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龙图腾网获悉亿凡达(深圳)科技有限公司申请的专利一种银行智能打印设备及其耗材管理平台获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120996705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511105219.2，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权一种银行智能打印设备及其耗材管理平台是由汪戈;周萍萍;洪斯婉设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种银行智能打印设备及其耗材管理平台在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及人工智能技术领域，公开了一种银行智能打印设备及其耗材管理平台，该平台包括：智能监控模块，用于实时检测各银行智能打印设备的状态、进行耗材余量跟踪及环境适配调节；AI预测模块，用于根据当前时间段之前预设时间段的耗材使用数据采用多模态时空融合模型进行预测，输出得到未来预设时间段内的耗材需求清单及故障风险；动态库存管理模块，用于在库存达到临界值时，自动下单耗材清单，并在耗材入库时进行扫码验证，拦截错配耗材。通过上述方式，本发明实施例实现了银行智能打印设备的全自动智能管控，有效降低了故障率及库存成本。

本发明授权一种银行智能打印设备及其耗材管理平台在权利要求书中公布了：1.一种银行智能打印设备的耗材管理平台，其特征在于，所述平台包括： 智能监控模块，用于实时检测各银行智能打印设备的状态、进行耗材余量跟踪及环境适配调节； AI预测模块，用于根据当前时间段之前预设时间段的耗材使用数据采用多模态时空融合模型进行预测，输出得到未来预设时间段内的耗材需求清单及故障风险；所述多模态时空融合模型包括故障预测子模型、时空卷积网络、图神经网络、注意力机制、特征嵌入层、时空融合层及多任务预测头，其中，故障预测子模型、时空卷积网络、图神经网络、注意力机制、特征嵌入层的输出分别与时空融合层连接，时空融合层及故障预测子模型的输出分别与多任务预测头连接；所述多模态时空融合模型采用训练数据进行训练得到；所述训练数据包括历史打印量时序数据、历史业务日历数据、网点拓扑关系数据、设备状态数据及外部因素数据；在训练前，根据数据的敏感等级，对所述历史打印量时序数据、所述历史业务日历数据、网点拓扑关系数据、设备状态数据及所述外部因素数据分别进行差异化加密处理，并在每轮训练时，通过特征贡献度分析动态调整敏感等级；所述外部因素数据包括天气影响数据； 所述平台还包括训练模块，用于：对历史打印量时序数据、历史业务日历数据、网点拓扑关系数据、设备状态数据及外部因素数据分别采用差异化加密处理进行加密，得到加密后的历史打印量时序数据、加密后的历史业务日历数据、加密后的网点拓扑关系数据、加密后的设备状态数据及加密后的外部因素数据；对加密后的历史打印量时序数据、加密后的历史业务日历数据、加密后的网点拓扑关系数据、加密后的设备状态数据及加密后的外部因素数据进行特征工程处理，得到特征增强的历史打印量时序数据、特征增强的历史业务日历数据、特征增强的网点拓扑关系数据、特征增强的设备状态数据及特征增强的外部因素数据；将特征增强的所述历史打印量时序数据输入所述时空卷积网络，将特征增强的历史业务日历数据输入所述注意力机制，将特征增强的网点拓扑关系数据输入图神经网络，将特征增强的外部因素数据输入特征嵌入层，时空融合层接收所述时空卷积网络、所述注意力机制、图神经网络及所述特征嵌入层的输出，并进行特征融合后，由所述多任务预测头输出耗材预测结果，所述预测结果包括预测耗材需求；将特征增强的设备状态数据输入故障预测子模型，得到预测故障风险结果；分别根据耗材预测结果及所述预测故障风险结果计算损失函数，调整参数，并计算历史打印量时序数据、历史业务日历数据、网点拓扑关系数据、设备状态数据及外部因素数据的特征贡献度，根据所述特征贡献度调整敏感等级；根据调整后的参数及调整后的敏感等级，继续执行迭代训练，直至得到训练好的多模态时空融合模型； 动态库存管理模块，用于在库存达到临界值时，自动下单耗材清单，并在耗材入库时进行扫码验证，拦截错配耗材。

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