A SYSTEMATIC LITERATURE ANALYSIS ON CASH FORECASTING PROBLEMS IN ATMS

ATM’LERDEKİ NAKİTE YÖNELİK TALEP TAHMİNİ ÜZERİNE SİSTEMATİK YAZIN ANALİZİ

Abstract

Automated Teller Machines, ATM’s, constitute one of the most important service branches of the banking sector. During COVID-19, banks shifted many in-branch transactions to these machines and encouraged the use of this contactless service point by increasing the deposit and withdrawal limits. Demand forecasts for cash flows in these machines create a challenging process with high added value as they target cash directly. The contradictory objectives of the problem are that if the cash is not available, the customer need cannot be met, but the stocked money may not evaluated in any investment instrument. Within the scope of this study, the studies on ATM demand forecasting are classified under various topics such as data structure, forecasting method, alternative models, forecasting horizon, and the backgrounds for future studies are prepared by stating untouched points. Especially, it has been observed that machine learning methods are widely used in the literature and their results are compared with the outcomes of the statistical forecasting techniques. Most of the studies employ a common public data set and provide comparable results. To the best of our knowledge, this study is the first literature review in this field, and also marks an area that has not been addressed yet in our country

Özet

Otomatik Vezne Makineleri, yaygın kullanılan ismi ile ATM’ler, bankacılık sektörünün en önemli serviskollarından birini oluşturmaktadır. Özellikle COVID-19 sürecinde, bankalar birçok şube içi işlemi bumakinelere kaydırmış, para çekme ve yatırma limitleri arttırılarak bu temassız servis noktasının kullanımınıteşvik etmiştir. Bu makinelerde gerçekleşen nakit akışlarına yönelik yapılan talep tahminleri, herhangi birüründen ziyade direk olarak nakit parayı hedef aldığından, katma değeri yüksek zorlu bir süreci oluşturmaklaberaber; problemin karşıt amaçlarını ise, yeterli miktarda nakit bulunmaması durumunda müşteri ihtiyacınıngiderilememesi ve buna karşılık makine içerisindeki paranın banka tarafından herhangi bir yatırım aracındadeğerlendirilmemesi oluşturmaktadır. Bu çalışma kapsamında, günümüze kadar ATM talep tahmini üzerineyapılmış çalışmalar, veri yapısı, tahmin yöntemi, karşılaşılan sıkıntılar, alternatif modeller, tahmin dönemi gibiçeşitli başlıklarda sınıflandırılmakta, henüz değinilmemiş noktalar belirtilerek bundan sonraki çalışmalarazemin hazırlanmaktadır. Özellikle talep tahmininde makine öğrenmesi yöntemlerinin yaygın olarak kullanıldığıve bu yöntemlerin sonuçlarının istatistiksel tahmin yöntemleri çıktıları ile karşılaştırıldığı tespit edilmiştir.Çalışmaların büyük bir çoğunluğu ortak bir açık veri seti kullanmakta ve karşılaştırılabilir sonuçlarsunmaktadır. Bildiğimiz kadarı ile bu çalışma, tasvir ettiğimiz alanda yapılan ilk yazın taraması olmakta, aynızamanda ülkemizde henüz üzerinde durulmamış bir alanı işaret etmektedir