(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210316049.2 (22)申请日 2022.03.29 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 朱江波　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 专利代理师 杨丹　沈珍珠 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 40/02(2012.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 银行ATM的数量预估方法及系统 (57)摘要 本发明提出了一种银行ATM的数量预估 方法 及系统， 涉及金融数据处理技术领域， 包括将预 定区域划分为多个子区域； 确定子区域的余额不 足失败率及ATM现金交易量； 根据余额不足失败 率， 设置备选区域； 设置参考区域； 确定子区域的 独有交易向量； 确定客户在多维度上的数据值， 从多维度对 银行客户进行聚类分析， 得到多个客 户子集合； 确定银行客户集合中归属于各个客户 子集合的银行客户的数量， 得到子区域的客户类 别向量； 确定出多个备选参考区域； 根据非参考 区域的独有交易向量， 及各个备选参考区域的独 有交易向量， 从多个备选参考区域中选出非参考 区域的相似参考区域； 将非参考区域的ATM数量 设置为非参考区域对应的相似参考区域内的ATM 数量。 权利要求书4页 说明书12页 附图7页 CN 114781810 A 2022.07.22 CN 114781810 A 1.一种银 行ATM的数量预估方法， 其特 征在于， 包括： 将预定区域划分为多个子区域； 对于每个子区域， 根据该子区域内的ATM的历史交易数 据， 确定该子区域的余 额不足失败率及ATM现金交易 量； 根据余额不足失败率和ATM现金交易 量， 设置参 考区域； 对于每个子区域， 根据 该子区域内的ATM的历史交易数据， 确定该子区域的独有交易向 量； 获取预定区域的银行客户的交易数据， 确定客户在多维度上的数据值， 从多维度对银 行客户进行聚类分析， 得到多个客户子集 合； 对于每个子区域， 获取该子区域的银行客户集合， 确定该银行客户集合中归属于各个 客户子集合的银行客户的数量， 得到该子区域的客户类别向量； 其中， 子区域的客户类别向 量的各个分量对应归属于各个客户子集 合的银行客户的数量； 对于每个非参考区域， 根据该非参考区域的客户类别向量， 以及参考区域的客户类别 向量， 确定出多个备选参考区域； 根据该非参考区域的独有交易向量， 以及各个备选参考区 域的独有交易向量， 从多个备选参 考区域中选出 该非参考区域的相似参 考区域； 对于每个非参考区域， 将该非参考区域的ATM数量设置为该非参考区域对应的相似参 考区域内的ATM数量。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 获取非参 考区域内的多个交易 地点； 根据每个交易地点的交易数据， 确定每 个交易地点的风险概 率； 根据多个交易 地点的位置和风险概 率， 确定非参 考区域内的ATM的位置 。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对于每个子区域， 根据 该子区域内的ATM的 历史交易数据， 确定该子区域的余 额不足失败率及ATM现金交易 量， 包括： 对于每个子区域， 根据该子区域内的ATM的历史交易数据， 确定所有失败的现金交易 中， 失败原因是ATM 现金余额不 足导致交易 失败的交易个数； 计算所述交易个数和该子区域 内的所有ATM的现金交易的个数的比值， 将该比值作为该子区域的余 额不足失败率； 对于每个子区域， 统计该子区域内的ATM的现金交易总数； 计算该总数与该子区域内的 ATM的数量的比值， 将该比值作为该子区域的ATM现金交易 量。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 根据余额不足失败率和ATM现金交易量， 设 置参考区域， 包括： 在所有的子区域中， 选取 出余额不足失败率最小的多个子区域作为备选区域； 从多个备选区域中， 选取 出ATM现金交易 量最高的多个子区域， 作为 参考区域。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对于每个子区域， 根据 该子区域内的ATM的 历史交易数据， 确定该子区域的独有交易向量， 包括： 获取部署在预定区域的所有的银行智能终端， 并获取各个银行智能终端的交易集合； 其中， 所述银 行智能终端至少包 含ATM和其 他不提供现金服 务的智能终端； 根据银行智能终端的交易集合， 将包含在ATM的交易集合并且不包含在其他的所有智 能终端的交易集合的交易设置为ATM的独有交易， 由ATM的所有独有交易组成ATM的独有交 易集合； 对于每个子区域， 根据该子区域内的ATM的历史交易数据， 确定该子区域中的ATM对应权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114781810 A 2于各个独有交易的交易量， 得到该子区域的独有交易向量； 其中， 所述子区域的独有交易向 量的每个分量对应于各个 独有交易的交易 量。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 获取预定区域的银行客户的交易数据， 确 定客户在多维度上的数据值， 从多维度对银行客户进 行聚类分析， 得到多个客户子集合， 包 括： 根据多维度数据中每 个维度的距离函数， 确定多维度数据对应的距离函数； 在银行客户中选取多个银行客户作为聚类中心， 每个聚类中心对应于一个客户子集 合， 该客户子集 合的初始元 素只包含对应的聚类中心对应的银 行客户； 对于每一个银 行客户， 执 行如下步骤： 从所有的聚类中心中选取出和该银行客户的主要交易风险和主要交易类型一致的多 个聚类中心， 基于所述多维度数据对应的距离函数计算选取出的每个聚类中心和该银行客 户的的距离， 然后 从多个距离中选取出最小值作为该银行客户对应的类别相同最小距离， 将该最小值对应的聚类中心作为该 银行客户对应的聚类中心； 从所有的聚类中心中选取出和该银行客户的主要交易风险或者主要交易类型不一致 的多个聚类中心， 基于所述多维度数据对应的距离函数计算选取出的每个聚类中心和该银 行客户的距离， 然后从多个距离中选取出最小值作为该银行客户对应的类别不同最小距 离； 如果对应的类别相同最小距离小于等于该对应的类别不同最小距离， 则将该银行客户 划分到该 银行客户对应的聚类中心所对应的客户子集 合中； 如果对应的类别相同最小距离大于对应的类别不同最小距离， 则基于该银行客户新建 一个聚类中心， 该新建的聚类中心对应于一个新的客户子集合， 该新的客户子集合的初始 元素只包含对应的聚类中心对应的银 行客户； 在对所有银行客户执行完以上步骤后， 对于每一个客户子集合， 依据该客户子集合的 所有银行客户的多维度数据， 主要交易风险和主要交易类型， 更新该客户子集合对应的聚 类中心的多维度数据， 主 要交易风险和主 要交易类型； 重复对每一个银行客户执行以上步骤以及更新每一个客户子集合的聚类中心的多维 度数据， 主要交易风险和主要交易类型， 直至所有的聚类中心的多维度数据的变化量小于 设定阈值， 从而得到多个客户子集 合。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对于每个非参考区域， 根据该非参考区域 的客户类别向量， 以及参考区域的客户类别向量， 确定出多个备选参考区域； 根据该非参考 区域的独有交易向量， 以及各个备选参考区域的独有交易向量， 从多个备选参考区域中选 出该非参考区域的相似参 考区域， 包括： 对于每个参考区域， 计算该非参考 区域的客户类别向量和该参考 区域的客户类别向量 的距离值； 将对应距离值 最小的多个参 考区域作为备选参 考区域； 对于每个备选参考区域， 计算该非参考区域的独有交易向量和该备选参考区域的独有 交易向量的距离值； 将对应距离值最小的备选参考区域作为该非参考区域的相似参考区 域。 8.一种银 行ATM的数量预估系统， 其特 征在于， 包括： 数据处理模块， 用于将预定区域划分为多个子区域； 对于每个子区域， 根据该子区域内权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114781810 A 3