CN109064268A - 业务推荐方法、装置、服务端及存储介质 - Google Patents

业务推荐方法、装置、服务端及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及智能营销技术领域，提供一种业务推荐方法、装置、服务端及存储介质，所述方法包括：获取用户终端的位置信息，并依据位置信息确定出意向银行网点以使用户在意向银行网点预约待办业务；接收与意向银行网点对应的第一终端发送的用户身份信息及与其对应的待办业务信息；利用推荐业务关联分析模型对用户身份信息及待办业务信息进行关联分析，得到与待办业务信息关联的包括至少一个推荐业务项的推荐业务列表；按照预设推荐规则，在推荐业务列表中筛选出目标推荐业务项，并将目标推荐业务项推送至所述用户终端。本发明根据每一个用户的历史业务及客群信息进行推荐信息挖掘得到针对每一个用户的精准业务推荐信息，提升了业务推荐的成功率。

Description

业务推荐方法、装置、服务端及存储介质
技术领域
本发明涉及智能营销技术领域，具体而言，涉及一种业务推荐方法、装置、服务端及存储介质。
背景技术
随着互联网技术的发展，银行的金融产品推荐方法越来越智能化，比如说向用户推送金融产品相关的推荐短信，以便用户可以及时了解最新的金融产品，并根据自己的需要办理相应的金融产品的业务。但是，目前的金融产品的推荐都是不考虑每个用户业务特点、批量式地推荐，比如说新的金融产品推出后，采用相同内容的短信批量地发送给多个用户，然而，每一个用户的商机是有区别的，同一个用户在不同的阶段其商机也会发生变化，因此，批量式的业务推荐方法因不能实现针对每个用户的精准推荐，导致推荐的成功率不高，也不能带来预期的高利润。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种业务推荐方法、装置、服务端及存储介质，用以解决批量式推荐方法因不能针对每个用户进行精准推荐，从而导致推荐的成功率不高的问题。
为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：
第一方面，本发明实施例提供了一种业务推荐方法，应用于服务端，所述服务端与多个第一终端均通信连接，且与用户终端通信连接，每个第一终端对应安装于一个银行网点，所述方法包括：获取用户终端的位置信息，并依据位置信息确定出意向银行网点以使用户在意向银行网点预约待办业务；接收与意向银行网点对应的第一终端发送的用户身份信息及与用户身份信息对应的待办业务信息；利用推荐业务关联分析模型对用户身份信息及待办业务信息进行关联分析，得到与待办业务信息关联的包括至少一个推荐业务项的推荐业务列表，其中，业务关联分析模型是根据用户的历史业务信息及客群信息建立的；按照预设推荐规则，在推荐业务列表中筛选出目标推荐业务项，并将目标推荐业务项推送至所述用户终端。
第二方面，本发明实施例还提供了一种业务推荐装置，应用于服务端，所述服务端与多个第一终端均通信连接，且与用户终端通信连接，每个第一终端对应安装于一个银行网点，所述装置包括确定模块、接收模块、分析模块及推荐模块。其中，确定模块用于获取用户终端的位置信息，并依据位置信息确定出意向银行网点以使用户在意向银行网点预约待办业务；接收模块用于接收与意向银行网点对应的第一终端发送的用户身份信息及与用户身份信息对应的待办业务信息；分析模块用于利用推荐业务关联分析模型对用户身份信息及待办业务信息进行关联分析，得到与待办业务信息关联的包括至少一个推荐业务项的推荐业务列表，其中，业务关联分析模型是根据用户的历史业务信息及客群信息建立的；推荐模块用于按照预设推荐规则，在推荐业务列表中筛选出目标推荐业务项，并将目标推荐业务项推送至所述用户终端。
第三方面，本发明实施例还提供了一种服务端，所述服务端包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现上述的业务推荐方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述业务推荐方法。
相对现有技术，本发明实施例提供的一种业务推荐方法、装置、服务端及存储介质，首先，用户通过用户终端发起预约办理业务的请求，服务端响应该请求后获取用户终端的位置信息，并依据位置信息确定出意向银行网点以使用户在意向银行网点预约待办业务；然后，服务端接收用于通过第一终端输入的与意向银行网点对应的第一终端发送的用户身份信息及与用户身份信息对应的待办业务信息；第三，利用推荐业务关联分析模型对用户身份信息及待办业务信息进行关联分析，得到与待办业务信息关联的包括至少一个推荐业务项的推荐业务列表，其中，业务关联分析模型是根据用户的历史业务信息及客群信息建立的；最后，按照预设推荐规则，在推荐业务列表中筛选出目标推荐业务项，并将目标推荐业务项推送至所述用户终端。与现有技术相比，本发明实施例根据每一个用户的历史业务及客群信息进行推荐信息挖掘得到针对每一个用户的精准业务推荐信息，提升了业务推荐的成功率。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1示出了本发明实施例提供的业务推荐装置的应用场景的方框示意图。
图2示出了本发明实施例提供的服务端的方框示意图。
图3示出了本发明实施例提供的业务推荐方法流程图。
图4为图3示出的步骤S101的子步骤流程图。
图5示出了本发明实施例提供的业务推荐装置的方框示意图。
图标：100-服务端；101-存储器；102-存储控制器；103-处理器；200- 业务推荐装置；201-确定模块；202-接收模块；203-分析模块；204-推荐模块；205-推送模块；300-用户终端；400-第一终端。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
请参照图1，图1示出了本发明实施例提供的业务推荐装置200的应用场景的方框示意图。服务端100与用户终端300通信连接、且与多个第一终端400均通信连接，每个第一终端400对应安装于一个银行网点。服务端100响应用户通过用户终端300发起的预约待办业务的预约请求后，获取用户终端300的位置信息，并依据该位置信息将该位置预设范围内的多个目标网点的服务等待时长及网点名称推送至用户终端300，用户通过用户终端300最终确定意向银行网点后，通过该意向银行网点的第一终端400 输入用户身份信息及与所述用户身份信息对应的待办业务信息，第一终端 400将该用户身份信息及对应的待办业务信息发送至服务端100，以使服务端100对其进行分析得到目标推荐业务项后将该目标推荐业务项推送至用户终端300。用户终端300可以是，但不限于智能手机、平板电脑、个人电脑(personal computer，PC)、服务器等等。用户终端300的操作系统可以是，但不限于，安卓(Android)系统、IOS(iPhone operating system)系统、 Windows phone系统、Windows系统等。第一终端400可以是，但不限于银行排队机、银行自助服务终端等用于在用户办理待办业务前、接收用户输入的身份信息及与该身份信息对应的待办业务信息的电子设备。
请参照图2，图2示出了本发明实施例提供的服务端100的方框示意图。服务端100可以是，但不限于个人电脑(personal computer，PC)、服务器、服务器集群等等。服务端100的操作系统可以是，但不限于，Windows系统、Linux系统等。所述服务端100包括业务推荐装置200、存储器101、存储控制器102及处理器103。
存储器101、存储控制器102及处理器103各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。业务推荐装置200包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于存储器101中或固化在所述服务端100的操作系统(operating system，OS)中的软件功能模块。处理器103用于执行存储器101中存储的可执行模块，例如业务推荐装置200 所包括的软件功能模块及计算机程序等。
其中，存储器101可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory，PROM)，可擦除只读存储器 (Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。其中，存储器101用于存储程序，所述处理器103在接收到执行指令后，执行所述程序。
处理器103可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。上述的处理器103可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit， CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，NP)、语音处理器以及视频处理器等；还可以是数字信号处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器103也可以是任何常规的处理器等。
第一实施例
请参照图3，图3示出了本发明实施例提供的业务推荐方法流程图。处理方法包括以下步骤：
步骤S101，获取所述用户终端的位置信息，并依据所述位置信息确定出意向银行网点以使用户在所述意向银行网点预约待办业务。
在本发明实施例中，首先获取用户终端300的位置信息，然后确定出该位置信息周围的预设范围内的多个目标银行网点，计算出每个目标银行网点的与待办业务的业务类型相同的待办业务的服务等待时长，将该服务等待时长及对应的目标银行网点的名称推送至用户终端300，以使用户通过用户终端300在多个目标银行网点中选择意向银行网点并预约待办业务。
请参照图4，步骤S101还可以包括以下子步骤：
子步骤S1011，依据位置信息确定出预设范围内的多个目标银行网点。
在本发明实施例中，位置信息可以通过用户终端300开启的GPS定位自动获取，也可以用户通过用户终端300指定，例如，用户终端300当前所在的位置是成都市高新区天府三街199号，用户可以在用户终端300上将位置信息设置为成都市武侯区二环路西一段59号，则服务端100会根据设置的位置信息(即成都市武侯区二环路西一段59号)确定出该位置信息周围预设范围内的多个目标银行网点，如果用户没有通过用户终端300设置位置信息，则将通过用户终端300开启的GPS定位自动获取位置作为位置信息。
子步骤S1012，计算每个目标银行网点的所述待办业务的服务等待时长。
在本发明实施例中，用户还可以指定要预约的待办业务的业务类型，根据该业务类型的历史服务时长预测出该待办业务的服务处理时长，统计每个目标银行网点的排队客户中与该业务类型一致的服务处理时长，就得到每个目标银行网点的服务等待时长。
作为一种实施方式，计算每个目标银行网点的所述待办业务的服务等待时长的方法，可以包括：
首先，获取所述待办业务的业务类型。
在本发明实施例中，业务类型主要分为对公业务和对私业务，对公业务指以单位身份办理的业务，对私业务指以个人身份办理的业务。用户可以在发起预约待办业务请求的时候，指定待办业务的业务类型，服务端100 响应该预约待办业务请求的时候获取待办业务的业务类型。
需要说明的是，用户也可以不指定待办业务的业务类型，此时，服务端100会分别计算每个目标银行网点对公业务和对私业务的服务等待时长，并将每个目标银行网点的服务等待时长、业务类型及网点名称推送至用户终端300。
其次，根据所述业务类型的历史服务时长预测出所述待办业务的服务处理时长。
在本发明实施例中，每种业务类型包含的服务项目各不相同，处理每个服务项目的时长也不相同。例如，对公业务包含的服务项目可以包括，但不限于企业电子银行、单位存款业务、单位信贷业务等等，对私业务包含的服务项目可以包括，但不限于本外币储蓄、代收代付、信用卡等等，处理一次单位存款业务的时长为5分钟，处理一次本外币储蓄的时长为2 分钟。根据业务类型，获取历史预设时间内属于该业务类型的多个服务项目的实际服务时长，计算每个服务项目的平均服务时长，待办业务的服务处理时长包括待办业务的业务类型包括的多个服务项目及每个服务项目的平均服务时长，另外，每个服务项目还有一个初始处理时长，如果历史预设时间内，没有办理过某个服务项目，则将初始处理时长作为平均服务时长。例如，历史预设时间为3个月，待办业务为对私业务，对私业务包括本外币储蓄、代收代付和个人电子汇款。个人电子汇款的初始处理时长为1 分钟，在这3个月中，本外币储蓄这项服务项目一共处理了3次，每次处理时长分别为3分钟、5分钟、2分钟，代收代付这项服务项目一共处理了 5次，每次处理时长分别为2分钟、3分钟、2分钟、1分钟、2分钟，则本外币储蓄这项服务项目的平均处理时长为(3+5+2)/3＝3.3分钟，代收代付这项服务项目的平均处理时长为(2+3+2+1+2)/5＝2分钟，因此待办业务的服务处理时长包括本外币储蓄为3.3分钟、代收代付为2分钟、个人电子汇款为1分钟。
需要说明的是，本发明实施例中历史服务时长及服务处理时长都是指银行工作人员接到服务开始，到处理完成需要的时间，而不包括用户的等待时间。
最后，统计每个目标银行网点的排队客户中业务类型与所述待办业务的业务类型一致的服务处理时长，得到所述每个目标银行网点的服务等待时长。
在本发明实施例中，首先，获取每个目标银行网点的每个排队客户的业务类型及服务项目；其次，统计与待办业务的业务类型一致的排队客户的服务项目；最后，统计与待办业务的业务类型一致的排队客户的服务项目的服务处理时长，得到每个目标银行网点的服务等待时间。例如，待办业务的业务类型为对私业务，1号目标银行网点的排队客户为5人，其中有 3人为对公业务，2人为对私业务，这2人的对私业务的服务项目分别为本外币储蓄和代收代付，待办业务的服务处理时长包括本外币储蓄为3.3分钟、代收代付为2分钟、个人电子汇款为1分钟，则1号目标银行的服务等待时间为3.3+2＝5.3分钟。
子步骤S1013，将每个目标银行网点的所述服务等待时长及网点名称推送至所述用户终端，以使用户选择意向银行网点并进行预约。
需要说明的是，当用户不指定待办业务的业务类型时，服务端100会分别计算每个目标银行网点对公业务和对私业务的服务等待时长，并将每个目标银行网点的服务等待时长、业务类型及网点名称推送至用户终端 300。
还需要说明的是，作为一种实施方式，也可以根据不同的出行方式将从用户的位置到多个目标银行网点的交通时间做个预估，为用户选择意向银行网点做参考，此种情况下会将每个目标银行网点的服务等待时长、业务类型、网点名称、出行方式及出行时间推送至用户终端300。
步骤S102，接收与意向银行网点对应的第一终端发送的用户身份信息及与用户身份信息对应的待办业务信息。
在本发明实施例中，意向银行网点处安装的第一终端400可以是多个，但是，所述多个第一终端400是通信连接且排队信息是共享的。例如，意向银行网点有2个第一终端400，分别为1号第一终端400和2号第一终端 400，在1号第一终端400上取的服务号为10号，如果1号第一终端没有被使用，此时，在2号第一终端400上去的服务号为11号。用户身份信息包括，但不限于用户的个人基本信息如姓名、性别、年龄、身份证号等等。待办业务信息包括，但不限于待办业务的业务类型及服务项目。
步骤S103，利用推荐业务关联分析模型对用户身份信息及待办业务信息进行关联分析，得到与待办业务信息关联的包括至少一个推荐业务项的推荐业务列表，其中，业务关联分析模型是根据用户的历史业务信息及客群信息建立的。
在本发明实施例中，推荐业务关联分析模型是根据用户身份信息及待办业务信息，分析出针对该用户的推荐业务列表，推荐业务列表表征了该用户在办理该待办业务信息后或者办理该待办业务信息的同时，还可能办理的候选业务项及办理该候选业务项的概率。
业务关联分析模型是根据用户的历史业务信息及客群信息建立的，其中，用户的历史业务信息是根据用户身份信息在用户的历史业务数据集中得到的，客群是银行的工作人员根据多个用户的身份信息中的共同特征划分的，例如，将属于同一个的公司的用户划分在同一个客群，一个用户可以同时属与多个不同的客群，根据用户的历史业务信息进行业务关联规则挖掘得到用户的历史业务信息与推荐业务之间的第一关联规则，根据用户的客群信息进行业务关联规则挖掘得到用户的客群信息与推荐业务之间的第二关联规则，综合第一关联规则和第二关联规则最终建立出业务关联分析模型。
作为一种实施方式，根据用户的历史业务信息及客群信息建立业务关联分析模型的方法可以包括：
首先，对用户的历史业务信息进行业务关联规则挖掘得到用户的历史业务信息与推荐业务之间的第一关联规则。
在本发明实施例中，历史业务为用户之前已经办理完成的业务，包括已经办理的银行卡、已经完成的交易业务及理财产品的买入或卖出等，推荐业务为用户尚未办理但在最近有极大概率要办理的业务，包括银行卡相关业务、交易业务及理财产品的买入或卖出，第一关联规则表征了已办理业务与可能推荐业务之间的关联及该关联的关联概率。例如，用户在过去的六个月内，每个月都有2次存款业务，在第3、4、5、6月的时候，在存款业务后有理财产品的买入，由此可以挖掘出第一关联规则，将第一关联规则表示为(存款，理财，0.66)，其中，0.66代表存款和理财之间的关联概率是0.66，计算方法可以是理财次数/存款次数＝8/12＝0.66。
其次，对用户的客群信息进行业务关联规则挖掘得到用户的客群信息与推荐业务之间的第二关联规则。
在本发明实施例中，由于同一个用户可以同时属于不同的客群，每个客群有与自身的客群特点相关的不同的业务倾向，即不同客群办理的业务的概率也不一样，第二关联规则是综合考虑不同客群的不同业务倾向，综合得到一个该用户的客群信息与推荐业务之间的关联及该关联的关联概率。例如，用户属于某IT公司的客群，同时又属于收入中等偏上的专业人士客群，该IT公司的客群购买理财产品的概率为0.6，该收入中等偏上的专业人士客群购买理财产品的概率为0.8，则该用户购买理财产品的概率为二者的平均，为(0.6+0.8)/2＝0.7，则第二关联规则可以表示为(理财，0.7)。
最后，综合第一关联规则及第二关联规则建立推荐业务关联分析模型。
在本发明实施例中，可以针对不同的用户为第一关联规则和第二关联规则设置不同的权重，如果用户更符合第一关联规则，即用户更倾向于根据第一关联规则推荐业务，则可以增加第一关联规则的权重，否则，减小第一关联规则的权重。例如，第一关联规则为(存款，理财，0.5)，第二管理联规则为(理财，0.7)，如果将第一关联规则的权重设置为0.9，将第二关联规则的权重设置为0.1，则推荐业务关联分析模型为(存款，理财，0.52)，其中，0.52待办存款和理财之间的关联概率是0.52，0.52的计算方法为 0.5×0.9+0.7×0.1＝0.52。
步骤S104，按照预设推荐规则，在推荐业务列表中筛选出目标推荐业务项，并将目标推荐业务项推送至所述用户终端。
在本发明实施例中，每个推荐业务列表中包括推荐业务项及与该推荐业务项对应的业务关联度及推荐频率，业务关联度表征了用户接受该推荐业务项的概率，是根据第一关联规则及第一关联规则的关联权重和第二关联规则及第二关联规则的关联权重计算得到的，具体计算过程参看业务关联分析模型的建立过程，此处不再赘述。推荐频率为用户在预定的时间内收到该推荐业务项的次数，目标推荐业务项为推荐业务列表中业务关联度大于预设阈值且推荐频率小于预设频率的推荐业务项。
作为一种实施方式，按照预设推荐规则，在推荐业务列表中筛选出目标推荐业务项的方法可以是：
首先，依据每个推荐业务项对应的业务关联度，确定出业务关联度大于预设阈值的至少一个第一推荐业务项；
在本发明实施例中，第一推荐业务项也可以是一个或者零个，当第一推荐业务项为零个时，可以通过增加用户的历史业务信息，或者调整用户的客群信息，调整推荐业务关联分析模型，比如说，建立推荐业务关联分析模型时使用的是用户最近半年的历史业务信息，调整为使用用户最近一年的历史业务信息。
其次，获取每个第一推荐业务项的推荐频率并进行比较，将推荐频率最小的第一推荐业务项作为目标推荐业务项。
在本发明实施例中，之所以将推荐频率最小的第一推荐业务项作为目标推荐业务项，是为了改善用户体验，一方面减小对用户的骚扰，另一方面减小用户把此类推荐消息当做垃圾消息忽略的概率。
为了使意向银行网点工作人员及时把握用户的营销商机，根据用户的营销商机调整最适合用户的业务推荐方式，发送给用户的目标推荐业务项也同时会发送给意向银行网点工作人员，以使该意向银行网点工作人员提早调整营销策略，以最佳的方式进行业务推荐，增加业务推荐的成功率，本方法还可以包括以下步骤：
步骤S105，将目标推荐业务项推送至意向银行网点工作人员的电子设备。
在本发明实施例中，意向银行网点工作人员包括意向银行网点的业务经理和用户专属的客户经理，如果用户在该意向银行网点有专属的客户经理，在将目标推荐业务项推送至意向银行网点的业务经理的电子设备的同时，也会将目标推荐业务项推送至该用户专属的客户经理的电子设备，以使客户经理提前做好接待的准备，进一步提升用户体验。
与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：
首先，获取并依据用户当前的位置信息或者用户指定的位置信息，确定出预设范围内的多个目标银行网点，由于目标银行网点在用户当前位置或者用户指定的位置附近，使用户可以根据自己的情况选择最便捷的交通方式去目标银行网点办理待办业务，节省了用户的时间，在确定出多个目标银行网点后，计算每一个目标银行网点的服务等待时长并推送给用户，使用户可以根据自己的需要选择意向银行网点并进行预约，增加了用户选择意向银行网点的灵活性。
其次，根据用户身份信息及与用户身份信息对应的待办业务信息进行关联分析，得到推荐业务列表，关联分析考虑了用户的历史业务信息及客群信息，使得推荐业务列表中的推荐业务项更有针对性。
第三，按照预设推荐规则，在推荐业务列表中筛选出目标推荐业务项，并将目标推荐业务项推送至所述用户终端300，选择要推送的目标推荐业务项时，即考虑了目标推荐业务项的业务关联度，即将最可能推荐成功的推荐业务项作为目标推荐业务项，同时又考虑了目标推荐业务项的推荐频率，以免用户受到推荐信息的骚扰，提升用户体验。
第四，将目标推荐业务项推送至意向银行网点工作人员的电子设备，在将目标推荐业务项推送至用户的同时，也将目标推荐业务项推送至意向银行网点的业务经理及用户的专属客户经理，使得该业务经理可以提早准备好推荐策略进行业务推荐，增加推荐的成功率，而用户的专属客户经理，也可以提前做好接待的准备，进一步提升用户体验。
第二实施例
请参照图5，图5示出了本发明实施例提供的业务推荐装置200的方框示意图。业务推荐装置200应用于服务端100，其包括确定模块201；接收模块202；分析模块203；推荐模块204；推送模块205。
确定模块201，用于获取用户终端的位置信息，并依据位置信息确定出意向银行网点以使用户在意向银行网点预约待办业务。
在本发明实施例中，确定模块201可以用于执行步骤S101及其子步骤 S1011-S1013。
接收模块202，用于接收与意向银行网点对应的第一终端发送的用户身份信息及与用户身份信息对应的待办业务信息。
本发明实施例中，接收模块202可以用于执行步骤S102。
分析模块203，用于利用推荐业务关联分析模型对用户身份信息及待办业务信息进行关联分析，得到与待办业务信息关联的包括至少一个推荐业务项的推荐业务列表，其中，业务关联分析模型是根据用户的历史业务信息及客群信息建立的。
本发明实施例中，分析模块203可以用于执行步骤S103。
本发明实施例中，分析模块203还可以用于对用户的历史业务信息进行业务关联规则挖掘得到用户的历史业务信息与推荐业务之间的第一关联规则；对用户的客群信息进行业务关联规则挖掘得到用户的客群信息与推荐业务之间的第二关联规则；综合第一关联规则及第二关联规则建立推荐业务关联分析模型。
推荐模块204，用于推荐模块用于按照预设推荐规则，在推荐业务列表中筛选出目标推荐业务项，并将目标推荐业务项推送至所述用户终端。
本发明实施例中，推荐模块204可以用于执行步骤S104。
在本发明实施例中，推荐模块204还可以用于依据每个推荐业务项对应的业务关联度，确定出业务关联度大于预设阈值的至少一个第一推荐业务项；获取每个第一推荐业务项的推荐频率并进行比较，将推荐频率最小的第一推荐业务项作为目标推荐业务项。
推送模块205，用于将目标推荐业务项推送至意向银行网点工作人员的电子设备。
本发明实施例中，推送模块205可以用于执行步骤S105。
本发明实施例还揭示了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器103执行时实现本发明前述实施例揭示的业务推荐方法。
综上所述，本发明提供的一种业务推荐方法、装置、服务端及存储介质，所述方法应用于服务端，所述服务端与多个第一终端均通信连接，且与用户终端通信连接，每个第一终端对应安装于一个银行网点，所述方法包括：获取用户终端的位置信息，并依据位置信息确定出意向银行网点以使用户在意向银行网点办理待办业务；接收与意向银行网点对应的第一终端发送的用户身份信息及与用户身份信息对应的待办业务信息；利用推荐业务关联分析模型对用户身份信息及待办业务信息进行关联分析，得到与待办业务信息关联的包括至少一个推荐业务项的推荐业务列表，其中，业务关联分析模型是根据用户的历史业务信息及客群信息建立的；按照预设推荐规则，在推荐业务列表中筛选出目标推荐业务项，并将目标推荐业务项推送至所述用户终端。与现有技术相比，本发明根据每一个用户的历史业务及客群信息进行推荐信息挖掘得到针对每一个用户的精准业务推荐信息，提升了业务推荐的成功率。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

Claims (10)

1.一种业务推荐方法，其特征在于，应用于服务端，所述服务端与多个第一终端均通信连接，且与用户终端通信连接，每个第一终端对应安装于一个银行网点，所述方法包括：
获取所述用户终端的位置信息，并依据所述位置信息确定出意向银行网点以使用户在所述意向银行网点预约待办业务；
接收与所述意向银行网点对应的第一终端发送的用户身份信息及与所述用户身份信息对应的待办业务信息；
利用推荐业务关联分析模型对所述用户身份信息及待办业务信息进行关联分析，得到与所述待办业务信息关联的包括至少一个推荐业务项的推荐业务列表，其中，所述业务关联分析模型是根据用户的历史业务信息及客群信息建立的；
按照预设推荐规则，在所述推荐业务列表中筛选出目标推荐业务项，并将所述目标推荐业务项推送至所述用户终端。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述用户终端的位置信息，并依据所述位置信息确定出意向银行网点以使用户在所述意向银行网点预约待办业务的步骤，包括：
依据所述位置信息确定出预设范围内的多个目标银行网点；
计算每个目标银行网点的所述待办业务的服务等待时长；
将所述每个目标银行网点的所述服务等待时长及网点名称推送至所述用户终端，以使用户选择意向银行网点并进行预约。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算每个目标银行网点的所述待办业务的服务等待时长的步骤，包括：
获取所述待办业务的业务类型；
根据所述业务类型的历史服务时长预测出所述待办业务的服务处理时长；
统计每个目标银行网点的排队客户中业务类型与所述待办业务的业务类型一致的服务处理时长，得到所述每个目标银行网点的服务等待时长。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据用户的历史业务信息及客群信息建立业务关联分析模型的步骤，包括：
对所述用户的历史业务信息进行业务关联规则挖掘得到所述用户的历史业务信息与推荐业务之间的第一关联规则；
对所述用户的客群信息进行业务关联规则挖掘得到所述用户的客群信息与推荐业务之间的第二关联规则；
综合所述第一关联规则及第二关联规则建立推荐业务关联分析模型。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述推荐业务列表中还包括与每个推荐业务项对应的业务关联度及推荐频率，所述按照预设推荐规则，在所述推荐业务列表中筛选出目标推荐业务项的步骤，包括：
依据每个推荐业务项对应的业务关联度，确定出业务关联度大于预设阈值的至少一个第一推荐业务项；
获取每个第一推荐业务项的推荐频率并进行比较，将所述推荐频率最小的第一推荐业务项作为目标推荐业务项。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述服务端与银行网点工作人员的电子设备通信连接，所述方法还包括：
将所述目标推荐业务项推送至意向银行网点工作人员的电子设备。
7.一种业务推荐装置，其特征在于，应用于服务端，所述服务端与多个第一终端均通信连接，且与用户终端通信连接，每个第一终端对应安装于一个银行网点，所述装置包括：
确定模块，用于获取所述用户终端的位置信息，并依据所述位置信息确定出意向银行网点以使用户在所述意向银行网点预约待办业务；
接收模块，用于接收与所述意向银行网点对应的第一终端发送的用户身份信息及与所述用户身份信息对应的待办业务信息；
分析模块，利用推荐业务关联分析模型对所述用户身份信息及待办业务信息进行关联分析，得到与所述待办业务信息关联的包括至少一个推荐业务项的推荐业务列表，其中，所述业务关联分析模型是根据用户的历史业务信息及客群信息建立的；
推荐模块，用于按照预设推荐规则，在所述推荐业务列表中筛选出目标推荐业务项，并将所述目标推荐业务项推送至所述用户终端。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述推荐模块具体用于：
依据每个推荐业务项对应的业务关联度，确定出业务关联度大于预设阈值的至少一个第一推荐业务项；
获取每个第一推荐业务项的推荐频率并进行比较，将所述推荐频率最小的第一推荐业务项作为目标推荐业务项。
9.一种服务端，其特征在于，所述服务端包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。
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