőinek szánja, akik példaértékű, innovatív informatikai megoldásokat hoznak létre. A pályázaton olyan kiemelkedő megoldásokat díjaztak, amelyek költséghatékony módon, jelentősen megkönnyítették egy-egy vállalkozás munkafolyamatait, mindennapi működését, és ezáltal követendő például szolgálhatnak minden piaci szereplő számára.

7 II. RÉSZ Az Apolló rendszer megvalósítása integrálás, működés, hatékonyság Halaj László OTP Bank Rt. Készpénzforgalmi és Értékkezelési Osztály Főosztályvezető Szűcs István Hewlett-Packard Magyarország Kft. Készpénzkészlet Optimalizáció Vezető szakértő Dr. Benedek Gábor Data Explorer Kft. Üzletágvezető

8 OTP - Apolló 8 Megoldás elemei l Keretrendszer - Integráció az adatforrásokhoz - Operatív döntéstámogató rendszer (melyik ATM-et mikor milyen szintre töltsük) - Vezetői információs rendszer - Tervező rendszer (költség, forgalom, készlet) - Számlaellenőrzés l Statisztikai rendszer - Napi forgalom előrejelzés - Költség optimalizáció - Hosszú távú előrejelzés (költség, forgalom, készlet)

9 OTP - Apolló 9 A rendszer által támogatott legfontosabb feladatok: l Előrejelzés l Költség-optimalizáció l Operatív tervezés l Kontroll l Elemzés l Hosszútávú tervezés támogatás III. rész

10 OTP - Apolló 10 Költség optimalizáció l Előrejelzések készítése -> Készpénz szükséglet l Minden lehetséges megoldás megkeresése l Dologi + kamatköltség kiszámítása l Minimális költségigényű megoldás kiválasztása l Javasolt feltöltési lista, ATM készpénz szint meghatározása

11 OTP - Apolló 11 ATM Adatlap

12 OTP - Apolló 12 Operatív tervezés l A rendszer kijelöli az általa feltöltésre javasolt ATM-eket l A készpénzforgalmi terület jóváhagyja, vagy módosítja a feltöltendő ATM-ek listáját - Interaktív töltéskijelölés: A feltöltést végzők javaslatot tesznek a feltöltendő ATM-ekre, a rendszer támogatja a töltési listák eltérésének egyeztetését - Utasítások kommunikálása A feltöltést végzők utasítást kapnak a kijelölt ATM-ek feltöltésére, illetve a következő napi töltésre való felkészülésre (készpénz rendelés)

13 OTP - Apolló 13 Töltéskijelölés

14 OTP - Apolló 14 Kontroll l A rendszer eltárolja a töltési utasításokat l Szolgáltató feladja az elektronikus számlát •Tartalma: Felkeresések, töltések, ürítések •ATM azonosító, dátum, felkeresés típusa, (összeg) l Számlatételek validálása - Automatikus visszautasítások •Minőségi mutatók: ATM pénzfogyás miatti állás % •Nem kért, vagy kért de nem teljesített felkeresés - Kézi rögzítések •A hónap során a fiók és a KÉO megállapodhat az optimalizáció eredményétől való eltérésől •A számlatételek elfogadása, vagy visszautasítását a felhasználó felülbírálhatja •A végső megállapodás rögzíthető l Költség tényadatok felhasználása - Terv tény összehasonlításhoz - Következő évi tervezéshez

15 OTP - Apolló 15 Visszautasítási szabály

16 OTP - Apolló 16 Elemzés l A felhasználók ad-hoc elemzést végezhetnek a következő mutatókon - Forgalom - Készpénzállomány - Hatékonysági mutatók - Költségadatok l A felhasználók jelentéseket definiálhatnak. A mögöttes adatokat a rendszer automatikusan frissíti. l Az adatokat a felhasználók szűrhetik, megbonthatják a definiált hierarchiák alapján, illetve grafikusan is megjeleníthetik

17 OTP - Apolló 17 Forgalmi tény előrejelzés összehasonlítása

18 OTP - Apolló 18 Hosszú távú tervezés támogatás l Költség, átlagállomány terv készül l Egy tervváltozat létrehozása: - A tervező megadja a várható fajlagos költségértékeket és kamatlábakat - A rendszer előrejelzi a forgalmat és kiszámítja a várható készlet és költségértékeket l Újabb tervváltozat jön létre - Idővel, az új tényadatok alapján - A várható költségparaméterek megváltoztatása esetén

19 OTP - Apolló 19 Terv forgalom

20 OTP - Apolló 20 Architektúra ATM Státusz Tranzakciós adatok Készpénz szintek Könyvelési adatok Előrejelzés, optimalizációí Autorizáció KÉO felhasználók Fiók, szolgáltató felhasználók

21 OTP - Apolló 21 Technológia l 100% webes felületek l Platform független PL/SQL motor és Java frontend l Oracle adatbázsikezelő/Oracle Discoverer MIS l Elemző eszköz: SPSS Clementine

22 III. RÉSZ ATM forgalmi adatok elemzése előrejelzés, szegmentálás Halaj László OTP Bank Rt. Készpénzforgalmi és Értékkezelési Osztály Főosztályvezető Szűcs István Hewlett-Packard Magyarország Kft. Készpénzkészlet Optimalizáció Vezető szakértő Dr. Benedek Gábor Data Explorer Kft. Üzletágvezető

23 OTP - Apolló 23 Izgalmas kihívások l Hogyan jelezzük előre az ATM-ek jövőbeli forgalmát? l Milyen forgalmak jellemzők az egyes napszakokban? l Milyen szegmensekre bonthatók a hazai ATM-ek? l Milyen forgalom várható egy újonnan telepített ATM-től? Hova tegyünk pénzjegy automatát?

24 OTP - Apolló 24 Az analitikai modulok kapcsolatai Címletezés optimalizáló modul Előrejelző modul ATM töltési javaslat +árnyékár ATM törzs Naptárak TDF T és T+1 töltés T+2 töltési szint Aktuális címletezés Töltési szintek Kalkulációs modul Töltés optimalizáló modul Hogyan jelezzük előre az ATM-ek forgalmát?

25 OTP - Apolló 25 Deviáns napok az ATM-ek életében FOKDEVIANCIA DEFINÍCIÓ 4 HIBÁS ATM A nap szignifikáns részében az ATM üzemen kívül volt LEFOGYOTT A nap szignifikáns részében az ATM összes üzemben lévő kazettája lefogyott állapotban volt. 3 HIBÁS TÁRS Az ATM melletti OTP-s ATM HIBÁS vagy LEFOGYOTT állapotban volt IDEGENROHAM Az ATM-ről a szokásos mértéket mind arányaiban mind összegben jelentősen meghaladó összeget vettek fel nem OTP-s bankkártyával 2 KISCÍMLETES A nap szignifikáns részében az ATM csak 1000 Forintos címlet kiadására volt képes NAGYCÍMLETES A nap szignifikáns részében az ATM nél kisebb címlet kiadására nem volt képes 1 CÍMLET- FOGYÁSOS A nap szignifikáns részében az ATM valamely üzemben lévő kazettája lefogyott

26 OTP - Apolló 26 A dekompozíció módszere Dekompozíciós képlet Forgalom = Trend × I hónap × I munkanap × I hétnapja × I fiz.&havinap ahol: Forgalomnapi készpénzforgalom Trendátlagos napi készpénzforgalom a hosszú távú trendből I hónap hónap-index – éven belüli szezonalitás I munkanap munka- és szünnapok viszonyának szétválasztásához decemberben és az év többi részében I hétnapja hét napja index – hét funkcionális napja szerint I fiz.&havinapfizetési napok és környékük, illetve a hónap napjai – hónapon belüli ingadozás

27 OTP - Apolló 27 A trend A modell belső inputja: a trendTrend = f (MA)

28 OTP - Apolló 28 A naptárak A modell legfontosabb külső inputjai: a naptárakAlapnaptár Fizetési naptár Deviancia naptár 4CsütörtökFiz. előtti nap  OK 5PéntekFizetési nap  OK 6SzombatNormál 6-a  Hibás a társ-ATM 7VasárnapElméleti fiz. nap  LEFOGYOTT 8HétfőFiz. utáni nap  OK 9KeddNormál 9-e  OK …December… ATM: Fiz.nap: 7 Minden ATM ATM-enként

29 OTP - Apolló 29 A dekompozíció módszere Hónap- indexek január81% február94% március97% április105% május102% június103% július101% augusztus107% szeptember101% október101% november97% december117% Becs 0 = Trend (MA)

30 OTP - Apolló 30 A dekompozíció módszere Munkanap117% Munkaszünet63% Munkanap indexek Becs 1 = Trend × I hónap

31 OTP - Apolló 31 A dekompozíció módszere SZOMBAT134% VASARNAP74% HETFO_RHU99% KEDD92% SZERDA91% CSUTORTOK97% PENTEK_RHE119% UNNEPNAP53% Heti nap indexek Becs 2 = Trend × I hónap × I m.nap

32 OTP - Apolló 32 A dekompozíció módszere N_2981% FIZ2_E_NAP140% N_01116% N_02131% FIZ2_NAP154% FIZ2_U_NAP111% N_05111% N_06109% FIZ1_E_NAP154% N_08127% N_09133% FIZ1_NAP156% FIZ1_U_NAP124% N_12123% Havi nap indexek Becs 3 = Trend × I hónap × I m.nap × I hétnapja

33 OTP - Apolló 33 A dekompozíció módszere Becs 4 = Trend × I hónap × I m.nap × I hétnapja × I fiz.&havinap Deviáns napok: C ímletfogyás H ibás ATM L efogyás I degenroham

34 OTP - Apolló 34 Az illeszkedés pontossága A deviáns napok az előzetes várakozásoknak megfelelően jelentősen torzítanák a modelleket Dev. foka Deviancia típusa Napok gyakorisága Átlagos abszolút hiba Átlagos torzítás Alacsony extrém napok Magas extrém napok Extrém napok összesen 0Normál***18.1%1.3%3.2%4.2%7.4% 1Címletfogyásos***19.4%-0.2%2.6%5.5%8.1% 2 Nagycímletes***24.0%+9.9%6.2%3.7%9.9% Kiscímletes***35.7%+17.3%14.1%5.1%19.2% 3 Hibás társ ATM***22.7%–10.7%2.6%14.6%17.2% Idegenroham***20.3%–13.5%0.2%17.0%17.2% 4 Lefogyott***53.1%+38.0%33.9%3.9%37.9% Hibás ATM***82.6%+73.9%42.8%1.5%44.3% A modellek átlagos R 2 -e 80%, készpénzfelvételi szokásaink sajnos véletlen- szerűek és instabilak.

35 OTP - Apolló 35 Az analitikai modulok kapcsolatai Címletezés optimalizáló modul Előrejelző modul ATM töltési javaslat +árnyékár ATM törzs Naptárak TDF T és T+1 töltés T+2 töltési szint Aktuális címletezés Töltési szintek Kalkulációs modul Töltés optimalizáló modul Milyen for- galmak jel- lemzők egyes napszakokra?

36 OTP - Apolló 36 Napi forgalomarányok szegmentálása Óra-kategóriák

37 OTP - Apolló 37 Végső forgalmi szegmensek

38 OTP - Apolló 38 Forgalmi szegmensbekerülési előrejelzés Egy egyszerű, nap típusokat és ATM-eket figyelembevevő statikus modell az üzleti alkalmazáshoz elegendő pontosságú eredményt adott!

39 OTP - Apolló 39 Az analitikai modulok kapcsolatai Címletezés optimalizáló modul Előrejelző modul ATM töltési javaslat +árnyékár ATM törzs Naptárak TDF T és T+1 töltés T+2 töltési szint Aktuális címletezés Töltési szintek Kalkulációs modul Töltés optimalizáló modul Milyen szegmen- sekre bonthatók a hazai ATM-ek?

40 OTP - Apolló 40 Szegmentálás alapja Napi forgalmi adatok ATM demográfiai adatok (pl.: régió, név, üzemeltető) Előrejelző modell (pl.: koeffíciensek, pontosság) Mindezek együtt

41 OTP - Apolló 41 ATM szegmensek – települések szerint

42 OTP - Apolló 42 ATM szegmensek – G4/fióki

43 OTP - Apolló 43 Új ATM-ek besorolása Új ATM Hétvégén zárt Fizetéses jellegű gép?Jellegzetes viselkedésű ATM? OTP fióki ATM? Hivatali jellegű ATM? Nyári szezonú Erőteljes nyári forgalomnövekedés Hipermarket- bevásárlóközpont Nagy, egyenletes forgalom hétvégén is Három műszakos Min. 3x fizetéskori forg.növekedés, amit hétvégén is felvesznek Nagyon erősen fizetéses Min. 3x fizetéskori forg.növ. Nem kizárólag Fizetéses jellegű 2-3x fizetéskori forg.növekedés. Nagy forgalmú x millió napi forg. felett Közepes és kis forgalom x millió napi forg. alatt Felsőoktatás Kis forgalom, kis összegű felvétek, nyári szünet Kórház Nagyobb forgalom kisebb tranzakciókból, átl. 2x-es fizetéskori forgalomnövekedés Hivatal és önkormányzat Közepes forgalom nagy változékonysággal, nagyobb tranzakciókkal Pályaudvar, állomás Közepesen nagy forgalom, sok kis tranzakció Utcai ATM Közepes, de változékony forgalom, átlagos viselkedés

44 OTP - Apolló 44 Jellegzetes hipermarket ATM l Jellegzetességek - Magas forgalom - Viszonylag pontatlan becslés - Általában munkaidő után, vagy folyamatos forgalom, kivétel … - Nincs szezonalitás, de decem- ber magas, január alacsony - Nincs jelentős forgalmi különbség munkanap és hétvége között - Nem jellemző a fizetésnap környéki roham Index 2 Index 1

45 OTP - Apolló 45 Hova telepítsünk ATM-et? l Van-e összefüggés egy ATM napi átlagos forgalma és az ATM környezete között? l Függő változó: ATM napi átlagos forgalma l Független változók: - Település adatok (vállalkozások, fizetések, lakásállomány) - Népesség adatok (irányítószám szinten) - POIX adatok ( méteres sugarú környezetben található objektumok száma, pl.: étterem, benzinkút, más bank, stb.) l Módszer: egyszerű lineáris regresszió

46 OTP - Apolló 46 Eredmények Valós forgalom Becsült forgalom főnél nagyobb települések fióki ATM modellje

47 OTP - Apolló 47 Eredmények l Modellbe bevont változók száma: 8 darab l Modell illeszkedés (R 2 ):66% l Modell szignifikancia (ANOVA p):0% l Koeffíciensek - Város népessége (+) - Utazási irodák (-) - Kompetítor bankfiókok (+) - Könyvtárak (-) - Gyorséttermek (+) - Lottózók (+) - Plázák (-) - Posták (-)

48 Köszönjük a figyelmet! Várjuk kérdéseiket! III. SPSS – Adatbányászati és adatelemzési Konferencia, Corinthia Aquincum Hotel Budapest Halaj László OTP Bank Rt. Készpénzforgalmi és Értékkezelési Osztály Főosztályvezető Szűcs István Hewlett-Packard Magyarország Kft. Készpénzkészlet Optimalizáció Vezető szakértő Dr. Benedek Gábor Data Explorer Kft. Üzletágvezető


Letölteni ppt "Apolló Magyarországi ATM-ek elemzése az SPSS Clementine segítségével, az Apolló töltésoptimalizáló rendszer fejlesztése során III. SPSS – Adatbányászati."

Hasonló előadás


Google Hirdetések