Российский ИИ
Таймсерии на страже очередей: как банк предсказывает клиентопоток по часам
Клиентский поток в банковских отделениях неравномерен: он зависит от дня недели, времени суток, праздников и расположения. Среднемесячные цифры для планирования персонала бесполезны — два отделения с одинаковым объёмом могут иметь разные пиковые часы. Нехватка сотрудников ведёт к очередям, избыток — к неэффективным затратам.
Для решения команда применила две модели временн ых рядов: Prophet и Temporal Fusion Transformer. Прогноз строится для каждого рабочего часа по отделению. Результат — более равномерная загрузка персонала, предсказуемые смены и стабильное время ожидания для клиентов. Подход уже внедрён в операционное планирование.
Источник: habr.com