CN114664014A - 银行网点用户排队方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种银行网点用户排队方法及装置，涉及金融技术领域，其中该方法包括：在用户到达银行网点后，经用户授权，采集用户的生物特征；当确定用户的生物特征已预存储于优先用户生物特征集时，将用户加入到第一排队队列；否则，将用户加入到第二排队队列；根据该第一排队队列的所有用户的历史交易信息，确定第一排队队列的优先系数；根据第一排队队列中用户数量、第一排队队列的优先系数，以及第二排队队列中用户数量，确定第一排队队列和第二排队队列的选中概率；根据第一排队队列和第二排队队列的选中概率，确定被选中的排队队列，从被选中的排队队列中确定办理业务的用户。本发明可以提高银行网点的运营效率，提升用户体验度。
Description
技术领域
本发明涉及金融技术领域，尤其涉及银行网点用户排队方法及装置。
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。
目前，在银行网点的排队顺序是按照用户到达银行网点取号的时间来确定的。排队方式比较刻板，无法针对用户情况进行合理排序，例如，对于一些办理业务频率较高的用户来说，若每次都需要长时间的等待，会严重影响用户的体验，对于银行的运营来说也并不合理。
发明内容
本发明实施例提供一种银行网点用户排队方法，用以提升用户排队的灵活性，提高银行网点的运营效率，提升用户体验度，该方法包括：
在用户到达银行网点后，向用户请求采集生物特征；在经用户授权后，采集用户的生物特征；
将该用户的生物特征与预存储的优先用户生物特征集进行比对；
当确定该用户的生物特征已预存储于优先用户生物特征集时，确认该用户是优先用户，将该用户加入到第一排队队列；否则，确认该用户不是优先用户，将该用户加入到第二排队队列；
根据该第一排队队列的所有用户的历史交易信息，确定该第一排队队列的优先系数；
在有银行网点窗口空出时，根据第一排队队列中用户数量、第一排队队列的优先系数，以及第二排队队列中用户数量，确定第一排队队列和第二排队队列的选中概率；
根据第一排队队列和第二排队队列的选中概率，确定被选中的排队队列，从被选中的排队队列中确定办理业务的用户。
本发明实施例还提供一种银行网点用户排队装置，用以提升用户排队的灵活性，提高银行网点的运营效率，提升用户体验度，该装置包括：
第一处理模块，用于在用户到达银行网点后，向用户请求采集生物特征；在经用户授权后，采集用户的生物特征；
比对模块，用于将该用户的生物特征与预存储的优先用户生物特征集进行比对；
第二处理模块，用于当确定该用户的生物特征已预存储于优先用户生物特征集时，确认该用户是优先用户，将该用户加入到第一排队队列；否则，确认该用户不是优先用户，将该用户加入到第二排队队列；
第三处理模块，用于根据该第一排队队列的所有用户的历史交易信息，确定该第一排队队列的优先系数；
选中概率确定模块，用于在有银行网点窗口空出时，根据第一排队队列中用户数量、第一排队队列的优先系数，以及第二排队队列中用户数量，确定第一排队队列和第二排队队列的选中概率；
用户确定模块，用于根据第一排队队列和第二排队队列的选中概率，确定被选中的排队队列，从被选中的排队队列中确定办理业务的用户。
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网点用户排队方法。
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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述银行网点用户排队方法。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述银行网点用户排队方法。
本发明实施例中，在用户到达银行网点后，向用户请求采集生物特征；在经用户授权后，采集用户的生物特征；将该用户的生物特征与预存储的优先用户生物特征集进行比对；当确定该用户的生物特征已预存储于优先用户生物特征集时，确认该用户是优先用户，将该用户加入到第一排队队列；否则，确认该用户不是优先用户，将该用户加入到第二排队队列；根据该第一排队队列的所有用户的历史交易信息，确定该第一排队队列的优先系数；在有银行网点窗口空出时，根据第一排队队列中用户数量、第一排队队列的优先系数，以及第二排队队列中用户数量，确定第一排队队列和第二排队队列的选中概率；根据第一排队队列和第二排队队列的选中概率，确定被选中的排队队列，从被选中的排队队列中确定办理业务的用户。这样，可以根据优先用户的优先系数、以及排队队列中用户数量动态的调整排队情况，提升用户排队的灵活性，提高银行网点的运营效率，提升用户体验度。
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为本发明实施例中提供的一种银行网点用户排队方法的流程图；
图2为本发明实施例中提供的一种根据该第一排队队列的所有用户的历史交易信息，确定该第一排队队列的优先系数的方法流程图；
图3为本发明实施例中提供的一种根据第一排队队列和第二排队队列的选中概率，确定被选中的排队队列的方法流程图；
图4为本发明实施例中提供的一种银行网点用户排队装置的示意图；
图5为本发明实施例中提供的一种计算机设备的示意图。
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。
本文中术语“和/或”，仅仅是描述一种关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、C中的至少一种，可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。
在本说明书的描述中，所使用的“包含”、“包括”、“具有”、“含有”等，均为开放性的用语，即意指包含但不限于。参考术语“一个实施例”、“一个具体实施例”、“一些实施例”、“例如”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。各实施例中涉及的步骤顺序用于示意性说明本申请的实施，其中的步骤顺序不作限定，可根据需要作适当调整。
经研究发现，目前在银行网点的排队顺序是按照用户到达银行网点取号的时间来确定的。排队方式比较刻板，无法针对用户情况进行合理排序，例如，对于一些办理业务频率较高的用户来说，若每次都需要长时间的等待，会严重影响用户的体验，对于银行的运营来说也并不合理。
针对上述研究，本发明实施例提供一种银行网点用户排队方法，如图1所示，包括：
S101：在用户到达银行网点后，向用户请求采集生物特征；在经用户授权后，采集用户的生物特征；
S102：将该用户的生物特征与预存储的优先用户生物特征集进行比对；
S103：当确定该用户的生物特征已预存储于优先用户生物特征集时，确认该用户是优先用户，将该用户加入到第一排队队列；否则，确认该用户不是优先用户，将该用户加入到第二排队队列；
S104：根据该第一排队队列的所有用户的历史交易信息，确定该第一排队队列的优先系数；
S105：在有银行网点窗口空出时，根据第一排队队列中用户数量、第一排队队列的优先系数，以及第二排队队列中用户数量，确定第一排队队列和第二排队队列的选中概率；
S106：根据第一排队队列和第二排队队列的选中概率，确定被选中的排队队列，从被选中的排队队列中确定办理业务的用户。
本发明实施例中，在用户到达银行网点后，向用户请求采集生物特征；在经用户授权后，采集用户的生物特征；将该用户的生物特征与预存储的优先用户生物特征集进行比对；当确定该用户的生物特征已预存储于优先用户生物特征集时，确认该用户是优先用户，将该用户加入到第一排队队列；否则，确认该用户不是优先用户，将该用户加入到第二排队队列；根据该第一排队队列的所有用户的历史交易信息，确定该第一排队队列的优先系数；在有银行网点窗口空出时，根据第一排队队列中用户数量、第一排队队列的优先系数，以及第二排队队列中用户数量，确定第一排队队列和第二排队队列的选中概率；根据第一排队队列和第二排队队列的选中概率，确定被选中的排队队列，从被选中的排队队列中确定办理业务的用户。这样，可以根据优先用户的优先系数、以及排队队列中用户数量动态的调整排队情况，提升用户排队的灵活性，提高银行网点的运营效率，提升用户体验度。
下面对上述S101～S106加以详细说明。
针对上述S101，用户生物特征例如包括下述至少一种：指纹特征、人脸特征、声音特征、视网膜特征等。
针对上述S102，优先用户生物特征集例如可以预先采用下述方法获得：预先根据用户的历史交易量、来银行网点办理业务的频率、以及用户的风险等级，从银行的所有用户中确定出交易量大、风险等级小、来银行网点办理业务频率较高的优先用户，在优先用户的授权下，采集优先用户的生物特征构成优先用户的生物特征集并存储。
针对上述S103，当有用户到达银行网点时，可以经用户授权采集用户的生物特征，将采集的用户的生物特征与预存储于优先用户生物特征集进行比对，当确定该用户的生物特征已预存储于优先用户生物特征集时，确认该用户是优先用户，当确定该用户的生物特征没有预存储于优先用户生物特征集时，确认该用户不是优先用户，为了提高银行网点的排队的灵活性，可以建立两个排队队列，将优先用户排列至第一排队队列，将非优先用户排列至第二排队队列。
针对上述S104，因为存在两个排队队列，因此在有窗口空出选择提供服务的用户时，需要确定从哪个排队队列中选取用户，例如可以先计算第一排队队列的优先系数，进而根据第一排队队列的优先系数确定第一排队队列和第二排队队列被选中的概率。
具体的，如图2所示，为本发明实施例提供的一种根据该第一排队队列的所有用户的历史交易信息，确定该第一排队队列的优先系数的方法流程图，包括：
S201：根据该第一排队队列的所有用户的历史交易信息，确定该第一排队队列的所有用户的平均交易量、以及该所有用户的交易风险概率的平均值；
S202：根据该第一排队队列的所有用户的平均交易量、以及该所有用户的交易风险概率的平均值，确定该第一排队队列的优先系数。
示例性的，优先系数与第一排队队列的所有用户的平均交易量成正比，与第一排队队列的所有用户的交易风险概率的平均值成反比，第一排队队列的所有用户的平均交易量越大，优先系数越大，第一排队队列的所有用户的交易风险概率的平均值越高，优先系数越小。当用户对应的交易风险概率越大，该用户在办理业务时进行风险控制的可能性越大，而进行风险控制需要花费更多的时间。同时，用户的平均交易量越大，用户在银行的信息越充分，风险控制越快且越准确。优先系数与第一排队队列的所有用户的平均交易量成正比，与第一排队队列的所有用户的交易风险概率的平均值成反比，可以有效的减少该银行网点的所有用户的平均等待时间，进而提升该银行网点的整体用户体验。
本发明一实施例中，可以采用下述公式确定该第一排队队列的优先系数：
其中，r是第一排队队列的所有用户的交易风险概率的平均值，t第一排队队列的所有用户的平均交易量，R是该银行的所有用户的交易风险概率的平均值，T是该银行的所有用户的平均交易量。
针对上述S105，在有银行网点窗口空出时，根据第一排队队列中用户数量、第一排队队列的优先系数，以及第二排队队列中用户数量，分别计算两个排队队列的被选中概率。
本发明一实施例中，例如可以采用下述公式计算第一排队队列的选中概率：
q＝s×n÷(s×n+m)；
其中，q为第一排队队列的选中概率，m为第二排队队列中用户数量，s为第一排队队列的优先系数，n为第一排队队列中用户数量。
另外，例如可以采用下述公式计算第二排队队列的选中概率：
p＝m÷(s×n+m)；
其中，p为第二排队队列的选中概率，m为第二排队队列中用户数量，s为第一排队队列的优先系数，n为第一排队队列中用户数量。
针对上述S106，根据第一排队队列和第二排队队列的选中概率，确定被选中的排队队列，从被选中的排队队列中确定办理业务的用户，例如从被选中的排队队列中选取排在第一位的用户办理业务。
如图3所示，为本发明实施例提供的一种根据第一排队队列和第二排队队列的选中概率，确定被选中的排队队列的方法流程图，包括：
S301：根据第一排队队列的被选中概率、以及预先选定的概率密度函数确定第一排队队列和第二排队队列在概率密度函数中的临界值，使得预先选定的概率密度函数从自变量的最小值到所述临界值的积分等于第一排队队列的选中概率。
此处，预先选定的概率密度函数例如包括：二项分布函数对应的概率密度函数、均匀分布函数对应的概率密度函数等。
示例性的，例如可以采用下述公式根据第一排队队列的被选中概率、以及预先选定的概率密度函数确定第一排队队列和第二排队队列在概率密度函数中的临界值：
其中，a为预先选定的概率密度函数的自变量的最小值，例如为负无穷；b为临界值；f(x)为预先选定的概率密度函数，q为第一排队队列的选中概率。
这样，概率密度函数在(a，b)的积分面积为第一排队队列的选中概率。
或者S302：根据第二排队队列的被选中概率、以及预先选定的概率密度函数确定第一排队队列和第二排队队列在概率密度函数中的临界值，使得预先选定的概率密度函数从自变量的所述临界值到自变量的最大值的积分等于第二排队队列的选中概率。
示例性的，例如可以采用下述公式根据第二排队队列的被选中概率、以及预先选定的概率密度函数确定第一排队队列和第二排队队列在概率密度函数中的临界值：
其中，b为临界值；c为预先选定的概率密度函数的自变量的最大值，例如为正无穷；f(x)为预先选定的概率密度函数，p为第二排队队列的选中概率。
这样，概率密度函数在(b，c)的积分面积为第二排队队列的选中概率，概率密度函数在(a，b)的积分面积与在(b，c)的积分面积的和为1，也即可以利用概率密度函数的积分表征第一排队队列和第二排队队列的选中概率，进而可以确定出第一排队队列和第二排队队列在概率密度函数中的临界值。
S303：根据预先选定的概率密度函数生成一随机数。
S304：当随机数等于或者小于所述临界值时，确定第一排队队列为被选中的排队对队列；当随机数大于所述临界值时，确定第二排队队列为被选中的排队队列。
此外，为避免一个队列长时间因为对应的选中概率太小而导致长期处于等待状态，需要为上述根据选中概率确定被选中的排队队列设置干预机制，本发明一实施例中，根据第一排队队列和第二排队队列的选中概率、以及预设选中概率阈值，将第一排队队列、第二排队队列中选中概率小于所述预设选中概率阈值的排队队列确定为预选排队队列；将预选排队队列的选中概率的倒数确定为最大等待次数；在存在预选排队队列且预选排队队列对应的等待次数大于或等于所述最大等待次数时，将预选排队队列确定为被选中的排队队列。
示例性的，当第一排队队列的选中概率比较接近接近0时(例如第一排队队列的选中概率小于预设选中概率阈值，此时第二排队队列的选中概率接近1)，这时可以将第一排队队列确定为预选排队队列，确定最大等待次数为该第一排队队列的选中概率的倒数；当第二排队队列的选中概率比较接近0时(例如第二排队队列的选中概率小于预设选中概率阈值，此时第一排队队列的选中概率接近1)，这时可以将第二排队队列确定为预选排队队列，确定最大等待次数为该第二排队队列的选中概率的倒数。在存在预选排队队列且预选排队队列对应的等待次数大于或等于所述最大等待次数时，将预选排队队列确定为被选中的排队队列。
这样，每次根据两个排队队列的选中概率确定是否存在预选排队队列，并确定预选排队队列的等待次数是否已经超出最大等待次数，当预选排队队列对应的等待次数大于或等于所述最大等待次数时，将预选排队队列确定为被选中的排队队列，可以有效避免出现一个排队队列因为对应的选中概率太小而导致该排队队列长期无法被选中的情况，提升用户体验度。
此外，本发明另一实施例中，还包括：针对每个用户，当该用户对应的交易风险概率小于第一预设阈值，且对应的历史交易量大于第二预设阈值时，将该用户确定为优先用户；在用户授权的情况下，采集优先用户的生物特征并预存储于优先用户生物特征集。
此处，第一预设阈值例如可以为该银行的所有用户的交易风险概率的平均值，第二预设阈值例如可以为该银行的所有用户的平均交易量。
此处，可以按照如下方法确定用户对应的交易风险概率。当该用户在银行的所有交易数据的数据量大于或等于预设数据量阈值时，将该所有交易数据中涉及风险的交易数据的数据量和该所有交易数据的数据量的比值，作为该用户对应的交易风险概率；当一个用户在银行的所有交易数据的数据量小于预设数据量阈值时，确定该用户归属的用户类别，将该归属的用户类别对应的交易风险概率作为该用户对应的交易风险概率。
此外，本发明另一实施例中，在第二排队队列的选中概率与第一排队队列的选中概率相同时，例如还可以从用户数量多的队列中选择下一个办理业务的用户；或者，在第二排队队列的选中概率与第一排队队列的选中概率相同时，从平均等待时间长的队列中选择下一个办理业务的用户。
此外，在本发明另一实施例中，还可以根据第一排队队列的选中概率与第二排队队列的选中概率，确定该银行网点的用户的生物特征识别方式。
具体的，银行识别服务器基于银行用户的历史生物特征数据，确定在一天时间范围内的多个压力时间区间，比如对于各个时间区间，如果该历史生物特征数据在该时间区间的生物特征数据量大于该历史生物特征数据相对于各个时间区间的生物特征数据量的均值，则将该时间区间确定为压力时间区间；因此，接收银行识别服务器发送的压力时间区间，根据第一排队队列的选中概率与第二排队队列的选中概率，以及当前银行网点的各个用户需要办理的业务，确定当前银行网点的每个用户在各个压力时间区间办理业务的概率；对于每个压力时间区间，确认当前银行网点的每个用户在该压力时间区间办理业务的概率是否大于预设概率阈值，如果大于，则将该用户确认为该压力时间区间对应的用户；对于每个压力时间区间，在该压力时间区间之前从银行识别服务器获取该压力时间区间对应的多个用户的生物特征数据；用户办理业务需要进行生物特征识别时，若该用户的生物特征数据已经从银行识别服务器获取，则根据当前采集的该用户的生物特征数据、以及获取的该用户的生物特征数据对该用户进行生物特征数据比对；若该用户的生物特征数据还未从银行识别服务器获取，则将当前采集的该用户的生物特征数据发送至银行识别服务器，由银行识别服务器的进行生物特征数据比对，接收银行识别服务器发送的生物特征数据比对结果。
此处，生物特征数据例如包括：指纹数据、人脸数据等。
本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
本发明实施例中还提供了一种银行网点用户排队装置，如下面的实施例所述。由于该装置解决问题的原理与银行网点用户排队方法相似，因此该装置的实施可以参见银行网点用户排队方法的实施，重复之处不再赘述。
如图4所示，本发明实施例还提供一种银行网点用户排队装置的示意图，包括：第一处理模块401、比对模块402、第二处理模块403、第三处理模块404、选中概率确定模块405、以及用户确定模块406；其中，
第一处理模块401，用于在用户到达银行网点后，向用户请求采集生物特征；在经用户授权后，采集用户的生物特征；
比对模块402，用于将该用户的生物特征与预存储的优先用户生物特征集进行比对；
第二处理模块403，用于当确定该用户的生物特征已预存储于优先用户生物特征集时，确认该用户是优先用户，并将该用户加入到第一排队队列；否则，确认该用户不是优先用户，并将该用户加入到第二排队队列；
第三处理模块404，用于根据该第一排队队列的所有用户的历史交易信息，确定该第一排队队列的优先系数；
选中概率确定模块405，用于在有银行网点窗口空出时，根据第一排队队列中用户数量、第一排队队列的优先系数，以及第二排队队列中用户数量，确定第一排队队列和第二排队队列的选中概率；
用户确定模块406，用于根据第一排队队列和第二排队队列的选中概率，确定被选中的排队队列，从被选中的排队队列中确定办理业务的用户。
在一种可能的实施方式中，第三处理模块，具体用于根据该第一排队队列的所有用户的历史交易信息，确定该第一排队队列的所有用户的平均交易量、以及该所有用户的交易风险概率的平均值；根据该第一排队队列的所有用户的平均交易量、以及该所有用户的交易风险概率的平均值，确定该第一排队队列的优先系数。
在一种可能的实施方式中，选中概率确定模块，具体用于采用下述公式计算第一排队队列的选中概率：
q＝s×n÷(s×n+m)；
其中，q为第一排队队列的选中概率，m为第二排队队列中用户数量，s为第一排队队列的优先系数，n为第一排队队列中用户数量；
以及采用下述公式计算第二排队队列的选中概率：
p＝m÷(s×n+m)；
其中，p为第二排队队列的选中概率，m为第二排队队列中用户数量，s为平均优先系数，n为第一排队队列中用户数量。
在一种可能的实施方式中，用户确定模块，还包括：第四处理模块，具体用于根据第一排队队列的被选中概率、以及预先选定的概率密度函数确定第一排队队列和第二排队队列在概率密度函数中的临界值，使得预先选定的概率密度函数从自变量的最小值到所述临界值的积分等于第一排队队列的选中概率；或者，根据第二排队队列的被选中概率、以及预先选定的概率密度函数确定第一排队队列和第二排队队列在概率密度函数中的临界值，使得预先选定的概率密度函数从自变量的所述临界值到自变量的最大值的积分等于第二排队队列的选中概率；根据预先选定的概率密度函数生成一随机数；当随机数等于或者小于所述临界值时，确定第一排队队列为被选中的排队对队列；当随机数大于所述临界值时，确定第二排队队列为被选中的排队队列。
在一种可能的实施方式中，用户确定模块还包括：第四处理模块，具体用于根据第一排队队列和第二排队队列的选中概率、以及预设选中概率阈值，将第一排队队列、第二排队队列中选中概率小于所述预设选中概率阈值的排队队列确定为预选排队队列；将预选排队队列的选中概率的倒数确定为最大等待次数；在存在预选排队队列且预选排队队列对应的等待次数大于或等于所述最大等待次数时，将预选排队队列确定为被选中的排队队列。
在一种可能的实施方式中，还包括：第五处理模块，用于针对每个用户，当该用户对应的交易风险概率小于第一预设阈值，且对应的历史交易量大于第二预设阈值时，将该用户确定为优先用户；在用户授权的情况下，采集优先用户的生物特征并预存储于优先用户生物特征集。
基于前述发明构思，如图5所示，本发明还提出了一种计算机设备500，包括存储器510、处理器520及存储在存储器510上并可在处理器520上运行的计算机程序530，所述处理器520执行所述计算机程序530时实现前述银行网点用户排队方法。
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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述银行网点用户排队方法。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述银行网点用户排队方法。
本发明实施例中，在用户到达银行网点后，向用户请求采集生物特征；在经用户授权后，采集用户的生物特征；将该用户的生物特征与预存储的优先用户生物特征集进行比对；当确定该用户的生物特征已预存储于优先用户生物特征集时，确认该用户是优先用户，将该用户加入到第一排队队列；否则，确认该用户不是优先用户，将该用户加入到第二排队队列；根据该第一排队队列的所有用户的历史交易信息，确定该第一排队队列的优先系数；在有银行网点窗口空出时，根据第一排队队列中用户数量、第一排队队列的优先系数，以及第二排队队列中用户数量，确定第一排队队列和第二排队队列的选中概率；根据第一排队队列和第二排队队列的选中概率，确定被选中的排队队列，从被选中的排队队列中确定办理业务的用户。这样，可以根据优先用户的优先系数、以及排队队列中用户数量动态的调整排队情况，提升用户排队的灵活性，提高银行网点的运营效率，提升用户体验度。
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 (14)
1.一种银行网点用户排队方法，其特征在于，包括：
在用户到达银行网点后，向用户请求采集生物特征；在经用户授权后，采集用户的生物特征；
将该用户的生物特征与预存储的优先用户生物特征集进行比对；
当确定该用户的生物特征已预存储于优先用户生物特征集时，确认该用户是优先用户，将该用户加入到第一排队队列；否则，确认该用户不是优先用户，将该用户加入到第二排队队列；
根据该第一排队队列的所有用户的历史交易信息，确定该第一排队队列的优先系数；
在有银行网点窗口空出时，根据第一排队队列中用户数量、第一排队队列的优先系数，以及第二排队队列中用户数量，确定第一排队队列和第二排队队列的选中概率；
根据第一排队队列和第二排队队列的选中概率，确定被选中的排队队列，从被选中的排队队列中确定办理业务的用户。
2.如权利要求1所述的银行网点用户排队方法，其特征在于，根据该第一排队队列的所有用户的历史交易信息，确定该第一排队队列的优先系数，包括：
根据该第一排队队列的所有用户的历史交易信息，确定该第一排队队列的所有用户的平均交易量、以及该所有用户的交易风险概率的平均值；
根据该第一排队队列的所有用户的平均交易量、以及该所有用户的交易风险概率的平均值，确定该第一排队队列的优先系数。
3.如权利要求1所述的银行网点用户排队方法，其特征在于，在有银行网点窗口空出时，根据第一排队队列中用户数量、第一排队队列的优先系数，以及第二排队队列中用户数量，确定第一排队队列和第二排队队列的选中概率，包括：
采用下述公式计算第一排队队列的选中概率：
q＝s×n÷(s×n+m)；
其中，q为第一排队队列的选中概率，m为第二排队队列中用户数量，s为第一排队队列的优先系数，n为第一排队队列中用户数量；
以及采用下述公式计算第二排队队列的选中概率：
p＝m÷(s×n+m)；
其中，p为第二排队队列的选中概率，m为第二排队队列中用户数量，s为第一排队队列的优先系数，n为第一排队队列中用户数量。
4.如权利要求1所述的银行网点用户排队方法，其特征在于，根据第一排队队列和第二排队队列的选中概率，确定被选中的排队队列，包括：
根据第一排队队列的被选中概率、以及预先选定的概率密度函数确定第一排队队列和第二排队队列在概率密度函数中的临界值，使得预先选定的概率密度函数从自变量的最小值到所述临界值的积分等于第一排队队列的选中概率；
或者，根据第二排队队列的被选中概率、以及预先选定的概率密度函数确定第一排队队列和第二排队队列在概率密度函数中的临界值，使得预先选定的概率密度函数从所述临界值到自变量的最大值的积分等于第二排队队列的选中概率；
根据预先选定的概率密度函数生成一随机数；
当随机数等于或者小于所述临界值时，确定第一排队队列为被选中的排队队列；当随机数大于所述临界值时，确定第二排队队列为被选中的排队队列。
5.如权利要求4所述的银行网点用户排队方法，其特征在于，还包括：
根据第一排队队列和第二排队队列的选中概率、以及预设选中概率阈值，将第一排队队列、第二排队队列中选中概率小于所述预设选中概率阈值的排队队列确定为预选排队队列；
将预选排队队列的选中概率的倒数确定为最大等待次数；
在存在预选排队队列且预选排队队列对应的等待次数大于或等于所述最大等待次数时，将预选排队队列确定为被选中的排队队列。
6.如权利要求1所述的银行网点用户排队方法，其特征在于，还包括：
针对每个用户，当该用户对应的交易风险概率小于第一预设阈值，且对应的历史交易量大于第二预设阈值时，将该用户确定为优先用户；
在用户授权的情况下，采集优先用户的生物特征并预存储于优先用户生物特征集。
7.一种银行网点用户排队装置，其特征在于，包括：
第一处理模块，用于在用户到达银行网点后，向用户请求采集生物特征；在经用户授权后，采集用户的生物特征；
比对模块，用于将该用户的生物特征与预存储的优先用户生物特征集进行比对；
第二处理模块，用于当确定该用户的生物特征已预存储于优先用户生物特征集时，确认该用户是优先用户，将该用户加入到第一排队队列；否则，确认该用户不是优先用户，将该用户加入到第二排队队列；
第三处理模块，用于根据该第一排队队列的所有用户的历史交易信息，确定该第一排队队列的优先系数；
选中概率确定模块，用于在有银行网点窗口空出时，根据第一排队队列中用户数量、第一排队队列的优先系数，以及第二排队队列中用户数量，确定第一排队队列和第二排队队列的选中概率；
用户确定模块，用于根据第一排队队列和第二排队队列的选中概率，确定被选中的排队队列，从被选中的排队队列中确定办理业务的用户。
8.如权利要求7所述的银行网点用户排队装置，其特征在于，第三处理模块，具体用于根据该第一排队队列的所有用户的历史交易信息，确定该第一排队队列的所有用户的平均交易量、以及该所有用户的交易风险概率的平均值；
根据该第一排队队列的所有用户的平均交易量、以及该所有用户的交易风险概率的平均值，确定该第一排队队列的优先系数。
9.如权利要求8所述的银行网点用户排队装置，其特征在于，选中概率确定模块，具体用于采用下述公式计算第一排队队列的选中概率：
q＝s×n÷(s×n+m)；
其中，q为第一排队队列的选中概率，m为第二排队队列中用户数量，s为第一排队队列的优先系数，n为第一排队队列中用户数量；
以及采用下述公式计算第二排队队列的选中概率：
p＝m÷(s×n+m)；
其中，p为第二排队队列的选中概率，m为第二排队队列中用户数量，s为平均优先系数，n为第一排队队列中用户数量。
10.如权利要求7所述的银行网点用户排队装置，其特征在于，用户确定模块，具体用于根据第一排队队列的被选中概率、以及预先选定的概率密度函数确定第一排队队列和第二排队队列在概率密度函数中的临界值，使得预先选定的概率密度函数从自变量的最小值到所述临界值的积分等于第一排队队列的选中概率；
或者，根据第二排队队列的被选中概率、以及预先选定的概率密度函数确定第一排队队列和第二排队队列在概率密度函数中的临界值，使得预先选定的概率密度函数从自变量的所述临界值到自变量的最大值的积分等于第二排队队列的选中概率；
根据预先选定的概率密度函数生成一随机数；
当随机数等于或者小于所述临界值时，确定第一排队队列为被选中的排队对队列；当随机数大于所述临界值时，确定第二排队队列为被选中的排队队列。
11.如权利要求10所述的银行网点用户排队装置，其特征在于，还包括：第四处理模块，用于
根据第一排队队列和第二排队队列的选中概率、以及预设选中概率阈值，将第一排队队列、第二排队队列中选中概率小于所述预设选中概率阈值的排队队列确定为预选排队队列；
将预选排队队列的选中概率的倒数确定为最大等待次数；
在存在预选排队队列且预选排队队列对应的等待次数大于或等于所述最大等待次数时，将预选排队队列确定为被选中的排队队列。
12.一种计算机设备，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6任一所述方法。
13.一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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一所述方法。
14.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一所述方法。
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