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申请/专利权人：中国银行股份有限公司

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。

主权项：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；其中，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；其中，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；其中，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；其中，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；其中，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。

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