【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据技术的金融终端故障预判警示方法及系统
[0001]本专利技术涉及金融管理
，具体涉及一种基于大数据技术的金融终端故障预判警示方法及系统。
技术介绍
[0002]目前国内各金融终端厂商及维护商为银行的自助设备提供服务方式为被动式，也就是自主设备发生故障后，由银行管机员或银行监控人员打电话或短信通知厂商或维护商保修，厂商或维护商再派出工程师进行预约并维护或维修，最后将维护或维修结果反馈给银行。
[0003]目前金融终端发生故障时，由银行工作人员电话或短信保修，时间比较滞后；分析故障需要到现场，且到现场也不一定能定位准确问题，整个处理效率低。
[0004]针对上述提出的缺陷，现提供一种基于大数据技术的金融终端故障预判警示方法及系统。
技术实现思路
[0005]本专利技术提供一种基于大数据技术的金融终端故障预判警示方法及系统，通过对金融设备ATM机出现的障碍进行汇总，并根据汇总的障碍类型获得相应的运行数据，将ATM机的运行数据结合使用者的习惯操作参数结合，获得对应设备数据的障碍信息...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据技术的金融终端故障预判警示方法，其中，所述方法应用于一种故障分析预判警示系统，其特征在于：所述方法包括以下步骤，A01：获得设备障碍因子类别I，所述设备障碍因子类别I为第一银行的金融设备ATM障碍汇总的障碍类别，通过所述设备障碍因子类别I获得金融设备ATM机I的运行数据I；A02：采用所述运行数据I和金融设备ATM机I的习惯操作参数获得金融设备ATM I的运行数据无效参数I，根据所述运行数据无效参数I获得障碍信息链I；A03：通过所述设备障碍因子类别I获得金融设备ATM机N的运行数据N，通过所述运行数据N和金融设备N的习惯操作参数获得运行数据无效参数N，根据所述运行数据无效参数N获得障碍信息链N，将所述障碍信息链I至到所述障碍信息链N进行集中分析，获得第一分析数据；A04：根据所述第一分析数据对所述设备障碍因子类别I进行预判警示。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据技术的金融终端故障预判警示方法，其特征在于：所述预判警示方法还包括：A05：获得设备障碍因子类别II的第二分析数据，所述设备障碍因子类别I和所述设备障碍因子类别II不同，所述第二分析数据和所述第一分析数据具有雷同参数I，对所述第一分析数据和所述第二分析数据结果中具有雷同参数I的数据信息进行分析，获得相近数据特征I；A06：将所述第一分析数据和所述第二分析数据中不具有雷同参数I的数据信息进行分析，获得不同数据特征I，根据所述相近数据特征I和不同数据特征I对所述第一分析数据和所述第二分析数据进行标记，获得标记特征I，通过所述标记特征I对所述设备障碍因子类别I和所述设备障碍因子类别II进行分辨。3.根据权利要求1所述的一种基于大数据技术的金融终端故障预判警示方法，其特征在于：所述步骤A02中，还包括：A021：采用所述运行数据I获得金融设备ATM机I的习惯操作参数汇总，对所述习惯操作参数汇总进行去中心化操作，获得操作数据I；A022：获得运行使用者I，所述运行使用者I为所述金融设备ATM机I发生所述设备障碍因子类别I故障时的使用者，根据所述运行使用者I对所述操作数据I进行习惯操作的过滤，获得过滤数据I；A023：根据所述过滤数据I获得所述金融设备ATM机I的习惯操作参数。4.根据权利要求1所述的一种基于大数据技术的金融终端故障预判警示方法，其特征在于：所述步骤A04中还包括以下步骤：A041：根据所述第一分析数据，设置所述设备障碍因子类别I的关键障碍汇总，根据所述障碍信息链I至所述障碍信息链N，设置辅助特征汇总；A042：根据所述障碍信息链I直至障碍信息链N中每个辅助障碍特征的频率对所述辅助特战汇总进行特征贡献度分派，获得分派数据I；A043：根据所述关键障碍汇总、所述辅助特...
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