CN111967795A - 银行网点的现金自循环方法及装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种银行网点的现金自循环方法及装置、存储介质及电子设备，该现金自循环方法包括：打通自助存取款机和柜面的入账壁垒；采用同一只交易入账方式，记录第一现金入账信息和第二现金入账信息；其中，所述第一现金入账信息具有第一标识，所述第一标识表征所述第一现金入账信息为从自助存取款机存入的现金信息；所述第二现金入账信息具有第二标识，所述第二标识表征所述第二现金入账信息为从柜面存入的现金信息。该现金自循环方法使柜面入账和自助存取款机入账用同一个交易，实现了柜面和自助存取款机的现金交流，减少了每天的现金押运次数，降低了现金押运风险，减少了银行网点的备付金，提高了资金的使用效率。

Description

银行网点的现金自循环方法及装置、存储介质及电子设备
技术领域
本发明涉及资源交互技术领域，更具体地说，涉及一种银行网点的现金自循环方法及装置、存储介质及电子设备。
背景技术
目前，银行网点自助存取款机和柜面的现金系统，是两个独立的系统，即两个系统是独立记账的，造成自助存取款机和柜面之间没有现金交流，从而造成自助存取款机和柜面的总体备付金较高，造成资源浪费。
同时，柜面每天晚上下班之后需要将剩余的现金押运到金库，早上上班之后再从金库将所需现金押送到银行网点，押送成本较高，且存在安全风险。
发明内容
有鉴于此，为解决上述问题，本发明提供一种银行网点的现金自循环方法及装置、存储介质及电子设备，技术方案如下：
一种银行网点的现金自循环方法，所述现金自循环方法包括：
打通自助存取款机和柜面的入账壁垒；
采用同一只交易入账方式，记录第一现金入账信息和第二现金入账信息；
其中，所述第一现金入账信息具有第一标识，所述第一标识表征所述第一现金入账信息为从自助存取款机存入的现金信息；所述第二现金入账信息具有第二标识，所述第二标识表征所述第二现金入账信息为从柜面存入的现金信息。
可选的，在上述现金自循环方法中，所述现金自循环方法还包括：
每隔一个第一周期对所述自助存取款机和所述柜面的现金进行一次清点和加钞。
可选的，在上述现金自循环方法中，所述每隔一个第一周期对所述自助存取款机和所述柜面的现金进行一次清点和加钞，包括：
统计银行网点在第二周期内每个所述第一周期中柜面实际所需的第一现金数量，和自助存取款机实际所需的第二现金数量；
通过GA-BP神经网络算法对所述第一现金数量和所述第二现金数量的总现金数量的历史数据进行预测分析，预测得到每个所述第一周期内柜面和自助存取款机所需的预测总现金数量；
利用GA-BP神经网络算法分别预测出柜面每个所述第一周期内所需的第一预测现金数量，和自助存取款机每个所述第一周期内所需的第二预设现金数量；
基于所述预测总现金数量、所述第一预测现金数量和所述第二预设现金数量，对所述自助存取款机和所述柜面进行配钞。
可选的，在上述现金自循环方法中，所述现金自循环方法还包括：
以所述预测总现金数量为基础，设定预设倍数的现金余量。
一种银行网点的现金自循环装置，所述现金自循环装置包括：
入账处理模块，用于打通自助存取款机和柜面的入账壁垒；
入账记录模块，用于采用同一只交易入账方式，记录第一现金入账信息和第二现金入账信息；
其中，所述第一现金入账信息具有第一标识，所述第一标识表征所述第一现金入账信息为从自助存取款机存入的现金信息；所述第二现金入账信息具有第二标识，所述第二标识表征所述第二现金入账信息为从柜面存入的现金信息。
可选的，在上述现金自循环装置中，所述现金自循环装置还包括：
现金处理模块，用于每隔一个第一周期对所述自助存取款机和所述柜面的现金进行一次清点和加钞。
可选的，在上述现金自循环装置中，所述现金处理模块具体用于：
统计银行网点在第二周期内每个所述第一周期中柜面实际所需的第一现金数量，和自助存取款机实际所需的第二现金数量；
通过GA-BP神经网络算法对所述第一现金数量和所述第二现金数量的总现金数量的历史数据进行预测分析，预测得到每个所述第一周期内柜面和自助存取款机所需的预测总现金数量；
利用GA-BP神经网络算法分别预测出柜面每个所述第一周期内所需的第一预测现金数量，和自助存取款机每个所述第一周期内所需的第二预设现金数量；
基于所述预测总现金数量、所述第一预测现金数量和所述第二预设现金数量，对所述自助存取款机和所述柜面进行配钞。
可选的，在上述现金自循环装置中，所述现金自循环装置还包括：
余量设置模块，用于以所述预测总现金数量为基础，设定预设倍数的现金余量。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行上述任意一项所述的现金自循环方法。
一种电子设备，所述电子设备包括：至少一个处理器、以及与所述处理器连接的至少一个存储器、总线；
其中，所述处理器、所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；
所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行上述任一项所述的现金自循环方法。
相较于现有技术，本发明实现的有益效果为：
本发明提供的一种银行网点的现金自循环方法包括：打通自助存取款机和柜面的入账壁垒；采用同一只交易入账方式，记录第一现金入账信息和第二现金入账信息；其中，所述第一现金入账信息具有第一标识，所述第一标识表征所述第一现金入账信息为从自助存取款机存入的现金信息；所述第二现金入账信息具有第二标识，所述第二标识表征所述第二现金入账信息为从柜面存入的现金信息。该现金自循环方法使柜面入账和自助存取款机入账用同一个交易，实现了柜面和自助存取款机的现金交流，减少了每天的现金押运次数，降低了现金押运风险，减少了银行网点的备付金，提高了资金的使用效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种银行网点的现金自循环方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的另一种银行网点的现金自循环方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的又一种银行网点的现金自循环方法的流程示意图；
图4为本发明实施例提供的又一种银行网点的现金自循环方法的流程示意图；
图5为本发明实施例提供的一种银行网点的现金自循环装置的结构示意图；
图6为本发明实施例提供的另一种银行网点的现金自循环装置的结构示意图；
图7为本发明实施例提供的又一种银行网点的现金自循环装置的结构示意图；
图8为本发明实施例提供的一种电子设备的硬件架构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
参考图1，图1为本发明实施例提供的一种银行网点的现金自循环方法的流程示意图。
所述现金自循环方法包括：
S101：打通自助存取款机和柜面的入账壁垒。
S102：采用同一只交易入账方式，记录第一现金入账信息和第二现金入账信息。
其中，所述第一现金入账信息具有第一标识，所述第一标识表征所述第一现金入账信息为从自助存取款机存入的现金信息；所述第二现金入账信息具有第二标识，所述第二标识表征所述第二现金入账信息为从柜面存入的现金信息。
在该实施例中，给每一个网点开设一个自助存取款机账户，在柜面给每台自助存取款机开设一个柜面的账户。
打通自助存取款机和柜面的入账壁垒，使用同一只交易入账，只需要给交易加一个标识即可，表征从自助存取款机存入的现金信息和从柜面存入的现金信息，实现了柜面和自助存取款机的现金交流。
因为自助存取款机本身就满足监管的安全要求，所以可以在网点下班之后，将网点柜面结余的大部分面钞(例如百元面钞)存取自助存取款机，不用再将网点现金押运到金库，减少了押运成本。
同时，柜面入账和自助存取款机入账用于的是同一交易入账，所以柜面出账，自助存取款机入账之后，整个账面是平的，不需要做复杂的调账过程。
也就是说，该现金自循环方法实现了柜面和自助存取款机的现金交流，在每天早上，从自助取款机出账、柜面入账，保障网点有足够的现金，每天晚上，从柜面出账、自助存取款机入账，减少了每天的现金押运次数，降低了现金押运风险，减少了银行网点的备付金，提高了资金的使用效率。
进一步的，基于本发明上述实施例，参考图2，图2为本发明实施例提供的另一种银行网点的现金自循环方法的流程示意图。
所述现金自循环方法还包括：
S103：每隔一个第一周期对所述自助存取款机和所述柜面的现金进行一次清点和加钞。
在该实施例中，例如每隔一个星期对所述自助存取款机和所述柜面的现金进行一次清点和加钞。
进一步的，基于本发明上述实施例，参考图3，图3为本发明实施例提供的又一种银行网点的现金自循环方法的流程示意图。
步骤S103每隔一个第一周期对所述自助存取款机和所述柜面的现金进行一次清点和加钞，具体为：
S1031：统计银行网点在第二周期内每个所述第一周期中柜面实际所需的第一现金数量，和自助存取款机实际所需的第二现金数量。
S1032：通过GA-BP神经网络算法对所述第一现金数量和所述第二现金数量的总现金数量的历史数据进行预测分析，预测得到每个所述第一周期内柜面和自助存取款机所需的预测总现金数量。
S1033：利用GA-BP神经网络算法分别预测出柜面每个所述第一周期内所需的第一预测现金数量，和自助存取款机每个所述第一周期内所需的第二预设现金数量。
S1034：基于所述预测总现金数量、所述第一预测现金数量和所述第二预设现金数量，对所述自助存取款机和所述柜面进行配钞。
在该实施例中，统计每个银行网点三个月内每个星期中柜面和自助存取款机实际所需要的现金数量，记录为第一现金数量A{a1，a2，…，an}，第二现金数量B{b1，b2，…，bn}。
那么所述第一现金数量和所述第二现金数量的总现金数量C＝A+B。
通过GA-BP神经网络算法对所述第一现金数量A和所述第二现金数量B的总现金数量C的历史数据进行预测分析，预测得到每星期内柜面和自助存取款机所需的预测总现金数量C1。
之后，利用GA-BP神经网络算法分别预测出柜面每星期内所需的第一预测现金数量A1，和自助存取款机每星期内所需的第二预设现金数量B1。
基于所述预测现金数量C1、所述第一预测现金数量A1和所述第二预设现金数量B1，计算出柜面配钞金额为：C1*A1/(A1+B1)，自助存取款机配钞金额为：C1*B1/(A1+B1)。
具体的，确定GA-BP神经网络结构，根据网络输入输出的个数确定BP神经网络结构，进而确定了遗传算法中需要优化的参数个数。
根据kolmogorov原理，一个三层BP神经网络足以完成任意的n维到m维的映射，一般只需要采用一个隐层即可。
把提取特征数据个数作为输入层节点个数，预测配置金额作为输出层节点个数，隐层节点个数采用试凑法确定，从而确定GA-BP神经网络结构。
通过遗传算法输出的最优个体作为BP神经网络初始权值和阈值进行BP神经网络训练和学习，用于对网点配钞金额进行预测。
进一步的，基于本发明上述实施例，参考图4，图4为本发明实施例提供的又一种银行网点的现金自循环方法的流程示意图。
步骤S103每隔一个第一周期对所述自助存取款机和所述柜面的现金进行一次清点和加钞，还具体为：
S1031：统计银行网点在第二周期内每个所述第一周期中柜面实际所需的第一现金数量，和自助存取款机实际所需的第二现金数量。
S1032：通过GA-BP神经网络算法对所述第一现金数量和所述第二现金数量的总现金数量的历史数据进行预测分析，预测得到每个所述第一周期内柜面和自助存取款机所需的预测总现金数量。
S1035：以所述预测总现金数量为基础，设定预设倍数的现金余量。
S1033：利用GA-BP神经网络算法分别预测出柜面每个所述第一周期内所需的第一预测现金数量，和自助存取款机每个所述第一周期内所需的第二预设现金数量。
S1034：基于所述预测总现金数量、所述第一预测现金数量和所述第二预设现金数量，对所述自助存取款机和所述柜面进行配钞。
在该实施例中，统计每个银行网点三个月内每个星期中柜面和自助存取款机实际所需要的现金数量，记录为第一现金数量A{a1，a2，…，an}，第二现金数量B{b1，b2，…，bn}。
那么所述第一现金数量和所述第二现金数量的总现金数量C＝A+B。
通过GA-BP神经网络算法对所述第一现金数量A和所述第二现金数量B的总现金数量C的历史数据进行预测分析，预测得到每星期内柜面和自助存取款机所需的预测总现金数量C1。
为了减少现钞不够使用的风险，例如将现钞留出百分之二十的余量，所以每个网点每星期配钞1.2倍C1。
之后，利用GA-BP神经网络算法分别预测出柜面每星期内所需的第一预测现金数量A1，和自助存取款机每星期内所需的第二预设现金数量B1。
基于所述预测现金数量C1、所述第一预测现金数量A1和所述第二预设现金数量B1，计算出柜面配钞金额为：1.2*C1*A1/(A1+B1)，自助存取款机配钞金额为：1.2*C1*B1/(A1+B1)。
进一步的，基于本发明上述全部实施例，在本发明另一实施例中还提供了一种银行网点的现金自循环装置，参考图5，图5为本发明实施例提供的一种银行网点的现金自循环装置的结构示意图。
所述现金自循环装置包括：
入账处理模块11，用于打通自助存取款机和柜面的入账壁垒；
入账记录模块12，用于采用同一只交易入账方式，记录第一现金入账信息和第二现金入账信息；
其中，所述第一现金入账信息具有第一标识，所述第一标识表征所述第一现金入账信息为从自助存取款机存入的现金信息；所述第二现金入账信息具有第二标识，所述第二标识表征所述第二现金入账信息为从柜面存入的现金信息。
进一步的，基于本发明上述实施例，参考图6，图6为本发明实施例提供的另一种银行网点的现金自循环装置的结构示意图。
所述现金自循环装置还包括：
现金处理模块13，用于每隔一个第一周期对所述自助存取款机和所述柜面的现金进行一次清点和加钞。
进一步的，基于本发明上述实施例，所述现金处理模块13具体用于：
统计银行网点在第二周期内每个所述第一周期中柜面实际所需的第一现金数量，和自助存取款机实际所需的第二现金数量；
通过GA-BP神经网络算法对所述第一现金数量和所述第二现金数量的总现金数量的历史数据进行预测分析，预测得到每个所述第一周期内柜面和自助存取款机所需的预测总现金数量；
利用GA-BP神经网络算法分别预测出柜面每个所述第一周期内所需的第一预测现金数量，和自助存取款机每个所述第一周期内所需的第二预设现金数量；
基于所述预测总现金数量、所述第一预测现金数量和所述第二预设现金数量，对所述自助存取款机和所述柜面进行配钞。
进一步的，基于本发明上述实施例，参考图7，图7为本发明实施例提供的又一种银行网点的现金自循环装置的结构示意图。
所述现金自循环装置还包括：
余量设置模块14，用于以所述预测总现金数量为基础，设定预设倍数的现金余量。
需要说明的是，本发明实施例提供的一种现金自循环装置的原理和本发明上述实施例提供的一种现金自循环方法的原理相同，在此不再赘述。
进一步的，基于本发明上述实施例，在本发明另一实施例中还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行本发明上述实施例所述的现金自循环方法。
进一步的，基于本发明上述实施例，在本发明另一实施例中还提供了一种电子设备，参考图8，图8为本发明实施例提供的一种电子设备的硬件架构示意图。
所述电子设备包括：至少一个处理器15、以及与所述处理器15连接的至少一个存储器16、总线17；
其中，所述处理器15、所述存储器16通过所述总线17完成相互间的通信；
所述处理器15用于调用所述存储器16中的程序指令，以执行本发明上述实施例所述的现金自循环方法。
以上对本发明所提供的一种银行网点的现金自循环方法及装置、存储介质及电子设备进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备所固有的要素，或者是还包括为这些过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种银行网点的现金自循环方法，其特征在于，所述现金自循环方法包括：
打通自助存取款机和柜面的入账壁垒；
采用同一只交易入账方式，记录第一现金入账信息和第二现金入账信息；
其中，所述第一现金入账信息具有第一标识，所述第一标识表征所述第一现金入账信息为从自助存取款机存入的现金信息；所述第二现金入账信息具有第二标识，所述第二标识表征所述第二现金入账信息为从柜面存入的现金信息。
2.根据权利要求1所述的现金自循环方法，其特征在于，所述现金自循环方法还包括：
每隔一个第一周期对所述自助存取款机和所述柜面的现金进行一次清点和加钞。
3.根据权利要求2所述的现金自循环方法，其特征在于，所述每隔一个第一周期对所述自助存取款机和所述柜面的现金进行一次清点和加钞，包括：
统计银行网点在第二周期内每个所述第一周期中柜面实际所需的第一现金数量，和自助存取款机实际所需的第二现金数量；
通过GA-BP神经网络算法对所述第一现金数量和所述第二现金数量的总现金数量的历史数据进行预测分析，预测得到每个所述第一周期内柜面和自助存取款机所需的预测总现金数量；
利用GA-BP神经网络算法分别预测出柜面每个所述第一周期内所需的第一预测现金数量，和自助存取款机每个所述第一周期内所需的第二预设现金数量；
基于所述预测总现金数量、所述第一预测现金数量和所述第二预设现金数量，对所述自助存取款机和所述柜面进行配钞。
4.根据权利要求3所述的现金自循环方法，其特征在于，所述现金自循环方法还包括：
以所述预测总现金数量为基础，设定预设倍数的现金余量。
5.一种银行网点的现金自循环装置，其特征在于，所述现金自循环装置包括：
入账处理模块，用于打通自助存取款机和柜面的入账壁垒；
入账记录模块，用于采用同一只交易入账方式，记录第一现金入账信息和第二现金入账信息；
其中，所述第一现金入账信息具有第一标识，所述第一标识表征所述第一现金入账信息为从自助存取款机存入的现金信息；所述第二现金入账信息具有第二标识，所述第二标识表征所述第二现金入账信息为从柜面存入的现金信息。
6.根据权利要求5所述的现金自循环装置，其特征在于，所述现金自循环装置还包括：
现金处理模块，用于每隔一个第一周期对所述自助存取款机和所述柜面的现金进行一次清点和加钞。
7.根据权利要求6所述的现金自循环装置，其特征在于，所述现金处理模块具体用于：
统计银行网点在第二周期内每个所述第一周期中柜面实际所需的第一现金数量，和自助存取款机实际所需的第二现金数量；
通过GA-BP神经网络算法对所述第一现金数量和所述第二现金数量的总现金数量的历史数据进行预测分析，预测得到每个所述第一周期内柜面和自助存取款机所需的预测总现金数量；
利用GA-BP神经网络算法分别预测出柜面每个所述第一周期内所需的第一预测现金数量，和自助存取款机每个所述第一周期内所需的第二预设现金数量；
基于所述预测总现金数量、所述第一预测现金数量和所述第二预设现金数量，对所述自助存取款机和所述柜面进行配钞。
8.根据权利要求7所述的现金自循环装置，其特征在于，所述现金自循环装置还包括：
余量设置模块，用于以所述预测总现金数量为基础，设定预设倍数的现金余量。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行权利要求1-4任意一项所述的现金自循环方法。
10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：至少一个处理器、以及与所述处理器连接的至少一个存储器、总线；
其中，所述处理器、所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；
所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行权利要求1-4任一项所述的现金自循环方法。
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