TWM563049U - 具有監控功能的自動櫃員機 - Google Patents

Abstract

提供一種具有監控功能的自動櫃員機。自動櫃員機具有儲存單元以及處理器。儲存單元儲存分別對應多筆交易的多筆交易明細。處理器耦接儲存單元，並且依據多筆交易明細中的帳號資訊以及交易時間資訊來執行可疑交易警示。

Description

具有監控功能的自動櫃員機

本新型創作是有關於一種自動櫃員機，且特別是有關於一種具有監控功能的自動櫃員機。

為了提供便利的交易服務以及降低人事成本開銷，各家銀行設置的自動櫃員機（automatic teller machine，ATM）遍佈各地。使用自動櫃員機交易雖可免去使用者辦理耗時且不方便的臨櫃交易，但缺少專業人員把關的自動櫃員機容易成為不肖人士進行詐騙交易的平台。

為了防止自動櫃員機被不當的利用，目前多是由人員憑藉自身經驗來判斷自動櫃員機的使用者的行跡是否可疑。如此一來，不僅需耗費大量人力資源，也很容易發生誤判詐騙交易者的情形。

本新型提供一種監控自動櫃員機的方法及使用所述方法的自動櫃員機，藉以判斷自動櫃員機是否發生可疑交易。

本新型的自動櫃員機具有儲存單元以及處理器。儲存單元儲存分別對應多筆交易的多筆交易明細。處理器耦接儲存單元，並且依據多筆交易明細中的帳號資訊以及交易時間資訊來執行可疑交易警示。

本新型的監控自動櫃員機的方法，包括：儲存對應多筆交易的多筆交易明細。依據所述多筆交易明細中的帳號資訊以及交易時間資訊來執行可疑交易警示。

基於上述，本新型可以基於交易明細記載資訊來判斷自動櫃員機是否發生可疑交易。自動櫃員機可以依據本新型提供的方法，自動地發出可疑交易的警示，從而防止詐騙交易發生。

為讓本新型的上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。

本新型是利用銀行既有的所有自動櫃員機的交易紀錄所產生的大數據歸納出可疑交易的行為模式。透過對大數據進行分析以及利用半監督學習方式來產生多種監控原則，並且將所述監控原則實施於自動櫃員機，藉以實現具有監控功能的自動櫃員機。

圖1是本新型一實施例的具有監控功能的自動櫃員機100的示意圖。自動櫃員機100提供使用者進行金融交易服務，例如，提款、存款、轉帳、餘額查詢、繳款等。自動櫃員機100具有儲存單元101以及處理器103。

儲存單元101是用以儲存自動櫃員機100運行時所需的各項軟體、資料及各類程式碼。儲存單元101可以是任何型態的固定或可移動隨機存取記憶體（random access memory，RAM）、唯讀記憶體（read-only memory，ROM）、快閃記憶體（flash memory）、硬碟（hard disk drive，HDD）、固態硬碟（solid state drive，SSD）或類似元件或上述元件的組合。

處理單元103耦接儲存單元101。處理單元103會依據使用者輸入至自動櫃員機10的交易操作指令執行對應的交易程序。處理單元103可以是中央處理單元（central processing unit，CPU），或是其他可程式化之一般用途或特殊用途的微處理器（microprocessor）、數位信號處理器（digital signal processor，DSP）、可程式化控制器、特殊應用積體電路（application specific integrated circuit，ASIC）或其他類似元件或上述元件的組合，本新型不限於此。

圖2是本新型一實施例的監控自動櫃員機的方法200的流程圖，方法200可適用於如圖1所示的自動櫃員機100，以下請同時參照圖1及圖2。

在步驟S210，儲存單元101可以儲存在自動櫃員機100發生的每一筆交易的交易明細，交易明細可包括如：金融卡號（或銀行帳號）、交易日、交易時間、經辦機構、交易別、交易序號、交易金額以及手續費等資訊。本新型的實施例可利用多筆交易明細提供的資訊來監控是否發生可疑交易。

在步驟S230，處理器103可依據儲存於儲存單元101中的多筆交易明細中，擷取出帳號資訊以及交易時間資訊，並且依據來帳號資訊以及交易時間資訊判斷是否執行可疑交易警示。具體來說，處理器103可依據帳號資訊產生用以判斷所述多筆交易是否對應於相同金融卡的判斷結果，並且基於判斷結果以及交易時間資訊來執行可疑交易警示。

一筆交易明細的帳號資訊可例如是用以執行該筆交易的金融卡的金融卡號，或是對應於該筆交易的銀行帳號（或郵局等金融機構的帳號）等可用來辨識用以交易之金融卡的資訊。交易時間資訊可由處理器103依據交易明細中的交易時間而計算出，或是由處理器103依據自動櫃員機100被操作的時間而計算出。

可疑交易警示可包括多種態樣。舉例來說，當處理器103決定發出可疑交易警示時，處理器103可透過控制與自動櫃員機100連接的輸出裝置（例如：喇叭、警示燈等）以在自動櫃員機100本地發出可疑交易警示，提醒自動櫃員機100的週遭人員，自動櫃員機100疑似正發生可疑交易。另一方面，若自動櫃員機100通訊連接至雲端伺服器（例如圖3的雲端伺服器300），處理器103可向所述雲端伺服器發送代表可疑交易警示的訊號，藉此提醒遠端的伺服器管理者自動櫃員機100疑似正發生可疑交易。可疑交易警示還可包括其他種態樣，本新型不限於此。

在本新型的一實施例中，自動櫃員機100可在步驟S230判斷出同一人員使用不同的金融卡詐領贓款的事件。具體來說，處理器103可依據多筆交易之交易明細的帳號資訊為不同而判斷出所述多筆交易應該要是由不同人員持不同張金融卡而執行。在正常情況下，自動櫃員機的使用者會保持一定的距離，故由不同人員執行之多筆交易之間的間隔時間理應短於由同一人員使用不同張金融卡所進行之多筆交易之間的間隔時間。因此，當處理器103判斷多筆交易由不同金融卡執行時，若所述多筆交易兩兩之間的間隔時間過短，或所述多筆交易之間的平均間隔時間過短時，處理器103可判斷所述多筆交易疑似是由同一人員持有不同張金融卡而執行。基此，處理器103可發出可疑交易警示。

在本新型的另一實施例中，自動櫃員機100可在步驟S230以另一種方式判斷出同一人員使用不同的金融卡詐領贓款的事件。具體來說，處理器103可依據多筆交易之交易明細的帳號資訊為不同而判斷出所述多筆交易應該要是由不同人員持不同張金融卡而執行。通常每一台自動櫃員機的使用者介面之配置不盡相同。若多筆交易是由同一人員使用不同的金融卡重複進行提款，則該名人員可能會因重複進行相同的操作而更加熟練。因此，當處理器103判斷多筆交易由不同金融卡執行時，若進行所述多筆交易的其中之一時操作自動櫃員機100的操作時間過短，或進行所述多筆交易時操作自動櫃員機100的平均操作時間過短時，處理器103可判斷所述多筆交易疑似是由同一人員持有不同張金融卡而執行。基此，處理器103可發出可疑交易警示。

在本新型的再一實施例中，自動櫃員機100可在步驟S230以另一種方式判斷出同一人員使用不同的金融卡詐領贓款的事件。具體來說，處理器103可依據多筆交易之交易明細的帳號資訊為相同而判斷出所述多筆交易應該要是由相同人員持同張金融卡而執行。當處理器103判斷多筆交易由相同金融卡執行時，若所述金融卡在特定單位時間內提領的金額超出一單位時間閾值，則處理器103可發出可疑交易警示。

在一些實施例中，可以透過分析大數據以及利用半監督學習方式歸納出進行詐騙交易時自動櫃員機100本身或是其使用者的行為模式，並且基於所述行為模式產生對應的監控原則，藉以將所產生的監控原則實施於自動櫃員機100。

單位時間閾值的定義方式可包括多種態樣。舉例來說，單位時間閾值可以是銀行依據金融卡持有者的交易習慣而推算出。好比說，自動櫃員機100所屬之金融機構可收集並分析金融卡持有者的交易習慣。若一金融卡持有者每月平均大約會提領二萬元左右的現金，則自動櫃員機100所屬之金融機構可依據每月二萬元的資訊而判斷該名金融卡持有者每月由自動櫃員機提領出的金額不會超出二萬元太多，從而設定單位時間閾值為例如三萬元/月。單位時間閾值的設定方式可由金融機構或自動櫃員機使用者視其需求而調整，本新型並不限於此。

在前述的方法200的實施例中，僅需藉由單一台自動櫃員機100提供的多筆交易明細，即可達到防範可疑交易的效果。然而，本新型也可以依據多台自動櫃員機提供的多筆交易明細來達到防範可疑交易的效果。

請參考圖3。圖3是本新型一實施例的多台自動櫃員機100、110、120的架構的示意圖。圖3的自動櫃員機100、110、120的構造與功能均與圖1的自動櫃員機100相似，不再贅述於此。需說明的是，圖3實施例僅示出三台自動櫃員機，但自動櫃員機的數量可依據實際需求調整。

自動櫃員機100、110以及120的儲存單元101、111以及121可分別通訊連接（例如：透過網路）至雲端伺服器300，並且與雲端伺服器300進行資料同步。具體來說，當自動櫃員機100、110或120任一者執行金融交易並產生交易明細時，儲存在儲存單元101、111或121的交易明細會同步上傳至雲端伺服器300。同樣地，自動櫃員機100、110以及120也可以透過存取雲端伺服器300來獲得別台自動櫃員機記錄的交易明細。

圖4是本新型一實施例的監控多個自動櫃員機100、110或120的方法400的流程圖。方法400可適用於如圖3所示的多台自動櫃員機100、110以及120，以下請同時參照圖3及圖4。

在步驟S410，儲存單元101、111以及121可經由雲端伺服器300達到彼此間的交易明細的資料同步，交易明細可包括如：金融卡號（或銀行帳號）、交易日、交易時間、經辦機構、交易別、交易序號、交易金額以及手續費等資訊。

在步驟S430，處理器103可依據多筆交易明細的帳號資訊相同而判斷多筆交易對應於相同金融卡，其中多筆交易明細可分別來自於自動櫃員機100、110以及120中的任一者。

在步驟S450，處理器103可基於所述多筆交易之間的平均間隔時間過長而執行可疑交易警示。在正常情況下，若欲完成多筆交易，使用者會經由同一台自動櫃員機執行所述多筆交易，故所述多筆交易之間的間隔時間並不會太長。反之，若有人員持有相同金融卡至各處自動櫃員機提領現金，則對應該金融卡的多筆交易之間的間隔時間會拉長。因此，當處理器103判斷多筆交易由相同金融卡執行時，若所述多筆交易，若所述多筆交易兩兩之間的間隔時間過長，或所述多筆交易之間的平均間隔時間過長時，處理器103可判斷所述多筆交易疑似是由同一人持有相同金融卡至不同的自動櫃員機執行交易。基此，處理器103可發出可疑交易警示。

綜上所述，本新型可以基於交易明細記載資訊來判斷自動櫃員機是否發生可疑交易。當人員使用同樣的金融卡進行多筆交易時，自動櫃員機會判斷所述多筆交易為相同使用者，並且以此為依據來判斷所述多筆交易是否符合單一使用者的操作模式。相似地，當人員使用不同的金融卡進行多筆交易時，自動櫃員機會判斷所述多筆交易為不相使用者，並且以此為依據來判斷所述多筆交易是否符合不同使用者的操作模式。如此一來，自動櫃員機可以自動地發出可疑交易的警示，防範詐騙交易於未然。

雖然本新型已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本新型，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本新型的精神和範圍內，當可作些許的更動與潤飾，故本新型的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。

100、110、120‧‧‧自動櫃員機
101、111、121‧‧‧儲存單元
103、113、123‧‧‧處理器
200、400‧‧‧監控自動櫃員機的方法
S210、S230、S410、S430、S450‧‧‧步驟

圖1是本新型一實施例的具有監控功能的自動櫃員機的示意圖。 圖2是本新型一實施例的監控自動櫃員機的方法的流程圖。 圖3是本新型一實施例的多個自動櫃員機的架構的示意圖。 圖4是本新型一實施例的監控多個自動櫃員機的方法的流程圖。

Claims (8)

1. 一種具有監控功能的自動櫃員機，包括： 儲存單元，儲存分別對應多筆交易的多筆交易明細；以及 處理器，耦接所述儲存單元，所述處理器依據所述多筆交易明細中的帳號資訊以及交易時間資訊來執行可疑交易警示。
2. 如申請專利範圍第1項所述的自動櫃員機，其中所述交易時間資訊為所述多筆交易之間的間隔時間。
3. 如申請專利範圍第1項所述的自動櫃員機，其中所述交易時間資訊為操作所述自動櫃員機的操作時間。
4. 如申請專利範圍第1項所述的自動櫃員機，其中所述處理器依據所述帳號資訊產生用以判斷所述多筆交易是否對應於相同金融卡的判斷結果，並且基於所述判斷結果以及所述交易時間資訊來執行所述可疑交易警示。
5. 如申請專利範圍第4項所述的自動櫃員機，其中所述自動櫃員機通訊連接至雲端伺服器，且所述儲存單元與所述雲端伺服器的資料同步，其中當所述判斷結果為相同且所述多筆交易之間的平均間隔時間過長時，所述處理器執行所述可疑交易警示。
6. 如申請專利範圍第4項所述的自動櫃員機，其中當所述判斷結果為不同，並且進行所述多筆交易時操作所述自動櫃員機的平均操作時間過短時，所述處理器執行所述可疑交易警示。
7. 如申請專利範圍第4項所述的自動櫃員機，其中當所述判斷結果為不同，並且所述多筆交易之間的平均間隔時間過短時，所述處理器執行所述可疑交易警示。
8. 如申請專利範圍第4項所述的自動櫃員機，其中當所述判斷結果為相同時，若所述金融卡提領的金額超出單位時間閾值，則所述處理器執行所述可疑交易警示。