[发明专利]自动柜员机配钞数据的确定方法

说明书

技术领域

本发明涉及信息数据处理技术领域，尤其涉及一种自动柜员机(ATM)配钞数据的确定方法。

背景技术

在金融信息数据处理领域，每天需要对大量的ATM进行配钞、清钞作业。所谓配钞是指为ATM加入现金，所谓清钞是指带回或清算ATM中的剩余现金。为此，管理人员需要制定严格的配钞计划，并实施有效管理。

目前，所述配钞计划主要由人工制定，即配钞人员依据业务经验，为ATM进行定期、定量配钞和清钞作业，若在一个配钞周期内ATM出现缺钞情况，则为ATM进行“补钞”。对于配钞和补钞的具体金额数量，目前还没有一种精确的确定方法，而是主要采用人工估算或者采用集中式ATM管理：即要求每次配钞都按照ATM的最大现金存储容量配置，每次清钞都带回ATM内的剩余金额，即每一次配钞、清钞作业是以满额置换余额。

然而，配钞金额的多少会直接关系到ATM中现金的收益和金融业用以配钞的成本。随着ATM业务规模的不断扩大，现有的人工估算或以满额置换余额的方法逐渐暴露出很多问题，导致难以满足ATM的实际运行需求，这些缺陷包括：

1)配钞金额数据的精准度低。常出现ATM现金存量不足和现金存量过多两个极端问题，现金存量不足时会导致客户体验降低，金融机构的交易成本增加；现金存量过多时会导致ATM内的滞留资金增多，占用金融机构大量现金资源，造成收益降低，该问题在集中式ATM管理中尤为突出。

2)配钞人员工作量大，配钞效率低，配钞人员需根据大量的报表和历史数据制定配钞计划，且配钞计划的修正更新非常困难。

3)节假日交易量、临时交易量和日常交易量波动幅度大，按周期配钞难度大。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的是提供一种ATM配钞数据的确定方法，以提高配钞数据的准确度，降低人员的工作量，提高配钞效率。

本发明的技术方案是这样实现的：

一种自动柜员机ATM配钞数据的确定方法，包括：

A、建立历史交易量数据队列及该历史交易量对应的影响因素数据队列；建立配钞滑动窗口，该配钞滑动窗口的长度为本次配钞周期的时长；

B、用配钞滑动窗口在所述历史交易量数据队列及影响因素数据队列上滑动，对初始及历次滑动后所述配钞滑动窗口内的队列元素进行采集和处理，并作为样本数据建立样本模型；再根据样本模型确定配钞金额计算模型；

C、根据本次配钞周期的交易量的影响因素数据和所述配钞金额计算模型确定配钞金额数据。

优选的，所述历史交易量数据队列的每个单元分别存储每日交易量；所述影响因素数据队列中的每个单元分别存储所述每日交易量对应的影响因素向量；且所述两个队列中每个单元内的元素一一对应。

优选的，所述步骤B具体包括：

B1、确定初始及历次滑动后配钞滑动窗口内的每日影响因素向量之和以及每日交易量之和其中：i-1表示配钞滑动窗口的历次滑动次数，当i＝1表示配钞滑动窗口为初始，当i＞1表示配钞滑动窗口已滑动了i-1次；N为该配钞滑动窗口的长度；v表示本次配钞滑动窗口的第一个单元在影响因素数据队列上的单元位置，X_v+l表示影响因素数据队列的第v+l个单元的每日影响因素向量，l＝0，1，…，N-1；p为影响因素的个数；表示配钞滑动窗口内名称相同的影响因素之和，j＝1，2，…，p，表示影响因素数据队列中的第v+l个单元的第j个影响因素值；

B2、根据多元线性回归算法，得到T个样本模型：

i＝1，2，…，T，T-1为所述配钞滑动窗口的滑动次数；β＝(β₀，β₁，…，β_p)^T为回归系数向量；

B3、用最小二乘法得到回归系数向量β的估计值建立配钞金额计算模型：其中：所述为交易量估计值，ψ为影响因素向量和；所述回归系数向量β的估计值的确定方法为：

令k＝p+1，建立矩阵：

其中，为T行k列矩阵；