ATM交易成功率的异常检测报警与选址

ATM交易故障的监测与解决是商业银行运营中的难题,研究ATM数据中交易成功率的检异报警机制与ATM选址,对于解决上述问题具有重要意义.基于上述考虑,首先建立基于中心极限定理的方差标准化数据校正模型,消除交易量对成功率的平均效应;其次,将处理后的成功率数据导入孤立森林算法,输出数据的异常度;之后,引入K-means算法对异常程度进行分级,提取异常点;最后,引入衰变连续函数报警系统,得到报警结果.本文又从资源利用率最大化的角度出发,结合移动电子支付对于ATM需求的影响,建立ATM全局分布最优模型,选择合理的ATM分布方案;并将选址结果与运营状况良好的ATM实际地址进行比较,验证模型的合理性及优越性.