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Contribution Details

Type Bachelor's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title ATM placement optimization for retail banks
Organization Unit
Authors
  • Remo Koch
Supervisors
  • Abraham Bernstein
Language
  • English
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Business, Economics and Informatics
Date 2016
Abstract Text Despite the increased use of digital transfers in the banking industry, cash remains an important means of payment. Automated Teller Machines (ATM) that dispense cash are costly to deploy and maintain. Very little has been done to optimize the number and placement of ATMs. This Bachelor Thesis proposes a method to optimize the ATM network based on ATM transactions rather than the usual geo-political placement strategy. The method simulates removing different ATM combinations from the network and then predicts the customer reactions to the changes. Based on the results of several iterations, it is possible to compute the optimal operation cost. The conclusions of this thesis should be interpreted with caution. Due to data protection laws and business practices, the necessary data was only partly available. However, the findings show that it is definitely possible to optimize a retail bank's ATM network based on data, without alienating their customers.
Zusammenfassung Trotz der zunehmenden Digitalisierung in der Bankenindustrie bleibt Bargeld ein wichtiges Zahlungsmittel. Ein Netzwerk aus Geldautomaten zu unterhalten ist jedoch ein grosser Kostenfaktor, der von maschineller Optimierung bisher weitgehend unberührt blieb. Anstelle der üblichen geo-politischen Platzierungs-Entscheidungen wird in dieser Bachelorarbeit eine Methode gezeigt, das Geldautomaten-Netz auf der Basis von Bargeld-Transaktionen zu optimieren. Dabei wurden verschiedene Kombinationen von Automaten aus dem Netzwerk entfernt und eine Vorhersage getroffen, wie die Kunden darauf reagieren. Aufgrund der Resultate aus mehreren Iterationen, konnten optimale Betriebskosten errechnet werden. Die Resultate dieser Arbeit sind mit Vorsicht zu geniessen, da aufgrund der Datenschutz-Gesetze und Geschäftspraktiken nur Teile der benötigten Daten verfügbar waren. Die Ergebnisse führen jedoch auf, dass es durchaus möglich ist, das Geldautomaten-Netz gestützt auf Daten zu optimieren, ohne dabei die eigenen Kunden vor den Kopf zu stossen.
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