ATM交易狀態特征分析與異常檢測

李一 蔡禮淵

摘要：通過累計圖判斷ATM交易狀態各變量的周期性，計算以工作狀態、時段為周期的季節指數，通過直方圖和非參數檢驗判斷各變量的分布規律。隨后，將交易變量Z標準化，依據主成分分析法提取該組變量的主元，計算每個交易時刻的主元得分，根據常規控制圖和離群值判斷系統運行異常或故障時刻，判處出主元得分處于異常的時刻，以應用狀態為因變量，建立含工作狀態、交易時段兩個虛擬變量的多元邏輯回歸方程。最后，對模型的解釋能力、模型顯著性、回歸系數顯著性進行檢驗。

關鍵詞：相關系數；季節指數；主成分分析；虛擬變量；邏輯回歸

中圖分類號：U448

文獻標志碼：A

文章編號：2095-5383（2018）01-0050-08

商業銀行總行數據中心監控系統通過對每家分行的匯總統計信息做數據分析，用以捕捉自動提款機（Automated Teller Machine，ATM）應用系統運行情況以便及時發現異常或故障[1]。隨著ATM使用量的增長，設備維護工作量也迅猛增長，對ATM交易系統的異常檢測和設備維修難度也越來越大。ATM故障診斷從最初的人工檢測及識別，逐步發展為依靠信息化和大數據的智能檢測。費吉忠等[2]根據工商銀行山東省威海市分行ATM使用情況，總結了9大類、40種ATM系統故障，將故障原因歸為5類，從日常維護的具體技術操作層面對ATM故障及故障診斷做了較為詳細的闡述。胡定憲等[3]直接用ATM網絡測試儀接入被測端，運行流量測試功能，自動定位所有的交易活動并識別有關的虛通道標識符和虛通路標識符，監測出錯誤信元，監測流量擁塞狀況，評估出ATM網絡的運行狀況。……