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【发明授权】ATM现金流预测模型的训练方法、预测方法及装置_中国工商银行股份有限公司_202111132328.5 

申请/专利权人:中国工商银行股份有限公司

申请日:2021-09-26

公开(公告)日:2024-06-11

公开(公告)号:CN113673789B

主分类号:G06F18/214

分类号:G06F18/214;G06F18/23213;G06F18/15;G06F18/2433;G06F18/27;G06N5/01;G06N3/0442;G06N3/08;G06Q40/02

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2024.06.11#授权;2021.12.07#实质审查的生效;2021.11.19#公开

摘要:本公开提供了一种ATM现金流预测模型的训练方法、预测方法及装置,涉及人工智能领域。该ATM现金流预测模型的训练方法包括:获取多个原始ATM设备的基础数据,基础数据包括业务属性数据、部署环境属性数据和时空关联属性数据,对基础数据进行数据清洗和聚合,生成以每个原始ATM设备为中心的基础数据宽表;根据预设分类规则,对基础数据宽表进行分类筛选和聚类处理,得到每个原始ATM设备归属的ATM大类和ATM大类下的ATM小类;获取归属同一ATM小类下的至少一个原始ATM设备的历史交易数据,形成ATM小类集合数据;使用ATM小类集合数据作为训练数据集来训练预设算法模型,得到训练好的ATM现金流预测模型。

主权项:1.一种ATM现金流预测模型的训练方法,包括:获取多个原始ATM设备的基础数据,所述基础数据包括业务属性数据、部署环境属性数据和时空关联属性数据,对所述基础数据进行数据清洗和聚合,生成以每个原始ATM设备为中心的基础数据宽表;根据预设分类规则,对所述基础数据宽表进行分类筛选和聚类处理,得到每个原始ATM设备归属的ATM大类和ATM大类下的ATM小类;所述聚类处理包括:对经过分类筛选的基础数据宽表进行特征工程处理,生成对ATM大类分类有影响的多维特征数据;根据所述多维特征数据,采用K-means算法对归属不同ATM大类的基础数据宽表进行聚类处理,得到每个原始ATM设备在ATM大类下的ATM小类;其中,所述多维特征数据包括:ATM所属网点类型、所属网点层级、ATM设备类型、ATM钞箱容量、所属区域类型、每日历史平均现金收付量、ATM所在城市经济类型、ATM城市人口规模类型、ATM部署地点类型、ATM周边环境人流密度分类、ATM周边区域类型、预设周边公里ATM数量、预设周边公里ATM平均流量、预设周边公里网点数量和预设周边公里网点规模类型;获取归属同一所述ATM小类下的至少一个原始ATM设备的历史交易数据,形成ATM小类集合数据;使用所述ATM小类集合数据作为训练数据集来训练预设算法模型,得到训练好的ATM现金流预测模型;其中,所述业务属性数据包括ATM所属网点类型、所属网点层级、ATM设备类型、ATM钞箱容量、所属线路、所属区域和每日历史平均现金收付量中的至少一种;所述部署环境属性数据包括ATM所在城市经济类型、ATM城市人口规模类型、ATM部署位置坐标、ATM部署地点类型、ATM周边区域类型和ATM周边环境人流密度分类中的至少一种;所述时空关联属性数据包括相同地点ATM设备数量、相同地点ATM设备平均流量、附近ATM设备数量、附近ATM平均流量、ATM周边网点数量和ATM周边网点规模类型中的至少一种。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中国工商银行股份有限公司 ATM现金流预测模型的训练方法、预测方法及装置

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