我们注意到读者对我们的文章很感兴趣金融和银行部门。人工智能的新应用程序通常似乎是通过转移相关领域的现有用例来开发的，这可能也适用于atm的人工智能应用程序。
银行通常需要操作一个巨大的自动取款机，其中一些可能是在偏远地区的网络。因此，在ATM故障可能会造成很多不便客户，大ATM制造商，如迪堡多富和NCR，要求将使用预测性维护，以减少他们的ATM停机时间。
凭借业界预测性维护的存在司空见惯，银行和其他金融机构已经开始采用类似的技术来预测时，他们的自动取款机可能需要维修服务。
我们强调了一些，似乎在他们的商业化水平方面脱颖而出的AI应用程序的自动取款机。我们广泛地应用到5段分类如下：
- ATM机的预测维护
- 自动柜员机的网络安全机器学习
- 机器视觉ATM摄像头
- 面部识别安全和改善客户体验
- 预测ATM取款需求
自动取款机的预测维护
IBM技术支持服务(TSS) - ATM和银行服务
IBM提供了预测维护软件专注于优化ATM服务，该公司声称可以主动识别ATM机中的潜在问题，并自动安排所需的必要支持服务。
IBM声称该软件可以从自动柜员机跟踪历史数据和预测机器和部件级性能，使银行在ATM停机时间方面的能力来安排维护和支持活动以最优化的方式。例如：
- 该平台可以帮助具有全球ATM存在银行降低成本，以应对业务问题，如在区域功能的自动取款机的低可用性或降低了客户满意度的员工的注意力从销售转移走量。
- IBM声称，他们的TSS平台可以利用来自传感器(如振动传感器)的数据来评估ATM设备的使用年限，当实时监控数据反映出异常时，可以推荐更换部件
- 该TSS可以帮助银行通过将资产与预测分析监测沿减少ATM停机时间。如果TSS平台识别潜在的维护要求，它可能会自动通过提示了银行的维护团队可能需要在下一个计划的维护期间更换零件才能介入。
下面是IBM详细说明其预测维护软件自动取款机的视频：
IBM列出了几种实例探究自称已经帮助银行优化ATM维护：
- IBM声称已经帮助了数千ATM位置的不愿透露姓名的拉美银行改善其使用TSS平台ATM维护操作过程。
- 据IBM称，该软件帮助银行在客户满意度、ATM机可用性、分行人员生产力水平和运营成本等方面显著提高。但是，IBM没有提供关于集成涉及的内容以及如何度量这些因素的任何进一步细节。
根据IBM公司中，TSS软件面向移动维护远离“反应性”维护和朝向主动维护调度，这有可能减少停机时间显著。
IBM声称，他们的软件可以帮助IT专家识别问题，从历史数据中搜索和检索问题的可能原因，自动准备修复计划，甚至向技术人员提供相关的指导手册。
使用IBM的自动取款机TSS，今天银行也可能是如果能够识别特定的ATM或它的组件之一是有缺陷的，并通知技术人员的任何事故发生之前，一个新的零件的运输安排到该位置。
NCR SmartServe预测
NCR公司总部设在亚特兰大与约30000名员工，是全球最大的ATM制造商在世界之一。该公司还提供管理和改进的ATM服务的银行和金融机构效率的预测分析解决方案。
的NCR SmartServe预测据报道，可以从自动柜员机分析历史传感器数据，预测任何机器的性能问题，并提示服务工程师。下4分钟的视频提供了NCR的预测服务如何帮助银行和金融机构提高ATM服务的概述：
该公司声称，他们的平台可以帮助设备的主动维护和诊断功能，同时维护所有ATM服务事件的完整审计跟踪。
例如，根据他们新闻稿,全英房屋抵押贷款协会选择NCR提供预测性维护，以改善英国的客户体验为目标。
尽管我们必须补充一点，2016年在全国范围内的整个ATM产业和694个分支机构部署了NCR SmartServ预测服务的初始试点项目之后，我们无法找到关于可测量结果或项目当前状态的信息。
在另一个案例研究中,NCR声称已经沿着新西兰（BNZ）的银行合作，帮助提高银行的客户满意度：
- BNZ想达到更高的客户服务水平，从他们的竞争对手微分，所以他们部署了NCR SMartServ
- 在NCR从全球NCR ATM设备服务运营声称SmartServe平台收集数据，并使用人工智能找到相关的为BNZ最好的ATM维护实践模式：
- 即将发生的故障预测预测报废和：NCR声称SmartServ监测的ATM中的各个部件，并积极安排更换或修理使用前的任何部件可能会达到其生命的预计结束。
- 服务情报：该平台还可以生成实时日志和ATM配置数据的详细分析，从而为每个修复问题提供最准确的修复建议，确保具有正确技能的工程师被分配到正确的部件上。
- NCR还声称，集成有助于通过减少三分之一在ATM网络的停机时间，但目前还不清楚是用什么时间框架，这个指标或者减少停机时间的效果完全是由单独的集成。
机器学习的ATM网络安全
万事达卡安全网
万事达推出安全网在2015年，内部交易监控工具，旨在遏制全球网络黑客攻击的银行和自动取款机的。万事达卡推出了安全网在其网络并声称该平台可以分析高达每日130个十亿万事达卡交易从不同的来源，包括银行，商家和自动取款机。
万事达卡声称，他们的软件可以梳理数百万条客户交易数据记录，预测每个用户的基本标准客户行为。这些行为可以包括客户的产品选择和与其帐户细节匹配的地理位置。
的万事达卡的3分钟演示视频细节是什么公司要求做了安全网计划。
万事达卡声称，该公司正在对客户交易数据使用机器学习算法，实时评估每个客户的行为，并识别任何可疑活动。
例如在2013年，安全网建成之前，在阿拉伯联合酋长国银行内部系统被泄露，并预付12万事达借记卡账户现金提款限额被黑客提出。黑客一直在使用偷来的帐号创建伪造的信用卡，并在多个不同国家的退出现金自动取款机。
根据岗位，300台机器在26个国家被击中了约11小时，超过40亿美元现金$被盗，其中包括500万$在第4分钟。
万事达卡声称，利用安全网络，这样的攻击可能会被更快地识别出来。如果某笔交易从安全网中发出警报(偏离特定客户基线行为的异常交易)，万事达可能会拒绝该交易并通知银行。如果该帐户一直试图完成交易，万事达可能已经降低了现金预付限额或暂时关闭该帐户。
据《华尔街日报》报道，安全网在控制3次网络攻击，并限制在每种情况下的损失$ 100,000帮助万事达卡。
据《华盛顿邮报》报道，美国的两家银行和南美的一家银行成为黑客攻击的目标，万事达的安全网络成功地识别出了黑客标准行为中的异常，比如在不同地理区域进行的大额ATM取款或交易。
由于客户的交易是由银行监管，万事达卡据说他们的银行合作伙伴谈判，能够通过衰落安全网，其被红色标记的非常大的交易。
机器视觉ATM摄像机
不可思议的视觉
Uncanny Vision是一家印度初创公司，位于Bengaluru，大约有23名员工，为嵌入式系统提供计算机视觉技术。该公司还提供不可思议的监测使用人工智能监控摄像头的视频分析软件。
离奇的视觉声称自己离奇的监控软件，可以使ATM监控摄像机认识和了解人体的位置（例如站立或坐姿）的环境中，人脸和对象。在业务方面，银行可能利用该软件自动化安全适用于偏远地区的自动柜员机，或减少管理自动柜员机网络保安所需的人手数目。
下面这段两分钟的视频来自Navaneethan Sundaramoorthy公司的联合创始人兼首席营销官，视频展示了他们的软件如何为自动取款机提供实时视频分析和监控。
根据微软的一个用例，可以在ATM摄像头上安装神秘视觉软件，提供实时监控:
- 该公司声称，他们的系统标准的行为，并导致警报，比如一个人弯腰时间过长（超过4-5分钟）的任何活动或一个人谁块相机区分。
- 离奇的愿景声称该软件可以使用深学习型视觉系统在相机本身上实时发送警报分析从监视摄像机的镜头，并创建ATM的安全性分析。
尽管公司创始人兼首席执行官Ranjith Parakkal拥有印度科学研究所的电子学学位，并担任德州仪器的首席工程师长达3年之久，但我们仍未能找到任何关于神秘视觉的有力案例。
面部识别的安全性和改善客户体验
迪堡Nixdorf和三星SDS
世界最大的自动取款机制造商之一迪堡尼克多夫公司与三星公司合作证明无卡ATM它利用面部识别和内置的NFC技术来实现双因素认证。
该认证项目是使用迪堡公司生产的嵌入式NFC阅读器和ATM机开发的三星SDS Nexsign（生物认证的软件）。在演示中，用户可以在ATM上的NFC读卡器挖掘他们的移动设备。然后，用户在移动设备上通过面部识别接收到认证警报。
三星认为，这可能会导致更大的客户满意度，因为它消除了对物理卡以及需要记住PIN号码的需要。（有兴趣在改善客户体验的银行可能有兴趣在我们的详细比较银行业聊天机器人的）。
三星SDS和迪堡多富可凭无卡ATM的细节在下面的8分钟的视频：
据报道，该银行波多黎各正计划试行这些新的自动取款机，此前的认证项目，与三星之前的工作。我们可以发现采用这种技术的银行没有进一步的证据，我们也能找到银行波多黎各的试点项目，任何稳定的结果。
预测自动柜员机现金需求
SAS预测服务器
SAS预测服务器是一个大型的自动预测软件，用户可以用它来测试假设场景，并预测它们可能如何影响未来对销售收入或库存库存等指标的需求。
SAS声称，他们的软件可以帮助银行优化自动提款机的操作，预测自动提款机现金用完的可能性，并主动提醒银行员工补充现金。
低于5分钟的视频提供了有关使用SAS预报服务器一个完整的8步骤演示：
在一个案例研究中在SAS，该公司与新加坡星展银行(DBS)合作，根据详细记录ATM机使用频率的历史数据和平均提款金额，预测ATM机的现金需求。该公司称，他们的系统最终减少了ATM机现金耗尽的次数。
SAS表示，星展银行在新加坡的atm机位于人口密度非常高的地方，任何停机时间都会影响客户。星展银行使用SAS预测服务器软件来分析每台ATM机的取款数据，从而预测未来的活动，目的是减少员工为ATM机加满现金所需要的时间。
SAS声称，在整合之后，星展银行能够减少atm机缺钱和客户等待时间的次数，尽管没有关于实现这些效果需要多长时间的信息，也没有关于减少的幅度有多大。
SAS是由CEO创立吉姆,晚安，谁曾从北卡罗莱纳州立大学获得博士学位统计
总结思考
从我们的研究，以下是关于AI是如何应用到管理ATM业务和企业可能想知道什么是重要的主题：
- 自动取款机预测性维护似乎是在ATM操作改进AI最流行的应用程序
- 这些改进之一包括降低的ATM通过允许更多定期的维护运行的资金流出的次数。
- 计算机视觉应用的ATM安全性可能会变得更加普遍，在未来2至5年
- AI应用自动取款机似乎都AI当中传播供应商提供预测分析和ATM机生产商
标题图片来源:sciencemag.org
