KR20050120848A - 자동화 기기의 현송 금액 최적화 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 ATM(Automated Teller Machine)이나 CD(Cash Dispenser)기와 같은 자동화 기기의 예측된 현송 금액을 최적화하는 최적 현금 관리(Optimum Cash Manager) 방법에 관련된 것으로서, 보다 상세하게는 최적 현금 관리 서버의 예측 모듈로부터 기기별, 날짜별 인출 건수와 인출 금액을, 자동화 기기로부터 기기 정보를, 사용자 단말기로부터 환경 변수 등을 입력 받아, 주어진 운영 자금이나 기간 등의 조건 내에서 현송 금액 최적 알고리즘에 따라 최적화를 수행하여, 기기의 수익이 최대가 되도록 하는 자동화 기기의 현송 금액 최적화 방법에 관한 것이다.

이는 제한된 운영 자금을 적절히 분배하고, 현송 계획에 필요한 공수를 절감하며, 적절한 예측 및 최적화를 통해 불필요한 작업을 줄이고 거래 건수를 증가시켜 운영 효율을 최대화 시킬 수 있다. 더 나아가, 자동화 기기만의 예측에 대한 최적화만이 아닌 사무소나 팀(Team)별, 지점별 수요 예측에 대한 최적화에 대해서도 확장이 가능하다는 장점을 가진다.

Description

자동화 기기의 현송 금액 최적화 방법 {Optimization for Distribution of Sending in Cash of ATM}

본 발명은 ATM(Automated Teller Machine)이나 CD(Cash Dispenser)기와 같은 자동화 기기의 예측된 현송 금액을 최적화하는 최적 현금 관리(Optimum Cash Manager) 방법에 관련된 것으로서, 보다 상세하게는 최적 현금 관리 서버의 예측 모듈로부터 기기별, 날짜별 인출 건수와 인출 금액을, 자동화 기기로부터 기기 정보를, 사용자 단말기로부터 환경 변수 등을 입력 받아, 주어진 운영 자금이나 기간 등의 조건 내에서 현송 금액 최적 알고리즘에 따라 최적화를 수행하여, 현송 금액을 적절히 분배하여 기기의 수익이 최대가 되게 함으로써 제한된 운영 자금을 적절히 분배하고, 현송 계획에 필요한 공수를 절감하며, 적절한 예측 및 최적화를 통해 불필요한 작업을 줄이고 거래 건수를 증가시켜 운영 효율을 최대화 시킬 수 있는 자동화 기기의 현송 금액 최적화 방법에 관한 것이다.

1997년 말 외환 위기 이후, 금융 기관의 부실이 그 원인으로 대두 되었다. 한국의 은행 사업도 오버 뱅킹(Overbanking : 금융의 초과 공급)현상이 심각하므로 은행 숫자와 점포 숫자를 줄여야 한다는 맥캔지 컨설팅의 적극적인 주장과 이에 대한 학계의 동조로 인하여, 많은 은행이 인수, 합병을 통해 통폐합되었다. 그 결과로 1997년 말 30개 이상이었던 은행의 숫자가 현재는 18개 이하로 줄어 몇 개의 은행만이 생존을 유지하고 있다. 이러한 경쟁에서 살아남은 은행들은 구조 조정을 통해 경쟁력을 키우고, 업무의 효율을 높이기 위해 애쓰고 있으며, 이에 따라 은행 지점과 직원이 대폭 감소되었고, 그 결과로 직원 개인의 업무량이 증가하게 되었다.

근래에는 대부분의 회사들의 주 5일제 시행으로 사람들이 직접 은행에 가는 경우 보다는 ATM이나 CD기와 같은 자동화 기기를 이용하는 경우가 많아지고 있으며, 그 이용량이 점차 증가하고 있다. 이에 따라 휴일 및 공휴일을 고려한 현금 재충당의 주기 및 현금 추정 등은 자동화 기기 관리로 인한 직원의 업무량 증가의 또 다른 요인이 되고 있다,

이하, 첨부된 도면을 참조하여 일반적인 현금 수송 관리 시스템을 설명하기로 한다.

도 1은 일반적인 최적 현금 관리(Optimum Cash Manager) 시스템의 개략적인 전체 업무 흐름도이다.

이를 참조하면, 일반적인 현금 수송(이하 '현송'이라 한다) 절차는 최적 현금 관리(Optimum Cash Manager, 이하 OCM이라 한다) 서버(10)가 해당 은행 서버(20)로부터 거래 실적과 자동기 일마감 정보를 제공 받고, ATM이나 CD기와 같은 자동화 기기 서버(30)로부터 기기 정보와 장애 정보를 제공 받아, 데이터 보정과 수요 예측, 최적화 과정을 통해서 기기별 현송 금액과 현송 횟수를 추정해 내면, 각 은행의 자동화 기기 담당자는 사용자 단말기(40)를 이용해 웹페이지나 팝업창 등의 사용자 프로그램을 통해서 상기 OCM 서버(10)가 추정한 현송 금액을 확정한다.

이렇게 확정된 현송 금액 및 날짜는 OCM 서버(10)에 의해 해당 현송 업체(50)에게 통보 되고, 상기 정보를 통보 받은 각 현송 업체(50)는 주어진 양 만큼의 금액을 해당 기기의 해당 날짜에 현송한 다음, 투입 금액 및 회수 금액 등의 결과를 OCM 서버(10)에 보고 함으로써 현송을 완료할 수 있다.

도 2는 도 1에서 설명한 현송 관리 시스템의 OCM 서버의 일반적인 내부 모듈에 대한 개략적인 구성도이다.

이를 참조하면, 상기 OCM 서버(10)는 자동화 기기와 은행 서버(20)로부터 정보를 입력 받아 각 기기의 현금 수송 데이터를 보정하는 데이터 보정 모듈(60)과, 상기 보정된 데이터를 입력 받아 기기별 인출 건수 또는 인출 금액을 예측해 내는 수요 예측 모듈(70)과, 상기 예측된 금액을 입력 받아 현송 자금 및 현송 횟수를 최적화하여 각 기기별 현송 금액 및 현송 날짜를 결정하는 최적화 모듈(80)로 이루어져 있다.

상기 데이터 보정 모듈(60)은 자동화 기기 관리 서버(30)로부터 기기 정보 및 장애 시간 등의 장애 정보와, 은행 서버(20)로부터 입출금 거래 실적 등을 입력 받아, 각 기기의 현금 수송 데이터를 보정하는 역할을 한다.

상기 수요 예측 모듈(70)은 일반적인 통계 기법이나, 과거의 실적을 바탕으로 통계를 내어, 기기별 일별 인출 금액 또는 인출 건수를 산출하고, 최근 날짜별 평균을 예측해 내는 역할을 한다. 상기 수요 예측은 매주 1회 시행되어, 각 기기별 일주일간의 현송량을 예측한다.

또한, 상기 수요 예측 모듈(70)에서 예측된 데이터를 입력받아, 현송 자금 및 현송 횟수를 최적화하여 각 기기 코드에 해당하는 현송 금액 및 현송 날짜를 결정할 수 있도록 최적화 모듈(80)이 구비된다. 상기 최적화 모듈은 수요 예측이 끝난 기기들만을 대상으로 해당 기기들의 출금 금액만을 최적화 하고, 매주 1회 수요 예측이 끝난 후에 자동으로 즉시 실행되는 것을 특징으로 한다.

상기와 같은 종래의 방법은 최적화 모듈 내에서 구현되는 현송 금액 최적 알고리즘이 구체적으로 기재되어 있지 않고, 단지 과거의 전체 기기의 수요 실적만을 바탕으로 통계를 내는 방식으로 정확한 예측이 불가능 하였고, 전문성이 부족하여 그 결과에 대한 신뢰성이 떨어졌다. 결과적으로 적재적소에 필요한 기기의 인출 금액에 대한 예측 및 최적화가 불가함으로써, 필요한 경우에 현금을 찾지 못한 고객들의 불만족이 늘어나면서, 이에 대한 해결책을 필요로 하고 있다.

더구나, 필요 이상으로 과잉 공급된 현송 금액은 이자 소득의 손실을 가져오며, 필요 이상으로 빈번한 현송 횟수는 이에 대한 관리 유지에 대해 큰 비용을 필요로 하게 된다. 또한, 자동화 기기의 수요 예측을 할 수 있는 방법 또한 다양하지 못해서 그 선택의 폭 또한 넓지 않고, 설령 있다 하더라도 기존의 시스템과 접목해서 구동될 수 있는 체제의 구비가 미비한 실정이다.

따라서 현재 시스템과 같이 호환되어 사용 가능하면서, 고객들의 수요에 대한 예측을 해서 고객 만족도를 향상 시키고, 적절한 현송 업무를 수행하게 함으로써 은행 업무를 줄여 경쟁력을 키울 수 있는 시스템의 필요성이 점차 대두되고 있다.

상기의 문제점을 해결하고자 본 발명은 제안된 것으로서, 예측된 인출 건수나 인출 금액을 주어진 운영 자금 내에서 현송 금액 최적 알고리즘에 따라서 최적화하여, 현송 금액을 적절히 분배하며, 기기의 수익이 최대가 되도록 함으로써, 현송 계획에 필요한 공수를 절감하고, 적절한 예측 및 최적화를 통해 불필요한 작업을 줄이고 거래건수를 증가시켜 운영 효율을 최대화 시킬 수 있게 함을 목적으로 한다. 또한, 자동화 기기의 현금 로딩 비용을 최소화함을 목적으로 한다.

그리고 상기와 같은 시스템을 이용하여, 적절하게 현송 금액을 분배함으로써 불필요하게 자동화 기기에 과잉 공급되어 있는 현금에 대한 이자 소득의 손실 감소 및 현금에 대한 안전한 관리와, 적절한 현송 횟수의 조절로 인한 직원의 업무량 감소에 따른 은행 경쟁력 향상과, 필요한 순간에 적절한 공급에 따른 고객 만족도의 향상을 목적으로 한다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명은, 자동화 기기의 현송 금액 최적화 방법을 제안한다.

자동화 기기의 현송 금액 최적화를 위하여 본 발명은, 일별 총운영자금, 기기 용량을 기준치로 설정하는 단계와; 지난 실적으로부터 하나의 현송 주기에 대해 <기기번호, 현송날짜>의 날짜 이웃(Day-Neighbor)과 기기 이웃(ATM-Neighbor)을 입력받아 행렬(Matrix)을 설정하고, 상기 행렬로부터 '단위현송주기'를 설정하는 단계와; 입력받은 데이터로부터 '건당인출금액'을 계산하여, 상기 '건당인출금액'이 작은 값 순서로 <기기번호, 현송날짜>를 정렬하는 단계와; 상기 정렬된 <기기번호, 현송날짜>에 대응되는 인출금액을 순서대로 입력하여 단계와; 상기 입력된 인출금액과 단위현송주기를 참조로 하여 현송금액을 최적화 하는 단계와; 상기 산출된 현송금액을 결과값으로 출력하는 단계를 구비한다.

본 발명에 있어서, 상기의 행렬(Matrix)은 사용자 단말기에서 웹페이지를 통하여 사용자가 직접 입력하거나, 자동화 기기의 지난 실적을 OCM 서버가 자동적으로 가져올 수 있도록 하며, <기기번호, 현송 날짜>가 주어지면, 현송주기 안에서의 날짜를 하나씩 증가나 감소를 시켜서 생성한 날짜 이웃(Day-Neighbor)과 이웃한 기기를 하나씩 증가나 감소를 시켜서 생성한 기기 이웃(ATM-Neighbor)으로 구성될 수 있다. 또한, 상기 생성된 행렬의 값은 현송을 뜻하는 '1'이나 현송 안함을 뜻하는 '-1'로 이루어진 '현송여부값'과, 현송여부값이 '1'일 때의 '현송 금액'으로 설정될 수 있다.

바람직하게도, 상기 '단위현송주기'는 현송주기를 이루는 가장 기본이 되는 단위(Unit)이며, 현송 일자와 다음 현송일자 사이의 가장 기본적인 주기로 설정할 수 있다. 또한, 상기 '건당인출금액'은 한번 인출 시에 인출되는 금액의 예측치를 의미하며, 수요 예측 모듈로부터 입력받은 일일 인출 금액을 일일 인출 건수로 나누어서 산출할 수 있다. 또한, 본 발명에서는 상기 현송 금액을 최적화 하는 과정에서 과거 또는 미래의 데이터에 관계없이 오로지 현재 주어진 입력만을 참조로 하여 최적으로 부합하는 항목을 선택하는 그리디 매서드(Greedy Method)를 사용함을 특징으로 한다.

이하, 본 발명의 가장 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다.

도 3은 본 발명에 따른 OCM 서버의 최적화 모듈의 입출력을 도식화한 블록도이다.

도 3을 참조하면, 최적화 모듈(80)은 기기 정보(100)와, 상기 수요 예측 모듈(70)로부터 예측된 정보(102)와, 환경 변수에 대한 정보(104)와, 전송 주기(106)를 입력 받아, 최적화 과정을 통해서 현송 예정 금액과 현송 예정일 등의 정보(108)를 예측해 낼 수 있다.

상기 기기 정보(100)는 상기 자동화 기기 서버(30)로부터 받은 기기 코드, 관리점 코드, 그룹 코드, 주소 및 용량 등을 포함하는 정보가 될 수 있으며, 상기 예측된 정보(102)는 상기 수요 예측 모듈(70)로부터 예측된 최근 한 달간 요일 평균, 최근 일주일간 평균, 훈련 기간 요일 평균, 신경망 훈련 평균이 될 수 있으며, 상기 환경 변수(104)는 사용자 단말기(40)로부터 입력되거나, OCM 서버로부터 설정된 전체 운영 자금이나 현송 횟수 등의 정보가 될 수 있으며, 상기 현송주기 정보(106)는 사용자 단말기(40)로부터 입력되거나, OCM 서버로부터 설정된 관리점 코드나 일자, 현송 여부 등의 정보가 될 수 있다.

상기의 정보들로부터 기기별 용량, 최적화 하려는 기간의 날짜별 현송 금액, 최적화 하려는 기간의 기기별, 날짜별 인출 건수 예측치, 최적화 하려는 기간의 기기별, 날짜별 인출 금액 예측치, 총현송횟수, 기본적인 현송 주기에 따른 기본적인 해결 방법, 고려해야할 날짜와 기기의 수 등의 최적화 모듈(80)의 입력 데이터가 만들어 질 수 있다. 또한, 최적화 하려는 기간의 각 기기의 현송 날짜와, 최적화 하려는 기간 내의 각 기기의 현송 날짜에 현송할 금액 등이 상기 최적화 모듈(80)을 통해 출력된 예측 후 정보(108)가 될 수 있다.

본 발명에서 상기 최적화 모듈(80)은 수요 예측 모듈을 통하여 예측된 금액을 주어진 운영 자금 내에서 정해진 규칙(Rule)에 따라 적절히 분배하며, 기기의 수익이 최대가 되도록 하는 현송 금액 최적 알고리즘을 탑재하고 있다. 상기의 최적화 모듈이 입력받은 값으로부터 <기기번호, 현송날짜>를 설정하면, <기기번호, 현송날짜±1>, <기기번호, 현송날짜±2>, ... 등의 날짜 이웃(Day-Neighbor)과, <기기번호±1, 현송날짜>, <기기번호±2, 현송날짜>, ... 등의 기기 이웃(ATM-Neighbor)으로 행렬(Matrix)이 만들어지고, 상기 날짜 이웃과 기기 이웃에 해당하는 '현송여부값'과 그에 따른 '현송금액'들이 행렬 값이 된다.

본 발명에 따른 용어를 설명하기 위하여, 순서도 도 5를 설명하기에 앞서 먼저 도 4a 내지 도 4b를 설명하고자 한다. 이하 도면에서의 현송주기는 일주일이며, 기기번호는 000011~000100까지이다. 이 때의 화요일의 총운영자금은 10,000만원이며, 기기별 용량은 350만원으로 둔다.

먼저, 본 발명에서 '제한적 요소(Constraint Elements)'라 함은 일별로 현송 가능한 기기의 현송 금액을 모두 더하여 산출한 '일별 총운영자금'과, 하나의 기기가 최대로 수용할 수 있는 현금 수용 용량인 '기기별 용량'을 말한다. 또한, '건당인출금액'은 한번 인출 시에 인출되는 금액의 예측치를 의미하며, 수요 예측 모듈로부터 입력받은 일일 인출 금액을 일일 인출 건수로 나누어서 산출할 수 있다.

자동화 기기에 같은 금액을 현송 하더라도 인출 횟수가 많으면 그 만큼의 수수료가 늘어나 금융 기관의 이익을 창출되기 때문에, 상기의 주어진 '제한적 요소' 인 '일별 총운영자금'과 '기기별 용량'의 범위에서 많은 수의 인출 건수를 발생시킬 것으로 기대되는 '건당인출금액'이 작은 값을 가지는 기기를 먼저 현송하도록 하는 것이 본 발명에 따른 현송 금액 최적 알고리즘의 목적이 된다.

도 4a는 본 발명에 따른 용어 설명을 위한 행렬의 예시이다. 먼저, 최적화를 수행하기 위해 하나의 현송 주기에서, 기본이 되는 기기번호(110)를 행(Row)으로 한 <기기번호, 현송날짜>에 대한 기기 이웃을, 현송날짜(112)를 열(Column)로 한 <기기번호, 현송날짜>에 대한 날짜 이웃을 토대로 하나의 행렬(Matrix)로 작성할 수 있으며, 이 때 행렬의 값은 현송을 했는지 안했는지에 대한 '현송여부값(114)'과, 이에 따른 '현송금액(116)'이 된다. 도 4a를 참조하여 설명하면, <000012, 목>에 대한 날짜 이웃은 <000012, 월>, <000012, 화>, <000012, 수>, <000012, 금>, <000012, 토>, <000012, 일>이 될 수 있으며, 기기 이웃은 <000011, 목>, ... , <000110, 목>이 될 수 있고, 상기 기기 이웃과 날짜 이웃들이 행렬을 구성하고 있다. 이때의 행렬 값은 그 날의 현송여부를 알려주는 현송여부값(114) '1' 또는 '-1'과, 그에 따른 현송금액(116)으로 설정될 수 있다. 이 때, 상기에서 현송여부값(114) '1'은 현송을 의미하며, 현송여부값(114) '-1'은 현송 안함을 의미하며, 현송금액(116)은 기본적으로 1만원으로 입력된다. 상기의 값들은 사용자 단말기에서 웹페이지를 통하여 사용자에 의해 입력되거나, OCM 서버에 의해서 자동화 기기의 지난 실적이 자동적으로 로딩 될 수 있다.

도 4b는 수요 예측 모듈(70)에서부터 예측된 결과값이 최적화 모듈(80)로 입력된 데이터의 예시이다. 이를 참조하여 보면, 수요 예측 모듈(70)에서 일별, 기기별 인출 금액 및 인출 건수가 예측되어 최적화 모듈(80)로 입력된다. 상기 입력된 인출 금액 예측치(118)에서 인출 건수 예측치(120)를 나누어 '건당인출금액'를 산출해 낼 수 있다. 예를 들어, <000011,화>에 해당하는 '건당인출금액'는 인출 금액/인출건수 =120/10 = 12 (단위 : 만원)가 되어 12 만원이 된다.

이하 최적화의 과정은, 수요 예측 모듈로부터 예측되어 출력된 값으로부터 건당인출금액를 구해서, 건당인출금액가 작은 값부터 현송했을 때의 최적 현송 금액을 찾아가는 방식으로 이루어진다. 본 발명에서 최적 현송 금액을 입력하는 과정은, 과거 또는 미래의 데이터에 관계없이 오로지 현재 주어진 입력만을 참조로 하여 최적으로 부합하는 항목을 선택하는 그리디 매서드(Greedy Method)를 사용해 구현된다.

도 5는 본 발명에서 사용된 최적화 모듈의 현송 금액 최적 알고리즘의 수행 과정을 설명하기 위한 순서도이다.

도 5를 참조하여 설명하면, 상기의 최적화 모듈은 은행서버(20)나 ATM 서버(30) 그리고 수요 예측 모듈(70)로부터 정보를 입력받아, 상기 데이터로부터 일별 총운영자금, 기기별 용량 등의 제한적 요소를 기준치로 설정한다(S102). 구하고자 하는 <기기번호, 현송날짜>를 설정하면, 사용자 단말기에서 웹페이지를 통하여 사용자에 의해 입력되거나, OCM 서버에 의해서 자동화 기기의 지난 실적이 자동적으로 로딩이 되어, 상기의 단계에서 기준치로 주어진 현송주기에 내에서 <기기번호±1, 현송날짜>, <기기번호±2, 현송날짜>, ... 등의 기기 이웃(ATM-Neighbor)을 행렬의 행(Row)으로, <기기번호, 현송날짜±1>, <기기번호, 현송날짜±2>, ... 등의 날짜 이웃(Day-Neighbor)을 행렬의 열(Column)로 만들어 내어, 상기에 대응되는 현송여부값과 현송금액으로 도 4a처럼 행렬(Matrix)을 설정한다(S104).

상기의 도 4a의 행렬로부터 현송 일자와 다음 현송일자 사이의 가장 기본적인 주기를 찾아서 '단위현송주기'를 설정한다(S106). 예를 들어, 도 4a에서 기기번호 '000011'에 대한 '단위현송주기'는 아래와 같이 <000011, 화>, <000011, 수>, <000011, 목>, <000011,금>에서 화~금까지의 4일과 <000011, 토>, <000011, 일>, <000011, 월>에서 토~월까지의 3일이 될 수 있다. 상기의 예시에서 단위 현송주기가 모여 하나의 현송주기를 이룬다는 것을 알 수 있다.

	화	수	목	금
000011	√
	토	일	월
000011	√

계속해서 도 4b의 수요 예측 모듈(70)에서의 예측된 데이터로부터 건당인출금액을 산출해서, 상기의 건당인출금액이 작은 순서대로 <기기번호, 현송날짜>를 모두 정렬한다(S108). 상기에서 건당인출금액이 작다는 것은 한정된 현송 금액에서 인출된 건수가 많다는 의미가 되므로 그 만큼의 수수료가 늘어나 금융 기관의 이익을 창출되기 때문에, 건당인출금액이 작은 순서대로 현송 순위(Priority)를 우선으로 정하여 현송하는 것이 최적 금액의 현송 방법이다. 예를 들어 도 4b를 참조하여, 단위현송주기 하나에 대한 일별 건당인출금액을 계산하면 아래와 같이 된다.

000011	화	수	목	금
인출건수	90/10 = 9	80/10 = 8	110/10 = 11	100/10 = 10

이런 방법으로 전체 <기기번호, 현송날짜>에 대해 건당인출금액을 구한 다음, 상기의 건당인출금액이 작은 순서로 정렬하면, 상기의 <기기번호, 현송날짜>는 전체의 정렬 순서 중에서 아래와 같이 정렬이 될 수 있다.

건당인출금액 少 건당인출금액 多

--------------------------------------------------------------------->

... <000011,수> ... <000011,화>, ..., <000011,금>, ..., <000011,목>....

이렇게 상기와 같은 과정을 통해 정렬된 <기기번호, 현송날짜>에 수요 예측 모듈(70)을 통해 예측된 인출금액을 순서대로 대입한다(S110). 이 때 인출금액이 대입되었을 때, 해당 현송금액이 전체 기기의 '일별 총운영자금'이 초과하지 않았는지, '기기별 용량'을 초과하지 않았는지를 확인해가며 상기의 과정을 진행한다(S112).

도 4a 내지 4b의 예에서는 화요일의 총운영자금은 10,000만원, 기기별 용량은 350만원으로 두었으므로, 이를 참조하여 <000011,수>에서의 인출금액을 대입하는 과정을 예로 들어보면, <000011,수>에서의 인출금액 예측치 80만원은 <000011,화>에 현송된다. 그러므로, <000011,화>의 현송금액에 80만원을 더했을 때, 화요일의 총운영자금이 10,000만원을 초과하는 지, 기기별 용량이 350만원을 초과하는 지를 확인한다. 초과하지 않으므로 상기의 과정(S110)을 계속하여 진행한다.

같은 방식으로 <000011, 화>와 <000011, 금>에 인출금액을 대입하고, 대입하여 계산한 현송금액이 일별 총운영자금과 기기별 용량을 초과하지 않는 지를 확인한 다음, 마지막으로 <000011, 목>에서 기기별 용량이 80+90+100+110=380 만원으로 기기별 용량인 350 만원을 초과하게 되므로 상기의 최적화 과정을 끝내고, <000011, 금>에서의 현송 금액인 80+90+100=270 만원을 최적 현송 금액으로 산출한다(S114). 상기의 과정을 통해 계산된 행렬을 최종으로 확정하여, <기기번호, 현송날짜>에 대한 '현송여부값'과 '현송금액'을 결과값으로 출력함으로써(S116), 상기의 과정을 종료한다.

상기의 각 단계에서의 처리 결과는 로그(Log) 파일에 저장되고, 오류 발생시에는 에러 코드를 (Error Code) 로그 파일로 남겨, 후에 오류 발생시에 그 원인 규명이나 오류 처리를 쉽게 수행 할 수 있도록 한다. 상기와 같은 과정을 통해 자동화 기기의 인출 건수 또는 인출 금액을 예측해 낼 수 있다. 이는 더 나아가 자동화 기기만의 예측이 아닌 사무소나 팀(Team)별, 지점별 수요 예측에 대해서의 확장이 가능하다는 장점을 가진다.

이상, 본 발명을 바람직한 실시 예를 사용하여 상세히 설명하였으나, 본 발명의 범위는 특정 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 첨부된 특허 청구범위에 의하여 해석되어야 할 것이다. 또한, 이 기술 분야에서 통상의 지식을 습득한 자라면, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않으면서도 많은 수정과 변형이 가능함을 이해하여야 할 것이다.

상기에서 설명한 바와 같이 본 발명은, 최적 현금 관리 서버의 수요 예측 모듈로부터 예측된 인출 건수나 인출 금액을, 주어진 운영 자금이나 기간 등의 조건 내에서 현송 금액 최적 알고리즘에 따라 최적화를 수행하여, 필요한 운영 자금을 추정하고 제한된 운영 자금을 적절히 분배함으로써, 현송 계획에 필요한 공수를 절감하고, 적절한 예측 및 최적화를 통해 불필요한 작업을 줄이고 거래건수를 증가시켜 운영 효율을 최대화 시킬 수 있게 한다.

그리고 상기와 같은 시스템을 이용하여, 적절하게 현송 금액을 분배함으로써 불필요하게 현금지급기에 과잉 공급되어 있는 현금에 대한 이자 소득의 손실 감소 및 현금에 대한 안전한 관리와, 적절한 현송 횟수의 조절로 인한 직원의 업무량 감소, 필요한 순간에 적절한 공급이 가능하게 함으로써 고객 만족도를 증가시킬 수 있는 효과가 있다.

도 1은 일반적인 최적 현금 관리(Optimum Cash Manager) 시스템의 개략적인 전체 업무 흐름도이다.

도 2는 일반적인 OCM 서버의 내부 모듈에 대한 개략적인 구성도이다.

도 3은 본 발명에 따른 OCM 서버의 최적화 모듈의 입출력을 도식화한 블록도이다.

도 4a는 본 발명에 따른 용어 설명을 위한 행렬의 예시이고, 도 4b는 수요 예측 모듈에서부터 출력되어 최적화 모듈로 입력된 데이터의 예시이다.

도 5는 본 발명에서 사용된 최적화 모듈의 현송 금액 최적 알고리즘 과정의 수행 과정을 설명하기 위한 순서도이다.

* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명

10 : 최적 현금 관리(OCM) 서버 20 : 은행 서버

30 : 자동화 기기 서버 40 : 사용자 단말기

50 : 현송 업체 60 : 데이터 보정 모듈

70 : 수요 예측 모듈 80 : 최적화 모듈

100 : 기기 정보 102 : 예측 후 정보

104 : 환경 변수 106 : 현송 주기 정보

108 : 최적화 후 정보 110 : 기기 번호

112 : 현송 주기 114 : 현송여부값

116 : 현송 금액 118 : 인출 금액 예측치

120 : 인출 건수 예측치

Claims (11)

1. 일별 총운영자금, 기기 용량을 기준치로 설정하는 제 1단계,

   지난 실적으로부터 하나의 현송 주기에 대해 <기기번호, 현송날짜>의 날짜 이웃(Day-Neighbor)과 기기 이웃(ATM-Neighbor)을 입력받아 행렬(Matrix)을 설정하고, 상기 행렬로부터 '단위현송주기'를 설정하는 제 2단계,

   입력받은 데이터로부터 '건당인출금액'을 계산하여, 상기 '건당인출금액'이 작은 값 순서로 <기기번호, 현송날짜>를 정렬하는 제 3단계,

   상기 정렬된 <기기번호, 현송날짜>에 대응되는 인출금액을 순서대로 입력하고, 상기 입력된 인출금액을 더하여 현송금액을 최적화 하는 제 4단계,

   상기 산출된 현송금액을 결과값으로 출력하는 제 5단계,

   로 이루어진 것을 특징으로 하는 자동화 기기의 현송 금액 최적화 방법.
2. 제 1항에 있어서, 상기 2단계에서

   상기 날짜 이웃(Day-Neighbor)은 <기기번호, 현송 날짜>가 주어지면, 현송주기 안에서의 날짜를 하나씩 증가나 감소를 시켜서 거기에 해당하는 현송여부값을 입력하여 생성하는 것을 특징으로 하는 자동화 기기의 현송 금액 최적화 방법.
3. 제 1항에 있어서, 상기 2단계에서

   상기 기기 이웃(ATM-Neighbor)은 <기기번호, 현송 날짜>가 주어지면, 이웃한 기기를 하나씩 증가나 감소를 시켜서 거기에 해당하는 현송여부값과 현송금액을 입력하여 생성하는 것을 특징으로 하는 자동화 기기의 현송 금액 최적화 방법.
4. 제 1항에 있어서, 상기 2단계에서

   상기 행렬은 사용자 단말기에서 웹페이지를 통하여 사용자가 직접 입력하거나, 자동화 기기의 지난 실적을 OCM 서버가 자동적으로 가져올 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 자동화 기기의 현송 금액 최적 최적화 방법.
5. 제 1항에 있어서, 상기 2단계에서

   상기 행렬의 값은 현송을 뜻하는 '현송함'이나 현송 안함을 뜻하는 '현송안함'으로 이루어진 '현송여부값'과, 상기의 현송여부값이 '현송함'일 때의 현송금액으로 설정되는 것을 특징으로 하는 자동화 기기의 현송 금액 최적화 방법.
6. 제 1항에 있어서, 상기 2단계에서

   상기 '단위현송주기'는 현송주기를 이루는 가장 기본적인 단위(Unit)이며, 현송 일자와 다음 현송일자 사이의 가장 기본적인 주기로 설정되는 것을 특징으로 하는 자동화 기기의 현송 금액 최적화 방법.
7. 제 1항에 있어서, 상기 3단계에서

   상기 '건당인출금액'은 한번 인출 시에 인출되는 금액의 예측치를 의미하며, 수요 예측 모듈로부터 입력받은 일일 인출 금액을 일일 인출 건수로 나누어서 산출하는 것을 특징으로 하는 자동화 기기의 현송 금액 최적화 방법.
8. 제 1항에 있어서, 상기 4단계에서

   상기 인출금액은 수요 예측 모듈로부터 예측된 결과값을 입력받은 것을 특징으로 하는 자동화 기기의 현송 금액 최적화 방법.
9. 제 1항에 있어서, 상기 4단계에서

   상기 순서대로 인출금액을 입력하는 과정에서, 현송 금액이 '일별 총운영자금'과 '기기별 용량'을 벗어날 때까지, 상기 입력된 인출 금액을 대응되는 현송 날짜의 현송 금액에 더하여 최적 현송 금액을 산출하는 것을 특징으로 하는 자동화 기기의 현송 금액 최적화 방법.
10. 제 1항에 있어서, 상기 4단계에서

    상기 현송 금액을 최적화 하는 과정에서 과거 또는 미래의 데이터에 관계없이 오로지 현재 주어진 입력만을 참조로 하여 최적으로 부합하는 항목을 선택하는 것을 특징으로 하는 자동화 기기의 현송 금액 최적화 방법.
11. 제 1항에 있어서, 상기 각 단계에서

    처리 결과는 로그(Log) 파일에 저장되고, 오류 발생시에는 에러 코드를 (Error Code) 로그 파일로 남기는 것을 특징으로 하는 자동화 기기의 현송 금액 최적화 방법.