[发明专利]基于人工智能对银行ATM智能加钞的方法

权利要求书

1.一种基于人工智能对银行ATM智能加钞的方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1，采集网点k在日期Day的属性数据矩阵X_Day，k，以及网点k在日期Day的取现结果数据矩阵Y_Day，k，其中，X_Day，k的表达式为：

C_Day-Twin，k，C_{Day-Twin-1，k}，...，C_{Day-Twin-n-1，k}，{网点属性集}

其中，C_{Day-Twin-i，k}表示网点k在日期Day前Twin-i天的平滑取现数据，i＝0，1，...，n-1，k＝1，2，...，K，K为网点总数；

Y_Day，k的表达式为：

C_Day，k

其中，C_Day，k表示网点k在日期Day的平滑取现数据；

步骤2，将网点k在某一段时期内的属性数据矩阵X_Day，k，按时间顺序纵向组合成矩阵X_k；将网点k在同一段时期的取现结果数据矩阵Y_Day，k，按时间顺序纵向组合成矩阵Y_k；

步骤3，对属性数据矩阵X_k中各列对应的属性，分别计算其属性重要性，并进行排名；

步骤4，选择排名前M个属性，删除矩阵X_k中排名在M名后的所有属性对应的列，得到矩阵X_sel，k；

步骤5，基于得到的X_sel，k和Y_k，以X_sel，k作为输入，以Y_k作为输出，建立二者之间的模型Modelbest；

步骤6，基于步骤5建立的模型Modelbest，根据网点k的当日属性数据，计算得到第二天的取现预测值C_Day+1，k，然后计算B_k×C_Day+1，k×Twin即得到未来Twin天的取现总额的预测值，进而得到对网点的加钞金额；其中，B_k为网点k的取现中位数；

所述步骤1中，网点k在日期Day前Twin-i天的平滑取现数据C_{Day-Twin-i，k}的计算方法是：

步骤11，提取出原始ATM取现数据，并将加钞数据剔除出去，只保留顾客在ATM机上的取现记录；对每个网点的多个ATM机的数据进行求和，仅保留3个字段：网点k，日期Day，当天取现总额A；

步骤12，对网点k的取现数据进行滑动平均，滑动窗口的长度为Twin，平滑后的日期Day的取现数据A′_Day，k如下计算：

步骤13，对平滑后的取现数据进行归一化，首先取网点k在过去一段时间中的每日取现数据的中位数，记为B_k，然后对每一个平滑的取现数据做归一化，对日期Day的数据计算如下：

这样对每个网点k计算得到平滑归一化后的取现数据C_Day，k；

所述步骤1中，{网点属性集}包含如下至少一个元素：柜面交易数n_deal，客户人数n_cus，独有客户数占比r_ucus，对私业务交易占比r_priv，现金业务占比r_cash，小额交易业务占比r_loamt，现金交易次数，对私业务人数，对公业务人数，天气属性，节假日属性。

2.如权利要求1所述的基于人工智能对银行ATM智能加钞的方法，其特征在于：所述步骤1中，节假日属性的设置方法是：标记出所有工作日、周末和国家节假日，对日期类型标记0或1，对应工作日/休息日。

3.如权利要求1所述的基于人工智能对银行ATM智能加钞的方法，其特征在于：所述步骤1中，天气属性包含如下至少一个元素：最高气温，最低气温，天气类型，风力等级属性。