JP6370731B2 - Deposit / withdrawal system - Google Patents

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Description

本発明は、入出金システムに関する。   The present invention relates to a deposit / withdrawal system.

近年、銀行等の金融機関の営業店舗では、顧客満足度の向上や装置運用の最適化が重要視されている。特に、営業店舗において現金の入出金が可能な現金取扱機(以下、単に「現金機」と記す。)であるリサイクルキャッシャでは、入出金業務の効率化を図る技術が提案されている。例えば、端末から小束の出金要求があると、該要求を満たす出金が可能であるかと、該要求の送信元の端末に現金取扱機器が隣接配置されているかとを判断し、双方肯定の場合には、現金取扱機器に小束の出金を指示する制御装置がある。また、1つの営業店端末が第1の業務処理を実行している途中で第2の業務処理を実行する場合に、取引マネージャにより、第2の業務処理に対応するクライアントマネージャにクライアントマネージャを切り換える店舗サーバがある。   In recent years, improvement in customer satisfaction and optimization of device operation have been regarded as important at sales outlets of financial institutions such as banks. In particular, a recycling cashier that is a cash handling machine (hereinafter simply referred to as “cash machine”) capable of depositing / withdrawing cash at a business store has proposed a technique for improving the efficiency of deposit / withdrawal operations. For example, if there is a small bundle withdrawal request from the terminal, it is determined whether the withdrawal that satisfies the request is possible and whether the cash handling device is located adjacent to the terminal that transmitted the request. In this case, there is a control device that instructs the cash handling device to withdraw a small bundle. In addition, when the second business process is executed while one branch terminal is executing the first business process, the transaction manager switches the client manager to the client manager corresponding to the second business process. There is a store server.

特開2007−188254号公報JP 2007-188254 A 特開2003−208521号公報JP 2003-208521 A

しかしながら、上述したリサイクルキャッシャでは、メカ的な制約上、営業店舗内のロビー側での入金処理とオフィス側での出金処理とを同時に行うことができないため、行員が、何れの処理を優先するかを判断し、優先順位を手動操作により決定していた。このため、リサイクルキャッシャにおいて、時間的に変化する利用状況を考慮して、入金処理と出金処理とを適切に切り替えること(最適化)は困難であった。例えば、上述した技術は何れも、業務処理の効率化を図るものであるが、リサイクルキャッシャの過去の利用状況をリアルタイムに考慮するものではなかった。このことが、営業店舗における現金運用の効率化を阻害する要因となっていた。   However, in the above-described recycling cashier, because of mechanical limitations, it is not possible to simultaneously perform deposit processing on the lobby side in the sales store and withdrawal processing on the office side, so the employee gives priority to any processing. And priorities were determined manually. For this reason, it has been difficult for the recycle cashier to appropriately switch (optimize) the deposit processing and the withdrawal processing in consideration of the usage situation that changes with time. For example, all of the above-described techniques are intended to improve the efficiency of business processing, but do not consider the past usage status of the recycle cashier in real time. This has been a factor that hinders the efficiency of cash management at sales offices.

開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、営業店舗における現金運用の効率化を図ることのできる入出金システムを提供することを目的とする。   The disclosed technology has been made in view of the above, and an object thereof is to provide a deposit / withdrawal system capable of improving the efficiency of cash management at a business store.

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本願の開示する入出金システムは、一つの態様において、現金機と、前記現金機の実行した業務処理に関する業務情報を格納するサーバ装置と、情報処理装置とを有する。前記情報処理装置は、前記サーバ装置から取得された前記業務情報の中から、前記現金機の操作者の過去の業務に関する業務情報を抽出する抽出部と、前記抽出部により抽出された前記業務情報を用いて、前記操作者の取引時間を推測し、該推測の結果に基づき、前記現金機による入金処理と出金処理との内、何れの処理を優先するかを決定する決定部とを有する。   In order to solve the above-described problems and achieve the object, the deposit / withdrawal system disclosed in the present application is, in one aspect, a cash machine and a server device that stores business information related to business processing performed by the cash machine, And an information processing apparatus. The information processing apparatus includes: an extraction unit that extracts business information related to past operations of the cash machine operator from the business information acquired from the server device; and the business information extracted by the extraction unit And determining a process to be prioritized out of a deposit process and a withdrawal process by the cash machine based on a result of the estimation. .

本願の開示する入出金システムの一つの態様によれば、営業店舗における現金運用の効率化を図ることができる。   According to one aspect of the deposit / withdrawal system disclosed in the present application, it is possible to improve the efficiency of cash management at a business store.

図1は、入出金システムの構成を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a deposit / withdrawal system. 図2は、シミュレーションDB内における業務情報格納例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of business information storage in the simulation DB. 図3Aは、シミュレーションDB内における資源情報格納例を示す図である。FIG. 3A is a diagram illustrating an example of storing resource information in the simulation DB. 図3Bは、シミュレーションDB内における別装置の資源情報格納例を示す図である。FIG. 3B is a diagram illustrating an example of storing resource information of another apparatus in the simulation DB. 図4は、業務評価の計算結果がDBに蓄積されるまでの処理の流れを説明するためのフローチャートである。FIG. 4 is a flowchart for explaining a processing flow until calculation results of business evaluation are accumulated in the DB. 図5Aは、資源の使用情報の構成例を示す図である。FIG. 5A is a diagram illustrating a configuration example of resource usage information. 図5Bは、業務評価の使用情報の構成例を示す図である。FIG. 5B is a diagram illustrating a configuration example of usage information for business evaluation. 図6は、優先順位決定処理を説明するためのフローチャートである。FIG. 6 is a flowchart for explaining the priority order determination process. 図7は、運用シミュレーション処理を説明するためのフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart for explaining the operation simulation process. 図8は、運用シミュレーション処理実行の結果表示される混雑状況の一例を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the congestion situation displayed as a result of the operation simulation process execution. 図9は、操作者のスキルマップを表示する処理を説明するためのフローチャートである。FIG. 9 is a flowchart for explaining processing for displaying the skill map of the operator. 図10Aは、評価DBのデータ格納例を示す図である。FIG. 10A is a diagram illustrating a data storage example of the evaluation DB. 図10Bは、読込範囲DBのデータ格納例を示す図である。FIG. 10B is a diagram illustrating a data storage example of the reading range DB. 図11は、定義ファイルのデータ格納例を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating a data storage example of the definition file. 図12は、業務完了時に実行される処理を説明するためのフローチャートである。FIG. 12 is a flowchart for explaining a process executed when a task is completed.

以下に、本願の開示する入出金システムの実施例を、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、以下の実施例により本願の開示する入出金システムが限定されるものではない。   Hereinafter, embodiments of the deposit / withdrawal system disclosed in the present application will be described in detail with reference to the drawings. The deposit / withdrawal system disclosed in the present application is not limited by the following embodiments.

まず、本願の開示する一実施例に係る入出金システムの構成を説明する。図1は、入出金システム1の構成を示す図である。図1に示す様に、入出金システム1では、営業店情報DB(DataBase)10と順位操作機20とリサイクルキャッシャ30と現金機IO(Input Output)40、50と抽出用PC(Personal Computer)60とが、ネットワークNを介して接続されている。営業店情報DB10は、営業店舗の各種情報を集約する。順位操作機20は、顧客の順番を決定する。リサイクルキャッシャ30及び現金機IO40、50は、行員や顧客が現金等の入出金に使用する装置である。   First, the configuration of a deposit / withdrawal system according to an embodiment disclosed in the present application will be described. FIG. 1 is a diagram showing a configuration of the deposit / withdrawal system 1. As shown in FIG. 1, in the deposit / withdrawal system 1, a store information DB (DataBase) 10, a ranking operation machine 20, a recycle cashier 30, cash machines IO (Input Output) 40 and 50, and an extraction PC (Personal Computer) 60. Are connected via the network N. The store information DB 10 collects various types of store information. The ranking controller 20 determines the order of customers. The recycle cashier 30 and the cash machine IOs 40 and 50 are devices used by bankers and customers for depositing and withdrawing cash and the like.

抽出用PC60は、運用シミュレーションを抽出する装置であり、シミュレーション用定義ファイル61とデータマイニング部62とシミュレーション部63と結果表示部64とを有する。これら各構成部分は、一方向又は双方向に、信号やデータの入出力が可能なように接続されている。シミュレーション用定義ファイル61は、後述するシミュレーションDB611を有する。データマイニング部62は、シミュレーション用定義ファイル61に則り、業務DBから所望のデータを探索する。シミュレーション部63は、上記業務DBから探索されたデータから、シミュレーション用定義ファイル61に則った計算を実行する。結果表示部64は、計算結果を表示する。   The extraction PC 60 is an apparatus that extracts an operation simulation, and includes a simulation definition file 61, a data mining unit 62, a simulation unit 63, and a result display unit 64. Each of these components is connected so that signals and data can be input and output in one direction or in both directions. The simulation definition file 61 has a simulation DB 611 described later. The data mining unit 62 searches for desired data from the business DB in accordance with the simulation definition file 61. The simulation unit 63 executes a calculation according to the simulation definition file 61 from the data searched from the business DB. The result display unit 64 displays the calculation result.

リサイクルキャッシャ30及び現金機IO40、50の各現金機は、行員IDまたは顧客IDを基に実行される。行員または顧客が業務を選択すると、各現金機は、業務処理を実行する。行員または顧客が業務を完了すると、例えば、図2〜図3Bに示す情報がシミュレーションDB611に追加される。   Each cash machine of the recycle cashier 30 and the cash machine IO 40, 50 is executed based on the employee ID or customer ID. When a bank clerk or customer selects a business, each cash machine executes business processing. When the employee or customer completes the business, for example, the information shown in FIGS. 2 to 3B is added to the simulation DB 611.

図2は、シミュレーションDB611内における業務情報格納例を示す図である。図2に示す様に、シミュレーションDB611aには、操作者ID(行員IDまたは顧客ID)に対応付けて、操作者連携、業務名称、資源名称、装置ID、開始時刻、完了時刻、操作対応時間、装置処理時間、復旧対応ID、復旧対応時間等の各種情報が更新可能に格納される。業務名称としては、例えば、“業務A”、“業務B”が格納され、資源名称としては、例えば、“入金枚数”、“出金枚数”、“顧客レシート”、“行員レシート”、“包装紙”、“施封紙”が格納される。   FIG. 2 is a diagram illustrating an example of business information storage in the simulation DB 611. As shown in FIG. 2, in the simulation DB 611a, operator cooperation (worker name, resource name, device ID, start time, completion time, operation response time, Various information such as device processing time, recovery response ID, recovery response time and the like are stored in an updatable manner. For example, “business A” and “business B” are stored as business names, and “name of receipt”, “number of withdrawals”, “customer receipt”, “receipt receipt”, “packaging” as resource names, for example. “Paper” and “sealed paper” are stored.

図2において、操作者IDの最上位ビットは、“0=行員”、“1=顧客”を表す。また、項番2のレコードは、操作者連携に“3”が記録されているため、顧客ID“10000002”の顧客が、行員ID“00000002”の行員に対し、業務Bを依頼していることを示す。装置IDは、7桁の内、上位3桁が装置種別を表し、下位4桁が装置番号を表す。例えば、項番1と項番6とでは、装置種別が同一であるが、装置番号が異なるため、営業店舗内に同一の装置(現金機)が少なくとも2台あることになる。なお、開始時刻に記録された“20150110151005”と完了時刻に記録された“20150110151325”とは、それぞれ開始時刻が2015年1月10日15時10分5秒であること、及び、完了時刻が2015年1月10日15時13分25秒であることを示す。   In FIG. 2, the most significant bit of the operator ID represents “0 = bank” and “1 = customer”. Moreover, since the record of item number 2 records “3” in the operator cooperation, the customer with the customer ID “10000002” requests the employee with the employee ID “00000002” for the job B. Indicates. In the device ID, of the 7 digits, the upper 3 digits represent the device type, and the lower 4 digits represent the device number. For example, although item number 1 and item number 6 have the same device type, but the device number is different, there are at least two identical devices (cash machines) in the business store. In addition, “20150110151005” recorded at the start time and “20150110151325” recorded at the completion time have a start time of 15: 10: 5 on January 10, 2015 and a completion time of 2015 It indicates that it is 15:13:25 on January 10, 2010.

図3Aは、シミュレーションDB611内における資源情報格納例を示す図である。図3Bは、シミュレーションDB611内における別装置の資源情報格納例を示す図である。図3A及び図3Bに示す様に、シミュレーションDB611b、611cには、各装置の資源情報として、例えば、最大容量、現在容量、使用情報が、資源名称(例えば、千券カセット、万券カセット、・・・)毎に蓄積される。これらの資源情報は、操作された順番に、装置(現金機)毎に分けて、シミュレーションDB611に蓄積される。   FIG. 3A is a diagram illustrating an example of resource information storage in the simulation DB 611. FIG. 3B is a diagram illustrating an example of storing resource information of another apparatus in the simulation DB 611. As shown in FIGS. 3A and 3B, in the simulation DBs 611b and 611c, as the resource information of each device, for example, the maximum capacity, the current capacity, and the usage information include resource names (for example, a thousand-ticket cassette, a ten thousand-ticket cassette,.・ ・) Is accumulated every time. The resource information is stored in the simulation DB 611 separately for each device (cash machine) in the order of operation.

次に動作を説明する。   Next, the operation will be described.

図4は、業務評価の計算結果がDBに蓄積されるまでの処理の流れを説明するためのフローチャートである。業務が完了すると、営業店サーバ側の営業店情報DB10は、蓄積結果を各現金機に返した後、抽出用PC60へ蓄積要求を発信する。S1では、抽出用PC60は、営業店情報DB10に蓄積された情報を、営業店サーバから抽出し、業務DBに蓄積する。S2では、抽出用PC60は、シミュレーション用定義ファイル61を読み込む。S3では、抽出用PC60は、シミュレーション用定義ファイル61に則り、上記業務DBから所望のデータを探索(マイニング)する。S4では、抽出用PC60は、上記業務DBから探索されたデータから、シミュレーション用定義ファイル61に則った計算を実行(シミュレーション)する。   FIG. 4 is a flowchart for explaining a processing flow until calculation results of business evaluation are accumulated in the DB. When the business is completed, the store information DB 10 on the store server side returns the storage result to each cash machine, and then sends a storage request to the extraction PC 60. In S1, the extracting PC 60 extracts information stored in the store information DB 10 from the store server and stores it in the business DB. In S <b> 2, the extraction PC 60 reads the simulation definition file 61. In S3, the extraction PC 60 searches for (mines) desired data from the business DB in accordance with the simulation definition file 61. In S4, the extraction PC 60 executes (simulates) the calculation in accordance with the simulation definition file 61 from the data searched from the business DB.

ここで、シミュレーション用定義ファイル61について説明する。シミュレーション用定義ファイル61は、例えば、優先順位、領域定義、平均取引時間、平均資源数、資源の使用情報、業務評価の各種情報を含む。シミュレーション用定義ファイル61では、優先順位は、年>月>日の順に高く設定される。領域定義は、年月日毎に設定され、年の場合、1〜3月、4〜6月、7〜9月、10〜12月が単位領域となる。また、月の場合には、1〜10日、11〜20日、21〜末日が単位領域となり、日の場合には、9〜12時、12〜15時、15時〜営業終了時刻が単位領域となる。   Here, the simulation definition file 61 will be described. The simulation definition file 61 includes, for example, priority, area definition, average transaction time, average number of resources, resource usage information, and various types of business evaluation information. In the simulation definition file 61, the priority is set higher in the order of year> month> day. The area definition is set for each year, month, day, and in the case of a year, the unit areas are from January to March, from April to June, from July to September, and from October to December. In the case of a month, 1 to 10 days, 11 to 20 days, and 21 to the last day are unit areas. In the case of a day, 9 to 12 o'clock, 12 to 15 o'clock, 15 o'clock to business end time are units. It becomes an area.

図5Aは、資源の使用情報F1の構成例を示す図である。図5Aに示す様に、資源の使用情報“1a”、“1b”、“1c”、“1d”、“2a”、“2b”毎に計算式が設定されている。使用情報“1a”の計算式において、入金枚数[1a]=1円入金有無×10+5円入金有無×10+・・・+500円入金有無×15+1円棒金有無×10+・・・+500円棒金有無×10+千券有無×10+・・・+万券有無×10である。例えば、項番1の顧客ID“10000001”を有する顧客の場合、図2を参照すると、入金枚数は、“500万500千”の1000枚である。その他の入出金は無く、上記入金枚数[1a]において、千券有無は有、万券有無は有である。従って、上記計算式を適用すると、(10+10)×1定数+10定数=30となり、消費された資源数は“30”と算出される。   FIG. 5A is a diagram illustrating a configuration example of the resource usage information F1. As shown in FIG. 5A, a calculation formula is set for each resource usage information “1a”, “1b”, “1c”, “1d”, “2a”, and “2b”. In the calculation formula for the usage information “1a”, the number of deposits [1a] = presence / non-receipt of 1 yen × 10 + 5 yen / presence / non-existence × 10 +. × 10 + thousand-ticket presence × 10 +... + 10,000-ticket presence × 10. For example, in the case of a customer having a customer ID “10000001” of item number 1, with reference to FIG. 2, the number of deposits is 1000 of “55,000,000”. There are no other deposits and withdrawals, and in the above-mentioned number of deposits [1a], the presence / absence of 1,000 tickets is present and the presence / absence of 10,000 tickets is present. Therefore, when the above formula is applied, (10 + 10) × 1 constant + 10 constant = 30, and the number of consumed resources is calculated as “30”.

S5では、抽出用PC60は、上記計算の結果を資源DBに蓄積する。   In S5, the extraction PC 60 stores the calculation result in the resource DB.

図5Bは、業務評価の使用情報F2の構成例を示す図である。図5Bに示す様に、業務評価の使用情報“業務A”、“業務B”毎に計算式が設定されている。図5Bにおいて、業務評価は5段階評価であり、業務回数が所定の閾値(例えば、10回)以上の場合には業務回数は所定の補正値(例えば、5回)により補正される。また、業務評価の使用情報には、業務において突発的な速度低下がある場合の平均値に対する割合が、突発的変化量として設定されている。更に、変化優先が、シミュレーション用定義ファイル61と平均化との内、何れであるかを示す情報が設定されている。   FIG. 5B is a diagram illustrating a configuration example of the business evaluation use information F2. As shown in FIG. 5B, a calculation formula is set for each of the usage information “business A” and “business B” for business evaluation. In FIG. 5B, the business evaluation is a five-step evaluation. When the number of business operations is a predetermined threshold (for example, 10 times) or more, the number of business operations is corrected by a predetermined correction value (for example, 5 times). Further, in the usage information for business evaluation, a ratio with respect to the average value when there is a sudden speed reduction in the business is set as a sudden change amount. Furthermore, information indicating whether the change priority is the simulation definition file 61 or the averaging is set.

S6では、抽出用PC60は、上記業務評価を計算し、計算の結果を評価DBに蓄積する。この際、抽出用PC60は、操作者IDの平均速度及び業務評価が変化し、かつ、業務回数がシミュレーション用定義ファイル61の設定値以上である場合、読込範囲DBに変化後時間を追加する。   In S6, the extraction PC 60 calculates the business evaluation and accumulates the calculation result in the evaluation DB. At this time, the extraction PC 60 adds the post-change time to the reading range DB when the average speed of the operator ID and the work evaluation change and the work frequency is equal to or greater than the set value of the simulation definition file 61.

続いて、リサイクルキャッシャ30の優先順位決定までの流れを説明する。まず、抽出用PC60は、顧客ID及び順番を行員と連携し、シミュレーションDB611に蓄積する。次に、抽出用PC60は、営業店情報DB10から顧客IDの業務内容を想定し、操作者IDの業務内容が行員業務に依存する場合には、シミュレーションDB611の行員業務に1を加算する。これに対し、操作者IDの業務内容が顧客業務に依存する場合には、シミュレーションDB611の顧客業務に1を加算する。次に、抽出用PC60は、該加算の結果に応じて、リサイクルキャッシャ30の優先順位を決定する。具体的には、抽出用PC60は、行員業務>顧客業務の場合には、行員優先業務命令をリサイクルキャッシャ30へ送信し、行員業務<顧客業務の場合には、顧客優先業務命令をリサイクルキャッシャ30へ送信する。なお、行員業務=顧客業務の場合には、抽出用PC60は、早い者勝ち命令をリサイクルキャッシャ30へ送信する。   Next, the flow up to the priority determination of the recycle cashier 30 will be described. First, the extracting PC 60 stores the customer ID and order in the simulation DB 611 in cooperation with the bank employee. Next, the extraction PC 60 assumes the business content of the customer ID from the sales office information DB 10, and when the business content of the operator ID depends on the staff work, 1 is added to the staff work of the simulation DB 611. On the other hand, when the business content of the operator ID depends on the customer business, 1 is added to the customer business in the simulation DB 611. Next, the extraction PC 60 determines the priority of the recycle cashier 30 according to the result of the addition. Specifically, the extraction PC 60 transmits a clerk priority job order to the recycle cashier 30 if the clerk job> customer job, and sends a customer priority job command to the recycle cashier 30 if the clerk job <customer job. Send to. Note that, when the banking duties = customer duties, the extraction PC 60 transmits a first-come-first-served command to the recycle cashier 30.

以下、図6を参照しながら、優先順位決定処理について、より詳細に説明する。図6は、優先順位決定処理を説明するためのフローチャートである。   Hereinafter, the priority determination process will be described in more detail with reference to FIG. FIG. 6 is a flowchart for explaining the priority order determination process.

S11では、装置(順位操作機20または現金機)の完了情報が、ネットワークNを介して抽出用PC60に通知される。完了情報には、例えば、操作者ID、完了通知、装置情報が含まれる。抽出用PC60のシミュレーション部63は、順位操作機20の完了の有無を判定し(S12)、順位操作機20の完了を検知すると(S12;Yes)、操作者IDを取得する(S13)。S14では、シミュレーション部63は、年領域と月領域での使用条件の下、データマイニング結果(現状のシミュレーション結果データ)を取得する。次に、シミュレーション部63は、上記データマイニング結果に基づき、行員業務が顧客業務よりも多いか否かを判定し(S15)、多い場合(S15;Yes)には、シミュレーションDB611の行員業務に1を加算する(S16)。   In S <b> 11, the completion information of the device (the ranking controller 20 or the cash machine) is notified to the extraction PC 60 via the network N. The completion information includes, for example, an operator ID, a completion notification, and device information. The simulation unit 63 of the extraction PC 60 determines whether or not the rank controller 20 has been completed (S12). When the completion of the rank controller 20 is detected (S12; Yes), the operator ID is acquired (S13). In S14, the simulation unit 63 acquires a data mining result (current simulation result data) under the usage conditions in the year region and the month region. Next, based on the data mining result, the simulation unit 63 determines whether or not there are more employee duties than customer duties (S15). If there are more employee duties (S15; Yes), 1 is assigned to the employee duties in the simulation DB 611. Are added (S16).

S17では、シミュレーション部63は、リサイクルキャッシャ30における行員業務と顧客業務との大小関係をシミュレーションDB611から判別する。該判別の結果、行員業務>顧客業務が成立する場合(S17;Yes)には、シミュレーション部63は、後面業務を優先し、リサイクルキャッシャ30に対し、後面の優先を指示する(S18)。   In S <b> 17, the simulation unit 63 determines the magnitude relationship between the staff service and the customer service in the recycle cashier 30 from the simulation DB 611. As a result of the determination, if the employee service> the customer service is established (S17; Yes), the simulation unit 63 gives priority to the rear service, and instructs the recycle cashier 30 to give priority to the rear (S18).

抽出用PC60のシミュレーション部63は、上記S12において現金機の完了を検知しないと(S12;No)、操作者IDを取得する(S19)。S20では、シミュレーション部63は、取得された操作者IDと連携している業務の各々が行員業務であるか顧客業務であるかの判定を行った後、行員業務が顧客業務よりも多いか否かを判定する。多い場合(S20;Yes)には、シミュレーション部63は、シミュレーションDB611の行員業務から1を減算する(S21)が、顧客業務が行員業務よりも多い場合(S22;Yes)には、シミュレーションDB611の顧客業務から1を減算する(S23)。   If the simulation unit 63 of the extracting PC 60 does not detect completion of the cash machine in S12 (S12; No), it acquires an operator ID (S19). In S <b> 20, the simulation unit 63 determines whether each of the tasks linked to the acquired operator ID is a clerk task or a customer task, and then whether or not the clerk task is more than the customer task. Determine whether. When there are many (S20; Yes), the simulation unit 63 subtracts 1 from the bureau work of the simulation DB 611 (S21), but when there are more customer affairs than the clerk work (S22; Yes), the simulation DB 611 1 is subtracted from the customer service (S23).

なお、上記S21または上記S23の処理終了後、あるいは、顧客業務が行員業務と同数である場合(S22;No)には、上述したS17以降の処理に移行する。   It should be noted that after the process of S21 or S23 is completed, or when the number of customer duties is the same as the employee duties (S22; No), the process proceeds to the above-described processes after S17.

上記S15における判定の結果、行員業務が顧客業務よりも多くない場合(S15;No)には、シミュレーション部63は、顧客業務が行員業務よりも多いか否かを更に判定し、多い場合(S24;Yes)には、シミュレーションDB611の顧客業務に1を加算する(S25)。   As a result of the determination in S15, when the employee service is not more than the customer service (S15; No), the simulation unit 63 further determines whether or not the customer service is more than the customer service. ; Yes), 1 is added to the customer service of the simulation DB 611 (S25).

なお、上記S25の処理終了後、あるいは、顧客業務が行員業務と同数である場合(S24;No)には、上述したS17以降の処理に移行する。   It should be noted that after the process of S25 is completed, or when the number of customer duties is the same as the number of employee duties (S24; No), the process proceeds to the above-described processes after S17.

上記S17において行員業務>顧客業務が成立しない場合(S17;No)には、シミュレーション部63は、行員業務<顧客業務が成立するか否かを更に判定し(S26)、成立する場合(S26;Yes)には、前面業務を優先し、リサイクルキャッシャ30に対し、前面の優先を指示する(S27)。一方、成立しない場合(S26;No)には、シミュレーション部63は、リサイクルキャッシャ30に対し、早い者勝ちを指示する(S28)。   If the employee service> customer service is not established in S17 (S17; No), the simulation unit 63 further determines whether the employee service <customer service is established (S26), and if it is established (S26; Yes) gives priority to the front work, and instructs the recycle cashier 30 to give priority to the front (S27). On the other hand, if not established (S26; No), the simulation unit 63 instructs the recycle cashier 30 to win first (S28).

次に、図7を参照しながら、運用シミュレーション処理について、より詳細に説明する。図7は、運用シミュレーション処理を説明するためのフローチャートである。   Next, the operation simulation process will be described in more detail with reference to FIG. FIG. 7 is a flowchart for explaining the operation simulation process.

運用シミュレーション結果の要求が有ると(S31)、抽出用PC60のシミュレーション部63は、上述したシミュレーション用定義ファイル61を読み込む(S32)。   When there is a request for an operation simulation result (S31), the simulation unit 63 of the extraction PC 60 reads the above-described simulation definition file 61 (S32).

S33では、シミュレーション部63は、検索要求が日を指定したものであるか否かを判定する。検索要求が日を指定したものである場合(S33;Yes)には、シミュレーション部63は、年領域と月領域での使用条件の下、各操作者IDの平均値を計算する(S34)。   In S33, the simulation unit 63 determines whether or not the search request specifies a date. When the search request specifies the day (S33; Yes), the simulation unit 63 calculates the average value of the operator IDs under the usage conditions in the year region and the month region (S34).

平均値の計算手法に関し、シミュレーション部63は、シミュレーションDB611の装置IDにおける開始時刻、完了時刻、年月日の領域で平均化を行う。平均取引時間は、Σ[各ID(完了時刻−開始時刻)]/Σ[各ID]により算出され、平均資源数は、Σ[ID(資源数)]/Σ[ID]により算出される。例えば、顧客ID“10000001”の顧客の場合、開始時刻は“2015年1年10日15時10分5秒”であり、完了時刻は“2015年1年10日15時13分25秒”であることから、取引時間は、完了時刻−開始時刻により3分20秒と算出される。また、資源数としては、既に算出された“30”(図5A参照)が使用される。更に、年月日の領域は、シミュレーション用定義ファイル61上、年は4つ区切り、月は3つ区切り、日は3つ区切りであるため、日の場合には4×3×3=36通りものタイミングが想定される。月の場合にも、4×3=12通りのタイミングが想定される。   Regarding the average value calculation method, the simulation unit 63 performs averaging in the start time, completion time, and year / month / day regions of the apparatus ID of the simulation DB 611. The average transaction time is calculated by Σ [each ID (completion time-start time)] / Σ [each ID], and the average resource number is calculated by Σ [ID (number of resources)] / Σ [ID]. For example, in the case of a customer with customer ID “10000001”, the start time is “2015 1:10 15: 10: 5” and the completion time is “2015 1:10 15:13:25” Therefore, the transaction time is calculated as 3 minutes 20 seconds based on the completion time-start time. As the number of resources, “30” (see FIG. 5A) that has already been calculated is used. Furthermore, the year / month / day area is divided into four for the year, three for the month, and three for the day in the simulation definition file 61. Therefore, in the case of the day, 4 × 3 × 3 = 36. The timing of things is assumed. Also in the case of the month, 4 × 3 = 12 timings are assumed.

なお、顧客ID“10000001”の顧客が、年:1〜3月、月:1〜10日、日:12〜15時のタイミングにおいて複数回の取引をしている場合には、シミュレーション部63は、その平均値を算出する。例えば、顧客ID“10000001”の顧客の平均取引時間は、1回目が“3分20秒”、2回目が“3分30秒”である場合、“3分25秒”と算出され、平均資源数は、1回目が“30”、2回目が“40”である場合、“35”と算出される。上記S34では、シミュレーション部63は、上記タイミングにおいて、上記顧客以外の各操作者の平均値を同様に算出する。   In addition, when the customer with the customer ID “10000001” makes a transaction a plurality of times at the timing of year: 1 to 3 month, month: 1 to 10 days, day: 12 to 15 o'clock, the simulation unit 63 The average value is calculated. For example, the average transaction time of the customer with customer ID “10000001” is calculated as “3 minutes and 25 seconds” when the first time is “3 minutes and 20 seconds” and the second time is “3 minutes and 30 seconds”. The number is calculated as “35” when the first time is “30” and the second time is “40”. In S34, the simulation unit 63 similarly calculates the average value of each operator other than the customer at the timing.

次に、シミュレーション部63は、顧客ID“10000001”と各操作者IDとの平均取引時間の総平均取引時間、及び平均資源数の総平均資源数を算出する。その後、シミュレーション部63は、使用可能な装置台数を計算し、総平均取引時間と総平均資源数とを該装置台数により除算する。例えば、上記タイミングにおいて、総平均取引時間が“5分10秒”、総平均資源数が“40”、総使用回数が“30回”であり、業務Aを実行可能な装置が2台である場合を想定する。この場合、2台の装置を使用する分、総平均取引時間は“2分35秒”に、総平均資源数は“20”にそれぞれ削減されることとなる。これにより、シミュレーション部63は、シミュレーション結果として、総使用回数“20”の間隔で、取引時間が“2分35秒”ずつ、資源数が“20”ずつ減少していくという情報を得ることができる。   Next, the simulation unit 63 calculates the total average transaction time of the average transaction time between the customer ID “10000001” and each operator ID, and the total average resource number of the average resource number. Thereafter, the simulation unit 63 calculates the number of usable devices, and divides the total average transaction time and the total average resource number by the number of devices. For example, at the above timing, the total average transaction time is “5 minutes and 10 seconds”, the total average number of resources is “40”, the total number of uses is “30 times”, and there are two devices that can execute the job A. Assume a case. In this case, the total average transaction time is reduced to “2 minutes 35 seconds” and the total average resource count is reduced to “20” by using two devices. As a result, the simulation unit 63 can obtain, as a simulation result, information indicating that the transaction time decreases by “2 minutes 35 seconds” and the resource number decreases by “20” at intervals of the total use count “20”. it can.

次のS35では、データマイニング部62は、現在の操作者の履歴をデータマイニングして、シミュレーションDB611から、各操作者において実行される取引の回数を推測する。まず、データマイニング部62は、操作者IDで月に何回の取引が行われるかを計算する。次に、データマイニング部62は、上記取引が月の何れの領域内にて行われるかを特定し、同日に何回行われるかの平均値を計算する。更に、データマイニング部62は、操作者の過去の履歴を基に、同日に実行された取引の有無を確認する。   In next S35, the data mining unit 62 performs data mining on the history of the current operator, and estimates the number of transactions executed by each operator from the simulation DB 611. First, the data mining unit 62 calculates how many transactions are performed per month with the operator ID. Next, the data mining unit 62 specifies in which region of the month the transaction is performed, and calculates an average value of how many times the transaction is performed on the same day. Further, the data mining unit 62 confirms the presence / absence of a transaction executed on the same day based on the past history of the operator.

S36では、シミュレーション部63は、上記S34で計算された平均値Aから上記S35で計算された回数Bを減算した値の平均値を計算する。この際、シミュレーション部63は、上記取引の回数が、同日に何回行われるかの平均値を上回っている操作者がいる場合には、その操作者の操作者IDについてのみ、S34で計算された上記平均値からS36で計算された上記平均値を減算する。これにより、定義されている領域内から、該当操作者のID(例えば、顧客ID“10000001”)だけが省かれてシミュレーションが実行されることとなる。   In S36, the simulation unit 63 calculates an average value of values obtained by subtracting the number of times B calculated in S35 from the average value A calculated in S34. At this time, if there is an operator whose number of transactions exceeds the average value of how many times the transaction is performed on the same day, the simulation unit 63 calculates only the operator ID of the operator in S34. The average value calculated in S36 is subtracted from the average value. As a result, only the ID of the operator (for example, customer ID “10000001”) is omitted from the defined area, and the simulation is executed.

S37では、結果表示部64は、S36にて計算された、上記A−Bの平均値を表示する。   In S37, the result display unit 64 displays the average value of the AB calculated in S36.

なお、上記S33において、上記検索要求が日を指定したものでない場合(S33;No)には、シミュレーション部63は、年領域での使用条件の下、各操作者IDの平均値を計算する(S38)。S39では、結果表示部64は、S38にて計算された上記平均値を表示する。   In S33, when the search request does not specify a day (S33; No), the simulation unit 63 calculates an average value of the operator IDs under the usage conditions in the year region ( S38). In S39, the result display unit 64 displays the average value calculated in S38.

上述した運用シミュレーション処理の実行により、オペレーション側では、混雑状況の確認が可能となる。図8は、運用シミュレーション処理実行の結果表示される混雑状況の一例を示す図である。オペレータの視認可能な画面には、図8に示す様に、時間帯毎の待ち人数が、4段階(1名待ち、2〜3名待ち、4〜5名待ち、6名以上)に分けて識別表示される。なお、図8において、塗り潰し部分は、各装置(リサイクルキャッシャ30、現金機IO40、50)の占有時間帯を表す。   By executing the operation simulation process described above, the operation side can check the congestion status. FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the congestion situation displayed as a result of the operation simulation process execution. As shown in FIG. 8, the screen that can be visually recognized by the operator is divided into four stages (waiting for one person, waiting for 2-3 persons, waiting for 4-5 persons, 6 or more persons) in each time zone. Identification is displayed. In FIG. 8, the filled portion represents the occupied time zone of each device (recycle cashier 30, cash machine IO 40, 50).

資源に関し、図8に示す領域では30回使用される可能性があるため、全体としては、資源数“20”×30回=600の資源が使用される可能性がある。ところが、顧客レシートは500までしかないため、交換が必要となる。資源の使用数は、業務完了のタイミングで、シミュレーションDB611に蓄積されるため、上記運用シミュレーション処理により計算される。   Regarding the resources, since there is a possibility of being used 30 times in the area shown in FIG. 8, as a whole, the number of resources “20” × 30 times = 600 may be used. However, since there are only 500 customer receipts, replacement is required. Since the number of resources used is accumulated in the simulation DB 611 at the completion of the job, it is calculated by the operation simulation process.

次に、操作者のスキルマップを表示する処理について説明する。銀行では、入出金システム1は、業務を遂行するスピードにより、各操作者のオペレーションスキルを評価することができる。図9は、操作者のスキルマップを表示する処理を説明するためのフローチャートである。   Next, processing for displaying the skill map of the operator will be described. In the bank, the deposit / withdrawal system 1 can evaluate the operation skill of each operator based on the speed at which the business is performed. FIG. 9 is a flowchart for explaining processing for displaying the skill map of the operator.

スキルマップの要求があると(S41)、シミュレーション部63は、操作者により入力された操作IDを取得する(S42)。上記要求は、平均化要求または定義ファイルでの要求である。次に、シミュレーション部63は、シミュレーション用定義ファイル61を読み込み(S43)、評価DBを基に、操作者IDの読込範囲となる日時を読み込む(S44)。図10Aは、評価DBG1のデータ格納例を示す図である。図10Aに示す様に、評価DBG1には、各業務(例えば、業務A、B)に対する評価と回数とが、操作者ID毎に格納されている。なお、評価は、例えば5段階評価であるが、これに限らない。同様に、図10Bは、読込範囲DBG2のデータ格納例を示す図である。図10Bに示す様に、読込範囲DBG2には、各業務(例えば、業務A、B)における評価変化日時と平均速度とが、操作者ID毎に格納されている。   When the skill map is requested (S41), the simulation unit 63 acquires the operation ID input by the operator (S42). The request is an averaging request or a request in a definition file. Next, the simulation unit 63 reads the simulation definition file 61 (S43), and reads the date and time that is the reading range of the operator ID based on the evaluation DB (S44). FIG. 10A is a diagram illustrating a data storage example of the evaluation DBG1. As shown in FIG. 10A, the evaluation DBG1 stores the evaluation and number of times for each business (for example, business A and B) for each operator ID. The evaluation is, for example, a five-level evaluation, but is not limited to this. Similarly, FIG. 10B is a diagram illustrating a data storage example of the reading range DBG2. As shown in FIG. 10B, the reading range DBG2 stores the evaluation change date and time and average speed for each operation (for example, operations A and B) for each operator ID.

S45では、シミュレーション部63は、操作者IDの読込範囲内で発生した業務を平均化する。例えば、シミュレーション部63は、業務回数が10未満の場合には、業務回数分の平均化を行う。これに対し、業務回数が10以上であり、かつ、上記読込範囲内の業務回数が5以下である場合には、シミュレーション部63は、操作者の操作対応時間を加算した後、5回に足りない回数分、現状の平均値を加算し、補正回数で除算する。例えば、ID10000001の操作者が評価変化日時から2回の業務を行う場合を想定すると、1回目の操作対応時間が“65秒”、2回目の操作対応時間が“70秒”であるが、3回目以降が無いので残り3回分は、読込範囲DBG2の平均値である60秒が3回加算される。従って、平均速度は、(65+70+60×3)/5=63秒と算出される。   In S <b> 45, the simulation unit 63 averages the tasks that occurred within the reading range of the operator ID. For example, when the number of operations is less than 10, the simulation unit 63 performs averaging for the number of operations. On the other hand, when the number of operations is 10 or more and the number of operations within the reading range is 5 or less, the simulation unit 63 adds the operation response time of the operator and is sufficient for 5 times. The current average value is added as many times as possible, and divided by the number of corrections. For example, assuming that the operator with ID 10000001 performs work twice from the evaluation change date and time, the first operation response time is “65 seconds” and the second operation response time is “70 seconds”. Since there are no subsequent times, 60 seconds, which is the average value of the reading range DBG2, is added three times for the remaining three times. Therefore, the average speed is calculated as (65 + 70 + 60 × 3) / 5 = 63 seconds.

一方、業務回数が10以上であり、かつ、上記読込範囲内の業務回数が5を超える場合には、シミュレーション部63は、上記評価変化日時の平均速度に、現時点の業務回数分の操作対応時間を加算し、現時点の業務回数+1で除算する。例えば、ID10000001の操作者が評価変化日時から6回の業務を行う場合を想定すると、1〜6回目の操作対応時間がそれぞれ“65秒”、“70秒”、“70秒”、“40秒”、“30秒”、“50秒”である。従って、平均速度は、(評価変化日時60+65+70+70+40+30+50)/(6+1)=55秒と算出される。   On the other hand, if the number of operations is 10 or more and the number of operations in the reading range exceeds 5, the simulation unit 63 sets the operation response time for the current number of operations to the average speed of the evaluation change date and time. And divide by the current number of operations +1. For example, assuming that the operator with ID 10000001 performs six tasks from the evaluation change date and time, the first to sixth operation response times are “65 seconds”, “70 seconds”, “70 seconds”, and “40 seconds”, respectively. “30 seconds”, “50 seconds”. Therefore, the average speed is calculated as (evaluation change date and time 60 + 65 + 70 + 70 + 40 + 30 + 50) / (6 + 1) = 55 seconds.

S46では、シミュレーション部63は、平均化要求の有った評価結果が、全体の平均からの評価結果であるか、後述する定義ファイルにて定義された評価結果であるかを判定する。該判定の結果、平均化要求の有った評価結果が、全体の平均からの評価結果である場合(S46;Yes)、シミュレーション部63は、各操作者IDの業務を平均化し、例えば平均値の70%以上増加しているスピードを読み込まないことで突発的変化を除外する。そして、シミュレーション部63は、この突発的変化の除外された各操作者IDの業務を平均化する(S47)。   In S46, the simulation unit 63 determines whether the evaluation result having the averaging request is an evaluation result from the whole average or an evaluation result defined in a definition file described later. As a result of the determination, if the evaluation result having the averaging request is an evaluation result from the overall average (S46; Yes), the simulation unit 63 averages the operations of each operator ID, for example, an average value The sudden change is excluded by not reading the speed which has increased by 70% or more. And the simulation part 63 averages the operation | work of each operator ID from which this sudden change was excluded (S47).

その後、シミュレーション部63は、操作者の平均速度を全体の平均速度と比較し(S48)、段階評価を決定する(S49)。例えば、全体の平均速度が“60”であり、5段階評価の場合、120以上が1段階、120〜90が2段階、90〜60が3段階、60〜30が4段階、30以下が5段階となる。従って、平均速度が“68”の操作者の評価は“3”に決定される。S50では、結果表示部64は、S49にて決定された段階評価の結果を、操作者、平均速度、業務と対応付けて表示する。これにより、オペレータは、各操作者が各業務を遂行するためにどの程度のスキルを有するかを、簡易迅速に把握することができる。   Thereafter, the simulation unit 63 compares the average speed of the operator with the overall average speed (S48), and determines the stage evaluation (S49). For example, if the overall average speed is “60” and a five-stage evaluation is performed, 120 or more is one stage, 120 to 90 is two stages, 90 to 60 is three stages, 60 to 30 is four stages, and 30 or less is five. It becomes a stage. Therefore, the evaluation of the operator whose average speed is “68” is determined as “3”. In S50, the result display unit 64 displays the result of the stage evaluation determined in S49 in association with the operator, average speed, and business. Thereby, the operator can grasp | ascertain easily and quickly how much skill each operator has in order to perform each operation | work.

上記S46における判定の結果、平均化要求の有った評価結果が、定義ファイルにて定義された評価結果である場合(S46;No)、シミュレーション部63は、操作者の平均速度を定義ファイルの設定値と比較し(S51)、段階評価を決定する(S52)。図11は、定義ファイルG3のデータ格納例を示す図である。図11に示す様に、定義ファイルG3には、各業務(例えば、業務A、B)に対する評価と回数とが、操作者ID毎に格納されている。なお、評価は、例えば5段階評価であるが、これに限らない。   As a result of the determination in S46, if the evaluation result having the averaging request is the evaluation result defined in the definition file (S46; No), the simulation unit 63 sets the average speed of the operator in the definition file. Compared with the set value (S51), the stage evaluation is determined (S52). FIG. 11 is a diagram illustrating a data storage example of the definition file G3. As shown in FIG. 11, the definition file G3 stores the evaluation and the number of times for each job (for example, jobs A and B) for each operator ID. The evaluation is, for example, a five-level evaluation, but is not limited to this.

例えば、定義ファイルG3に、130以上が1段階、130〜100が2段階、100〜70が3段階、70〜20が4段階、20以下が5段階という5段階の評価が設定されている場合、平均速度が“68”の操作者の評価は“4”に決定される。評価の決定後は、S50の処理に移行する。   For example, in the definition file G3, a five-level evaluation is set such that 130 or more is one stage, 130 to 100 is two stages, 100 to 70 is three stages, 70 to 20 is four stages, and 20 or less is five stages. The evaluation of the operator whose average speed is “68” is determined as “4”. After the evaluation is determined, the process proceeds to S50.

図12は、業務完了時に実行される処理を説明するためのフローチャートである。まず、シミュレーション部63は、操作者IDの読込範囲となる日時を読み込み(S61)、操作者IDの読込範囲内で発生した業務を平均化する(S62)。S63では、シミュレーション部63は、評価変化の有無を判定する際、平均化を優先するか否かを判定する。該判定の結果、平均化を優先する場合(S63;Yes)、シミュレーション部63は、各操作者IDの業務を平均化し、例えば平均値の70%以上増加しているスピードを読み込まないことで突発的変化を除外する。そして、シミュレーション部63は、この突発的変化の除外された各操作者IDの業務を平均化する(S64)。その後、シミュレーション部63は、操作者の平均速度を全体の平均速度と比較し(S65)、段階評価E1を決定する(S66)。S67では、シミュレーション部63は、上記操作者の評価E2を評価DBG1から取得する。   FIG. 12 is a flowchart for explaining a process executed when a task is completed. First, the simulation unit 63 reads the date and time that is within the reading range of the operator ID (S61), and averages the tasks that occurred within the reading range of the operator ID (S62). In S63, the simulation unit 63 determines whether or not to prioritize averaging when determining whether or not there is an evaluation change. As a result of the determination, when priority is given to averaging (S63; Yes), the simulation unit 63 averages the operations of the operator IDs, and suddenly, for example, does not read a speed increasing by 70% or more of the average value. Excluding changes. And the simulation part 63 averages the operation | work of each operator ID from which this sudden change was excluded (S64). Thereafter, the simulation unit 63 compares the average speed of the operator with the overall average speed (S65), and determines the stage evaluation E1 (S66). In S67, the simulation unit 63 acquires the operator's evaluation E2 from the evaluation DBG1.

S68では、シミュレーション部63は、上記S66にて決定された段階評価E1と、上記S67にて取得された評価E2とを比較し、変化の有無を判定する。該判定の結果、変化が有る場合(S68;Yes)には、操作者に対する評価に変化が生じたため、シミュレーション部63は、読込範囲DBG2内の対応する業務(例えば、業務A)の項目に、評価変化日時と平均速度とを書き込む(S69)。なお、変化が無い場合(S68;No)には、S69の処理は省略される。   In S68, the simulation unit 63 compares the stage evaluation E1 determined in S66 with the evaluation E2 acquired in S67, and determines whether there is a change. If there is a change as a result of the determination (S68; Yes), a change has occurred in the evaluation for the operator, so the simulation unit 63 sets the corresponding job (for example, job A) in the read range DBG2 as an item. The evaluation change date and time and the average speed are written (S69). When there is no change (S68; No), the process of S69 is omitted.

上記S63における判定の結果、平均化を優先しない場合(S63;No)には、シミュレーション部63は、操作者の平均速度を定義ファイルの設定値と比較し(S70)、段階評価E1を決定する(S71)。S72では、シミュレーション部63は、上記操作者の評価E2を評価DBG1から取得する。その後、上述したS68以降の処理に移行する。   If the result of determination in S63 is that priority is not given to averaging (S63; No), the simulation unit 63 compares the average speed of the operator with the setting value in the definition file (S70), and determines the stage evaluation E1. (S71). In S72, the simulation unit 63 acquires the operator's evaluation E2 from the evaluation DBG1. Thereafter, the process proceeds to the above-described processing after S68.

以上説明した様に、入出金システム1は、リサイクルキャッシャ30と現金機IO40、50と、これらの現金機の実行した業務処理に関する業務情報(元データ)を格納する営業店情報DB10と、抽出用PC60とを有する。抽出用PC60は、データマイニング部62とシミュレーション部63とを有する。データマイニング部62は、営業店情報DB10から取得された上記業務情報の中から、上記現金機の現在の操作者の過去の業務に関する業務情報を抽出(マイニング)する。シミュレーション部63は、データマイニング部62により抽出された上記業務情報を用いて、上記操作者の取引時間(現金機占有時間)を推測し、該推測の結果に基づき、上記現金機によるロビー側の入金処理とオフィス側の出金処理との内、何れの処理を優先するかを自動的に決定する。これにより、入金処理が行われるロビー側と、出金処理が行われるオフィス側との内、取引時間や待ち時間の長い方、すなわち混雑している方の取引が常に優先される。その結果、時間的に変化する現金機の利用状況に応じた適切な切替えが可能となり、営業店舗における現金運用の効率化が実現される。   As described above, the deposit / withdrawal system 1 includes the recycle cashier 30, the cash machine IOs 40, 50, the store information DB 10 that stores business information (original data) related to the business processing performed by these cash machines, and the extraction PC60. The extraction PC 60 includes a data mining unit 62 and a simulation unit 63. The data mining unit 62 extracts (mines) business information regarding the past business of the current operator of the cash machine from the business information acquired from the store information DB 10. The simulation unit 63 estimates the transaction time (cash machine occupation time) of the operator using the business information extracted by the data mining unit 62, and based on the result of the estimation, the lobby side of the cash machine Of the deposit process and the withdrawal process on the office side, the process to be prioritized is automatically determined. As a result, among the lobby side where the deposit process is performed and the office side where the withdrawal process is performed, the transaction with the longer transaction time or waiting time, that is, the crowded transaction is always given priority. As a result, it is possible to switch appropriately according to the usage status of the cash machine that changes with time, and it is possible to improve the efficiency of cash management at the business store.

入出金システム1において、上記取引時間は、上記操作者による上記現金機の操作に掛かる操作時間と上記現金機による業務処理に掛かる処理時間とを加算した時間であるものとしてもよい。上記操作時間は、操作完了時刻から業務開始時刻(IDカード打刻時間)を減算して得られた時間であり、上記処理時間は、業務完了時刻(待機画面遷移時刻)から操作完了時刻を減算して得られた時間であるものとしてもよい。   In the deposit / withdrawal system 1, the transaction time may be a time obtained by adding an operation time required for the operation of the cash machine by the operator and a processing time required for a business process by the cash machine. The operation time is the time obtained by subtracting the work start time (ID card stamping time) from the operation completion time, and the processing time is the operation completion time subtracted from the work completion time (standby screen transition time). It is good also as what is obtained time.

また、入出金システム1において、データマイニング部62は、上記現金機の操作者による現在の操作の日時に対応する過去の年月の日時の業務に関する業務情報を抽出し、シミュレーション部63は、データマイニング部62により抽出された上記業務情報を用いて、上記操作者の取引時間を推測するものとしてもよい。更に、シミュレーション部63は、データマイニング部62により抽出された上記業務情報を用いて、上記操作者の過去の取引時間の平均値を算出し、該算出の結果に基づき、上記操作者の取引時間(現金機占有時間)を推測するものとしてもよい。あるいは、シミュレーション部63は、データマイニング部62により抽出された上記業務情報を用いて、上記操作者の取引時間(現金機占有時間)に併せて、上記操作者の取引までの待ち時間を推測し、該推測の結果に基づき、上記現金機による入金処理と出金処理との内、何れの処理を優先するかを決定するものとしてもよい。   In the deposit / withdrawal system 1, the data mining unit 62 extracts business information related to the business of the past year and month corresponding to the date and time of the current operation by the operator of the cash machine, and the simulation unit 63 The transaction time of the operator may be estimated using the business information extracted by the mining unit 62. Furthermore, the simulation unit 63 calculates an average value of the operator's past transaction time using the business information extracted by the data mining unit 62, and based on the result of the calculation, the operator's transaction time It is good also as what estimates (cash machine occupation time). Alternatively, the simulation unit 63 uses the business information extracted by the data mining unit 62 to estimate the waiting time until the operator's transaction together with the operator's transaction time (cash machine occupation time). Based on the result of the estimation, it may be determined which process is given priority among the deposit process and the withdrawal process by the cash machine.

なお、上記実施例では、現金機として、リサイクルキャッシャを例示したが、これに限らず、キャッシャ、キャッシュディスペンサ、ATM(Automated Teller Machine)等であってもよい。また、上記実施例では、現金機の取り扱う業務処理として、銀行取引業務において代表的な入金処理及び出金処理を例示したが、これらに限らず、再鑑処理等であってもよい。更に、上記実施例では、資源として、顧客レシート、行員レシート、棒金等の包装紙、札束等の施封紙を例示したが、これらに限らず、施封テープや、レシート印字用のインク等の消耗品であってもよい。   In the above-described embodiment, a recycle cashier is exemplified as a cash machine. However, the present invention is not limited thereto, and a cashier, a cash dispenser, an ATM (Automated Teller Machine), or the like may be used. Moreover, in the said Example, although typical deposit processing and withdrawal processing in the bank transaction business were illustrated as business processing which a cash machine handles, it is not restricted to these, Re-examination processing etc. may be sufficient. Further, in the above embodiment, customer receipts, employee receipts, wrapping paper such as bar metal, and sealing paper such as bill bundles are exemplified as resources, but not limited thereto, sealing tape, receipt printing ink, etc. It may be a consumable item.

また、操作者の過去の取引時間の平均値に関しても、必ずしも1年単位の平均値でなくてもよく、2〜5年単位、あるいは、半期、四半期、月、週単位の平均値を、シミュレーション部63が算出するものとしてもよい。また、シミュレーション用定義ファイルの領域定義として、年月日毎に3〜4単位領域で設定したが、これらに限らず、任意の単位領域で設定しても良い。更に、入金処理と出金処理に関しても、上記実施例では、ロビー側で顧客が入金した現金を、オフィス側で行員が出金するものとしたが、出金処理を顧客が行う、あるいは、入金処理を行員が行うものとしてもよい。   In addition, the average value of the operator's past transaction time does not necessarily have to be an average value in units of one year, and an average value in units of 2 to 5 years, or in half, quarter, month, and week units is simulated. The unit 63 may calculate the value. In addition, as the area definition of the simulation definition file, 3 to 4 unit areas are set for each year, month, and day, but the present invention is not limited to this, and an arbitrary unit area may be set. Furthermore, with regard to deposit processing and withdrawal processing, in the above embodiment, cash deposited by the customer on the lobby side is withdrawn by the bank employee on the office side. However, the customer performs the withdrawal processing or deposits. The employee may perform the process.

なお、入出金システム1の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的態様は、図示のものに限らず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することもできる。例えば、データマイニング部62とシミュレーション部63、あるいは、シミュレーション部63と結果表示部64を、それぞれ1つの構成要素として統合してもよい。反対に、シミュレーション部63に関し、優先順位決定処理を実行する部分と、運用シミュレーション処理を実行する部分と、操作者のスキルマップ表示処理を実行する部分とに分散してもよい。また、シミュレーションDB611を、抽出用PC60の外部装置として、ケーブルやネットワーク経由で接続する様にしてもよい。   Each component of the deposit / withdrawal system 1 does not necessarily have to be physically configured as illustrated. That is, the specific mode of distribution / integration of each device is not limited to the illustrated one, and all or a part thereof is functionally or physically distributed in an arbitrary unit according to various loads or usage conditions. -It can also be integrated and configured. For example, the data mining unit 62 and the simulation unit 63, or the simulation unit 63 and the result display unit 64 may be integrated as one component. On the contrary, the simulation unit 63 may be divided into a part for executing the priority order determination process, a part for executing the operation simulation process, and a part for executing the skill map display process of the operator. Further, the simulation DB 611 may be connected as an external device of the extraction PC 60 via a cable or a network.

1 入出金システム
10 営業店情報DB
20 順位操作機
30 リサイクルキャッシャ
40、50 現金機IO
60 抽出用PC
61 シミュレーション用定義ファイル
62 データマイニング部
63 シミュレーション部
64 結果表示部
611、611a、611b、611c シミュレーションDB
F1 資源の使用情報
F2 業務評価の使用情報
G1 評価DB
G2 読込範囲DB
G3 定義ファイル
1 Deposit / withdrawal system 10 Store information DB
20 rank operation machine 30 Recycle cashier 40, 50 Cash machine IO
60 PC for extraction
61 simulation definition file 62 data mining unit 63 simulation unit 64 result display unit 611, 611a, 611b, 611c simulation DB
F1 Resource usage information F2 Business evaluation usage information G1 Evaluation DB
G2 Reading range DB
G3 definition file

Claims (1)

前面と後面とを有するリサイクルキャッシャと、
前記リサイクルキャッシャの実行した業務処理に関する業務情報を格納するサーバ装置と、
情報処理装置とを有
前記情報処理装置は、
前記サーバ装置から取得した前記業務情報の中から、前記リサイクルキャッシャの操作者の過去の業務に関する業務情報を抽出
した前記業務情報を用いて、前記操作者が行う業務が顧客業務であるか行員業務であるかを判定し、
前記顧客業務の回数と前記行員業務の回数との比較結果に基づいて、前記リサイクルキャッシャの前面における業務と後面における業務とのうち何れの業務を優先するかを決定する
入出金システム。
A recycling cashier having a front surface and a rear surface ;
A server device that stores business information related to business processing executed by the recycle cashier ;
Possess and an information processing apparatus, the,
The information processing apparatus includes:
From among the operational information acquired from the server device, it extracts the business information about past operations of the operator of the recycling cashier,
By using the extracted out to the business information, business in which the operator performs it is determined whether the employees work or is the customer business,
Based on the comparison result between the number of customer operations and the number of employee operations, it is determined which of the operations on the front and the operations on the rear of the recycling cashier should be given priority .
Deposit / withdrawal system.
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