
Задача 6
Модель по построению оптимальных маршрутов инкассации платежных терминалов
Призовой фонд
1 место:
1 000 000₽
2 место:
600 000₽
3 место:
400 000₽
Актуальность
Клиенты Газпромбанка пользуются платежными терминалами для внесения наличных. У каждого из них разная скорость наполнения, зависящая от его расположения и клиентопотока в локации.
Для осуществления инкассации терминалов требуется разработать модель.
Описание задачи
Разработайте модель, которая будет на ежедневной основе выбирать для обслуживания платежные терминалы и планировать маршруты их объезда.
Модель должна учитывать бизнес-ограничения:
Модель должна учитывать бизнес-ограничения:
- Максимальный период времени, в течение которого надо обслужить терминал;
- Лимиты наполняемости терминала;
- Затраты на обслуживание терминала и издержки на неутилизированный остаток
Ресурсы
Наборы обезличенных данных, содержащие:
- Координаты платежных терминалов на территории Москвы и МО;
- Данные о ежедневных приростах наличности в устройствах;
- Издержки банка: стоимость обслуживания терминала, суммарный % на остаток суммы в терминале, стоимость одной машины-броневика за день;
- Допустимое время обслуживания платежного терминала.
Описание итогового продукта
ML-модель
эксперты

Владимир Дашковский
Начальник Управления алгоритмов машинного обучения Газпромбанк

Алексей Сысоев
Директор Центра аналитики и развития инноваций Газпромбанк
Чингиз Сабиев
и.о. начальника Центра аналитики и развития инноваций Газпромбанк

Алексей Бойко
Заместитель начальника Управления алгоритмов машинного обучения Газпромбанк
Андрей Буткевич
Заместитель директора Центра аналитики и развития инноваций Газпромбанк

Александр Тюрин
Главный аналитик-исследователь Управления алгоритмов машинного обучения Газпромбанк