JP7404095B2 - 貨幣処理システム、貨幣処理装置、貨幣処理方法及び貨幣処理プログラム - Google Patents
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Description
まず、図1を用いて、実施形態1における貨幣処理システムの概要について説明する。図1に示しように、本実施形態では、不整合の状況を実際に復旧した過去の実績を教師データとして機械学習し、発生している不整合の状況に基づいて、その原因が何であるかを推測する推論モデルを作成する。そして、その推論モデルを貨幣処理装置100に組み込み、不整合の状況を入力することで、その原因の候補を推測する。これにより、装置異常ではなく操作ミス等を含む不整合の原因の推測が可能になる。すなわち、より多様な不整合の状況に対してその原因を推測することが可能になる。また、銀行員等の操作者がその場で不整合の原因を推測できるため、原因特定と復旧作業の時間を削減することができる。更に、銀行等の現地からの復旧支援依頼を削減できるため、保守員の対応工数を削減することができる。
(I)帯封紙幣として100枚(1束)あるべきものがバラ紙幣として100枚あり、機内で入り繰りが発生している状態では、帯封紙幣の搬送中にエラーが発生し、帯封紙幣で機内に戻すべきところをバラ紙幣の状態で機内に戻していることが多い。
(II)精査にて、硬貨の各金種がそれぞれ数枚ずつ多く計数され、現金がデータより多い状態では、精査における計数処理において、一度計数された硬貨を再計数してしまい、その分二重計数となっていることが多い。
(III)精査にて、硬貨が1枚足りず、現金がデータより少ない状態では、硬貨搬送中のエラーが発生し、機内から取り出す必要のある硬貨を見落として機内に残ったままになっていることが多い。
機械学習の結果から上記のような特徴が得られる。
次に、図2を用いて、実施形態1に係る貨幣処理システムの全体構成について説明する。図2に示すように、この貨幣処理システム1は、例えば銀行等の金融機関の営業店舗を対象にして構築されるものであり、入金処理及び出金処理を含む各種の処理を実行する出納機である貨幣処理装置100と、貨幣処理装置100と通信可能に接続され、貨幣を所望の金種に両替する両替機200と、貨幣処理装置100と通信可能に接続され、金融機関の窓口にて入金処理及び出金処理を行う窓口キャッシャ300と、を備えている。
次に、図3及び4を用いて、貨幣処理装置100の構成について説明する。図3及び4に示すように、貨幣処理装置100は、バラ紙幣処理部11及び帯封紙幣処理部12を有する紙幣処理ユニット10と、バラ硬貨処理部31及び包装硬貨処理部32を有する硬貨処理ユニット30と、損貨・記念貨処理ユニット50と、有価媒体処理ユニット60と、貨幣保管ユニット70と、これらの各処理ユニット及び各処理部を統合制御する制御部80とを含んで構成されている。
以下、貨幣処理装置100が行う処理について説明をする。制御部80は、図4に示すように、取得部81と、推測部82と、抽出部83と、復旧手段特定部84との機能を備えている。制御部80は、例えば、各種の処理を実現するためのソフトウェアプログラムと、該ソフトウェアプログラムを実行するCPU(Central Processing Unit)と、該CPUによって制御される各種ハードウェア等によって構成されている。制御部80の動作に必要なソフトウェアプログラムやデータは記憶部93に記憶される。
(1)不整合を発見したタイミング
(2)不整合が貨幣処理装置100の監視により発覚したか否か
(3)不整合のバラ紙幣の枚数
(4)不整合の金額
(5)不整合の帯封紙幣の束数
(6)不整合のバラ硬貨の枚数
(7)不整合の発生箇所が貨幣処理装置100内若しくは手許のいずれか、又は両者であることを示す情報
(8)違算の内容
(9)貨幣のバラと束の入り繰りが発生したか否か
(10)新券紙幣の有無
(11)損券、損貨及び/又は記念貨の有無
(12)データのみが異常であるか否か
(13)貨幣処理装置100の種類
(14)貨幣処理装置100内で不整合が発見された箇所
(15)不整合の包装硬貨の本数
次に、図7~9に示す画面例を参照しながら、貨幣処理装置100で行われる貨幣処理の手順、主に不整合の原因特定に係る処理の手順について説明する。図7~9に示す画面例は、貨幣処理装置100のターミナル部91に表示される画面である。
次に、推論モデルを実際に生成し、その推論モデルを用いて上述の7つの大項目を実際に推測した結果について説明する。ここでは、学習用データ1470件を学習用:テスト用=9:1に分け、学習用データを使用して推論モデルを作成した。機械学習の手法としては、決定木を用い、決定木を生成するためのアルゴリズムとしてC5.0を用いた。作成したモデルにテスト用データを入力し、推測された原因と、実際の原因(正解)とを比較した。その結果、正解率は略60.4%で、不正解率は略39.6%であり、良好な精度が得られた。
最後に、推論モデルを実際に生成し、その推論モデルを用いて上述の48つの小項目を実際に推測した結果について説明する。ここでも、学習用データ1470件を学習用:テスト用=9:1に分け、学習用データを使用して推論モデルを作成した。機械学習の手法としては、決定木を用い、決定木を生成するためのアルゴリズムとしてC5.0を用いた。作成したモデルにテスト用データを入力し、推測された原因と、実際の原因(正解)とを比較した。その結果を下記表1に示す。
10:紙幣処理ユニット
11:バラ紙幣処理部
12:帯封紙幣処理部
30:硬貨処理ユニット
31:バラ硬貨処理部
32:包装硬貨処理部
50:損貨・記念貨処理ユニット
60:有価媒体処理ユニット
70:貨幣保管ユニット
80:制御部
81:取得部
82:推測部
83:抽出部
84:復旧手段特定部
91:ターミナル部
92:プリンタ
93:記憶部
94:通信部
95:管理コンピュータ
100:貨幣処理装置
200:両替機
300:窓口キャッシャ
Claims (11)
- 貨幣の入金処理及び出金処理を行う貨幣処理装置と、
現金通貨の状況とデータ上の通貨情報との間における不整合の状況を示す不整合情報を取得する取得部と、
前記不整合情報に基づいて、前記不整合の状況が生じた原因の候補を複数推測する推測部と、
複数の前記原因の候補を表示可能な表示部と、
を備え、
前記推測部は、前記不整合情報に基づいて、複数の前記原因の候補のそれぞれの発生確率を更に推測し、
前記表示部は、前記発生確率を更に表示し得る
ことを特徴とする貨幣処理システム。 - 前記推測部による推測の結果、保守員が対応する必要があり、かつ、その発生確率が所定の確率を超える原因の候補が存在する場合、前記表示部は、所定の態様で報知情報を表示する
ことを特徴とする請求項1記載の貨幣処理システム。 - 前記貨幣処理装置における各処理の内容を特定するログ情報に基づいて、複数の前記原因の候補に対応する処理をそれぞれ抽出する抽出部を更に備え、
1以上の原因の候補について前記抽出部により対応する処理が抽出された場合、前記表示部は、原因の候補を、当該原因の候補に対応する処理の内容とともに表示する
ことを特徴とする請求項1又は2記載の貨幣処理システム。 - 前記表示部は、前記抽出部により対応する処理が抽出されなかった原因の候補を表示しない
ことを特徴とする請求項3記載の貨幣処理システム。 - 前記推測部は、過去に発生した不整合の状況と、その原因とを教師データとして機械学習された推論モデルを用いて、複数の前記原因の候補を推測する
ことを特徴とする請求項1~4のいずれかに記載の貨幣処理システム。 - 前記取得部は、前記不整合情報として、不整合を発見したタイミングと、不整合が前記貨幣処理装置の監視により発覚したか否かと、不整合のバラ紙幣の枚数と、不整合の金額と、不整合の帯封紙幣の束数と、不整合のバラ硬貨の枚数と、不整合の発生箇所が前記貨幣処理装置内若しくは手許のいずれか、又は両者であることを示す情報と、違算の内容と、貨幣のバラと束の入り繰りが発生したか否かと、新券紙幣の有無と、損券、損貨及び/又は記念貨の有無と、データのみが異常であるか否かと、前記貨幣処理装置の種類と、前記貨幣処理装置内で不整合が発見された箇所と、不整合の包装硬貨の本数とのうち、少なくとも一種の情報を取得する
ことを特徴とする請求項1~5のいずれかに記載の貨幣処理システム。 - 前記取得部は、前記不整合情報として、不整合を発見したタイミングと、不整合が前記貨幣処理装置の監視により発覚したか否かと、不整合のバラ紙幣の枚数と、不整合の金額と、不整合の帯封紙幣の束数と、不整合のバラ硬貨の枚数と、不整合の発生箇所が前記貨幣処理装置内若しくは手許のいずれか、又は両者であることを示す情報と、違算の内容とのうち、少なくとも一種の情報を取得する
ことを特徴とする請求項6記載の貨幣処理システム。 - 複数の前記原因の候補は、前記貨幣処理装置に係る不良と、エラー現金の取り扱いミスと、リジェクト現金の取り扱いミスと、精査又は全回収の操作ミスと、通常の操作ミスと、現金の確認ミスと、前記表示部に表示された指示の無視とのうち、少なくとも2つの項目の中から推測される
ことを特徴とする請求項1~7のいずれかに記載の貨幣処理システム。 - 貨幣の入金処理及び出金処理を行う貨幣処理装置であって、
現金通貨の状況とデータ上の通貨情報との間における不整合の状況を示す不整合情報を取得する取得部と、
前記不整合情報に基づいて、前記不整合の状況が生じた原因の候補を複数推測する推測部と、
複数の前記原因の候補を表示可能な表示部と、
を備え、
前記推測部は、前記不整合情報に基づいて、複数の前記原因の候補のそれぞれの発生確率を更に推測し、
前記表示部は、前記発生確率を更に表示し得る
ことを特徴とする貨幣処理装置。 - 貨幣の入金処理及び出金処理を行う貨幣処理装置を含む貨幣処理システムが実行する貨幣処理方法であって、
現金通貨の状況とデータ上の通貨情報との間における不整合の状況を示す不整合情報を取得する取得ステップと、
前記不整合情報に基づいて、前記不整合の状況が生じた原因の候補を複数推測する推測ステップと、
複数の前記原因の候補を、前記貨幣処理装置が備える表示部に表示する表示ステップと、
を含み、
前記推測ステップは、前記不整合情報に基づいて、複数の前記原因の候補のそれぞれの発生確率を更に推測し、
前記表示ステップは、前記発生確率を前記表示部に更に表示する
ことを特徴とする貨幣処理方法。 - 貨幣の入金処理及び出金処理を行う貨幣処理装置で実行される貨幣処理プログラムであって、
現金通貨の状況とデータ上の通貨情報との間における不整合の状況を示す不整合情報を取得する取得処理と、
前記不整合情報に基づいて、前記不整合の状況が生じた原因の候補を複数推測する推測処理と、
複数の前記原因の候補を、前記貨幣処理装置が備える表示部に表示する表示処理と、
を前記貨幣処理装置に実行させ、
前記推測処理は、前記不整合情報に基づいて、複数の前記原因の候補のそれぞれの発生確率を更に推測し、
前記表示処理は、前記発生確率を前記表示部に更に表示する
ことを特徴とする貨幣処理プログラム。
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