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申请/专利权人：中国工商银行股份有限公司

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。

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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