银行若忽略了ATM等昂贵现金自助设备的选点重要性，就有可能在ATM经营管理上盲目烧钱。中国一台ATM的正常生命周期在6年左右或以上，整个生命周期ATM总体成本（TCO）将达到其购买价格的8倍左右。因此，每一位ATM的资产拥有者或ATM的经营负责人，都应该认真思考如何最大化利用并挖掘ATM的潜在价值。其中最重要的就是，要分析确定好最佳的ATM投放地址或地点。
当前，大多数金融机构严重缺乏标准化和量化的选址调研方法去有效地辅助ATM选址过程，严重缺失可信赖的ATM选点识别规则。他们主要依赖的，仍然是主观感觉或少数个别老员工的个人经验。每一个ATM投放与选址项目都是一个耗时的过程，少则几十个多则几百个ATM安装地址的候选点需要选择决策。缺乏IT辅助系统，最终的决策工作将无法满足规约化和精细化的要求，且ATM布放后的效益往往与预期存在较大偏差。另外，ATM选址调研的劳动力开销也将变得越来越高，因每个候选点都涉及到重复多人多次的人力投放与现场调研，据统计每一个ATM安装点平均消耗时间为5天。
一、解决方案介绍
F@ST Abacus是广电运通最新研发并整合的ATM选址决策分析解决方案，它基于上万台ATM设备在全国各不同区域的实际运作经验，结合高校、研究院专家的数据分析，提供完整的ATM选址与管理解决方案，能对ATM微观选址过程提供精确勘察、预测评分、选点分类、投放后跟踪等功能。
F@ST Abacus 解决方案－功能简介如下：
1. 提供含50多个调研项的标准化表单，规范ATM微观选址的现场勘查过程。这些调研项涵盖了人群特性、消费中心、竞争对手等。同时还提供咨询顾问服务，持续完善并优化调研表的各项参数，增加有效的区分因素。举例说明如下：
人群特征：往来人群是否附近居民；往来人群是否本地人；正常的人流量与峰值的人流量数据；现金工资支付的存在情况。
消费中心：POS使用率；消费者类型；
消费中心的地理距离；消费中心的客流量数据。
竞争对手：针对ICBC、ABC、BOC、CCB四大行、交通银行、邮政储蓄、全国性股份制商业银行、地区性商业银行、农信社等等不同类型的竞争对手，进行调研项的针对性设计。
2. 提供预测模型，该模型应用从银行卡交易历史数据中所发掘的规律，对每个ATM候选点布放后的可能效果进行预测。预测模型基于Kohonen/K-Means聚类分析、C5.0决策树等数据挖掘算法，能够计算出每个可能效果的可能性百分比，并能根据测算结果对每个点是否需要派人复查进行优先级分类。同时提供咨询顾问服务，持续跟踪模型的有效性并合理重构，提高模型的精确性。举例说明如下：
如果一个候选地点被评测为“好”，并且有很高的可能性，例如大于90％，则负责人可以直接把这个候选点放入最终的申请列表；
如果一个候选地点被评测为“好”，但可能性不高或较含糊，才85％，则负责人应考虑安排另外一位有经验的人赴现场复查各项调研数据；
如果一个候选地点被评测为“差”并具有较高的可能性，则负责人应该果断地释放人力资源，把注意力与资源转移到对其他新地点的搜寻与勘查工作中。
3. 提供一个集中资源的中心门户，能够对ATM选址调研过程中的各种类型的信息进行收集与归类，从数码图片到视频录像，所有这些多媒体资源都能被该门户系统集中存储管理，在将来的任何时候都能够被调档查阅。举例说明如下：
ATM候选点的数码照片，ATM具体安装点的照片，周边环境的照片，卫星俯瞰照片等；
关于公共安全、消费中心、竞争对手方面的多媒体咨询，如报刊、访谈录音、视频记录等。
4. 提供对高盈利ATM候选点的绩效跟踪与分析功能，在ATM布放后持续收集并合并ATM的交易流水，定期提示对该地点进行现场检查。时刻提醒对各种变化保持警惕，包括周边环境的改变，以及竞争对手的ATM或网点动向等。举例说明如下：
针对预测为高效益的ATM安放点，将安排定期的现场复检工作，每次复检的调研数据均被录入系统进行跟踪。一旦由评分测算模型重新推算的结果有偏离或异常，系统将给出警告并详细告知是哪些调研项的调研数据发生了变化；
ATM安装并上线后，系统将持续收集合并ATM交易数据，ATM交易数据所喻示的效益情况将自动与之前的预测结果进行比对，一旦发现比较结果或发展趋势存在较大背离，系统将给出警告并提示你尽快安排人员进行现场调查。
5. 提供对分散在全国各地的ATM选点调研队伍的绩效管理。系统在时刻帮助甄别异常情况的同时，更重要的是，还帮助物色并印证最具价值的调研人员。举例说明如下：
ATM选点项目是需要长期持续的工作，管理者需要不断寻找并托付给最负责任的人员或团队。系统把每一个ATM地点、每一个人、每一次的调研数据都进行了记录与信息关联，帮助管理者结合事实，追踪发现其中的差异以及同一地点不同人员的信息偏离；
在经过一段时期的运作后，系统将结合数量与命中率等历史数据，统计出谁是最出色、最敏锐、最具经验的ATM选点调研员。
二、解决方案的特色与优势
1、 集成：模型的调研参数设计来自多年的经验积累，涉及对数百个调研项的分析与整理，对上万台ATM交易流水的分类考察，涉及对国有大型银行、中小商业银行、ATM独立营运商等不同组织的特征分析。
2、 分析：应用聚类、关联、时间序列、线性回归等数理统计分析算法，对不同ATM布放后的客户满意度指标、交易活跃度指标、效益指标等进行分类识别与分析。
3、 提升：提供标准化、量化、完整的调研信息收集表，规范了外派人员的现场调研勘查工作，同时把行业最佳实践通过IT系统转换为方法论，对ATM选点的全过程进行引导、分析和优化。
4、 智能：通过运用数据挖掘方法对银行卡ATM历史交易数据进行分析，发掘出蕴含在ATM环境与ATM绩效之间的内在联系。数据挖掘所产生的评分测算模型，可测算未来的ATM布放效益并智能计算其可能性。系统还支持对持续交易数据的采集；支持评分测算模型的迭代训练与自学习。
5、 管理：系统能辅助管理调研团队与调研过程，辅助甄别内部工作异常。系统还能基于长期绩效数据，辅助定位最佳的ATM选点调研员。
6、 协同：系统就像一个中心门户，可管理多个银行客户、多个ATM布放项目、多人多批次的调研活动等。所有项目过程的资料和多媒体文件，都能方便地被系统收纳整编，易于后续的总结回顾。更重要的是，通过这一自动跟踪与自动匹配系统，能快速应对各种环境变化，包括识别并应对对手的市场竞争行为。
三、案例分析与商业价值
通过对国内某家中型商业银行在某城市约100台离行式ATM规模的项目进行分析估算。（注：该银行离行式ATM的主要效益来源是跨行交易与各类代缴费业务。）
1、通过精细化选取和置换ATM布放点，应用该解决方案后对离行式ATM总年收益的提升近4倍。
2、通过应用评分测算模型，ATM选点过程中那些不必要的人力安排与现场复查工作将被删减，通过实践数据统计，应用该解决方案后可减少约60％的劳动力成本。
作者简介：钟远明，男，1975年生，系统分析员/高级产品经理，主要研究方向为商业智能(BI)与系统集成技术。