CN105139505B - 一种银行业务办理的非定时预约远程排队方法及系统 - Google Patents

一种银行业务办理的非定时预约远程排队方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种银行业务办理的非定时预约远程排队方法及系统,进行排队时包括如下步骤:通过远程终端发送非定时预约请求;数据处理中心接收非定时预约,并针对该非定时预约请求进行网点推荐,并将网点推荐结果发送给远程终端进行显示;根据网点推荐结果确定目标网点,数据处理中心针对返回的目标网点形成相应的排队号,且当排队号之前的排队人数小于阈值时发出相应的提示信息。本发明允许用户不指定办理业务的时间,使得用户可以自由安排时间去办理业务,提高了远程预约方法的灵活性,大大提高了用户的体验。

Description

一种银行业务办理的非定时预约远程排队方法及系统
技术领域
本发明涉及银行排队系统领域,具体涉及一种银行业务办理的非定时预约远程排队方法及系统。
背景技术
随着经济社会的快速发展,人们越来越离不开银行。各大银行为了提供优质服务,建立了众多分行,每天接待几十上百的客户。客户在办取款、存款、开户、转账、账单详细查询、销户等业务时往往需要多次排队,浪费了大量精力和时间,也给银行网点的工作环境造成了不良影响。
为了提供高效率的服务、营造良好的工作环境,各个银行需要以高科技的客户管理手段代替传统的人工排队方式,进而出现了银行预约排队系统。
目前银行网点为了避免在大量客户同时办理业务时有可能造成拥挤,混乱的场面,导入一套有取号、填单、等待、叫号、办理业务、评价等流程的排队管理系统。使得每个客户均知道网点中有多少人在排队、当前排到第几号等信息。办理业务时,需要网点工作人员口询问或告知,办理什么业务需要那些资料与步骤。
通过这种方式,客户在取号后无需站立排位,为客户节省体力,并在等待叫号时扩大了客户的自由活动范围,为客户带来了一定程度上的便利。
但在取号后至办理业务前的这段时间内,客户依然必须留在银行内等待,而且取号业务也必须在网点现场才能办理,具有地理制约性,况且从等待时间上来看,并未为客户节省一分一秒。因此,寻找一种能够彻底将客户从排队中解放出来的方式是服务系统中亟待解决的问题。
因此,现有技术中出现了大量的银行业务系统的远程预约方法,能够大大节省客户办理业务的等待时间。但是,为便于银行进行业务统筹安排,现有的远程预约排队方式多为定时预约形式,即发送的业务办理的预约请求中需要包含办理的时间(即预约时间),并要求客户在约定的时间内达到网点换取相应的排队号。该预约方法不够灵活,在可能在用户预约的时间段内,可能出现在该预约的时间内,网点可能出现系统故障或拥挤情况,而不能实时反馈给客户,进而可能出现延长客户的等待时长。
此外,目前银行网点的排队系统都是各自独立,各网点没办法了解到周边网点同一时间内的排队情况,在来自己网点办理业务的客户多得超过自身处理能力时,因为不知道周边网点排队情况,不能判断是否可以疏导客户到其他网点办理,这种情况除了不能正常为客户办理业务,还会影响到银行在客户中的形象。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明提供一种银行业务办理的非定时预约远程排队方法及系统。
一种银行业务办理的非定时预约远程排队方法,包括如下步骤:
向数据处理中心发送非定时预约请求;
显示来自数据处理中心针对所述非定时预约请求的网点推荐结果;
根据网点推荐结果确定目标网点,并从数据处理中心获得与目标网点相应的排队号,当排队号之前的排队人数小于阈值时发出相应的提示信息。
本发明的数据处理中心为服务器,预约请求通常通过远程终端发送,该远程终端可以为与该服务器通信连接的PC机或智能可移动终端(如智能手机、平板)等。本发明通过数据处理中心与远程终端之间的信息交互,实现远程预约排队大大节省了用户的在现场排队时间。
本发明中非定时预约请求通常包括银行名称、需要办理的业务类型等信息,实际上相当于包括若干查询条件的网点查询请求,网点推荐结果实际上相当于针对该查询请求的查询结果。当用户根据网点推荐结果确定目标网点后,得到目标网点和该非定时预约请求才形成实际意义上的预约请求。
在实际应用时,本发明的系统可用作银行网点查询方法,仅仅向数据处理中心发送非定时预约请求,并显示来自数据处理中心针对所述非定时预约请求的网点推荐结果即可。
所述阈值根据应用需求设定,通常为10~20。
所述提示信息包括目标网点在当前(指排队号之前的排队人数等于阈值时)排队号之前的排队人数以及当前需要等待的时间,即当排队号之前的排队人数小于阈值时,所有排队者需要花费的业务办理时间。
现有的银行排队系统中排队号通常分为普通排队号和VIP排队号,本发明中获取的排队号为普通排队号。
获取排队号时还获得与非定时预约请求对应的预约号,所述预约号用于银行系统从数据处理中心访问相应的非定时预约请求。
本发明中非定时预约请求、预约号和排队号之间具有相互对应关系,三者相互关联,出于安全考虑,目前,银行系统通常不直接与外环境进行信息交互。预约号与非定时预约请求之间一一对应,通过设置预约号能够在用户至柜台办理业务时,银行柜员能够根据预约号从数据处理中心中调取相应的非定时预约请求。同理,预约号还可以用于用户取号。
作为优选,获取排队号时还从数据处理中心获取根据所述的非定时预约请求以及目标网点生成预约详情和相应的预约号,所述预约号用于银行系统从数据处理中心访问相应的预约详情。即:获取排队号时还从数据处理中心获取相应的预约号以及预约详情,所述的预约详情根据非定时预约请求以及目标网点生成,所述预约号用于银行系统从数据处理中心访问相应的预约详情。
本发明中的预约详情除了包括非定时预约请求和相应的目标网点的信息外,还包括预约请求的时间、用户ID、前面排队人数、预计等待时间和预约状态等信息。其中,预约状态包括:预约成功、预约中止、预约取消、已办业务、预约过号、预约过期,会根据该非定时预约请求对应的处理情况发生变化。当获取排队号时生成预约详情中的预约状态为预约成功。在该非定时预约请求处理时根据处理进度预约状态会不断发生变化。
通过形成预约详情可以为客户提供相关服务和业务办理后的查询服务,可以提高银行系统的管理效率。
本发明中用户可以至目标网点的排队机利用预约号或排队号进行登录,并打印得到相应的纸质排队号,然后用打印出的纸质的排队号去柜台办理业务。为实现资源解决和流程节约,本发明中可以直接用获取的电子形式的排队用进行排队等候并至柜台办理业务。
由于排队号固定,因此可能出现用户时该排队号已经过号的情况,作为优选,用户到达目标网点办理相应业务时还包括根据到达目标网点的时间更新排队号,并利用更新后的排队号进行排队。具体通过如下方法更新排队号:
(a)若Tu≤Tx,则不更新排队号;
(b)若Tx≤Tu≤Tx+Tw,则为该非定时预约请求分配VIP排队号,并更新排队号为该VIP排队号;
(c)若Tu≥Tx,则根据目标网点的当前排队人数重新分配一个普通排队号,并更新排队号为该普通排队号;
其中,Tu为用户达到目标网点的时刻,本发明中用户达到目标网点的时刻为用户至目标网点打印排队号的时间,
Tx为更新前的排队号对应的业务办理时刻,实际上根据获取更新前的排队号时目标网点在该排队号之前的排队人数和业务类型计算得到,
Tw为预约保留时间,根据应用需要设定,本发明中Tw为0.5~1h。
过号后,在一定的时间内,为该用户分配VIP排队号,允许其进行插队,若过号时间过长,则需要重新根据目标网点的当前排队人数分配普通排队号,如此通过该更新操作,使本发明的排队方法更加人性化,有利于提高用户体验。
通过网点推荐为用户推荐合适的网点供用户选择,通过如下方法进行网点推荐:
实时获取环境信息和各个网点的网点信息,所述的环境信息包括交通状况和天气情况;
根据所述非定时预约请求,以及各个网点的网点信息和环境信息分别计算各个网点的推荐指数,并根据所述的推荐指数选择若干个作为网点推荐结果。
其中,网点信息包括对应网点的位置、开放服务的柜台数、业务范围、服务评价、当前排队人数以及各排队者的业务种类,
所述服务评价包括若干条历史评价,每条历史评价包括5项评分结果,分别为相应网点的服务质量打分、柜员态度打分、耗时可接受度、网点自助终端满意度和环境满意度。
服务评价可以包括该网点所有的历史评价,也可以是部分历史评价。每条历史评价均对应有业务办理时间(即用户到银行网点办理该非定时预约请求的业务的时间,精确到天),通常银行网点会根据历史评价对自身的服务质量进行改进,因此,距离非定时预约请求时间越近的评价更加具有参考价值。作为优选,所述服务评价包括最近12个月的历史评价。
每条历史评价包括多项评分结果,这样分项评分,与现有的直接综合评分相比,能够使银行网点有针对性的提高服务质量。
作为优选,本发明的非定时预约请求包括业务类型和当前请求位置,相应的,进行网点推荐时进行如下操作:
(S1)选出业务范围与非定时预约请求相匹配的网点作为待选网点;
(S2)针对任意一个待选网点,计算该待选网点的综合推荐指数:
(S21)根据所述非定时预约请求的当前请求位置与该待选网点的位置、以及环境信息计算用户到达该待选网点的最短时间;
本发明中计算用户到达该待选网点的最短时间时不仅考虑到当前请求位置和网点的位置之间的距离因素,还综合考虑了当前环境信息,根据当前路况(即交通状况)和天气情况。在计算时首先需要设定交通工具,根据设定的交通工具以及交通状况和天气情况进行路径规划,然后根据规划结果计算出最短时间。
为便于实现,且降低成本,可利用现有的导航软件进行路径规划和计算,直接将计算结果(最短时间)返回给数据处理中心以供后续使用即可。
此外,由于本发明中考虑到天气情况对最短时间的影响,若采用的现有的导航软件中不考虑天气情况,可将导航软件的返回的计算结果乘以天气因子作为最终的最短时间以供后续使用,其中,天气因子根据不同的天气情况设定,可以基于历史数据以及统计学原理获取。
(S22)根据该待选网点的开放服务的柜台数、排队人数以及各排队者的业务种类根据如下公式计算该待选网点的空闲比R;
其中,ti为当前待选网点第i个排队者业务办理预计时间,取决于第i个排队者的业务种类,I为当前待选网点的排队人数,
T0为当前待选网点每个柜台的业务办理能力,
n为当前网点开放的柜台数量。
本发明中采用时间衡量每个柜台的业务办理能力,通常假设柜台开放时间为8小时,即认为柜台的业务办理能力为8小时。
(S23)根据最短时间、空闲比以及服务评价计算该待选网点的综合推荐指数,利用如下公式计算当前待选网点的综合推荐指数:
P=ω1×T+ω2×(1-R)+ω3×E/E0
其中,ω1、ω2、ω3均为权重,且ω123=1;
T通过如下公式计算:
Tv为用户到达当前待选网点的最短时间,Tm为用户可接受的最大时间,R为当前待选网点的空闲比,E为当前待选网点的历史综合评分,E0为历史综合评分的满分值,
所述的历史综合评分根据待选网点的服务评价计算得到,具体计算公式如下:
其中,J为所述的服务评价中历史评价的总条数,
μj为当前待选网点的第j条历史评价的权重,
Ej为当前待选网点第j条历史评价的综合评分,根据如下公式计算:
其中,为第j条历史评价中的第l项评分结果,L为服务评价每条历史评价(即第j条历史评价)中评分结果的总项数,λl为第l项评分结果的权重,
本发明中ω1、ω2、ω3、μj以及λl的均为权重,通过调整各个权重值以形成最佳的网点推荐结果。在实际应用时,各权重的具体取值可根据应用需求进行调整。
由于历史评价的评价时间越接近非定时预约请求的时间(即非定时预约请求的发送时间),则该历史评论的参考作用越大。作为优选,第j条历史评价的评价时间越接近所述非定时预约请求的发送时间,其对应的权重μj越大。
(S3)从所有待选网点中选择综合推荐指数高的前若干个作为网点推荐结果。
在实际应用时,所述步骤(S3)中也可以采用其他推荐方法确定网点推荐结果,例如:可根据分别单独根据最短路径、空闲比、历史综合评分确定网点推荐结果进行推荐,甚至还可以单独根据单项历史综合评分选择若干个作为网点推荐结果。
具体采用的推荐方法由用户通过远程终端预先设定。远程终端接收到网点推荐结果后根据采用的推荐方法排序显示。
数据处理中心将网点推荐结果发送给远程终端由远程终端进行显示,实际上数据处理中心发送给远程终端的网点推荐结果包括推荐网点的网点信息,以及其对应的最短时间、空闲比、综合推荐指数以及服务评价中每项评分结果对应的单项历史综合评分。
本发明中第m项评分结果对应的单项历史综合评分Em
其中,为第j条历史评价中第m项的评分结果,其中m=1,2……,M,M为每条历史评价中的评分结果的总项数。
本发明还提供了了一种银行业务办理的非定时预约远程排队方法,包括如下步骤:
从远程移动终端获取非定时预约请求,并针对该非定时预约请求进行网点推荐;
获取根据网点推荐结果确定的目标网点,并针对该目标网点为所述的非定时预约请求分配相应的排队号。
作为优选,为所述的非定时预约请求分配相应的排队号时还根据所述的非定时预约请求以及目标网点生成预约详情和相应的预约号,所述预约号用于银行系统从数据处理中心访问相应的预约详情。
进一步优选,分配相应的排队号后还监听目标网点在该排队号之前的排队人数,当该排队号之前的排队人数小于阈值时通过远程终端发出相应的提示信息。
该方法中各个步骤的具体实现过程同上述非定时预约远程排队方法相同。
本发明还提供了另一种银行业务办理的非定时预约远程排队方法,包括如下步骤:
(1)远程移动终端向数据处理中心发送非定时预约请求;
(2)数据处理中心从远程移动终端获取非定时预约请求,并针对该非定时预约请求进行网点推荐,并发送给远程移动终端进行显示;
(3)根据远程移动终端显示的根据网点推荐结果确定的目标网点,数据处理中心针对该目标网点为所述的非定时预约请求分配相应的排队号当排队号之前的排队人数小于阈值时通过远程终端发出相应的提示信息。
该方法中各个步骤的具体实现过程同上述非定时预约远程排队方法相同。
本发明还提供了一种银行业务办理的非定时预约远程排队系统,包括:
预约单元,用于向数据处理中心发送非定时预约请求;
显示单元,用于显示来自数据处理中心针对所述非定时预约请求的网点推荐结果;
目标选择单元,用于根据网点推荐结果确定目标网点;
信息提取单元,用于从数据处理中心获得所述非定时预约请求对应的排队号,
提示单元,用于在排队号之前的排队人数小于阈值时发出相应的提示信息。
作为优选,所述信息提取单元还用于从数据处理中心获取根据所述的非定时预约请求以及目标网点生成预约详情和相应的预约号,所述预约号用于银行系统从数据处理中心访问相应的预约详情。
本发明还提供了另一种银行业务办理的非定时预约远程排队系统,包括:
请求接收单元,用于从远程移动终端获取非定时预约请求;
网点推荐单元,用于针对该非定时预约请求进行网点推荐;
排队号分配单元,用于获取根据网点推荐结果确定的目标网点,并针对该目标网点为所述的非定时预约请求分配相应的排队号。
所述网点推荐单元包括:
信息采集模块,用于实时获取环境信息和各个网点的网点信息,所述的环境信息包括交通状况和天气情况;
计算模块,用于根据所述非定时预约请求,以及各个网点的网点信息和环境信息分别计算各个网点的推荐指数,并根据所述的推荐指数选择若干个作为网点推荐结果。
作为优选,所述非定时预约远程排队系统还包括预约详情生成单元,用于根据所述的非定时预约请求以及目标网点生成预约详情和相应的预约号,所述预约号用于银行系统从数据处理中心访问相应的预约详情。
进一步优选,所述非定时预约远程排队系统还包括监听单元,用于监听目标网点在排队号之前的排队人数,并在排队号之前的排队人数小于阈值时通过远程终端发出相应的提示信息。
与现有技术相比,本发明具有如下优点:
允许用户不指定办理业务的时间,使得用户可以自由安排时间去办理业务,提高了远程预约方法的灵活性,大大提高了用户的体验。
具体实施方式
下面将结合具体实施方式对本发明进行详细说明。
本实施例的非定时预约远程排队方法基于如下硬件系统实现:
该系统包括相互通信连接的数据处理中心、银行网点取号机和远程终端。其中,数据处理中心为后台服务器具体用于实现如下功能:
收集各网点的网点信息(开放服务的柜台数、柜台服务质量评分、当前排队人数、网点地理坐标、业务范围、以及服务评价等信息),为实现网点间资源共享提供数据来源。
此外,后台服务器还通过实时的从互联网中获取交通状况(如拥堵状况、工事信息等)、天气情况等环境信息。
本实施例中远程终端为移动终端(智能手机),用于实现如下功能:
用户通过远程终端向后台服务器提交预约申请,后台服务器根据收集的网点信息和环境信息确定若干最优网点,并通过远程终端将确定的最优网点推荐给用户。
本实施例的银行业务办理的非定时预约远程排队系统,包括:
预约单元,用于向数据处理中心发送非定时预约请求;
显示单元,用于显示来自数据处理中心针对非定时预约请求的网点推荐结果;
目标选择单元,用于根据网点推荐结果确定目标网点;
信息提取单元,用于从数据处理中心获得所述非定时预约请求对应的排队号,以及根据非定时预约请求以及目标网点生成预约详情和相应的预约号;
本实施例中预约号用于银行系统从数据处理中心访问相应的预约详情。
提示单元,用于在排队号之前的排队人数小于阈值时发出相应的提示信息;
请求接收单元,用于从远程移动终端获取非定时预约请求;
网点推荐单元,用于针对该非定时预约请求进行网点推荐,本实施例中网点推荐模块包括:
信息采集模块,用于实时获取环境信息和各个网点的网点信息,环境信息包括交通状况和天气情况,
计算模块,用于根据非定时预约请求,以及各个网点的网点信息和环境信息分别计算各个网点的推荐指数,并根据所述的推荐指数选择若干个作为网点推荐结果;
排队号分配单元,用于获取根据网点推荐结果确定的目标网点,并针对该目标网点为所述的非定时预约请求分配相应的排队号;
预约详情生成单元,用于根据非定时预约请求以及目标网点生成预约详情和相应的预约号,预约号用于银行系统从数据处理中心访问相应的预约详情;
监听单元,用于监听目标网点在排队号之前的排队人数,并在排队号之前的排队人数小于阈值时,通过远程终端发出相应的提示信息。
以上的各个单元、模块实际上为软件功能模块,其中,预约单元、显示单元、目标选择单元、信息提取单元和提示单元基于远程终端实现,请求接收单元、网点推荐单元、排队号分配单元、预约详情生成单元和监听单元基于数据处理中心实现。
利用本实施例的银行业务办理的非定时预约远程排队系统进行排队时的排队方法如下:
(1)用户通过远程终端发送非定时预约请求,本实施例的非定时预约请求包括业务类型和和当前请求位置,不包括期望业务办理时间;
(2)数据处理中心接收非定时预约请求,并根据接收到的非定时预约请求进行网点推荐,并将网点推荐结果发送给远程终端进行显示;
本实施例中通过如下方法进行网点推荐:
(2-1)实时获取各个网点的网点信息和环境信息,网点信息包括对应网点的位置、开放服务的柜台数、业务范围、服务评价、当前排队人数以及各排队者的业务种类,环境信息包括交通状况和天气情况。
服务评价包括若干条历史评价,每条历史评价包括5项评分结果,分别为相应网点的服务质量打分、柜员态度打分、耗时可接受度、网点自助终端满意度和环境满意度。
(2-2)根据非定时预约请求,以及各个网点的网点信息和环境信息确定网点推荐结果,具体如下:
(S1)选出业务范围与非定时预约请求相匹配的网点作为待选网点;
(S2)针对任意一个待选网点,计算该待选网点的综合推荐指数:
(S21)根据非定时预约请求的当前请求位置与该待选网点的位置、以及环境信息计算用户到达该待选网点的最短时间;
(S22)根据该待选网点的开放服务的柜台数、排队人数以及各排队者的业务种类根据如下公式计算该待选网点的空闲比R:
其中,ti为当前待选网点第i个排队者业务办理预计时间,取决于第i个排队者的业务种类,I为当前待选网点的排队人数,T0为当前待选网点每个柜台的业务办理能力,n为当前网点开放的柜台数量。
例如:用户A、B、C三人在秩序排队中,用户D为要进入排队的用户,所看到的空闲比:
排队人:A B C
办理业务预计时间(分):10 20 5
开放柜台:2
业务处理能力:2*8(小时)*60(分)=480
空闲比=(10+20+5)/480=0.073。
(S23)根据最短时间、空闲比以及服务评价根据如下公式计算该待选网点的综合推荐指数P:
P=ω1×T+ω2×(1-R)+ω3×E/E0
其中,ω1、ω2、ω3均为权重,且ω123=1,本实施例中ω1、ω2、ω3的取值分别为0.5、0.3、0.2;
T通过如下公式计算:
Tv为用户到达当前待选网点的最短时间,Tm为用户可接受的最大时间(本实施例中取值4小时),
R为当前待选网点的空闲比,
E0为历史综合评分的满分值,E为当前待选网点的历史综合评分,历史综合评分根据待选网点的服务评价计算得到,计算公式如下:
其中,J为服务评价中最近两年的历史评价总条数,j越大表示时间越久远;
μj为当前待选网点第j条评价的权重,第j条历史评价的评价时间越接近非定时预约请求的发送时间,其对应的权重μj越大;
本实施例中μj取值如下:
Ej为当前待选网点的第j条历史评价的综合评分,根据如下公式计算:
其中,为第j条历史评价中第l项的评分结果,L为第j条历史评价中评分结果的总项数,λl为第l项的评分结果的权重,
本实施例中每条历史评价中包括5项评分结果,即说明L=5,本实施例中令各项评分结果的权重相同,则有:λl=0.2,其中,l=1,2……5。
(S3)从所有待选网点中选择综合推荐指数高的前若干个作为网点推荐结果。
(3)用户通过远程终端根据网点推荐结果确定目标网点并返回给数据处理中心;
网点推荐结果仅仅作为用户选择目标网点的一个参考,用户可以从网点推荐结果中选择一个作为目标网点,也可根据不以该网点推荐结果为参考,直接在推荐网点之外自行选择一个作为目标网点。
(4)数据处理中心根据返回的目标网点形成相应的预约号和排队号,并发送给远程终端;
同时,监听目标网点的在该排队号之前的排队人数,当排队号之前的排队人数小于阈值时通过远程终端发出相应的提示信息;
本实施例中根据当前时刻目标网点的排队人数为该非定时预约请求分配排队号。
本实施例中阈值为16,且当目标网点在该排队号之前的排队人数小于16(即等于15时)发出提示消息,且之后随时间推移之前的排队人数减小,但是不发出消息提示。
此外,本实施例在监听到当目标网点在该排队号之前的排队人数为0(即轮到用户至柜台办理业务时)也发出提示消息。
(5)数据处理中心根据用户达到目标网点的时间,更新排队号,并利用更新后的排队号进行排队。本实施例中通过如下方法更新排队号:
(a)若Tu≤Tx,则不更新排队号;
(b)若Tx≤Tu≤Tx+Tw,则为该非定时预约请求分配VIP排队号,并更新排队号为该VIP排队号;
(c)若Tu≥Tx,则根据目标网点的当前排队人数重新分配一个普通排队号,并更新排队号为该普通排队号;
其中,Tu为用户达到目标网点的时刻,Tx为更新前的排队号对应的业务办理时刻,Tw为预约保留时间(本实施例中Tw=0.5h)。
用户根据更新后的排队号进行排队,当用户值柜台办理业务时,根据柜员利用预约号从数据处理中心中访问相应的非定时预约请求,并办理业务。
为便于对各个非定时预约请求的处理情况进行跟踪查询,本实施例中数据处理中心根据返回的目标网点形成相应的预约号和排队号时还形成相应的预约详情,该预约详情包括非定时预约请求和目标网点信息、以及非定时预约请求的时间(发生时间)、用户ID、前面排队人数、预计等待时间和预约状态等信息。其中,预约状态包括:预约成功、预约中止、预约取消、已办业务、预约过号、预约过期,会根据该非定时预约请求对应的处理进度进行更新。当获取排队号时生成预约详情中的预约状态为预约成功,若用户取消该非定时预约请求,则相应的预约详情中预约状态为预约取消。
本实施例的非定时预约远程排队方法可以通过APP实现,且该APP提供地图和定位功能,这样用户在提交非定时预约请求时可以直接对当前请求位置进行定位(另外,用户也可以自行设定)。另外,远程终端显示网点推荐结果时可以利用地图界面进行显示,列表显示时支持多种排序方式以供用户选择,如单独依据空闲比排序、最短时间排序等排序方式。
为进一步提高用户体验,在进行显示时,可以用户通过点击各个被推荐网点可以查看该网点的网点信息、最短时间、空闲比等信息。且在地图显示时还可以以颜色等区分方式进行信息显示。以空闲比为例进行说明:
业务处理能力全天为8小时,随着时间变化,会渐渐变小,空闲比也会随之变大,当达到空闲比为1时,说明已达到了此网点的处理能力(空闲比的取值区间为0~1)。
显示空闲比信息时:
首先将空闲比的取值区间划分为三个区域,分别对应为空闲区域、繁忙区域、和拥挤区域,然后进而将网点按照空闲比归并至三个区域中进而将所有被推荐的网点分为三类,显示时针对每一类采用不同的颜色进行标记,使用户能直接判断网点状态。
以上所述的具体实施方式对本发明的技术方案和有益效果进行了详细说明,应理解的是以上所述仅为本发明的最优选实施例,并不用于限制本发明,凡在本发明的原则范围内所做的任何修改、补充和等同替换等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (16)

1.一种银行业务办理的非定时预约远程排队方法,其特征在于,包括如下步骤:
向数据处理中心发送非定时预约请求;
显示来自数据处理中心针对所述非定时预约请求的网点推荐结果;
根据网点推荐结果确定目标网点,并从数据处理中心获得与目标网点相应的排队号,当排队号之前的排队人数小于阈值时发出相应的提示信息;
非定时预约请求包括业务类型和当前请求位置,相应的,进行网点推荐时进行如下操作:
(S1)选出业务范围与非定时预约请求相匹配的网点作为待选网点;
(S2)针对任意一个待选网点,计算该待选网点的综合推荐指数:
(S21)根据所述非定时预约请求的当前请求位置与该待选网点的位置、以及环境信息计算用户到达该待选网点的最短时间;
(S22)根据该待选网点的开放服务的柜台数、排队人数以及各排队者的业务种类根据如下公式计算该待选网点的空闲比R;
<mrow> <mi>R</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>I</mi> </munderover> <msub> <mi>t</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> <mrow> <mi>n</mi> <mo>&amp;times;</mo> <msub> <mi>T</mi> <mn>0</mn> </msub> </mrow> </mfrac> <mo>,</mo> </mrow>
其中,ti为当前待选网点第i个排队者业务办理预计时间,取决于第i个排队者的业务种类,I为当前待选网点的排队人数,
T0为当前待选网点每个柜台的业务办理能力,
n为当前网点开放的柜台数量;
(S23)根据最短时间、空闲比以及服务评价计算该待选网点的综合推荐指数,利用如下公式计算当前待选网点的综合推荐指数:
P=ω1×T+ω2×(1-R)+ω3×E/E0
其中,ω1、ω2、ω3均为权重,且ω123=1;
T通过如下公式计算:
<mrow> <mi>T</mi> <mo>=</mo> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <msub> <mi>T</mi> <mi>v</mi> </msub> <mo>/</mo> <msub> <mi>T</mi> <mi>m</mi> </msub> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <msub> <mi>T</mi> <mi>v</mi> </msub> <mo>&amp;le;</mo> <msub> <mi>T</mi> <mi>m</mi> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mrow> <msub> <mi>T</mi> <mi>v</mi> </msub> <mo>&gt;</mo> <msub> <mi>T</mi> <mi>m</mi> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>,</mo> </mrow>
Tv为用户到达当前待选网点的最短时间,Tm为用户可接受的最大时间,R为当前待选网点的空闲比,E为当前待选网点的历史综合评分,E0为历史综合评分的满分值;
S3)从所有待选网点中选择综合推荐指数高的前若干个作为网点推荐结果。
2.如权利要求1所述的银行业务办理的非定时预约远程排队方法,其特征在于,获取排队号时还获得与非定时预约请求对应的预约号,所述预约号用于银行系统从数据处理中心访问相应的非定时预约请求。
3.如权利要求1所述的银行业务办理的非定时预约远程排队方法,其特征在于,获取排队号时还从数据处理中心获取根据所述的非定时预约请求以及目标网点生成预约详情和相应的预约号,所述预约号用于银行系统从数据处理中心访问相应的预约详情。
4.如权利要求1~3中任意一项所述的银行业务办理的非定时预约远程排队方法,其特征在于,用户至目标网点办理相应业务时还包括根据到达目标网点的时间更新排队号,并利用更新后的排队号进行排队。
5.如权利要求4所述的银行业务办理的非定时预约远程排队方法,其特征在于,通过如下方法更新排队号:
(a)若Tu≤Tx,则不更新排队号;
(b)若Tx≤Tu≤Tx+Tw,则为该非定时预约请求分配VIP排队号,并更新排队号为该VIP排队号;
(c)若Tu≥Tx,则根据目标网点的当前排队人数重新分配一个普通排队号,并更新排队号为该普通排队号;
其中,Tu为用户达到目标网点的时刻,Tx为更新前的排队号对应的业务办理时刻,Tw为预约保留时间。
6.如权利要求5所述的银行业务办理的非定时预约远程排队方法,其特征在于,通过如下方法进行网点推荐:
实时获取环境信息和各个网点的网点信息,所述的环境信息包括交通状况和天气情况;
根据所述非定时预约请求,以及各个网点的网点信息和环境信息分别计算各个网点的推荐指数,并根据所述的推荐指数选择若干个作为网点推荐结果。
7.一种银行业务办理的非定时预约远程排队方法,其特征在于,包括如下步骤:
从远程移动终端获取非定时预约请求,并针对该非定时预约请求进行网点推荐;
获取根据网点推荐结果确定的目标网点,并针对该目标网点为所述的非定时预约请求分配相应的排队号;
非定时预约请求包括业务类型和当前请求位置,相应的,进行网点推荐时进行如下操作:
(S1)选出业务范围与非定时预约请求相匹配的网点作为待选网点;
(S2)针对任意一个待选网点,计算该待选网点的综合推荐指数:
(S21)根据所述非定时预约请求的当前请求位置与该待选网点的位置、以及环境信息计算用户到达该待选网点的最短时间;
(S22)根据该待选网点的开放服务的柜台数、排队人数以及各排队者的业务种类根据如下公式计算该待选网点的空闲比R;
<mrow> <mi>R</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>I</mi> </munderover> <msub> <mi>t</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> <mrow> <mi>n</mi> <mo>&amp;times;</mo> <msub> <mi>T</mi> <mn>0</mn> </msub> </mrow> </mfrac> <mo>,</mo> </mrow>
其中,ti为当前待选网点第i个排队者业务办理预计时间,取决于第i个排队者的业务种类,I为当前待选网点的排队人数,
T0为当前待选网点每个柜台的业务办理能力,
n为当前网点开放的柜台数量;
(S23)根据最短时间、空闲比以及服务评价计算该待选网点的综合推荐指数,利用如下公式计算当前待选网点的综合推荐指数:
P=ω1×T+ω2×(1-R)+ω3×E/E0
其中,ω1、ω2、ω3均为权重,且ω123=1;
T通过如下公式计算:
<mrow> <mi>T</mi> <mo>=</mo> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <msub> <mi>T</mi> <mi>v</mi> </msub> <mo>/</mo> <msub> <mi>T</mi> <mi>m</mi> </msub> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <msub> <mi>T</mi> <mi>v</mi> </msub> <mo>&amp;le;</mo> <msub> <mi>T</mi> <mi>m</mi> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mrow> <msub> <mi>T</mi> <mi>v</mi> </msub> <mo>&gt;</mo> <msub> <mi>T</mi> <mi>m</mi> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>,</mo> </mrow>
Tv为用户到达当前待选网点的最短时间,Tm为用户可接受的最大时间,R为当前待选网点的空闲比,E为当前待选网点的历史综合评分,E0为历史综合评分的满分值;
S3)从所有待选网点中选择综合推荐指数高的前若干个作为网点推荐结果。
8.如权利要求7所述的银行业务办理的非定时预约远程排队方法,其特征在于,为所述的非定时预约请求分配相应的排队号时还根据所述的非定时预约请求以及目标网点生成预约详情和相应的预约号,所述预约号用于银行系统从数据处理中心访问相应的预约详情。
9.如权利要求7或8所述的银行业务办理的非定时预约远程排队方法,其特征在于,分配相应的排队号后还监听目标网点在该排队号之前的排队人数,当该排队号之前的排队人数小于阈值时通过远程终端发出相应的提示信息。
10.一种银行业务办理的非定时预约远程排队方法,其特征在于,包括如下步骤:
(1)远程移动终端向数据处理中心发送非定时预约请求;
(2)数据处理中心从远程移动终端获取非定时预约请求,并针对该非定时预约请求进行网点推荐,并发送给远程移动终端进行显示;
(3)根据远程移动终端显示的根据网点推荐结果确定的目标网点,数据处理中心针对该目标网点为所述的非定时预约请求分配相应的排队号,当排队号之前的排队人数小于阈值时通过远程终端发出相应的提示信息;
非定时预约请求包括业务类型和当前请求位置,相应的,进行网点推荐时进行如下操作:
(S1)选出业务范围与非定时预约请求相匹配的网点作为待选网点;
(S2)针对任意一个待选网点,计算该待选网点的综合推荐指数:
(S21)根据所述非定时预约请求的当前请求位置与该待选网点的位置、以及环境信息计算用户到达该待选网点的最短时间;
(S22)根据该待选网点的开放服务的柜台数、排队人数以及各排队者的业务种类根据如下公式计算该待选网点的空闲比R;
<mrow> <mi>R</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>I</mi> </munderover> <msub> <mi>t</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> <mrow> <mi>n</mi> <mo>&amp;times;</mo> <msub> <mi>T</mi> <mn>0</mn> </msub> </mrow> </mfrac> <mo>,</mo> </mrow>
其中,ti为当前待选网点第i个排队者业务办理预计时间,取决于第i个排队者的业务种类,I为当前待选网点的排队人数,
T0为当前待选网点每个柜台的业务办理能力,
n为当前网点开放的柜台数量;
(S23)根据最短时间、空闲比以及服务评价计算该待选网点的综合推荐指数,利用如下公式计算当前待选网点的综合推荐指数:
P=ω1×T+ω2×(1-R)+ω3×E/E0
其中,ω1、ω2、ω3均为权重,且ω123=1;
T通过如下公式计算:
<mrow> <mi>T</mi> <mo>=</mo> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <msub> <mi>T</mi> <mi>v</mi> </msub> <mo>/</mo> <msub> <mi>T</mi> <mi>m</mi> </msub> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <msub> <mi>T</mi> <mi>v</mi> </msub> <mo>&amp;le;</mo> <msub> <mi>T</mi> <mi>m</mi> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mrow> <msub> <mi>T</mi> <mi>v</mi> </msub> <mo>&gt;</mo> <msub> <mi>T</mi> <mi>m</mi> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>,</mo> </mrow>
Tv为用户到达当前待选网点的最短时间,Tm为用户可接受的最大时间,R为当前待选网点的空闲比,E为当前待选网点的历史综合评分,E0为历史综合评分的满分值;
S3)从所有待选网点中选择综合推荐指数高的前若干个作为网点推荐结果。
11.一种银行业务办理的非定时预约远程排队系统,其特征在于,包括:
预约单元,用于向数据处理中心发送非定时预约请求;
显示单元,用于显示来自数据处理中心针对所述非定时预约请求的网点推荐结果;
目标选择单元,用于根据网点推荐结果确定目标网点;
信息提取单元,用于从数据处理中心获得所述非定时预约请求对应的排队号,
提示单元,用于在排队号之前的排队人数小于阈值时发出相应的提示信息;
非定时预约请求包括业务类型和当前请求位置,相应的,进行网点推荐时进行如下操作:
(S1)选出业务范围与非定时预约请求相匹配的网点作为待选网点;
(S2)针对任意一个待选网点,计算该待选网点的综合推荐指数:
(S21)根据所述非定时预约请求的当前请求位置与该待选网点的位置、以及环境信息计算用户到达该待选网点的最短时间;
(S22)根据该待选网点的开放服务的柜台数、排队人数以及各排队者的业务种类根据如下公式计算该待选网点的空闲比R;
<mrow> <mi>R</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>I</mi> </munderover> <msub> <mi>t</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> <mrow> <mi>n</mi> <mo>&amp;times;</mo> <msub> <mi>T</mi> <mn>0</mn> </msub> </mrow> </mfrac> <mo>,</mo> </mrow>
其中,ti为当前待选网点第i个排队者业务办理预计时间,取决于第i个排队者的业务种类,I为当前待选网点的排队人数,
T0为当前待选网点每个柜台的业务办理能力,
n为当前网点开放的柜台数量;
(S23)根据最短时间、空闲比以及服务评价计算该待选网点的综合推荐指数,利用如下公式计算当前待选网点的综合推荐指数:
P=ω1×T+ω2×(1-R)+ω3×E/E0
其中,ω1、ω2、ω3均为权重,且ω123=1;
T通过如下公式计算:
<mrow> <mi>T</mi> <mo>=</mo> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <msub> <mi>T</mi> <mi>v</mi> </msub> <mo>/</mo> <msub> <mi>T</mi> <mi>m</mi> </msub> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <msub> <mi>T</mi> <mi>v</mi> </msub> <mo>&amp;le;</mo> <msub> <mi>T</mi> <mi>m</mi> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mrow> <msub> <mi>T</mi> <mi>v</mi> </msub> <mo>&gt;</mo> <msub> <mi>T</mi> <mi>m</mi> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>,</mo> </mrow>
Tv为用户到达当前待选网点的最短时间,Tm为用户可接受的最大时间,R为当前待选网点的空闲比,E为当前待选网点的历史综合评分,E0为历史综合评分的满分值;
S3)从所有待选网点中选择综合推荐指数高的前若干个作为网点推荐结果。
12.如权利要求11所述的银行业务办理的非定时预约远程排队系统,其特征在于,所述信息提取单元还用于从数据处理中心获取根据所述的非定时预约请求以及目标网点生成预约详情和相应的预约号,所述预约号用于银行系统从数据处理中心访问相应的预约详情。
13.一种银行业务办理的非定时预约远程排队系统,其特征在于,包括:
请求接收单元,用于从远程移动终端获取非定时预约请求;
网点推荐单元,用于针对该非定时预约请求进行网点推荐;
排队号分配单元,用于获取根据网点推荐结果确定的目标网点,并针对该目标网点为所述的非定时预约请求分配相应的排队号;
非定时预约请求包括业务类型和当前请求位置,相应的,进行网点推荐时进行如下操作:
(S1)选出业务范围与非定时预约请求相匹配的网点作为待选网点;
(S2)针对任意一个待选网点,计算该待选网点的综合推荐指数:
(S21)根据所述非定时预约请求的当前请求位置与该待选网点的位置、以及环境信息计算用户到达该待选网点的最短时间;
(S22)根据该待选网点的开放服务的柜台数、排队人数以及各排队者的业务种类根据如下公式计算该待选网点的空闲比R;
<mrow> <mi>R</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>I</mi> </munderover> <msub> <mi>t</mi> <mi>i</mi> </msub> </mrow> <mrow> <mi>n</mi> <mo>&amp;times;</mo> <msub> <mi>T</mi> <mn>0</mn> </msub> </mrow> </mfrac> <mo>,</mo> </mrow>
其中,ti为当前待选网点第i个排队者业务办理预计时间,取决于第i个排队者的业务种类,I为当前待选网点的排队人数,
T0为当前待选网点每个柜台的业务办理能力,
n为当前网点开放的柜台数量;
(S23)根据最短时间、空闲比以及服务评价计算该待选网点的综合推荐指数,利用如下公式计算当前待选网点的综合推荐指数:
P=ω1×T+ω2×(1-R)+ω3×E/E0
其中,ω1、ω2、ω3均为权重,且ω123=1;
T通过如下公式计算:
<mrow> <mi>T</mi> <mo>=</mo> <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <msub> <mi>T</mi> <mi>v</mi> </msub> <mo>/</mo> <msub> <mi>T</mi> <mi>m</mi> </msub> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <msub> <mi>T</mi> <mi>v</mi> </msub> <mo>&amp;le;</mo> <msub> <mi>T</mi> <mi>m</mi> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mn>0</mn> </mtd> <mtd> <mrow> <msub> <mi>T</mi> <mi>v</mi> </msub> <mo>&gt;</mo> <msub> <mi>T</mi> <mi>m</mi> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced> <mo>,</mo> </mrow>
Tv为用户到达当前待选网点的最短时间,Tm为用户可接受的最大时间,R为当前待选网点的空闲比,E为当前待选网点的历史综合评分,E0为历史综合评分的满分值;
S3)从所有待选网点中选择综合推荐指数高的前若干个作为网点推荐结果。
14.如权利要求13所述的银行业务办理的远程排队系统,其特征在于,所述网点推荐单元包括:
信息采集模块,用于实时获取环境信息和各个网点的网点信息,所述的环境信息包括交通状况和天气情况;
计算模块,用于根据所述非定时预约请求,以及各个网点的网点信息和环境信息分别计算各个网点的推荐指数,并根据所述的推荐指数选择若干个作为网点推荐结果。
15.如权利要求13或14所述的银行业务办理的非定时预约远程排队系统,其特征在于,还包括预约详情生成单元,用于根据所述的非定时预约请求以及目标网点生成预约详情和相应的预约号,所述预约号用于银行系统从数据处理中心访问相应的预约详情。
16.如权利要求13或14所述的银行业务办理的非定时预约远程排队系统,其特征在于,还包括监听单元,用于监听目标网点在排队号之前的排队人数,并在排队号之前的排队人数小于阈值时通过远程终端发出相应的提示信息。
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Patentee before: Zhejiang Wei Rong electronics technology limited company

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Denomination of invention: A remote queuing method and system for irregular reservation in bank business

Effective date of registration: 20200918

Granted publication date: 20170922

Pledgee: China Minsheng Banking Corp Wenzhou branch

Pledgor: Weirong Technology Co.,Ltd.

Registration number: Y2020330000731

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