ATM中5個應用人工智能案例
我們已經注意到我們的讀者對我們處理金融和銀行業 AI應用程序的作品很感興趣。人工智能的新應用似乎通常是通過在相關領域中轉移現有用例來實現的，這也可能是ATM應用程序的情況。
銀行通常需要運營龐大的ATM網絡，其中一些可能位於偏遠地區。因此，ATM故障可能會給客戶帶來很多不便，而大型ATM製造商，如Diebold Nixdorf和NCR，聲稱正在使用預測性維護來減少他們的ATM停機時間。
由於預測性維護在業界普遍存在，銀行和其他金融機構已開始採用類似技術來預測其ATM何時可能需要維護服務。
我們重點介紹ATM的一些AI應用程序，這些應用程序在商業化程度方面似乎脫穎而出。我們將應用程序大致分爲以下5個部分：
ATM機的預測性維護
ATM機網絡安全的機器學習
機器視覺ATM攝像機
面部識別安全性和改善客戶體驗
預測ATM現金需求
ATM的預測性維護
IBM技術支持服務（TSS） - ATM和銀行服務
IBM提供了一個專注於優化ATM服務的預測性維護軟件，該公司聲稱可以主動識別ATM中的潛在問題，並自動安排所需的必要支持服務。
IBM聲稱該軟件可以跟蹤ATM的歷史數據並預測機器和組件級別的性能，使銀行能夠以最優化的方式在ATM停機時間內安排維護和支持活動。例如：
該平臺可以幫助擁有全球ATM存在的銀行減少從銷售中轉移的員工注意力，以便處理運營問題，例如現場運行的ATM功能不足或客戶滿意度降低。 IBM聲稱他們的TSS平臺可以使用來自傳感器（如振動傳感器）的數據來評估ATM設備的使用年限，並且當數據的實時監控反映出異常情況時，它可以推薦更換部件 TSS可以通過整合資產監控和預測分析來幫助銀行減少ATM停機時間。如果TSS平臺確定了潛在的維護要求，它可能會通過提示銀行的維護團隊在下一次計劃維護期間訂購可能需要更換的部件來自動進行干預。 以下是來自IBM的視頻，詳細介紹了他們的ATM預測維護軟件，點擊觀看
IBM列舉了一些聲稱幫助銀行優化ATM維護的案例研究：
IBM聲稱已經幫助一家擁有數千個ATM位置的未具名拉丁美洲銀行改善了使用TSS平臺進行ATM維護的運營流程。
據IBM稱，該軟件幫助銀行顯着改善了客戶滿意度，ATM可用性，分支機構人員生產力水平和運營成本等因素。但是，IBM沒有就集成中涉及的內容或如何衡量這些因素分享任何進一步的細節。
根據IBM的說法，TSS軟件旨在將維護從“反應性”維護轉移到主動維護計劃，這可能會顯着減少停機時間。
使用IBM的TSS用於ATM，今天的銀行也可能能夠識別特定ATM或其中一個組件是否有缺陷，並通知技術人員在發生任何事故之前安排將新零件運送到該位置。
NCR SmartServe預測
NCR總部位於亞特蘭大，擁有約30,000名員工，是世界上最大的ATM製造商之一。該公司還提供預測分析解決方案，用於管理和提高銀行和金融機構的ATM服務效率。
據報道，NCR SmartServe預測可以分析來自ATM的歷史傳感器數據，預測任何機器性能問題，並提示服務工程師。下面的4分鐘視頻概述了NCR的預測服務如何幫助銀行和金融機構改善ATM服務，點擊觀看
該公司聲稱他們的平臺可以幫助主動設備維護和診斷功能，同時還爲所有ATM服務事件保持完整的審計跟蹤。
例如，根據他們的新聞稿宣稱，Nationwide Building Society選擇NCR提供預測性維護，目標是改善英國的客戶體驗。
雖然我們必須補充一點，在2016年在Nationwide的整個ATM產業和694個分支機構部署NCR SmartServ預測服務的初步試點項目後，我們找不到有關可衡量結果或項目當前狀態的信息。
在另一個案例研究中， NCR聲稱與新西蘭銀行（BNZ）合作，幫助提高銀行的客戶滿意度：
作爲競爭對手的差異化因素，BNZ希望實現更高的客戶服務水平，因此他們部署了NCR SMartServ
NCR聲稱SmartServe平臺從全球NCR設備上的ATM服務運營中收集數據，並使用AI查找與BNZ最佳ATM維護實踐相關的模式：
即將發生的故障預測和壽命終止預測：NCR聲稱，SmartServ監控ATM內各個組件的使用情況，並在任何組件達到其預期壽命終止之前主動安排更換或維修。
服務智能：該平臺還可以生成對實時日誌和ATM配置數據的詳細分析，以便爲每個維修問題提供最準確的維修建議，確保使用正確的部件派遣具有合適技能的工程師。
NCR還聲稱，這種集成有助於將ATM網絡的停機時間減少三分之一，儘管目前尚不清楚該指標的使用時間框架，或者停機時間的減少僅僅是由於集成的影響。
ATM網絡安全的機器學習
萬事達卡安全網
萬事達卡於2015年推出了安全網，這是一種內部交易監控工具，旨在遏制銀行和ATM的全球網絡******。萬事達卡在其網絡中推出了安全網，並聲稱該平臺每天可以從不同來源（包括銀行，商戶和ATM）分析多達13億張萬事達卡交易。
萬事達卡聲稱他們的軟件可以梳理數百萬條客戶交易數據記錄，以預測每個用戶可能是基線標準客戶行爲。這些行爲可以包括客戶的產品選擇和與其帳戶詳細信息相匹配的地理位置。
在萬事達卡的3分鐘的演示視頻詳細說明了該公司聲稱其安全網計劃的事情。
萬事達卡聲稱在客戶交易數據上使用機器學習算法來實時評估每個客戶的行爲並識別任何可疑活動。
例如，2013年，在安全網建成之前，阿拉伯聯合酋長國一家銀行的內部系統遭到***，12個預付萬事達卡借記卡賬戶的現金提取限額被***提高。***利用被盜賬號創建了假卡，並從許多不同國家的ATM機中提取現金。
根據該帖子，在大約11個小時內，26個國家的300臺機器被擊中，超過4,000萬美元的現金被盜，其中包括前4分鐘的500萬美元。
Mastercard聲稱使用Safety Net可以更快地識別出這種***。如果單個交易從Safety Net發出警報（異常交易偏離特定客戶的基準行爲），萬事達卡可能拒絕並通知銀行。如果帳戶一直試圖完成交易，萬事達卡可能會降低現金提前限額或暫時關閉帳戶。
據“華爾街日報”報道，安全網幫助萬事達卡控制了三起網絡***並將每起案件的損失限制在10萬美元。
根據該帖子，美國的兩家銀行和南美的一家銀行成爲目標，萬事達卡的安全網能夠成功識別***的標準行爲異常，例如大型ATM現金提取或在不同地區進行的交易。
由於客戶交易受到銀行監管，據報道萬事達卡與其銀行合作伙伴進行了談判，以便能夠拒絕由安全網標記的大型交易。
機器視覺ATM攝像機
不可思議的願景
Uncanny Vision是一家印度創業公司，在班加羅爾成立，擁有約23名員工，爲嵌入式系統提供計算機視覺技術。該公司還爲使用AI的監控攝像機提供Uncanny Surveillance視頻分析軟件。
Uncanny Vision聲稱他們的Uncanny Surveillance軟件可以使ATM監控攝像頭識別和理解人體位置（例如站立或坐着），人臉和環境中的物體。從業務角度來看，銀行可能會使用該軟件自動化遠程ATM的安全性，或減少管理其ATM網絡安全所需的人員安全人員數量。
Navaneethan Sundaramoorthy聯合創始人和Uncanny Vision Unocny Vision的CMO，聯合創始人和CMO的2分鐘視頻展示了他們的軟件如何爲ATM提供實時視頻分析和監控，點擊觀看。
根據微軟的一個使用案例，Uncanny Vision軟件可以安裝在ATM攝像機上，提供實時監控：
該公司聲稱他們的系統可以區分標準行爲和任何引起警報的活動，例如一個人彎腰太久（超過4-5分鐘）或者阻擋相機的人。
Uncanny Vision聲稱該軟件可以使用基於深度學習的視覺系統在攝像機本身上實時分析來自監控攝像機的鏡頭，發送警報，併爲ATM安全性創建分析。
雖然創始人兼首席執行官Ranjith Parakkal擁有印度科學研究院的電子學位，並擔任德州儀器的首席工程師3年，但我們無法爲Uncanny Vision找到任何有力的案例研究。
面部識別安全和改善客戶體驗
Diebold Nixdorf和三星SDS
Diebold Nixdorf是世界上最大的ATM製造商之一，與三星合作展示了一款無卡ATM，它使用面部識別技術與機器內置的NFC技術相結合，實現雙因素認證。
該認證項目是使用由Diebold製造的ATM嵌入NFC讀取器和Samsung SDS Nexsign（生物認證軟件）開發的。在演示中，用戶可以在ATM上的NFC讀取器上輕觸他們的移動設備。然後，用戶通過移動設備上的面部識別接收到身份驗證警報。
三星認爲，這可以提高客戶滿意度，因爲它不需要物理卡，也不需要記住密碼。（對改善客戶體驗感興趣的銀行可能對我們對銀行聊天機器人的直接比較感興趣）。
三星SDS和Diebold Nixdorf在下面的8分鐘視頻中展示了他們的無卡ATM的詳細信息，點擊觀看。
據報道，波多黎各銀行計劃試行這些新的ATM，之前曾與三星合作過認證項目。我們無法找到銀行採用這項技術的進一步證據，也無法爲Banco Puerto Rico的試點項目找到任何可靠的結果。
預測ATM現金需求
SAS Forecast Server
SAS Forecast Server是一種大型自動預測軟件，用戶可以使用該軟件測試假設情景並預測它們可能如何影響未來對銷售收入或倉儲庫存庫存等指標的需求。
SAS聲稱，他們的軟件可以幫助銀行優化其ATM運營，預測ATM現金流失的可能性，並主動提醒銀行員工用現金補充ATM。
在 SAS 的案例研究中，該公司與新加坡的銀行星展銀行合作，根據歷史數據幫助預測ATM現金需求，詳細說明ATM的使用頻率以及該ATM的平均提款金額。該公司聲稱他們的系統最終減少了ATM用完現金的次數。
根據SAS的說法，新加坡的星展銀行ATM機位於人口密度非常高的地方，任何停機都會影響他們的客戶。DBS使用SAS Forecast Server軟件分析每臺ATM的提款數據，以預測即將開展的活動，目的是減少員工用現金重新填充ATM所需的次數。
SAS聲稱，在整合之後，DBS能夠減少ATM耗盡資金和客戶等待時間的次數，儘管沒有關於實現這些結果需要多長時間的信息，也沒有關於它減少多少的信息。
SAS由首席執行官Jim Goodnight創立，他之前曾在北卡羅來納州立大學獲得統計學博士學位
結論性思考
根據我們的研究，以下是有關AI如何應用於管理ATM操作以及企業可能想要了解的主要主題：
ATM的預測性維護似乎是人工智能在ATM運營改進中最普遍的應用
其中一項改進包括通過允許更有效的定期維護來減少ATM用完現金的次數。
ATM安全的計算機視覺應用可能在未來2到5年內變得更加普遍
ATM的AI應用似乎在提供預測分析的AI供應商和ATM製造商之間傳播