Riassunto analitico
Oggi le banche sono sempre più soggette ad un processo di trasformazione tecnologica, che le rende più digitali e connesse. Questo ha portato gli istituti di credito a raccogliere un ingente quantità di informazioni legate alla propria clientela, memorizzandole all’interno delle loro banche dati. Per anni la mole di dati raccolti è servita per svolgere attività di analisi statistica e reporting, al fine di meglio comprendere l’andamento aziendale e influenzare i processi decisionali. Recentemente, si sta diffondendo la curiosità dell’utilizzo di nuove tecniche di elaborazione dati, capaci di estrarre preziose informazioni di business, tramite l’applicazione di algoritmi matematici rientranti nella categoria comunemente chiamata Data Science.
Nell’elaborato vengono presentati uno studio e un’implementazione di tecniche di analisi predittiva utilizzabili per orientare le scelte aziendali, in particolare quelle legate all’ottimizzazione di uno dei servizi più famosi del settore bancario, l’ATM. Dopo aver analizzato i requisiti di business, è stata condotta una approfondita attività di ricerca ed analisi al fine di raccogliere dati riguardanti le operazioni svolte sugli sportelli automatici. Successivamente, è stata svolta una fase di implementazione di modelli matematici capaci di produrre informazioni utili a migliorare i servizi che gravitano attorno agli sportelli ATM, con particolare attenzione alle procedure di manutenzione
|
