CN111967964A - 银行客户端网点的智能推荐方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种银行客户端网点的智能推荐方法及装置，该方法包括：基于用户选择的业务类型信息，获得第一筛选网点；获取第一筛选网点与客户的距离；从第一筛选网点中筛选出距离在不同设定预设距离范围内的筛选网点，若存在，则获取所述筛选网点的开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别，根据开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别进行加权计算，将加权值最高的第二筛选网点推荐给用户。本发明可以丰富网点预约功能，快速推荐更符合用户预期的网点，同时提高网点预约效率，避免不同网点人数存在差距。

Description

银行客户端网点的智能推荐方法及装置
技术领域
本发明涉及网点推荐技术领域，尤其涉及银行客户端网点的智能推荐方法及装置。
背景技术
本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
当前银行客户端中，都具备网点预约功能。在银行网点预约功能中，当前常见的方案是直接基于用户与网点的距离进行推荐，缺点是只能预约个人业务，整体功能较为简单，所使用的推荐因素较少，推荐的预约网点可能不符合用户预期的网点，用户体验不好。
发明内容
本发明实施例提供一种银行客户端网点的智能推荐方法，用以解决现有技术中银行网点预约功能中只能预约个人业务，整体功能较为简单的技术问题，该方法包括：
获取用户选择的业务类型信息；
基于用户选择的业务类型信息，对提供相应业务的网点进行筛选，获得第一筛选网点；
当第一筛选网点为1个时直接推荐给用户，当第一筛选网点为多个时，获取第一筛选网点与客户的距离；
从所述第一筛选网点中筛选出所述距离在第一设定预设距离范围内的第二筛选网点，若存在第二筛选网点且数量为1个，直接推荐给用户，若存在第二筛选网点且数量为多个，则获取所述第二筛选网点的开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别，根据所述开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别进行加权计算，将加权值最高的第二筛选网点推荐给用户；
若不存在第二筛选网点，从所述第一筛选网点中筛选出所述距离在第二设定预设距离范围内的第三筛选网点，若存在第三筛选网点且数量为1个，直接推荐给用户，若存在第三筛选网点且数量为多个，则获取所述第三筛选网点的开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别，根据所述开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别进行加权计算，将加权值最高的第三筛选网点推荐给用户；
其中，第二设定预设距离范围大于第一设定预设距离范围。
本发明实施例还提供一种银行客户端网点的智能推荐装置，用以解决现有技术中银行网点预约功能中只能预约个人业务，整体功能较为简单的技术问题，该装置包括：
业务类型信息获取模块，用于获取用户选择的业务类型信息；
筛选模块，用于基于用户选择的业务类型信息，对提供相应业务的网点进行筛选，获得第一筛选网点；
推荐模块，用于当第一筛选网点为1个时直接推荐给用户；
距离获取模块，用于当第一筛选网点为多个时，获取第一筛选网点与客户的距离；
筛选模块还用于：从所述第一筛选网点中筛选出所述距离在第一设定预设距离范围内的第二筛选网点；
推荐模块，用于若存在第二筛选网点且数量为1个，直接推荐给用户；
信息获取模块，用于若存在第二筛选网点且数量为多个，则获取所述第二筛选网点的开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别；
加权计算模块，用于根据所述开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别进行加权计算；
推荐模块还用于：将加权值最高的第二筛选网点推荐给用户；
筛选模块还用于：若不存在第二筛选网点，从所述第一筛选网点中筛选出所述距离在第二设定预设距离范围内的第三筛选网点；
推荐模块，用于若存在第三筛选网点且数量为1个，直接推荐给用户；
信息获取模块还用于：若存在第三筛选网点且数量为多个，则获取所述第三筛选网点的开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别；
加权计算模块还用于：根据所述开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别进行加权计算；
推荐模块还用于：将加权值最高的第三筛选网点推荐给用户；
其中，第二设定预设距离范围大于第一设定预设距离范围。
本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述银行客户端网点的智能推荐方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述银行客户端网点的智能推荐方法的计算机程序。
本发明实施例中，与现有技术中基于用户与网点的距离进行推荐的技术方案相比，通过用户选择的业务类型信息进行第一次筛选，再根据第一筛选网点与客户的距离和设定预设距离范围进行比较，进行第二次筛选，获得筛选出的网点的开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别，根据所述开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别进行加权计算，将加权值最高的筛选网点推荐给用户，这样不只是基于用户与网点的距离进行推荐，扩大了推荐因素，快速推荐更符合用户预期的网点，提高用户体验，丰富网点预约功能。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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的附图。在附图中：
图1为本发明实施例中银行客户端网点的智能推荐方法流程图；
图2为本发明实施例中加权计算流程图；
图3为本发明实施例中一种具体的银行客户端网点的智能推荐方法流程图；
图4为本发明实施例中银行客户端网点的智能推荐装置结构框图；
图5为本发明实施例中加权计算模块结构框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
图1为本发明实施例中银行客户端网点的智能推荐方法流程图，如图1所示，giant方法包括：
步骤101：获取用户选择的业务类型信息；
步骤102：基于用户选择的业务类型信息，对提供相应业务的网点进行筛选，获得第一筛选网点；
步骤103：当第一筛选网点为1个时直接推荐给用户，当第一筛选网点为多个时，获取第一筛选网点与客户的距离；
步骤104：从所述第一筛选网点中筛选出所述距离在第一设定预设距离范围内的第二筛选网点，若存在第二筛选网点且数量为1个，直接推荐给用户，若存在第二筛选网点且数量为多个，则获取所述第二筛选网点的开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别，根据所述开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别进行加权计算，将加权值最高的第二筛选网点推荐给用户；
步骤105：若不存在第二筛选网点，从所述第一筛选网点中筛选出所述距离在第二设定预设距离范围内的第三筛选网点，若存在第三筛选网点且数量为1个，直接推荐给用户，若存在第三筛选网点且数量为多个，则获取所述第三筛选网点的开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别，根据所述开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别进行加权计算，将加权值最高的第三筛选网点推荐给用户；
其中，第二设定预设距离范围大于第一设定预设距离范围。
在本发明实施例中，如图2所示，根据所述开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别进行加权计算，包括：
步骤201：根据与客户的距离和设定的基准距离确定距离数值；
其中，距离数值＝与客户的距离/设定的基准距离。
步骤202：确定距离数值的权重；
步骤203：根据当前排队人数和开通柜台数确定等待数值；
其中，等待数值＝当前排队人数/开通柜台数。
步骤204：确定等待数值的权重；
步骤205：确定网点级别的权重；
步骤206：根据距离数值、距离数值的权重、等待数值、等待数值的权重、网点级别和网点级别的权重进行加权计算。
其中，最终权重值＝距离数值×距离数值的权重+等待数值×等待数值的权重+网点级别×网点级别的权重。
权重默认以时间优先为主，对网点进行加权计算推荐，通常距离数值权重最高，等待数值权重次之，网点级别权重最小，可以根据实际需要，在后台进行设定。
下面以第一设定预设距离范围为3km以内，第二设定预设距离范围为5km以内为例，说明本发明方法。
如图3所示，该方法具体包括：
1、用户在APP使用网点取号功能；
2、用户在APP上选择业务类型，后台根据业务类型对用户所在城市网点进行筛选；
3、判断符合用户条件(即所选业务类型)，在某范围内(3km)的银行网点数，若只有一个，则将该网点推荐给用户，若大于1个，则以用户所处位置为圆心，判断在一定距离内的银行网点个数(距离由3km逐步累加)，若只有一个，则将该网点推荐给用户，若大于1个，则使用推荐算法(上述提到的加权计算方法)进行加权计算，获得权值最高的网点。
4、若判断3km以内没有网点，则判断5km以内的银行网点个数，若只有一个，则将该网点推荐给用户，若大于1个，则使用推荐算法(上述提到的加权计算方法)进行加权计算，获得权值最高的网点。
下面举实例说明。
假若目前获取到3km内的银行网点个数为3个，即A、B、C三个网点，推荐算法如下：
1.计算3个网点距离用户的直线距离，计算直线距离/基准距离的值α1，该值权重记为β1；(该值越低证明网点离用户越近，越推荐)
2.分别获取每个网点的可用柜台数及等待人数，计算等待人数/柜台数的值α2，该值权重为β2；(该值越低证明网点排队人数越少，越推荐)
3.获取3个网点的级别，如1类网点，2类网点等，该级别定义为α3，权重为β3；(该值越低证明网点级别越高，越推荐)
则分别通过
Figure BDA0002638065310000051
计算出A、B、C三个网点的得分，最终将得分最高网点推荐给客户。
本发明实施例中还提供了一种银行客户端网点的智能推荐装置，如下面的实施例所述。由于该装置解决问题的原理与银行客户端网点的智能推荐方法相似，因此该装置的实施可以参见银行客户端网点的智能推荐方法的实施，重复之处不再赘述。
图4为本发明实施例中银行客户端网点的智能推荐装置结构框图，如图4所示，该装置包括：
业务类型信息获取模块401，用于获取用户选择的业务类型信息；
筛选模块402，用于基于用户选择的业务类型信息，对提供相应业务的网点进行筛选，获得第一筛选网点；
推荐模块403，用于当第一筛选网点为1个时直接推荐给用户；
距离获取模块404，用于当第一筛选网点为多个时，获取第一筛选网点与客户的距离；
筛选模块402还用于：从所述第一筛选网点中筛选出所述距离在第一设定预设距离范围内的第二筛选网点；
推荐模块403，用于若存在第二筛选网点且数量为1个，直接推荐给用户；
信息获取模块405，用于若存在第二筛选网点且数量为多个，则获取所述第二筛选网点的开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别；
加权计算模块406，用于根据所述开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别进行加权计算；
推荐模块403还用于：将加权值最高的第二筛选网点推荐给用户；
筛选模块402还用于：若不存在第二筛选网点，从所述第一筛选网点中筛选出所述距离在第二设定预设距离范围内的第三筛选网点；
推荐模块403，用于若存在第三筛选网点且数量为1个，直接推荐给用户；
信息获取模块405还用于：若存在第三筛选网点且数量为多个，则获取所述第三筛选网点的开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别；
加权计算模块406还用于：根据所述开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别进行加权计算；
推荐模块403还用于：将加权值最高的第三筛选网点推荐给用户；
其中，第二设定预设距离范围大于第一设定预设距离范围。
在本发明实施例中，如图5所示，加权计算模块406包括：
距离数值计算单元02，用于根据与客户的距离和设定的基准距离确定距离数值；
权重确定单元04，用于确定距离数值的权重；
等待数值计算单元06，用于根据当前排队人数和开通柜台数确定等待数值；
权重确定单元04还用于：确定等待数值的权重；确定网点级别的权重；
加权计算单元08，用于根据距离数值、距离数值的权重、等待数值、等待数值的权重、网点级别和网点级别的权重进行加权计算。
在本发明实施例中，距离数值计算单元具体用于：按照如下方式根据与客户的距离和设定的基准距离确定距离数值：
距离数值＝与客户的距离/设定的基准距离。
在本发明实施例中，等待数值计算单元具体用于：按照如下方式根据当前排队人数和开通柜台数确定等待数值：
等待数值＝当前排队人数/开通柜台数。
在本发明实施例中，加权计算单元具体用于：按照如下方式根据距离数值、距离数值的权重、等待数值、等待数值的权重、网点级别和网点级别的权重进行加权计算：
最终权重值＝距离数值×距离数值的权重+等待数值×等待数值的权重+网点级别×网点级别的权重。
本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述银行客户端网点的智能推荐方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述银行客户端网点的智能推荐方法的计算机程序。
本发明实施例中，与现有技术中基于用户与网点的距离进行推荐的技术方案相比，通过用户选择的业务类型信息进行第一次筛选，再根据第一筛选网点与客户的距离和设定预设距离范围进行比较，进行第二次筛选，获得筛选出的网点的开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别，根据所述开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别进行加权计算，将加权值最高的筛选网点推荐给用户，这样不只是基于用户与网点的距离进行推荐，扩大了推荐因素，快速推荐更符合用户预期的网点，提高用户体验，丰富网点预约功能。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种银行客户端网点的智能推荐方法，其特征在于，包括：
获取用户选择的业务类型信息；
基于用户选择的业务类型信息，对提供相应业务的网点进行筛选，获得第一筛选网点；
当第一筛选网点为1个时直接推荐给用户，当第一筛选网点为多个时，获取第一筛选网点与客户的距离；
从所述第一筛选网点中筛选出所述距离在第一设定预设距离范围内的第二筛选网点，若存在第二筛选网点且数量为1个，直接推荐给用户，若存在第二筛选网点且数量为多个，则获取所述第二筛选网点的开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别，根据所述开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别进行加权计算，将加权值最高的第二筛选网点推荐给用户；
若不存在第二筛选网点，从所述第一筛选网点中筛选出所述距离在第二设定预设距离范围内的第三筛选网点，若存在第三筛选网点且数量为1个，直接推荐给用户，若存在第三筛选网点且数量为多个，则获取所述第三筛选网点的开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别，根据所述开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别进行加权计算，将加权值最高的第三筛选网点推荐给用户；
其中，第二设定预设距离范围大于第一设定预设距离范围。
2.如权利要求1所述的银行客户端网点的智能推荐方法，其特征在于，根据所述开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别进行加权计算，包括：
根据与客户的距离和设定的基准距离确定距离数值；
确定距离数值的权重；
根据当前排队人数和开通柜台数确定等待数值；
确定等待数值的权重；
确定网点级别的权重；
根据距离数值、距离数值的权重、等待数值、等待数值的权重、网点级别和网点级别的权重进行加权计算。
3.如权利要求2所述的银行客户端网点的智能推荐方法，其特征在于，按照如下方式根据与客户的距离和设定的基准距离确定距离数值：
距离数值＝与客户的距离/设定的基准距离。
4.如权利要求2所述的银行客户端网点的智能推荐方法，其特征在于，按照如下方式根据当前排队人数和开通柜台数确定等待数值：
等待数值＝当前排队人数/开通柜台数。
5.如权利要求2所述的银行客户端网点的智能推荐方法，其特征在于，按照如下方式根据距离数值、距离数值的权重、等待数值、等待数值的权重、网点级别和网点级别的权重进行加权计算：
最终权重值＝距离数值×距离数值的权重+等待数值×等待数值的权重+网点级别×网点级别的权重。
6.一种银行客户端网点的智能推荐装置，其特征在于，包括：
业务类型信息获取模块，用于获取用户选择的业务类型信息；
筛选模块，用于基于用户选择的业务类型信息，对提供相应业务的网点进行筛选，获得第一筛选网点；
推荐模块，用于当第一筛选网点为1个时直接推荐给用户；
距离获取模块，用于当第一筛选网点为多个时，获取第一筛选网点与客户的距离；
筛选模块还用于：从所述第一筛选网点中筛选出所述距离在第一设定预设距离范围内的第二筛选网点；
推荐模块，用于若存在第二筛选网点且数量为1个，直接推荐给用户；
信息获取模块，用于若存在第二筛选网点且数量为多个，则获取所述第二筛选网点的开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别；
加权计算模块，用于根据所述开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别进行加权计算；
推荐模块还用于：将加权值最高的第二筛选网点推荐给用户；
筛选模块还用于：若不存在第二筛选网点，从所述第一筛选网点中筛选出所述距离在第二设定预设距离范围内的第三筛选网点；
推荐模块，用于若存在第三筛选网点且数量为1个，直接推荐给用户；
信息获取模块还用于：若存在第三筛选网点且数量为多个，则获取所述第三筛选网点的开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别；
加权计算模块还用于：根据所述开通柜台数、当前排队人数、与客户的距离和网点级别进行加权计算；
推荐模块还用于：将加权值最高的第三筛选网点推荐给用户；
其中，第二设定预设距离范围大于第一设定预设距离范围。
7.如权利要求6所述的银行客户端网点的智能推荐装置，其特征在于，加权计算模块包括：
距离数值计算单元，用于根据与客户的距离和设定的基准距离确定距离数值；
权重确定单元，用于确定距离数值的权重；
等待数值计算单元，用于根据当前排队人数和开通柜台数确定等待数值；
权重确定单元还用于：确定等待数值的权重；确定网点级别的权重；
加权计算单元，用于根据距离数值、距离数值的权重、等待数值、等待数值的权重、网点级别和网点级别的权重进行加权计算。
8.如权利要求7所述的银行客户端网点的智能推荐装置，其特征在于，距离数值计算单元具体用于：按照如下方式根据与客户的距离和设定的基准距离确定距离数值：
距离数值＝与客户的距离/设定的基准距离。
9.如权利要求7所述的银行客户端网点的智能推荐装置，其特征在于，等待数值计算单元具体用于：按照如下方式根据当前排队人数和开通柜台数确定等待数值：
等待数值＝当前排队人数/开通柜台数。
10.如权利要求7所述的银行客户端网点的智能推荐装置，其特征在于，加权计算单元具体用于：按照如下方式根据距离数值、距离数值的权重、等待数值、等待数值的权重、网点级别和网点级别的权重进行加权计算：
最终权重值＝距离数值×距离数值的权重+等待数值×等待数值的权重+网点级别×网点级别的权重。
11.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5任一所述银行客户端网点的智能推荐方法。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至5任一所述银行客户端网点的智能推荐方法的计算机程序。
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