태국금융·보험2023 – 진행 중아유타야 은행(Bank of Ayudhya)
ATM 현금 수송의 머신러닝 최적화
크룽스리, 머신러닝으로 태국 ATM 6,000대 넘게 현금 수송 계획을 짰다
문제
크룽스리(Krungsri)라는 이름으로 영업하는 아유타야 은행은 전국 ATM망에 현금을 채워 두어야 했다. 수송 계획은 지역별 현금 수요와 교통 상황에 따라 달라졌다.
접근 방식
크룽스리는 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)로 위치별 교통량과 현금 수요를 예측했다. 예측 결과는 현금 수송 차량의 경로 최적화에 쓰였다. AWS는 연료비와 운송 시간이 줄었다고 밝혔다.
주요 수치
more than 6,000현금 수송 경로 최적화 대상인 네트워크의 ATM 수
시사점
은행은 머신러닝을 물류 업무에 적용했다. AWS는 연료와 운송 절감 규모를 수치로 제시하지 않았다.
분류
- 규모
- 대기업
- 산업
- 금융·보험
- 경영 기능
- 물류·공급망
- 혁신 유형
- 프로세스 혁신
- 도입 방식
- 플랫폼·범용 도구 활용
- 근거
- 공급사 사례
출처
출처 요약
[1]Amazon Web Services2023년 11월 28일
AWS는 크룽스리가 세이지메이커로 교통량과 지역별 현금 수요를 예측해 ATM 6,000대 넘게 현금을 수송한다고 설명했다. 연료비와 운송 시간이 줄었다고 밝혔으나 그 규모는 제시하지 않았다.
자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.
등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일
