[发明专利]备付金管理方法及装置

说明书

本发明公开了一种备付金管理方法及装置，涉及金融技术领域，其中该方法包括：获取银行网点智能柜台在预设时间段内每天的吞吐数据；利用预设参数构建自回归模型，利用所述吞吐数据对自回归模型进行训练，确定自回归模型所有待定参数中除预设参数外的其他参数，得到中间模型；利用中间模型对吞吐数据中指定日期的期末余额进行预测，得到预测期末余额；根据吞吐数据和预测期末余额计算中间模型的评价指标值；将计算得到的评价指标值与预设的标准指标值范围进行对比；如果评价指标值在标准指标值范围内，则将中间模型确定为目标自回归模型，利用目标自回归模型预测未来目标日期的备付金单日置入预估额。本发明可以减少因主观预测而出错的概率。

技术领域

本发明涉及金融技术领域，尤其涉及一种备付金管理方法及装置。

背景技术

本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

银行备付金即商业银行给持卡人在智能柜台提款准备的现金，在日常维护过程中，管理人需要以一定的加钞频率和加钞量对网点中智能柜台进行加钞，以保证智能柜台中有充足的现金供持卡人取用。

传统的备付金管理方法是依照各个网点智能柜台上送的报表和现金管理人员的管理经验对加钞量进行粗略估算，主观性强，出错的概率较高。

发明内容

本发明实施例提供一种备付金管理方法，用以通过历史数据智能预测备付金的单日置入预估额，减少因主观性而出错的概率，降低银行运营成本，提升智能柜台资金利用效率，该方法包括：

获取银行网点智能柜台在预设时间段内每天的吞吐数据，所述吞吐数据包括备付金每一次存款金额、每一次取款金额、单日期末余额及对应的记录时间；

利用预设参数构建自回归模型，利用所述吞吐数据对自回归模型进行训练，确定自回归模型所有待定参数中除预设参数外的其他参数，得到中间模型；

利用中间模型对吞吐数据中指定日期的期末余额进行预测，得到预测期末余额，其中，指定日期是吞吐数据中记录时间中的一日；

根据吞吐数据和预测期末余额计算中间模型的评价指标值；

将计算得到的评价指标值与预设的标准指标值范围进行对比；

如果评价指标值在标准指标值范围内，则将中间模型确定为目标自回归模型，利用目标自回归模型预测未来目标日期的备付金单日置入预估额。

本发明实施例还提供一种备付金管理装置，用以通过历史数据智能预测备付金的单日置入预估额，减少因主观性而出错的概率，降低银行运营成本，提升智能柜台资金利用效率，该装置包括：

获取模块，用于获取银行网点智能柜台在预设时间段内每天的吞吐数据，所述吞吐数据包括备付金每一次存款金额、每一次取款金额、单日期末余额及对应的记录时间；

模型训练模块，用于利用预设参数构建自回归模型，利用所述吞吐数据对自回归模型进行训练，确定自回归模型所有待定参数中除预设参数外的其他参数，得到中间模型；

预测模块，用于利用中间模型对吞吐数据中指定日期的期末余额进行预测，得到预测期末余额，其中，指定日期是吞吐数据中记录时间中的一日；

计算模块，用于根据吞吐数据和预测期末余额计算中间模型的评价指标值；

比对模块，用于将计算得到的评价指标值与预设的标准指标值范围进行对比；

预测模块，用于当评价指标值在标准指标值范围内时，将中间模型确定为目标自回归模型，利用目标自回归模型预测未来目标日期的备付金单日置入预估额。

本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述备付金管理方法。