Автоматизация процесса инкассации на основе разработки и внедрения мобильной автоматизированной инкассаторской системы

В условиях цифровизации банковского сектора и повышения требований к оперативности и безопасности обработки наличных средств традиционные методы организации инкассации перестают обеспечивать необходимый уровень эффективности. анализ существующих решений показывает, что современные инкассаторские службы сталкиваются с фрагментарностью применяемых технологий, недостаточной интеграцией между мобильными и веб-системами, а также отсутствием интеллектуальных инструментов поддержки принятия решений. Пробел в исследовательской литературе заключается в отсутствии комплексных архитектур, объединяющих мобильные приложения, веб-сервисы мониторинга и модули искусственного интеллекта в единую экосистему управления инкассационными процессами.

Цель исследования заключается в анализе возможностей автоматизации процессов инкассации с использованием мобильных и веб-технологий, а также интеллектуальных компонентов, направленных на повышение эффективности, прозрачности и безопасности инкассационного процесса на базе мобильной автоматизированной инкассаторской системы.

Методологическая база включает системный анализ процессов инкассации, моделирование бизнес-процессов (BPMN), архитектурное проектирование, методы программной инженерии, а также применение алгоритмов машинного обучения для оптимизации маршрутов, прогнозирования задержек и выявления аномалий. Полученные результаты демонстрируют, что использование мобильного приложения в сочетании с веб-сервисом центра мониторинга и ИИагентами позволяет обеспечить непрерывный обмен данными, повысить точность планирования, автоматизировать инструктаж и документирование операций, а также сократить влияние человеческого фактора.

Сделанные выводы подтверждают, что внедрение МАИС обеспечивает качественный рост эффективности инкассационных процессов, повышает уровень безопасности и создает основу для дальнейшего развития интеллектуальных решений в области логистики и банковской автоматизации. Перспективой исследования является расширение функциональности ИИагентов и интеграция системы с комплексами корпоративной безопасности и финансового мониторинга.

1. Литвин И.Ю., Литвин А.Ю. Искусственный интеллект как одно из направлений инновационного развития банковского сектора. Инновационное развитие экономики. 2021;2-3(62-63):42-46. URL: https://doi.org/10.51832/2223-7984_2021_2-3_42

2. Попов П.В., Степин Ю.Г., Цехан О.Б. Об одном подходе к решению задачи оптимизации сети автотранспортных парков в составе транспортной инфраструктуры региона. Транспорт: наука, техника, управление. Научный информационный сборник. 2021;(2):54-60. URL: https://doi.org/10.36535/0236-19142021-02-9

3. Шкуропадский И.В., Овчинников П.В., Ткачев А.Н. Разработка систем интеллектуальной автоматизации бизнес-процессов на основе технологий машинного обучения. Друкеровский вестник. 2021;(6):4556. URL: https://doi.org/10.17213/2312-6469-2021-6-45-56

4. Никитин В.В., Скрыпников А.В., Высоцкая И.А. и др. Методы оптимизации транспортных сетей лесовозных автомобильных дорог. Системы. Методы. Технологии. 2021;(4):122-126. URL: https://doi.org/10.18324/2077-5415-2021-4-122-126

5. Ештокин С.В. Цифровые траектории устойчивого развития банковского сектора в период долгосрочной неопределенности в условиях военно-политических флуктуаций. Вопросы инновационной экономики. 2022;(4):2631-2648. URL: https://doi.org/10.18334/vinec.12.4.116242

6. Подольская Т.В., Сидельников А.П., Гелашвили Л. Практика внедрения компьютерного аудита и искусственного интеллекта в банковском секторе. Вопросы инновационной экономики. 2021;(4):1493-1508. URL: https://doi.org/10.18334/vinec.11.4.113673

7. Коновалова М.Е., Кузьмина О.Ю. Финансовые экосистемы в эпоху развития цифровых технологий (на примере ПАО Сбербанк). Вопросы инновационной экономики. 2023;(1):361-380. URL: https://doi.org/10.18334/vinec.13.1.117453

8. Сараев А.А. Применение технологии «Промышленный Интернет вещей» на предприятии. Политехнический молодежный журнал. 2021;11(64). URL: https://doi.org/10.18698/2541-8009-2021-11-748

9. Stepanov M.S., Poskotin L.S., Shishkin D.V. et al. The using of ZigBee protocol to organize the “Smart Home” system for aged people. T-Comm. 2021;15(10):64-70. URL: https://doi.org/10.36724/2072-8735-2021-1510-64-70

10. Аграновский А.В. Особенности импортозамещения технологий интернета вещей в логистике. В сб.: Аэрокосмическое приборостроение и эксплуатационные технологии. Ч. 1. СПб.: Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения; 2023:97-101. URL: https://doi.org/10.31799/978-5-8088-1819-4-2023-4-1-97-101

11. Прокофьева Е.Н. Актуальные аспекты управления кассовой ликвидностью банка в условиях минимизации налично-денежного обращения. Вестник Забайкальского государственного университета. 2021;(2):133-139. URL: https://doi.org/10.21209/2227-9245-2021-27-2-133-139

12. Галушко М.В., Арькова О.В. Цифровые инновационные технологии банковского сектора на современном этапе развития. В сб.: Фундаментальные и прикладные научные исследования: актуальные вопросы, достижения и инновации. Пенза: Наука и Просвещение; 2023:187-190. URL: https://elibrary.ru/cdbila

13. Курманова Д.А., Галимарданов А.Р., Султангареев Д.Р. Цифровая трансформация Российского коммерческого банка. Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: Экономика. 2021;(1):49-61. URL: https://doi.org/10.17122/2541-8904-2021-1-35-49-61

14. Измайлов М.К. Применение искусственного интеллекта для оптимизации рутинных административных задач: возможности, проблемы и перспективы. Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. 2024;(4):395-408. URL: https://doi.org/10.17072/1994-9960-2024-4-395-408

15. Пашковская И.В. Конкурентные возможности банков в цифровой экономике. Вестник евразийской науки. 2021;(6). URL: https://elibrary.ru/wmpeba

16. Alyunov A.N., Vyatkina O.S. Identification of parameters of powertransformer models using artificial intelligencemethods. E3S WEB OF CONFERENCES. 2023;411:01001. URL: https://doi.org/10.1051/e3sconf/202341101001