[發明專利]自動柜員機現金調度方法、系統及存儲介質

在審

• 申請號: 202010428721.8
• 申請日: 2020-05-20
• 公開（公告）號: CN111708768A
• 公開（公告）日: 2020-09-25
• 發明（設計）人: 宋勝東;林精深;王利華
• 申請（專利權）人: 廣州中智融通金融科技有限公司;廣州廣電運通金融電子股份有限公司
• 主分類號: G06F16/215
• 分類號: G06F16/215;G06F16/2458;G06K9/62;G07F19/00
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 何文聰

本發明提供了一種自動柜員機現金調度方法，包括以下步驟：獲取終端的交易數據，并進行數據預處理；交易數據的屬性包括：時間、頻度和臨界值觸碰次數；對數據預處理后的交易數據進行特征提取，并進行篩選得到特征變量；根據特征變量，預測終端的現金需求量，并根據現金需求量生成現金調度方案；方法通過數據預處理以及構建特征工程等機器學習的方法，ATM機的現金需求進行合理的預測及規劃，提高現金需求預測精確度；相較于人為的經驗判斷更具有可靠性，從而可以進一步降低運營成本，提高運營效率，可廣泛應用于金融行業技術領域。

技術領域

本發明隸屬金融行業技術領域，涉及一種自動柜員機現金調度方法、系統及存儲介質。

背景技術

自動柜員機，即ATM，是指銀行在不同地點設置一種小型機器，利用一張信用卡大小的膠卡上的磁帶記錄客戶的基本戶口資料(通常就是銀行卡)，讓用戶可以通過機器進行提款、存款、轉賬等銀行柜臺服務。自動柜員機是一種集計算機技術、網絡技術、機電技術、自動控制技術于一體的高技術產品，是銀行實現自助服務的關鍵設備。

隨著互聯網的發展，現金需求逐漸減少，如何降低ATM現金庫存量，提高現金利用率，降低運營成本，成為行業關注焦點。因為影響現金使用的因素較多，如節假日、天氣、地理位置等，現有技術還未能提供一種完全無誤的預測ATM一段時間周期內現金需求量的方法，常用的做法是直接加滿整個鈔箱，或者是多于前一周期需求的50％，其不僅無法視具體情況具體條件精確滿足現金需求，通過經驗積累以及主觀臆斷同樣也會導致需求判斷的失誤，效率低下。

發明內容

為至少解決上述技術問題之一，本發明的目的在于：提供一種高效率和低成本的自動柜員機現金調度方法，以及可實現該現金調度方法的系統和存儲介質，為了達到上述技術目的，本發明所提供的技術方案包括：

一方面，本發明提供了一種自動柜員機現金調度方法，包括以下步驟：

獲取終端的交易數據，并進行數據預處理；交易數據的屬性包括：時間、頻度和臨界值觸碰次數；

對數據預處理后的交易數據進行特征提取，并進行篩選得到特征變量；

根據特征變量，預測終端的現金需求量，并根據現金需求量生成現金調度方案。

此外，在本發明的一些實施例中，獲取終端的交易數據，并進行數據預處理這一步驟，其具體包括：

對交易數據進行去重，對去重后的數據進行臟數據剔除；

對完成臟數據剔除后的數據進行缺失值插補；

對完成缺失值插補后的數據進行異常值平滑，去除數據中的異常值。

在本發明的一些實施例中，對數據預處理后的交易數據進行特征提取這一步驟，其具體包括：

將數據預處理后的交易數據劃分成為至少一個第一數據集，根據該第一數據集訓練得到至少一個分類器；

根據分類器生成第二數據集，該第二數據集包含特征變量。

在本發明的一些實施例中，根據特征變量，預測終端的現金需求量這一步驟，其具體為：根據第二數據集通過回歸模型得到終端的現金需求量；

其中，回歸模型為通過負梯度擬合迭代得到的強學習器。

在本發明的一些實施例中，通過負梯度擬合迭代得到的強學習器這一過程，其具體包括：

獲取第二數據集的負梯度值；

根據負梯度值進行擬合得到回歸樹，生成回歸樹的葉子節點的擬合值；

根據葉子節點的擬合值以及預設的弱學習器生成強學習器。

在本發明的一些實施例中，通過負梯度擬合迭代得到的強學習器這一過程，其還包括：