Las entidades pueden llegar a ahorrar una cuarta parte de los costes de gestión del ATM gracias al software de análisis predictivo
Según el “Estudio sobre hábitos en el uso del efectivo 2022” del Banco de España, el efectivo es el medio de pago más utilizado en nuestro país, por delante de los pagos con tarjeta y con dispositivos móviles. Los bancos y los operadores de ATM, que son clave para garantizar el acceso al efectivo de la población, necesitan por tanto implementar soluciones que garanticen el suministro de efectivo de manera óptima, sin interrupciones de servicio y con el menor coste posible. Las soluciones tecnológicas son el apoyo necesario para lograr brindar la mejor experiencia a los usuarios al mismo tiempo que realizan una función estratégica para controlar el gasto y la eficiencia de la entidad.
“El cajero automático sigue siendo el principal medio para obtener el dinero en metálico pero su cifra, debido al cierre de oficinas y la optimización de infraestructuras, se reduce cada año, especialmente en las poblaciones más pequeñas y de entorno rural. El coste que supone mantenerlos abiertos es una de las causas, por lo que las compañías deben hacer todo lo que esté en su mano para mejorar su eficiencia y, así, poder garantizar el suministro a una mayor parte de la población”, explica Niccolò Garzelli, Vicepresidente Senior de ventas de Auriga
La clave estaría en garantizar tanto el servicio como la cantidad de efectivo que tienen disponible, algo que no siempre ha sido fácil de calcular. Según datos de Auriga, proveedor internacional de soluciones tecnológicas para la banca omnicanal y el sector de pagos, un pronóstico exacto de esta cantidad mediante software de análisis predictivo puede reducir los costes de gestión y transporte entre un 10% y 25% en un periodo 18 meses.
Software de gestión de efectivo
La solución WWS Cash Management de Auriga, basada en modelos predictivos, machine learning y compatible con múltiples proveedores, analiza datos en profundidad, durante al menos 12 meses y utiliza algoritmos con lógica matemática predictiva de autoaprendizaje. Todas estas predicciones se combinan con los patrones logísticos y la regulación de necesaria aplicación para cada punto de efectivo y unidad (sucursal, depósito de efectivo, oficina de gestión de efectivo, etc.) implicada en el proceso de gestión del efectivo para designar los billetes de distintas denominaciones para cada cajero automático.
El banco puede además crear modelos de previsión específicos en función de su historial de transacciones y eventos -por ejemplo, en los días festivos- para permitir gestionar de manera completa todo el proceso de administración de efectivo. Esto aumenta la disponibilidad de autoservicio y reduce el coste de adquisición de efectivo en todos los puntos de manejo, tanto dentro como fuera de la sucursal.
