JPH09204476A - Operation management device for automatic transaction device - Google Patents

Operation management device for automatic transaction device

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Publication number
JPH09204476A
JPH09204476A JP1018996A JP1018996A JPH09204476A JP H09204476 A JPH09204476 A JP H09204476A JP 1018996 A JP1018996 A JP 1018996A JP 1018996 A JP1018996 A JP 1018996A JP H09204476 A JPH09204476 A JP H09204476A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
input
environment information
time series
transaction
period
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP1018996A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Shigeru Maeda
茂 前田
Tetsuya Abe
哲也 阿部
Kazunobu Konta
和宣 紺田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba Corp filed Critical Toshiba Corp
Priority to JP1018996A priority Critical patent/JPH09204476A/en
Publication of JPH09204476A publication Critical patent/JPH09204476A/en
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  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To reduce the work burden of an operator and to improve funds operation efficiency without deteriorating service for a user. SOLUTION: A time series data input part 3 inputs time series data on transaction information of automatic transaction devices 11-1n. An environment information input part 4 inputs environment information when transaction is generated and they are stored in a time series information data base 5. A clustering part 6 executes clustering for time series data for prescribed time in the time series information data base 5 and stores the result in a pattern data base 7 with environment information. A pattern retrieval part 9 retrieves an appropriate past time series pattern from the pattern data base 7 based on environment information of a prediction period. A transaction situation prediction part 10 predicts the transaction situation of the prediction period by using the retrieved result and outputs the prediction result in a prediction transaction situation output part 11.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、たとえば、銀行の
現金自動支払機や現金自動預出金機など、金融機関にお
ける自動取引装置の過去の取引情報の時系列データと取
引発生時の環境情報を記憶し、それらのデータを用いて
自動取引装置の運用を管理する自動取引装置の運用管理
装置に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to time series data of past transaction information of an automatic transaction device in a financial institution such as an automatic teller machine of a bank or an automatic teller machine of a bank and environmental information at the time of occurrence of a transaction. The present invention relates to an operation management device for an automatic transaction device, which stores the information and manages the operation of the automatic transaction device using the data.

【0002】[0002]

【従来の技術】たとえば、銀行などの金融機関における
自動取引装置(現金自動支払機や現金自動預出金機な
ど)には、引出し(出金)、預入れ(入金)、振替、振
込みなどの各機能があるが、たとえば、これらの各機能
を引出しのみ動作するように制限することができるもの
がある。その制限は、係員が特定の自動取引装置を指定
することであらかじめ決定していたり、また、自動取引
装置内の資金が足りなくなってきた時点で、たとえば、
引出しの機能を停止するなどの動作を行なうことでなさ
れていた。
2. Description of the Related Art For example, in an automatic transaction device (such as an automatic teller machine or an automatic teller machine) in a financial institution such as a bank, a drawer (withdrawal), a deposit (payment), a transfer, a transfer, There are functions, but for example, some of these functions can be restricted to operate only in the drawer. The limit is determined in advance by a staff member designating a specific automatic transaction device, or when the funds in the automatic transaction device become insufficient, for example,
It was done by performing operations such as stopping the drawer function.

【0003】また、一度資金切れや資金あふれなどがあ
ると、その問題発生時点に自動取引装置が動作を停止し
てしまう。したがって、係員は、このとき現金の補充/
回収の作業にとりかからなければならない。
Further, once the money runs out or the money overflows, the automatic transaction apparatus stops operating at the time when the problem occurs. Therefore, the clerk at this time is to add cash /
We must start the recovery work.

【0004】[0004]

【発明が解決しようとする課題】従来にあっては、自動
取引装置の機能は、あらかじめ係員によって決められて
いたり、内部の資金状況によって突発的に変更されてい
た。前者の場合は、機能が固定なので、その日の取引状
況に応じた柔軟な運用を行なうことは不可能である。た
とえば、当日は予想よりも引出し量が多いので、引出し
専用機に設定していたのを預入れも可能にするなどのこ
とができないので、資金の有効活用が図れないことにな
る。また、後者の場合でも、機能変更が突発的に発生す
るため、たとえば、これが混雑期に発生した場合は、利
用者に対するサービスの低下が顕著になる。
In the past, the function of the automatic transaction apparatus was previously determined by a staff member or suddenly changed according to the internal financial situation. In the former case, since the function is fixed, it is impossible to operate flexibly according to the transaction status of the day. For example, since the withdrawal amount is larger than expected on the day, it is not possible to make deposits even if it was set as a withdrawal-only machine, so it is impossible to effectively utilize the funds. Even in the latter case, the function change suddenly occurs, so that, for example, when this occurs during the congestion period, the service to the user is significantly reduced.

【0005】さらに、自動取引装置の動作停止の場合
も、サービスの低下が著しく、また、係員の作業に対し
ても、あらかじめ準備を行なうことができないという問
題があった。
Further, even when the operation of the automated teller machine is stopped, there is a problem that the service is remarkably deteriorated and that the work of the staff cannot be prepared in advance.

【0006】そこで、本発明は、自動取引装置の運用管
理において、係員の作業負担を軽減し、利用者に対する
サービスを低下させずに資金運用効率の向上が図れる自
動取引装置の運用管理装置を提供することを目的とす
る。
In view of the above, the present invention provides an operation management apparatus for an automatic transaction apparatus, which can reduce the work load of a staff member in the operation management of the automatic transaction apparatus and improve the fund operation efficiency without lowering the service to the user. The purpose is to do.

【0007】[0007]

【課題を解決するための手段】本発明の自動取引装置の
運用管理装置は、運用管理しようとする自動取引装置か
らの取引情報の時系列データを入力する第1の入力手段
と、前記自動取引装置の取引発生時の環境情報を入力す
る第2の入力手段と、前記第1の入力手段で入力された
時系列データと前記第2の入力手段で入力された環境情
報とを対応させて記憶する第1の記憶手段と、この第1
の記憶手段に記憶された時系列データをクラスタリング
することにより時系列パターンを得るクラスタリング手
段と、このクラスタリング手段で得られた時系列パター
ンと前記第2の入力手段で入力された環境情報とを対応
させて記憶する第2の記憶手段と、前記第2の入力手段
で入力された環境情報を用いて予測期間の環境情報を設
定する設定手段と、この設定手段から得られる予測期間
の環境情報を用いて予測期間に対応する過去の時系列パ
ターンとその環境情報を前記第2の記憶手段から検索す
る検索手段と、この検索手段で検索された時系列パター
ンと環境情報を用いて予測期間の取引状況を予測する予
測手段と、この予測手段で予測された取引状況に関する
情報を出力する出力手段とを具備している。
An operation management apparatus for an automatic transaction apparatus according to the present invention comprises first input means for inputting time series data of transaction information from the automatic transaction apparatus to be operated and managed, and the automatic transaction. Second input means for inputting environment information when a transaction of the device occurs, time-series data input by the first input means and environment information input by the second input means are stored in association with each other. And a first storage means
Clustering means for obtaining a time series pattern by clustering the time series data stored in the storage means, the time series pattern obtained by this clustering means, and the environment information inputted by the second input means. The second storage means for storing the information, the setting means for setting the environmental information of the prediction period using the environmental information input by the second input means, and the environmental information of the prediction period obtained from the setting means. Retrieval means for retrieving a past time series pattern corresponding to the prediction period and its environment information from the second storage means, and a transaction for the prediction period using the time series pattern and environment information retrieved by this retrieval means It comprises a predicting means for predicting the situation and an output means for outputting information on the transaction situation predicted by the predicting means.

【0008】また、本発明の自動取引装置の運用管理装
置は、運用管理しようとする自動取引装置からの取引情
報の時系列データを入力する第1の入力手段と、前記自
動取引装置の取引発生時の環境情報を入力する第2の入
力手段と、前記第1の入力手段で入力された時系列デー
タと前記第2の入力手段で入力された環境情報とを対応
させて記憶する第1の記憶手段と、この第1の記憶手段
に記憶された時系列データをクラスタリングすることに
より時系列パターンを得るクラスタリング手段と、この
クラスタリング手段で得られた時系列パターンと前記第
2の入力手段で入力された環境情報とを対応させて記憶
する第2の記憶手段と、前記第2の入力手段で入力され
た環境情報を用いて予測期間の環境情報を設定する設定
手段と、この設定手段から得られる予測期間の環境情報
を用いて予測期間に対応する過去の時系列パターンとそ
の環境情報を前記第2の記憶手段から検索する検索手段
と、この検索手段で検索された時系列パターンと環境情
報を用いて予測期間の取引状況を予測する予測手段と、
この予測手段で予測された取引状況と前記第1の入力手
段で入力された時系列データから得られる現在の運用状
況に関する情報を出力する出力手段とを具備している。
Further, the operation management device of the automatic transaction device of the present invention includes first input means for inputting time series data of transaction information from the automatic transaction device to be operated and managed, and transaction generation of the automatic transaction device. A second input means for inputting time environment information; a first input means for storing the time-series data input by the first input means and the environment information input by the second input means in association with each other; Storage means, clustering means for obtaining a time series pattern by clustering the time series data stored in the first storage means, time series pattern obtained by the clustering means, and input by the second input means Second storage means for storing the stored environment information in association with each other, setting means for setting the environment information of the prediction period using the environment information input by the second input means, and this setting Retrieval means for retrieving the past time series pattern and its environment information corresponding to the prediction period from the second storage means by using the environment information of the prediction period obtained from the column, and the time series pattern retrieved by this retrieval means. And a prediction means for predicting the transaction status during the prediction period using the environmental information,
It is provided with an output means for outputting the transaction status predicted by the prediction means and the information on the current operation status obtained from the time series data input by the first input means.

【0009】また、本発明の自動取引装置の運用管理装
置は、運用管理しようとする自動取引装置からの取引情
報の時系列データを入力する第1の入力手段と、前記自
動取引装置の取引発生時の環境情報を入力する第2の入
力手段と、前記第1の入力手段で入力された時系列デー
タと前記第2の入力手段で入力された環境情報とを対応
させて記憶する第1の記憶手段と、この第1の記憶手段
に記憶された時系列データをクラスタリングすることに
より時系列パターンを得るクラスタリング手段と、この
クラスタリング手段で得られた時系列パターンと前記第
2の入力手段で入力された環境情報とを対応させて記憶
する第2の記憶手段と、前記第2の入力手段で入力され
た環境情報を用いて予測期間の環境情報を設定する設定
手段と、この設定手段から得られる予測期間の環境情報
を用いて予測期間に対応する過去の時系列パターンとそ
の環境情報を前記第2の記憶手段から検索する検索手段
と、この検索手段で検索された時系列パターンと環境情
報を用いて予測期間の取引状況を予測する予測手段と、
この予測手段で予測された取引状況と前記第1の入力手
段で入力された時系列データから得られる現在の運用状
況をもとに前記自動取引装置に対して運用指示を出す指
示手段とを具備している。
Further, the operation management apparatus of the automatic transaction apparatus of the present invention includes first input means for inputting time series data of transaction information from the automatic transaction apparatus to be operated and managed, and transaction generation of the automatic transaction apparatus. A second input means for inputting time environment information; a first input means for storing the time-series data input by the first input means and the environment information input by the second input means in association with each other; Storage means, clustering means for obtaining a time series pattern by clustering the time series data stored in the first storage means, time series pattern obtained by the clustering means, and input by the second input means Second storage means for storing the stored environment information in association with each other, setting means for setting the environment information of the prediction period using the environment information input by the second input means, and this setting Retrieval means for retrieving the past time series pattern and its environment information corresponding to the prediction period from the second storage means by using the environment information of the prediction period obtained from the column, and the time series pattern retrieved by this retrieval means. And a prediction means for predicting the transaction status during the prediction period using the environmental information,
And an instruction means for issuing an operation instruction to the automated teller machine based on the transaction status predicted by the prediction means and the current operation status obtained from the time series data input by the first input means. doing.

【0010】また、本発明の自動取引装置の運用管理装
置は、運用管理しようとする自動取引装置からの取引情
報の時系列データを入力する第1の入力手段と、前記自
動取引装置の取引発生時の環境情報を入力する第2の入
力手段と、前記第1の入力手段で入力された時系列デー
タと前記第2の入力手段で入力された環境情報とを対応
させて記憶する第1の記憶手段と、この第1の記憶手段
に記憶された時系列データをクラスタリングすることに
より時系列パターンを得るクラスタリング手段と、この
クラスタリング手段で得られた時系列パターンと前記第
2の入力手段で入力された環境情報とを対応させて記憶
する第2の記憶手段と、前記第2の入力手段で入力され
た環境情報を用いて予測期間の環境情報を設定する設定
手段と、この設定手段から得られる予測期間の環境情報
を用いて予測期間に対応する過去の時系列パターンとそ
の環境情報を前記第2の記憶手段から検索する検索手段
と、この検索手段で検索された時系列パターンと環境情
報を用いて予測期間の取引状況として混雑期と閑散期を
予測する第1の予測手段と、この第1の予測手段で予測
された取引状況と前記第1の入力手段で入力された時系
列データから得られる現在の運用状況から前記自動取引
装置内の資金切れまたは資金あふれを予測する第2の予
測手段と、この第2の予測手段で資金切れまたは資金あ
ふれが予測された場合、前記第1の予測手段で予測され
た予測閑散期に前記自動取引装置に対して運用停止指示
を出し、その後に運用再開指示を出す指示手段とを具備
している。
Further, the operation management device of the automatic transaction device of the present invention includes first input means for inputting time series data of transaction information from the automatic transaction device to be operated and managed, and transaction generation of the automatic transaction device. A second input means for inputting time environment information; a first input means for storing the time-series data input by the first input means and the environment information input by the second input means in association with each other; Storage means, clustering means for obtaining a time series pattern by clustering the time series data stored in the first storage means, time series pattern obtained by the clustering means, and input by the second input means Second storage means for storing the stored environment information in association with each other, setting means for setting the environment information of the prediction period using the environment information input by the second input means, and this setting Retrieval means for retrieving the past time series pattern and its environment information corresponding to the prediction period from the second storage means by using the environment information of the prediction period obtained from the column, and the time series pattern retrieved by this retrieval means. The first forecasting means for forecasting the congestion period and the off-season as the trading situation in the forecasting period using the environmental information, the trading situation predicted by the first forecasting means, and the first inputting means. A second predicting means for predicting a cash out or a cash overflow in the automatic transaction device from the current operation status obtained from the time series data; and a case where a cash out or a cash overflow is predicted by the second predicting means, The system includes an instruction unit that issues an operation stop instruction to the automated teller machine during the predicted quiet period predicted by the first prediction unit, and then issues an operation restart instruction.

【0011】また、本発明の自動取引装置の運用管理装
置は、運用管理しようとする自動取引装置からの取引情
報の時系列データを入力する第1の入力手段と、前記自
動取引装置の取引発生時の環境情報を入力する第2の入
力手段と、前記第1の入力手段で入力された時系列デー
タと前記第2の入力手段で入力された環境情報とを対応
させて記憶する第1の記憶手段と、この第1の記憶手段
に記憶された時系列データをクラスタリングすることに
より時系列パターンを得るクラスタリング手段と、この
クラスタリング手段で得られた時系列パターンと前記第
2の入力手段で入力された環境情報とを対応させて記憶
する第2の記憶手段と、前記第2の入力手段で入力され
た環境情報を用いて予測期間の環境情報を設定する設定
手段と、この設定手段から得られる予測期間の環境情報
を用いて予測期間に対応する過去の時系列パターンとそ
の環境情報を前記第2の記憶手段から検索する検索手段
と、この検索手段で検索された時系列パターンと環境情
報を用いて予測期間の取引状況として混雑期と閑散期を
予測する第1の予測手段と、この第1の予測手段で予測
された取引状況と前記第1の入力手段で入力された時系
列データから得られる現在の運用状況から前記自動取引
装置内の資金切れまたは資金あふれを予測する第2の予
測手段と、この第2の予測手段で資金切れまたは資金あ
ふれが予測された場合、前記第1の予測手段で予測され
た予測閑散期に前記自動取引装置に対して適切な機能変
更指示を出し、その後の予測閑散期に適切な機能復帰指
示を出す指示手段とを具備している。
Further, the operation management apparatus of the automatic transaction apparatus of the present invention includes first input means for inputting time series data of transaction information from the automatic transaction apparatus to be operated and managed, and transaction generation of the automatic transaction apparatus. A second input means for inputting time environment information; a first input means for storing the time-series data input by the first input means and the environment information input by the second input means in association with each other; Storage means, clustering means for obtaining a time series pattern by clustering the time series data stored in the first storage means, time series pattern obtained by the clustering means, and input by the second input means Second storage means for storing the stored environment information in association with each other, setting means for setting the environment information of the prediction period using the environment information input by the second input means, and this setting Retrieval means for retrieving the past time series pattern and its environment information corresponding to the prediction period from the second storage means by using the environment information of the prediction period obtained from the column, and the time series pattern retrieved by this retrieval means. The first forecasting means for forecasting the congestion period and the off-season as the trading situation in the forecasting period using the environmental information, the trading situation predicted by the first forecasting means, and the first inputting means. A second predicting means for predicting a cash out or a cash overflow in the automatic transaction device from the current operation status obtained from the time series data; and a case where a cash out or a cash overflow is predicted by the second predicting means, And an instruction means for issuing an appropriate function change instruction to the automated teller machine during the predicted quiet period predicted by the first prediction means and an appropriate function return instruction during the subsequent predicted quiet period.

【0012】また、本発明の自動取引装置の運用管理装
置は、運用管理しようとする自動取引装置からの取引情
報の時系列データを入力する第1の入力手段と、前記自
動取引装置の取引発生時の環境情報を入力する第2の入
力手段と、前記第1の入力手段で入力された時系列デー
タと前記第2の入力手段で入力された環境情報とを対応
させて記憶する第1の記憶手段と、この第1の記憶手段
に記憶された時系列データをクラスタリングすることに
より時系列パターンを得るクラスタリング手段と、この
クラスタリング手段で得られた時系列パターンと前記第
2の入力手段で入力された環境情報とを対応させて記憶
する第2の記憶手段と、前記第2の入力手段で入力され
た環境情報を用いて予測期間の環境情報を設定する設定
手段と、この設定手段から得られる予測期間の環境情報
を用いて予測期間に対応する過去の時系列パターンとそ
の環境情報を前記第2の記憶手段から検索する検索手段
と、この検索手段で検索された時系列パターンと環境情
報を用いて予測期間の取引状況として混雑期と閑散期を
予測する予測手段と、この予測手段で予測された予測混
雑期の前の予測閑散期に前記自動取引装置に対して機能
を変更する指示を出す指示手段とを具備している。
Further, the operation management apparatus of the automatic transaction apparatus of the present invention includes first input means for inputting time series data of transaction information from the automatic transaction apparatus to be operated and managed, and transaction generation of the automatic transaction apparatus. A second input means for inputting time environment information; a first input means for storing the time-series data input by the first input means and the environment information input by the second input means in association with each other; Storage means, clustering means for obtaining a time series pattern by clustering the time series data stored in the first storage means, time series pattern obtained by the clustering means, and input by the second input means Second storage means for storing the stored environment information in association with each other, setting means for setting the environment information of the prediction period using the environment information input by the second input means, and this setting Retrieval means for retrieving the past time series pattern and its environment information corresponding to the prediction period from the second storage means by using the environment information of the prediction period obtained from the column, and the time series pattern retrieved by this retrieval means. And a predicting means for predicting the congestion period and the off-season as the transaction status of the forecast period using the environmental information, and a function for the automatic transaction device during the forecast off-season before the forecast congestion period predicted by this predicting means. And an instruction means for issuing an instruction to change.

【0013】さらに、本発明の自動取引装置の運用管理
装置は、運用管理しようとする自動取引装置からの取引
情報の時系列データを入力する第1の入力手段と、前記
自動取引装置の取引発生時の環境情報を入力する第2の
入力手段と、前記第1の入力手段で入力された時系列デ
ータと前記第2の入力手段で入力された環境情報とを対
応させて記憶する第1の記憶手段と、この第1の記憶手
段に記憶された時系列データをクラスタリングすること
により時系列パターンを得るクラスタリング手段と、こ
のクラスタリング手段で得られた時系列パターンと前記
第2の入力手段で入力された環境情報とを対応させて記
憶する第2の記憶手段と、前記第2の入力手段で入力さ
れた環境情報を用いて予測期間の環境情報を設定する設
定手段と、この設定手段から得られる予測期間の環境情
報を用いて予測期間に対応する過去の時系列パターンと
その環境情報を前記第2の記憶手段から検索する検索手
段と、この検索手段で検索された時系列パターンと環境
情報を用いて予測期間の取引状況として混雑期と閑散期
を予測する予測手段と、この予測手段で予測された予測
混雑期の後の予測閑散期に前記自動取引装置に対して機
能を変更する指示を出す指示手段とを具備している。
Further, the operation management device of the automatic transaction device of the present invention includes first input means for inputting time series data of transaction information from the automatic transaction device to be operated and managed, and transaction generation of the automatic transaction device. A second input means for inputting time environment information; a first input means for storing the time-series data input by the first input means and the environment information input by the second input means in association with each other; Storage means, clustering means for obtaining a time series pattern by clustering the time series data stored in the first storage means, time series pattern obtained by the clustering means, and input by the second input means Second storage means for storing the stored environment information in association with each other, setting means for setting the environment information of the prediction period using the environment information input by the second input means, and this setting means. Searching means for searching the past second time series pattern and its environment information corresponding to the prediction period using the environment information of the prediction period obtained from the means, and the time series pattern searched by the searching means. Prediction means for predicting the congestion period and the off-season as the transaction status of the forecast period using the and environmental information, and a function for the automatic transaction device during the forecast off-season after the forecast congestion period predicted by this prediction means. And an instruction means for issuing an instruction to change.

【0014】本発明によれば、運用管理しようとする自
動取引装置の過去の取引情報の時系列データと取引発生
時の環境情報を記憶し、ある一定期間の時系列データに
対してクラスタリングを行ない、そのクラスタを環境情
報とともに記憶する。そして、予測期間の取引状況に最
も類すると思われる過去のパターンを検索し、それを用
いて予測期間の取引状況を予測することにより、係員が
あらかじめ先の取引状況を把握することで、作業準備な
どを容易にし、また、自動取引装置自体が予測に基づい
て適切な機能変更を行なうことにより、資金運用の効率
向上、適正化、サービスの充実を図ることができる。
According to the present invention, the time series data of the past transaction information of the automatic transaction device to be operated and managed and the environment information at the time of the transaction are stored, and the clustering is performed on the time series data of a certain period. , The cluster is stored with the environment information. Then, by searching the past pattern that seems to be the most similar to the transaction status of the forecast period and using it to predict the transaction status of the forecast period, the staff can grasp the previous transaction status in advance to prepare for work. It is possible to improve the efficiency of fund management, to optimize it, and to enhance services by facilitating the above-mentioned processing and by appropriately changing the function of the automatic transaction device based on the prediction.

【0015】[0015]

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。なお、本実施の形態は、た
とえば、銀行における現金自動預出金機などの自動取引
装置の運用管理装置に適用した場合を一例として説明す
る。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. It should be noted that the present embodiment will be described by way of example when applied to an operation management device of an automatic transaction device such as an automatic teller machine in a bank.

【0016】本実施の形態の自動取引装置の運用管理装
置は、運用管理しようとする複数の自動取引装置の入
金、出金などの取引情報の時系列データを入力し、それ
をクラスタリングして日付、曜日、天候などの取引発生
時の環境情報とともに記憶する。そして、予測期間の環
境情報を基に適切な過去の時系列パターンを検索し、そ
れに基づき予測期間の取引状況を予測するものである。
The operation management apparatus of the automatic transaction apparatus of this embodiment inputs time-series data of transaction information such as deposits and withdrawals of a plurality of automatic transaction apparatuses to be operated and managed, clusters them, and outputs the date. , Day of the week, weather, and other environmental information at the time of transaction occurrence. Then, an appropriate past time series pattern is searched based on the environmental information of the prediction period, and the transaction status of the prediction period is predicted based on that.

【0017】図1は、本実施の形態に係る自動取引装置
の運用管理装置の概略構成を示すもので、1は自動取引
装置群、2は自動取引装置群1の運用管理を行なう運用
管理装置である。自動取引装置群1は、複数の現金自動
預出金機などの自動取引装置(銀行ATM)11 〜1n
から構成される。
FIG. 1 shows a schematic configuration of an operation management apparatus for an automatic transaction apparatus according to the present embodiment. 1 is an automatic transaction apparatus group, 2 is an operation management apparatus for performing operation management of the automatic transaction apparatus group 1. Is. The automatic transaction device group 1 is an automatic transaction device (bank ATM) 11 to 1n such as a plurality of automatic teller machines.
Consists of

【0018】運用管理装置2は、第1の入力手段として
の時系列データ入力部3、第2の入力手段としての環境
情報入力部4、第1の記憶手段としての時系列情報デー
タベース5、クラスタリング手段としてのクラスタリン
グ部6、第2の記憶手段としてのパターンデータベース
7、設定手段としての予測期間環境情報設定部8、検索
手段としてのパターン検索部9、第1の予測手段として
の取引状況予測部10、出力手段としての予測取引状況
出力部11、第2の予測手段としての資金切れ/あふれ
予測部12、および、指示手段としての運用指示部13
から構成される。
The operation management apparatus 2 has a time series data input section 3 as a first input means, an environment information input section 4 as a second input means, a time series information database 5 as a first storage means, and clustering. A clustering unit 6 as a means, a pattern database 7 as a second storage unit, a predicted period environment information setting unit 8 as a setting unit, a pattern search unit 9 as a searching unit, and a transaction status prediction unit as a first predicting unit. 10, a predicted transaction status output unit 11 as an output unit, a cash out / overflow prediction unit 12 as a second prediction unit, and an operation instruction unit 13 as an instruction unit
Consists of

【0019】まず、運用管理装置2の全体の処理の流れ
と各部の概略的な働きを説明する。複数の自動取引装置
11 〜1nからの入金、出金などの取引情報は時系列的
に時系列データ入力部3に入力される。一方、取引発生
時の日付、曜日、天候などの環境情報は、手動、自動の
区別を問わず、環境情報入力部4から入力される。これ
らは、共に対応させて時系列情報データベース5に格納
される。
First, the overall processing flow of the operation management apparatus 2 and the schematic operation of each part will be described. Transaction information such as deposits and withdrawals from the plurality of automatic transaction devices 11 to 1n is input to the time-series data input unit 3 in time series. On the other hand, environmental information such as the date, day of the week, and weather when the transaction occurs is input from the environmental information input unit 4 regardless of whether it is manual or automatic. These are stored in the time-series information database 5 in association with each other.

【0020】次に、時系列データがある単位時間まとま
ると、環境情報とともにクラスタリング部6へ送られ
る。クラスタリング6は、送られてきた全時系列データ
に対し、データの時系列パターンが類似するものを同じ
クラスタとして分類する。こうしてクラスタリングされ
た時系列パターンは、環境情報とともにクラスタリング
情報としてパターンデータベース7に送られ、格納され
る。
Next, when the time-series data is collected in a certain unit time, it is sent to the clustering unit 6 together with the environmental information. The clustering 6 classifies all the time-series data that have been sent, as data having similar time-series patterns, as the same cluster. The time-series pattern thus clustered is sent to the pattern database 7 as clustering information together with environment information and stored.

【0021】一方、予測期間環境情報設定部8は、環境
情報入力部4とパターンデータベース7から得られる環
境情報を用いて、予測期間に対する曜日などの固定的な
情報を求めて設定したり、天候などの変動する情報を手
動あるいは自動で設定したり、自動設定した情報を基に
予測して設定し、予測期間環境情報としてパターン検索
部9に送る。パターン検索部9は、送られてきた予測期
間環境情報を基に、予測期間に対して最も適切な参照時
系列パターンをパターンデータベース7から検索する。
On the other hand, the prediction period environment information setting unit 8 uses the environment information obtained from the environment information input unit 4 and the pattern database 7 to obtain and set fixed information such as the day of the week for the prediction period, and the weather. Such variable information is manually or automatically set, or is predicted and set based on the automatically set information, and is sent to the pattern search unit 9 as predicted period environment information. The pattern search unit 9 searches the pattern database 7 for the most suitable reference time series pattern for the prediction period based on the sent prediction period environment information.

【0022】取引状況予測部10は、パターン検索部9
で検索された参照時系列パターンを基に、参照時系列パ
ターンのノイズ除去を行なったり、予測環境情報と参照
環境情報の類似点や相違点を用いるなどして、予測期間
の取引状況を予測する。予測取引状況出力部11は、取
引状況予測部10で予測された取引状況および現在の運
用状況を基に取引状況に関する情報を出力する。
The transaction status predicting section 10 includes a pattern searching section 9
Based on the reference time-series pattern searched in, noise of the reference time-series pattern is removed, and the similarities and differences between the forecast environment information and the reference environment information are used to predict the transaction status during the forecast period. . The predicted transaction status output unit 11 outputs information on the transaction status based on the transaction status predicted by the transaction status prediction unit 10 and the current operation status.

【0023】資金切れ/あふれ予測部12は、取引状況
予測部10で予測された取引状況を基に個々の自動取引
装置11 〜1nが資金切れ、または、資金あふれを起こ
すかどうか、起こす場合は同時にその時刻を予測する。
運用指示部13は、取引状況予測部10で予測された取
引状況を基に個々の自動取引装置11 〜1n、または、
自動取引装置群1に対して機能変更、停止、再開などの
指示を行なう。
Based on the transaction status predicted by the transaction status predicting section 10, the cash out / overflow predicting section 12 determines whether or not each of the automated teller machines 11 to 1n runs out of cash or causes a cash overflow. At the same time, predict the time.
The operation instructing unit 13 is based on the transaction status predicted by the transaction status predicting unit 10 for each of the automated teller machines 11 to 1n, or
The automatic transaction device group 1 is instructed to change the function, stop, or restart.

【0024】以下、各部の詳細を説明する。複数の自動
取引装置11 〜1nは、取引発生時ごとに図2に示すよ
うな各自動取引装置ごとの固有情報と取引発生時の情報
を時系列データ入力部3に送る。なお、図2において、
機種とはその自動取引装置の機種名を表わし、機種番号
とはその自動取引装置に付与された番号であり、これら
を固有情報とする。また、通番とは取引ごとにつけられ
た通し番号、取引時刻とは取引発生時の時刻、取引種別
とは入金や出金などの取引の種類、取引金額とは現金取
引のあった実際の金額、各取引枚数とは各紙幣および硬
貨に対する実際の取引枚数および個数、各装置内枚数と
は各自動取引装置に存在する各紙幣および硬貨の在高で
あり、これらは取引発生時の情報とする。
The details of each unit will be described below. Each of the plurality of automatic transaction apparatuses 11 to 1n sends unique information for each automatic transaction apparatus and information at the time of transaction as shown in FIG. In FIG. 2,
The model refers to the model name of the automatic transaction device, and the model number refers to the number given to the automatic transaction device, which is the unique information. In addition, the serial number is the serial number assigned to each transaction, the transaction time is the time when the transaction occurred, the transaction type is the type of transaction such as deposit or withdrawal, and the transaction amount is the actual amount of cash transaction. The number of transactions is the actual number and number of transactions for each banknote and coin, and the number of each in-apparatus is the amount of each banknote and coin present in each automatic transaction device, and these are the information when the transaction occurs.

【0025】環境情報入力部4は、図3に示すような取
引発生時の環境情報を入力する。なお、図2において、
日付、曜日、祝日フラグ、祝前日フラグ、気温、湿度、
風速、気圧とは、それぞれ取引発生時の日付、曜日、祝
日であるかどうかのフラグ、祝前日であるかどうかのフ
ラグ、気温、湿度、風速、気圧である。これらの環境情
報は、係員がキーボードなどの入力装置から入力しても
よいが、日付、曜日、祝日フラグ、祝前日フラグなどは
計時装置などから、また、気温、湿度、風速、気圧など
はセンサなどから自動的に入力してもよく、この場合、
係員の手間が省ける。
The environment information input unit 4 inputs environment information when a transaction occurs as shown in FIG. In FIG. 2,
Date, day of the week, holiday flags, pre-holiday flags, temperature, humidity,
The wind speed and atmospheric pressure are the date when the transaction occurred, the day of the week, the flag indicating whether it is a holiday, the flag indicating whether it is the day before a holiday, the temperature, the humidity, the wind speed, and the atmospheric pressure, respectively. These environmental information may be input by an attendant from an input device such as a keyboard, but the date, day of the week, holiday flags, flags before the holidays, etc. are measured by a timekeeping device, and temperature, humidity, wind speed, atmospheric pressure, etc. are measured by sensors. You may enter it automatically from
The labor of the staff can be saved.

【0026】自動取引装置11 〜1nから送られてきた
取引発生時の情報と環境情報入力部4から送られてきた
情報は、共に図4に示すような形式である。これは一
旦、時系列情報データベース5に機種番号ごとに図5に
示すような形式で格納される。また、各自動取引装置1
1 〜1nの取引種別ごとの取引回数の合計および全取引
種別の取引回数の合計をある時間ごとに集計したパター
ンを生成する。図6、図7は、それぞれ各自動取引装置
11 〜1nの取引種別(この例では入金)ごとの取引回
数の合計および全取引回数の合計を15分ごとに集計し
たパターンデータの例である。
The information at the time of the transaction transmitted from the automatic transaction devices 11 to 1n and the information transmitted from the environment information input unit 4 are both in the format shown in FIG. This is once stored in the time-series information database 5 for each model number in a format as shown in FIG. In addition, each automatic transaction device 1
A pattern in which the total number of transactions for each transaction type of 1 to 1n and the total number of transactions for all transaction types are aggregated at a certain time is generated. 6 and 7 are examples of pattern data in which the total number of transactions and the total number of transactions for each transaction type (deposit in this example) of each automatic transaction device 11 to 1n are aggregated every 15 minutes.

【0027】時系列情報データベース5に格納された時
系列データがある時間単位まとまると、クラスタリング
部6に送られる。クラスタリング部6は、まず、送られ
てきた機種番号ごとの時系列データを、取引種別ごとの
パターンデータに変換する。図8は、入金のパターンデ
ータの例である。
When the time-series data stored in the time-series information database 5 is collected in units of time, it is sent to the clustering unit 6. The clustering unit 6 first converts the sent time series data for each model number into pattern data for each transaction type. FIG. 8 is an example of deposit pattern data.

【0028】次に、これらの時系列パターンを基に取引
状況を予測するための参照パターンを作成する。参照パ
ターンは、図8、図6と同様の形式をとるものとする。
最後に、参照パターンをクラスタリング手法を用いて類
似のパターンどうしに分類する。そして、同一のクラス
タ内のパターンの平均値をとり、これを参照代表パター
ンとする。ただし、集計パターンは、自動取引装置全体
の合計なのでクラスタリングは行なわれない。データ形
式は図8と同様のものである。
Next, a reference pattern for predicting the transaction status is created based on these time series patterns. The reference pattern has the same format as in FIGS.
Finally, the reference pattern is classified into similar patterns using a clustering method. Then, the average value of the patterns in the same cluster is taken and used as the reference representative pattern. However, since the totaling pattern is the total of the entire automated teller machine, clustering is not performed. The data format is the same as in FIG.

【0029】このように、クラスタリングを行なうこと
により、ある特定の自動取引装置がある時間に故障して
取引停止などが起こった場合に、他の自動取引装置の取
引が増えるなどの突発的な外乱が予測を狂わせることを
防ぐことができる。もちろん、クラスタリングの際のパ
ラメータを変更することで、たとえば、1クラスタ1パ
ターンにすることもできる。これは、1つのクラスタは
ある1つの自動取引装置のパターンしか含まないことを
意味する。この場合、外乱には弱いが、その機種番号の
自動取引装置に最も即した正確な予測を行なうことがで
きるようになる。
By thus performing clustering, when a certain specific automatic transaction device fails at a certain time and a transaction is stopped, a sudden disturbance such as an increase in transactions of other automatic transaction devices. Can prevent the predictions from being upset. Of course, by changing the parameters at the time of clustering, it is possible to make one cluster one pattern. This means that a cluster contains only one automated teller machine pattern. In this case, although it is vulnerable to disturbance, it is possible to make an accurate prediction most suitable for the automated teller machine of that model number.

【0030】図9は、参照パターンとして在高の推移を
対象とし、A,B,C,Dの4つのパターンが与えられ
たときに、A,Bがクラスタ1、C,Dがクラスタ2に
クラスタリングされ、それぞれ参照代表パターン1、参
照代表パターン2が得られたときの例である。
FIG. 9 shows a change in the amount of money as a reference pattern. When four patterns A, B, C and D are given, A and B are clusters 1 and C and D are clusters 2. This is an example when the reference representative pattern 1 and the reference representative pattern 2 are respectively obtained by clustering.

【0031】こうして得られた参照代表パターンおよび
集計パターンは、環境情報とともにパターンデータベー
ス7に送られ、格納される。参照パターンは代表パター
ンを記憶することにより、データ数を減らすことがで
き、よって、検索速度も速くすることができる。
The reference representative pattern and the total pattern thus obtained are sent to the pattern database 7 and stored together with the environment information. By storing the representative pattern as the reference pattern, the number of data can be reduced, and the search speed can be increased.

【0032】一方、予測期間環境情報設定部8は、環境
情報入力部4とパターンデータベース7から得られる環
境情報を用いて、与えられた予測期間に対する曜日、祝
日か否かなど、ほぼ固定されている情報や、気温、湿度
など変化する情報を設定する。前者の情報は、係員がキ
ーボードなどの入力装置から入力してもよいし、計時装
置を内部に持っていて自動的に判定してもよい。後者の
情報も、係員が天気予報などを見てキーボードなどの入
力装置から入力してもよいし、たとえば、過去の気温、
湿度などの推移パターンから予測したり、「気圧が下が
ってきて湿度が上がってきたならば雨になる」というよ
うな知識を使って推論したりすることも可能である。こ
れらの情報は、図3と同様の形式でパターン検索部9に
送られる。
On the other hand, the prediction period environment information setting unit 8 uses the environment information obtained from the environment information input unit 4 and the pattern database 7 to fix the day of the week and the holidays for a given prediction period. Information, and information that changes such as temperature and humidity. The former information may be input by an attendant from an input device such as a keyboard, or may be automatically determined by having a timing device inside. The latter information may also be input by an attendant by looking at the weather forecast or the like through an input device such as a keyboard, for example, past temperature,
It is also possible to make predictions from the transition pattern of humidity and the like, or to make inferences using knowledge such as "if the atmospheric pressure decreases and the humidity increases, it becomes rain." These pieces of information are sent to the pattern search unit 9 in the same format as in FIG.

【0033】パターン検索部9は、予測期間環境情報設
定部8から送られてきた予測期間およびそれに対する予
測期間環境情報を基に予測期間の取引状況を予測するの
に最も適切な過去の参照期間を求め、それに対応する参
照時系列パターンおよび参照集計パターンをパターンデ
ータベース7から検索する。
The pattern search unit 9 is the most appropriate past reference period for predicting the transaction status of the forecast period based on the forecast period sent from the forecast period environment information setting unit 8 and the forecast period environment information corresponding thereto. And the corresponding reference time-series pattern and reference aggregation pattern are searched from the pattern database 7.

【0034】ここで、パターン検索部9を実現する例と
して最も単純なアルゴリズムを図10に示す。まず、予
測期間が入力されると(S1)、予測期間を基に基準参
照期間を決定する(S2)。これは、あらかじめ前年同
月同日同時間、前月同日同時間、前日同時間などと与え
られたものを用いてもよいし、あらかじめ与えておいた
知識を用いて決定したり、妥当なものを漸次学習するよ
うにしてもよい。
Here, FIG. 10 shows the simplest algorithm as an example of realizing the pattern search unit 9. First, when the prediction period is input (S1), the standard reference period is determined based on the prediction period (S2). This may be the same as the same day of the previous year, the same time of the previous month, the same time of the previous month, the same time of the previous day, or the like, or it can be determined by using the knowledge given in advance or gradually learn the appropriate one. You may do it.

【0035】次に、この基準参照期間を仮に参照期間と
し(S3)、参照期間が取引停止期間に当たるかどうか
を調べる(S4)。参照期間が取引停止期間に当たる場
合は、参照期間を既に参照した期間のリストである既参
照期間リストに追加し(S5)、参照期間を既参照期間
リストに含まれない期間にずらし(S6)、ステップS
4に戻る。
Next, this reference reference period is temporarily set as a reference period (S3), and it is checked whether or not the reference period corresponds to the transaction suspension period (S4). When the reference period corresponds to the transaction suspension period, the reference period is added to the already-referenced period list that is a list of already-referenced periods (S5), and the reference period is shifted to a period not included in the already-referenced period list (S6). Step S
Return to 4.

【0036】参照期間が取引停止期間に当たらない場合
は、その参照期間をクラスタの構成要素として含む時系
列パターンをパターンデータベース7から検索し(S
7)、その時系列パターンを出力する(S8)。
If the reference period does not correspond to the transaction suspension period, the pattern database 7 is searched for a time series pattern including the reference period as a constituent element of the cluster (S
7) The time series pattern is output (S8).

【0037】勿論、このような単純なアルゴリズムでは
なく、分類木や知識などを用いて検索を行なってもよ
い。取引状況予測部10は、パターン検索部9によって
検索された参照時系列パターンと参照集計パターンを基
に予測期間の取引状況を予測する。予測する取引状況と
しては、予測期間内の自動取引装置ごとの在高の推移お
よび自動取引装置全体の合計の取引頻度である。
Of course, the search may be performed using a classification tree or knowledge instead of such a simple algorithm. The transaction status prediction unit 10 predicts the transaction status during the prediction period based on the reference time series pattern and the reference aggregation pattern searched by the pattern search unit 9. The transaction status to be predicted is a change in the amount of money of each automatic transaction apparatus within the prediction period and the total transaction frequency of the entire automatic transaction apparatus.

【0038】在高の推移の予測は、たとえば、以下のよ
うな手法で実現する。すなわち、今、5月25日の取引
開始時間から取引終了時間までを予測期間とすることに
する。このとき、パターン検索部9により、まず、1月
25日、2月25日、3月25日、4月25日のそれぞ
れ取引開始時刻から取引終了時刻までが参照期間として
得られたとする。さらに、1月25日と2月25日の時
系列パターン、および、3月25日と4月25日の時系
列パターンは、それぞれ、あらかじめ同じクラスタとし
てクラスタ1、クラスタ2にクラスタリングされ、パタ
ーンデータベース7に格納されているとする。
For example, the forecast of the change in the money amount is realized by the following method. That is, the period from the transaction start time to the transaction end time on May 25 will be the prediction period. At this time, it is assumed that the pattern search unit 9 first obtains January 25, February 25, March 25, and April 25 from the transaction start time to the transaction end time as the reference period. Furthermore, the time series patterns of January 25 and February 25, and the time series patterns of March 25 and April 25 are clustered into cluster 1 and cluster 2 as the same cluster in advance, respectively, and the pattern database 7 is stored.

【0039】パターン検索部9は、このクラスタ1、ク
ラスタ2の参照代表時系列パターンをパターンデータベ
ース7から検索し、それぞれ図11で示すようなパター
ン1、パターン2を得る。このとき、たとえば、単一パ
ターンが得られた場合は、それを基に予測を行なえばよ
いが、複数パターンが得られた場合は、その平均値をと
るなどして単一パターンを得る。
The pattern retrieval unit 9 retrieves the reference representative time series patterns of the cluster 1 and the cluster 2 from the pattern database 7, and obtains the pattern 1 and the pattern 2 as shown in FIG. 11, respectively. At this time, for example, when a single pattern is obtained, the prediction may be performed based on it, but when a plurality of patterns are obtained, the average value is taken to obtain the single pattern.

【0040】そして、得られた単一の時系列パターンを
用いて参照期間中の資金量推移を得る。これは、各取引
量の計算値である。在高推移の予測は、この資金量推移
の予測パターンに予測期間当初の在高を足したものにな
る。すなわち、図12に示すようになる。取引頻度の予
測も、また、在高と同様な手法で参照期間を決定し、対
応する単一参照パターンを得る。
Then, using the obtained single time series pattern, the transition of the amount of funds during the reference period is obtained. This is the calculated value for each trade volume. The forecast of the change in the cash amount is the sum of the forecast pattern of the change in the amount of funds and the cash amount at the beginning of the forecast period. That is, it becomes as shown in FIG. Trading frequency prediction also determines the reference period and obtains the corresponding single reference pattern in the same manner as the inventory.

【0041】予測取引状況出力部11は、取引状況予測
部10で予測された取引状況と、時系列データ入力部3
を通して得られた運用状況を画面などに出力する。その
一例を図13に示す。この例では、資金量推移の予測と
実際の運用状況の表示と預入、支出および総取引の回数
の推移の予測の表示を行なっている。
The predicted transaction status output unit 11 includes the transaction status predicted by the transaction status prediction unit 10 and the time-series data input unit 3.
The operation status obtained through is output to the screen. One example is shown in FIG. In this example, the transition of the amount of funds is predicted, the actual operation status is displayed, and the transition of the number of deposits, expenditures, and total transactions is predicted.

【0042】こうして出力された表示画面において、係
員は資金量推移の画面の実績値を目視することにより、
15時30分現在、予想よりも現金の預入れが多いこと
がわかる。そして、予測により、今後さらに預入れが多
くなるだろうことがわかるので、現金を回収しなければ
ならないとあらかじめ知ることができ、また、そのため
の準備を行なうこともできる。
On the display screen thus output, the clerk can visually check the actual value on the screen for transition of the amount of funds.
As of 15:30, it can be seen that there are more cash deposits than expected. Then, the forecast shows that more deposits will be made in the future, so that it is possible to know in advance that cash must be collected, and it is possible to prepare for it.

【0043】また、係員は取引回数推移の画面を目視す
ることで、今後しばらく取引があまくり多くない閑散期
であり、この後、18時頃からは取引回数が多い混雑期
になるのがわかる。したがって、今から18時くらいま
での間に、自動取引装置を停止して現金を回収するのが
サービス低下になりにくいということが判断できること
になる。このように、取引状況、取引回数を見ること
で、保守のサービス低下を防ぐことができる。
Further, the clerk can visually confirm the screen of the change in the number of transactions, and it can be seen that it is a quiet period when there are not many transactions for a while in the future, and after that, from about 18:00, it becomes a busy period in which the number of transactions is large. . Therefore, it can be determined that it is unlikely that the service will be deteriorated by stopping the automatic transaction device and collecting the cash between now and around 18:00. In this way, by checking the transaction status and the number of transactions, it is possible to prevent degradation of maintenance service.

【0044】資金切れ/あふれ予測部12は、取引状況
予測部10で予測された取引状況と時系列データ入力部
3を介して得られた運用状況を基に、自動取引装置内の
資金切れおよび資金あふれの存否とその時刻を予測す
る。具体的には、予測資金量と実績との乖離率または資
金量の差の限界を設定しておき、それがある程度かけ離
れてた場合に、パターン検索部9により、再度、運用状
況に類似の参照パターンを検索する。図14は、15時
30分に予測と実績とが限界以上かけ離れたことが検出
され、新しい類似パターンが検索された場合を示してい
る。
The out-of-cash / overflow predicting unit 12 determines whether the funds in the automatic transaction apparatus are out of stock, based on the transaction status predicted by the transaction status predicting section 10 and the operation status obtained via the time-series data input section 3. Predict the presence and time of financial overflow. Specifically, the difference between the predicted amount of money and the actual amount or the limit of the difference between the amounts of money is set, and when the difference is to some extent, the pattern search unit 9 causes the pattern search unit 9 to refer again to the similar operation status. Search for a pattern. FIG. 14 shows a case in which it is detected that the prediction and the actual result are far apart from each other at 15:30, and a new similar pattern is searched.

【0045】資金切れ/あふれ予測部12には、この資
金量に達したら資金切れまたは資金あふれを指示すると
いう値である資金切れ指示値および資金あふれ指示値が
設定されている。この新しい予測パターンを用いると、
16時ごろに資金量が資金あふれ値に達することが予想
されるので、資金切れ/あふれ予測部12はこれを検出
し、その結果を運用指示部13に送る。
In the cash out / overflow predicting unit 12, a cash out instruction value and a cash overflow instruction value, which are values to instruct the cash out or the cash overflow when the amount of money is reached, are set. With this new prediction pattern,
Since the amount of funds is expected to reach the fund overflow value around 16:00, the fund out / overflow prediction unit 12 detects this and sends the result to the operation instruction unit 13.

【0046】運用指示部13は、取引状況予測部10で
予測された取引状況および時系列データ入力部3を介し
て得られた運用状況、そして、資金切れ/あふれ予測部
12によって得られた資金切れまたは資金あふれの存否
およびその時刻を基に、特定の自動取引装置または複数
の自動取引装置に運用指示を行なう。
The operation instructing unit 13 has the transaction status predicted by the transaction status predicting section 10 and the operation status obtained through the time-series data input section 3, and the fund obtained by the out-of-cash / overflow predicting section 12. An operation instruction is given to a specific automatic transaction device or a plurality of automatic transaction devices based on the existence or nonexistence of time or money overflow and the time.

【0047】たとえば、資金量推移の予測および実績が
図14の通りであり、取引回数の推移予測が図15で表
されたものだったとする。運用指示部13は、総取引回
数に対して、それぞれ取引回数として一定値の混雑期閾
値、閑散期閾値を設定する。そして、予測総取引回数が
混雑期閾値を越えた場合は混雑期、閑散期閾値を下回っ
た場合は閑散期と判定する。
For example, it is assumed that the forecast and actual results of the change in the amount of funds are as shown in FIG. 14 and the forecast of the change in the number of transactions is as shown in FIG. The operation instructing unit 13 sets a congestion period threshold value and a quiet period threshold value, which are constant values, as the number of transactions with respect to the total number of transactions. Then, when the predicted total number of transactions exceeds the congestion period threshold, it is determined to be the congestion period, and when it is below the quiet period threshold, it is determined to be the quiet period.

【0048】資金切れまたは資金あふれが予測された場
合には、取引回数の推移予測で、その時点が閑散期であ
り、その自動取引装置を停止した場合に資金切れまたは
資金あふれが解消すると判断される場合は、運用停止の
指示を行なう。
When the cash out or the cash overflow is predicted, it is judged by the transition number transition prediction that the time is a quiet period, and the cash out or the cash overflow will be resolved when the automatic transaction device is stopped. If it does, give an instruction to stop operation.

【0049】図14の例では、資金切れ/資金あふれ予
測部12によって、16時30分ごろ資金あふれが発生
すると予測されるが、図15から、その頃は閑散期であ
り、自動取引装置を停止してもそれほどサービスの低下
を招かないので、自動取引装置を停止する指示を行な
う。そして、17時からは、図14より17時からは資
金が減少することが予測されるので、17時から自動取
引装置の運用を再開することを指示する。
In the example of FIG. 14, the cash out / cash overflow predicting unit 12 predicts that a cash overflow will occur around 16:30. However, from FIG. 15, it is a quiet period at that time, and the automatic transaction device is stopped. Even so, the service is not deteriorated so much, so an instruction to stop the automatic transaction device is given. Then, from 17:00, as it is predicted from FIG. 14 that the funds will decrease from 17:00, it is instructed to restart the operation of the automated teller machine from 17:00.

【0050】もし、資金減少の予想時刻までに混雑期が
きたり、資金減少の時期がないと判断された場合は、係
員に回収の指示をだすなどして、資金が回収されるまで
自動取引装置を停止する指示をだす。または、特定の自
動取引装置に対して機能変更が行なえる場合は、もはや
資金あふれが起こらないと予測される時刻まで(この場
合は17時以降と予測される)預入の機能だけを停止し
てもよい。これにより、機能を制限するだけで資金あふ
れの危険を回避できる。
If it is determined that there is a congestion period before the expected time of the fund decrease or there is no time for the fund decrease, an instruction will be given to the staff to collect the funds until the funds are recovered. Give instructions to stop. Or, if the function can be changed for a specific automated teller machine, stop only the deposit function until the time when it is predicted that cash overflow will no longer occur (in this case, it is predicted after 17:00). Good. In this way, you can avoid the risk of financial overflow simply by limiting the functions.

【0051】資金切れが予測された場合も、上記の資金
あふれの場合と同様の指示を行なう。これにより、サー
ビス低下をほとんど招くことなく、ほぼ自動的に適切な
自動取引装置内の資金運用管理を行なうことができる。
When it is predicted that the funds will run out, the same instruction as in the case of the funds overflow is issued. As a result, it is possible to almost automatically perform appropriate fund management in the automatic transaction device, with almost no deterioration in service.

【0052】また、運用指示部13の機能として、複数
の自動取引装置の機能変更を行なうことで、サービスの
充実を図ることができる。これは、取引種別ごとの取引
回数、取引種別ごとの平均取引時間などより過去の運用
状況のデータから、混雑期に自動取引装置の機能を適切
に配分する。
Further, as the function of the operation instructing section 13, by changing the functions of a plurality of automatic transaction devices, the service can be enhanced. This appropriately allocates the functions of the automatic transaction device during the congestion period from the past operational status data based on the number of transactions for each transaction type and the average transaction time for each transaction type.

【0053】たとえば、自動取引装置の台数がMa台の
銀行支店で、混雑期Tc分間に預入れ、引出し、振込み
の取引回数がそれぞれNd、Nw、Nt回、平均取引時
間がTd、Tw、Ttだったとすると、預入れ、引出
し、振込みの専用機に機能変更するのをそれぞれ、Ma
×Nd×Td/(Nd×Td+Nw×Tw+Nt×T
t)、Ma×Nw×Tw/(Nd×Td+Nw×Tw+
Nt×Tt)、Ma×Nt×Tt/(Nt×Td+Nw
×Tw+Nt×Tt)台にすると、待ち行列が平均化さ
れ、特定の利用者が不利益を被ることがなくなる。
For example, in a bank branch where the number of automatic transaction devices is Ma, the transaction times of deposit, withdrawal, and transfer are Nd, Nw, Nt times, and average transaction times are Td, Tw, Tt during the congestion period Tc. If so, changing the function to a dedicated machine for deposit, withdrawal, and transfer is
× Nd × Td / (Nd × Td + Nw × Tw + Nt × T
t), Ma × Nw × Tw / (Nd × Td + Nw × Tw +
Nt × Tt), Ma × Nt × Tt / (Nt × Td + Nw)
In the case of (× Tw + Nt × Tt) units, the queues are averaged, and no particular user suffers any disadvantage.

【0054】また、振込みの平均取引時間のみ預入れ、
引出しに比べて顕著に長い場合は、同様の手法で預入れ
/引出し機と振込み専用機との台数比率を適切に決定す
ることもできる。
Also, only the average transaction time of transfer is deposited,
If it is significantly longer than the withdrawal, a similar method can be used to appropriately determine the ratio of the number of depositing / withdrawing machines to the dedicated transfer machine.

【0055】さらに、混雑期の後の閑散期では、自動取
引装置によるサービスの制限による利用者の不便を緩和
するために全機能を復活させる。このように、過去の運
用状況により、複数の自動取引装置の機能を変更するこ
とでサービスの向上を図ることができる。
Further, in the quiet period after the congestion period, all functions are restored to alleviate the inconvenience of the user due to the restriction of the service by the automatic transaction device. In this way, it is possible to improve the service by changing the functions of the plurality of automatic transaction devices according to the past operation status.

【0056】[0056]

【発明の効果】以上詳述したように本発明の自動取引装
置の運用管理装置によれば、自動取引装置の過去の取引
情報を基に資金量推移、取引状況の予測などを行ない、
これを用いて自動取引装置の機能停止、機能再開、機能
変更などを自動的に行なうことで、係員の作業負担を減
らし、サービスを低下させずに資金運用の効率をあげる
ことができる。また、自動取引装置の運用環境に応じて
複数の自動取引装置の各機能変更を行なうことで、サー
ビスの充実を図ることもできる。
As described above in detail, according to the operation management device of the automatic transaction device of the present invention, the amount of funds and the transaction status are predicted based on the past transaction information of the automatic transaction device.
By using this to automatically stop the function of the automatic transaction device, restart the function, change the function, etc., it is possible to reduce the work load on the staff and improve the efficiency of fund management without lowering the service. Further, it is possible to enhance the service by changing the functions of a plurality of automatic transaction devices according to the operating environment of the automatic transaction device.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の実施の形態に係る自動取引装置の運用
管理装置の概略構成を示すブロック図。
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an operation management device of an automatic transaction device according to an embodiment of the present invention.

【図2】取引発生時ごとに自動取引装置群から送られて
くる取引情報の一例を示す図。
FIG. 2 is a diagram showing an example of transaction information sent from an automatic transaction device group each time a transaction occurs.

【図3】環境情報入力部に入力される取引発生時の環境
情報の一例を示す図。
FIG. 3 is a diagram showing an example of environmental information when a transaction occurs, which is input to an environmental information input unit.

【図4】自動取引装置と環境情報入力部から送られてく
る取引発生時の情報の一例を示す図。
FIG. 4 is a diagram showing an example of information at the time of a transaction sent from an automatic transaction device and an environment information input unit.

【図5】時系列情報データベースに格納される機種番号
ごとの時系列データの一例を示す図。
FIG. 5 is a diagram showing an example of time series data for each model number stored in a time series information database.

【図6】時系列情報データベースに格納される取引種別
ごとの自動取引装置総合計の取引回数の集計データの一
例を示す図。
FIG. 6 is a diagram showing an example of aggregated data of the number of transactions of the automated teller machine total for each transaction type stored in the time-series information database.

【図7】時系列情報データベースに格納される総取引回
数の集計データの一例を示す図。
FIG. 7 is a diagram showing an example of aggregated data on the total number of transactions stored in a time-series information database.

【図8】機種番号ごとの取引種別ごとパターンデータの
一例を示す図。
FIG. 8 is a diagram showing an example of pattern data for each transaction type for each model number.

【図9】参照パターンとそれらをクラスタリングしたと
きの参照代表パターンの一例を示す図。
FIG. 9 is a diagram showing an example of reference patterns and reference representative patterns when they are clustered.

【図10】パターン検索部を実現するアルゴリズムの一
例を示す図。
FIG. 10 is a diagram showing an example of an algorithm that realizes a pattern search unit.

【図11】パターン検索部において検索された時系列パ
ターンの一例を示す図。
FIG. 11 is a diagram showing an example of a time-series pattern searched by a pattern search unit.

【図12】検索された時系列パターンを基に在高推移を
予測する一例を示す図。
FIG. 12 is a diagram showing an example of predicting a change in money amount based on a searched time series pattern.

【図13】予測取引状況出力部で出力される取引状況の
予測の一例を示す図。
FIG. 13 is a diagram showing an example of a transaction status prediction output by a predicted transaction status output unit.

【図14】資金切れ/あふれ予測部において資金あふれ
を予測する一例を示す図。
FIG. 14 is a diagram showing an example of predicting a cash overflow in a cash out / overflow prediction unit.

【図15】取引情報を基に混雑期と閑散期を予測する一
例を示す図。
FIG. 15 is a diagram showing an example of predicting a congestion period and a low season based on transaction information.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1……自動取引装置群、11 〜1n……自動取引装置、
2……運用管理装置、3……時系列データ入力部(第1
の入力手段)、4……環境情報入力部(第2の入力手
段)、5……時系列情報データベース(第1の記憶手
段)、6……クラスタリング部(クラスタリング手
段)、7……パターンデータベース(第2の記憶手
段)、8……予測期間環境情報設定部(設定手段)、9
……パターン検索部(検索手段)、10……取引状況予
測部(第1の予測手段)、11……予測取引状況出力部
(出力手段)、12……資金切れ/あふれ予測部(第2
の予測手段)、13……運用指示部(指示手段)。
1 ... Automatic transaction device group, 11-1n ... Automatic transaction device,
2 ... Operation management device, 3 ... Time-series data input unit (first
Input means), 4 ... Environmental information input section (second input means), 5 ... Time-series information database (first storage means), 6 ... Clustering section (clustering means), 7 ... Pattern database (Second storage means), 8 ... Prediction period environment information setting unit (setting means), 9
...... Pattern search part (search means), 10 ... Transaction status prediction part (first prediction means), 11 ... Predicted transaction status output part (output means), 12 ... Out of funds / overflow prediction part (second)
Prediction means), 13 ... Operation instruction unit (instruction means).

Claims (7)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 運用管理しようとする自動取引装置から
の取引情報の時系列データを入力する第1の入力手段
と、 前記自動取引装置の取引発生時の環境情報を入力する第
2の入力手段と、 前記第1の入力手段で入力された時系列データと前記第
2の入力手段で入力された環境情報とを対応させて記憶
する第1の記憶手段と、 この第1の記憶手段に記憶された時系列データをクラス
タリングすることにより時系列パターンを得るクラスタ
リング手段と、 このクラスタリング手段で得られた時系列パターンと前
記第2の入力手段で入力された環境情報とを対応させて
記憶する第2の記憶手段と、 前記第2の入力手段で入力された環境情報を用いて予測
期間の環境情報を設定する設定手段と、 この設定手段から得られる予測期間の環境情報を用いて
予測期間に対応する過去の時系列パターンとその環境情
報を前記第2の記憶手段から検索する検索手段と、 この検索手段で検索された時系列パターンと環境情報を
用いて予測期間の取引状況を予測する予測手段と、 この予測手段で予測された取引状況に関する情報を出力
する出力手段と、 を具備したことを特徴とする自動取引装置の運用管理装
置。
1. A first input means for inputting time-series data of transaction information from an automatic transaction device to be operated and managed, and a second input means for inputting environmental information when a transaction occurs in the automatic transaction device. And first storage means for storing the time-series data input by the first input means and the environment information input by the second input means in association with each other, and storing in the first storage means. Clustering means for obtaining a time series pattern by clustering the generated time series data, and storing the time series pattern obtained by the clustering means and the environment information input by the second input means in association with each other. 2 storage means, setting means for setting environment information of the prediction period using the environment information input by the second input means, and environment information of the prediction period obtained from this setting means Means for retrieving past time series patterns and their environment information corresponding to the forecast period from the second storage means, and transaction status of the forecast period using the time series patterns and environment information retrieved by this retrieval means. An operation management device for an automatic transaction apparatus, comprising: a prediction means for predicting a transaction status, and an output means for outputting information on the transaction status predicted by the prediction means.
【請求項2】 運用管理しようとする自動取引装置から
の取引情報の時系列データを入力する第1の入力手段
と、 前記自動取引装置の取引発生時の環境情報を入力する第
2の入力手段と、 前記第1の入力手段で入力された時系列データと前記第
2の入力手段で入力された環境情報とを対応させて記憶
する第1の記憶手段と、 この第1の記憶手段に記憶された時系列データをクラス
タリングすることにより時系列パターンを得るクラスタ
リング手段と、 このクラスタリング手段で得られた時系列パターンと前
記第2の入力手段で入力された環境情報とを対応させて
記憶する第2の記憶手段と、 前記第2の入力手段で入力された環境情報を用いて予測
期間の環境情報を設定する設定手段と、 この設定手段から得られる予測期間の環境情報を用いて
予測期間に対応する過去の時系列パターンとその環境情
報を前記第2の記憶手段から検索する検索手段と、 この検索手段で検索された時系列パターンと環境情報を
用いて予測期間の取引状況を予測する予測手段と、 この予測手段で予測された取引状況と前記第1の入力手
段で入力された時系列データから得られる現在の運用状
況に関する情報を出力する出力手段と、 を具備したことを特徴とする自動取引装置の運用管理装
置。
2. A first input means for inputting time-series data of transaction information from an automatic transaction device to be operated and managed, and a second input means for inputting environment information when the transaction of the automatic transaction device occurs. And first storage means for storing the time-series data input by the first input means and the environment information input by the second input means in association with each other, and storing in the first storage means. Clustering means for obtaining a time series pattern by clustering the generated time series data, and storing the time series pattern obtained by the clustering means and the environment information input by the second input means in association with each other. 2 storage means, setting means for setting environment information of the prediction period using the environment information input by the second input means, and environment information of the prediction period obtained from this setting means Means for retrieving past time series patterns and their environment information corresponding to the forecast period from the second storage means, and transaction status of the forecast period using the time series patterns and environment information retrieved by this retrieval means. A forecasting means for forecasting the transaction status, and an output means for outputting information about the current operating status obtained from the transaction status predicted by the predicting means and the time series data input by the first input means. An operation management device for an automatic transaction device characterized by:
【請求項3】 運用管理しようとする自動取引装置から
の取引情報の時系列データを入力する第1の入力手段
と、 前記自動取引装置の取引発生時の環境情報を入力する第
2の入力手段と、 前記第1の入力手段で入力された時系列データと前記第
2の入力手段で入力された環境情報とを対応させて記憶
する第1の記憶手段と、 この第1の記憶手段に記憶された時系列データをクラス
タリングすることにより時系列パターンを得るクラスタ
リング手段と、 このクラスタリング手段で得られた時系列パターンと前
記第2の入力手段で入力された環境情報とを対応させて
記憶する第2の記憶手段と、 前記第2の入力手段で入力された環境情報を用いて予測
期間の環境情報を設定する設定手段と、 この設定手段から得られる予測期間の環境情報を用いて
予測期間に対応する過去の時系列パターンとその環境情
報を前記第2の記憶手段から検索する検索手段と、 この検索手段で検索された時系列パターンと環境情報を
用いて予測期間の取引状況を予測する予測手段と、 この予測手段で予測された取引状況と前記第1の入力手
段で入力された時系列データから得られる現在の運用状
況をもとに前記自動取引装置に対して運用指示を出す指
示手段と、 を具備したことを特徴とする自動取引装置の運用管理装
置。
3. A first input means for inputting time-series data of transaction information from an automatic transaction device to be operated and managed, and a second input means for inputting environment information when the transaction of the automatic transaction device occurs. And first storage means for storing the time-series data input by the first input means and the environment information input by the second input means in association with each other, and storing in the first storage means. Clustering means for obtaining a time series pattern by clustering the generated time series data, and storing the time series pattern obtained by the clustering means and the environment information input by the second input means in association with each other. 2 storage means, setting means for setting environment information of the prediction period using the environment information input by the second input means, and environment information of the prediction period obtained from this setting means Means for retrieving past time series patterns and their environment information corresponding to the forecast period from the second storage means, and transaction status of the forecast period using the time series patterns and environment information retrieved by this retrieval means. And an operation instruction to the automatic transaction device based on the transaction status predicted by the prediction means and the current operation status obtained from the time series data input by the first input means. An operation management device for an automatic transaction device, comprising:
【請求項4】 運用管理しようとする自動取引装置から
の取引情報の時系列データを入力する第1の入力手段
と、 前記自動取引装置の取引発生時の環境情報を入力する第
2の入力手段と、 前記第1の入力手段で入力された時系列データと前記第
2の入力手段で入力された環境情報とを対応させて記憶
する第1の記憶手段と、 この第1の記憶手段に記憶された時系列データをクラス
タリングすることにより時系列パターンを得るクラスタ
リング手段と、 このクラスタリング手段で得られた時系列パターンと前
記第2の入力手段で入力された環境情報とを対応させて
記憶する第2の記憶手段と、 前記第2の入力手段で入力された環境情報を用いて予測
期間の環境情報を設定する設定手段と、 この設定手段から得られる予測期間の環境情報を用いて
予測期間に対応する過去の時系列パターンとその環境情
報を前記第2の記憶手段から検索する検索手段と、 この検索手段で検索された時系列パターンと環境情報を
用いて予測期間の取引状況として混雑期と閑散期を予測
する第1の予測手段と、 この第1の予測手段で予測された取引状況と前記第1の
入力手段で入力された時系列データから得られる現在の
運用状況から前記自動取引装置内の資金切れまたは資金
あふれを予測する第2の予測手段と、 この第2の予測手段で資金切れまたは資金あふれが予測
された場合、前記第1の予測手段で予測された予測閑散
期に前記自動取引装置に対して運用停止指示を出し、そ
の後に運用再開指示を出す指示手段と、 を具備したことを特徴とする自動取引装置の運用管理装
置。
4. A first input means for inputting time-series data of transaction information from an automatic transaction device to be operated and managed, and a second input means for inputting environment information when the transaction of the automatic transaction device occurs. And first storage means for storing the time-series data input by the first input means and the environment information input by the second input means in association with each other, and storing in the first storage means. Clustering means for obtaining a time series pattern by clustering the generated time series data, and storing the time series pattern obtained by the clustering means and the environment information input by the second input means in association with each other. 2 storage means, setting means for setting environment information of the prediction period using the environment information input by the second input means, and environment information of the prediction period obtained from this setting means Means for retrieving past time series patterns and their environment information corresponding to the forecast period from the second storage means, and transaction status of the forecast period using the time series patterns and environment information retrieved by this retrieval means. From the first forecasting means for forecasting the congestion period and the off-season, the transaction status forecasted by the first forecasting means and the current operating status obtained from the time series data input by the first input means A second predicting means for predicting a cash out or cash overflow in the automatic transaction device; and a prediction predicted by the first predicting means when a cash out or a cash overflow is predicted by the second predicting means. An operation management device for an automatic transaction device, comprising: an instruction means for issuing an operation stop instruction to the automatic transaction device during a quiet period and thereafter issuing an operation restart instruction.
【請求項5】 運用管理しようとする自動取引装置から
の取引情報の時系列データを入力する第1の入力手段
と、 前記自動取引装置の取引発生時の環境情報を入力する第
2の入力手段と、 前記第1の入力手段で入力された時系列データと前記第
2の入力手段で入力された環境情報とを対応させて記憶
する第1の記憶手段と、 この第1の記憶手段に記憶された時系列データをクラス
タリングすることにより時系列パターンを得るクラスタ
リング手段と、 このクラスタリング手段で得られた時系列パターンと前
記第2の入力手段で入力された環境情報とを対応させて
記憶する第2の記憶手段と、 前記第2の入力手段で入力された環境情報を用いて予測
期間の環境情報を設定する設定手段と、 この設定手段から得られる予測期間の環境情報を用いて
予測期間に対応する過去の時系列パターンとその環境情
報を前記第2の記憶手段から検索する検索手段と、 この検索手段で検索された時系列パターンと環境情報を
用いて予測期間の取引状況として混雑期と閑散期を予測
する第1の予測手段と、 この第1の予測手段で予測された取引状況と前記第1の
入力手段で入力された時系列データから得られる現在の
運用状況から前記自動取引装置内の資金切れまたは資金
あふれを予測する第2の予測手段と、 この第2の予測手段で資金切れまたは資金あふれが予測
された場合、前記第1の予測手段で予測された予測閑散
期に前記自動取引装置に対して適切な機能変更指示を出
し、その後の予測閑散期に適切な機能復帰指示を出す指
示手段と、 を具備したことを特徴とする自動取引装置の運用管理装
置。
5. A first input means for inputting time-series data of transaction information from an automatic transaction device to be operated and managed, and a second input means for inputting environmental information when a transaction occurs in the automatic transaction device. And first storage means for storing the time-series data input by the first input means and the environment information input by the second input means in association with each other, and storing in the first storage means. Clustering means for obtaining a time series pattern by clustering the generated time series data, and storing the time series pattern obtained by the clustering means and the environment information input by the second input means in association with each other. 2 storage means, setting means for setting environment information of the prediction period using the environment information input by the second input means, and environment information of the prediction period obtained from this setting means Means for retrieving past time series patterns and their environment information corresponding to the forecast period from the second storage means, and transaction status of the forecast period using the time series patterns and environment information retrieved by this retrieval means. From the first forecasting means for forecasting the congestion period and the off-season, the transaction status forecasted by the first forecasting means and the current operating status obtained from the time series data input by the first input means A second predicting means for predicting a cash out or cash overflow in the automatic transaction device; and a prediction predicted by the first predicting means when a cash out or a cash overflow is predicted by the second predicting means. An operation management apparatus for an automatic transaction device, comprising: an instruction means for issuing an appropriate function change instruction to the automatic transaction device during a quiet period and an appropriate function return instruction during a subsequent forecasted off-season. Place.
【請求項6】 運用管理しようとする自動取引装置から
の取引情報の時系列データを入力する第1の入力手段
と、 前記自動取引装置の取引発生時の環境情報を入力する第
2の入力手段と、 前記第1の入力手段で入力された時系列データと前記第
2の入力手段で入力された環境情報とを対応させて記憶
する第1の記憶手段と、 この第1の記憶手段に記憶された時系列データをクラス
タリングすることにより時系列パターンを得るクラスタ
リング手段と、 このクラスタリング手段で得られた時系列パターンと前
記第2の入力手段で入力された環境情報とを対応させて
記憶する第2の記憶手段と、 前記第2の入力手段で入力された環境情報を用いて予測
期間の環境情報を設定する設定手段と、 この設定手段から得られる予測期間の環境情報を用いて
予測期間に対応する過去の時系列パターンとその環境情
報を前記第2の記憶手段から検索する検索手段と、 この検索手段で検索された時系列パターンと環境情報を
用いて予測期間の取引状況として混雑期と閑散期を予測
する予測手段と、 この予測手段で予測された予測混雑期の前の予測閑散期
に前記自動取引装置に対して機能を変更する指示を出す
指示手段と、 を具備したことを特徴とする自動取引装置の運用管理装
置。
6. A first input means for inputting time-series data of transaction information from an automatic transaction device to be operated and managed, and a second input means for inputting environmental information when the transaction of the automatic transaction device occurs. And first storage means for storing the time-series data input by the first input means and the environment information input by the second input means in association with each other, and storing in the first storage means. Clustering means for obtaining a time series pattern by clustering the generated time series data, and storing the time series pattern obtained by the clustering means and the environment information input by the second input means in association with each other. 2 storage means, setting means for setting environment information of the prediction period using the environment information input by the second input means, and environment information of the prediction period obtained from this setting means Means for retrieving past time series patterns and their environment information corresponding to the forecast period from the second storage means, and transaction status of the forecast period using the time series patterns and environment information retrieved by this retrieval means. A prediction means for predicting a congestion period and a low season, and an instruction means for issuing an instruction to change the function to the automatic transaction device during the forecast low season before the forecast congestion period predicted by the prediction means. An operation management device for an automatic transaction device, characterized in that
【請求項7】 運用管理しようとする自動取引装置から
の取引情報の時系列データを入力する第1の入力手段
と、 前記自動取引装置の取引発生時の環境情報を入力する第
2の入力手段と、 前記第1の入力手段で入力された時系列データと前記第
2の入力手段で入力された環境情報とを対応させて記憶
する第1の記憶手段と、 この第1の記憶手段に記憶された時系列データをクラス
タリングすることにより時系列パターンを得るクラスタ
リング手段と、 このクラスタリング手段で得られた時系列パターンと前
記第2の入力手段で入力された環境情報とを対応させて
記憶する第2の記憶手段と、 前記第2の入力手段で入力された環境情報を用いて予測
期間の環境情報を設定する設定手段と、 この設定手段から得られる予測期間の環境情報を用いて
予測期間に対応する過去の時系列パターンとその環境情
報を前記第2の記憶手段から検索する検索手段と、 この検索手段で検索された時系列パターンと環境情報を
用いて予測期間の取引状況として混雑期と閑散期を予測
する予測手段と、 この予測手段で予測された予測混雑期の後の予測閑散期
に前記自動取引装置に対して機能を変更する指示を出す
指示手段と、 を具備したことを特徴とする自動取引装置の運用管理装
置。
7. A first input means for inputting time-series data of transaction information from an automatic transaction device to be operated and managed, and a second input means for inputting environmental information when a transaction occurs in the automatic transaction device. And first storage means for storing the time-series data input by the first input means and the environment information input by the second input means in association with each other, and storing in the first storage means. Clustering means for obtaining a time series pattern by clustering the generated time series data, and storing the time series pattern obtained by the clustering means and the environment information input by the second input means in association with each other. 2 storage means, setting means for setting environment information of the prediction period using the environment information input by the second input means, and environment information of the prediction period obtained from this setting means Means for retrieving past time series patterns and their environment information corresponding to the forecast period from the second storage means, and transaction status of the forecast period using the time series patterns and environment information retrieved by this retrieval means. A prediction means for predicting a congestion period and a low season, and an instruction means for issuing an instruction to change the function to the automated teller machine during the forecast low season after the forecast congestion period predicted by the prediction means. An operation management device for an automatic transaction device, characterized in that
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