CN115600006A - 向客户推荐银行网点的方法及装置 - Google Patents

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CN115600006A CN202211383135.1A CN202211383135A CN115600006A CN 115600006 A CN115600006 A CN 115600006A CN 202211383135 A CN202211383135 A CN 202211383135A CN 115600006 A CN115600006 A CN 115600006A
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Abstract

本发明提出了一种向客户推荐银行网点的方法及装置，涉及计算机数据处理技术领域，该方法包括：接收客户的业务预约请求，其中，该业务预约请求至少包含预约地理范围；将位于该预约地理范围的多个银行网点作为候选网点；依据每一候选网点的业务数据，确定该候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵；依据该客户的业务数据，确定该客户的业务矩阵；依据每一候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵，以及该客户的业务矩阵，向该客户推荐银行网点。

Description

向客户推荐银行网点的方法及装置
技术领域
本发明涉及计算机数据处理技术领域，尤指一种向客户推荐银行网点的方法及装置。
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，银行给客户推荐银行网点时，基本上没有考虑银行网点的实际业务情况和客户办理业务的风险。这样推荐的网点，不仅可能需要客户花费更多的时间，而且客户办理业务的风险也不可控。
综上来看，亟需一种可以克服上述缺陷，能够向客户推荐更加符合实际业务情况且风险可控的银行网点的技术方案。
发明内容
为解决现有技术存在的问题，本发明提出了一种向客户推荐银行网点的方法及装置。
在本发明实施例的第一方面，提出了一种向客户推荐银行网点的方法，包括：
接收客户的业务预约请求，其中，该业务预约请求至少包含预约地理范围；
将位于该预约地理范围的多个银行网点作为候选网点；
依据每一候选网点的业务数据，确定该候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵；
依据该客户的业务数据，确定该客户的业务矩阵；
依据每一候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵，以及该客户的业务矩阵，向该客户推荐银行网点。
在本发明实施例的第二方面，提出了一种向客户推荐银行网点的装置，包括：
请求接收模块，用于接收客户的业务预约请求，其中，该业务预约请求至少包含预约地理范围；
候选网点确定模块，用于将位于该预约地理范围的多个银行网点作为候选网点；
业务数据处理模块，用于依据每一候选网点的业务数据，确定该候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵；
业务矩阵确定模块，用于依据该客户的业务数据，确定该客户的业务矩阵；
银行网点推荐模块，用于依据每一候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵，以及该客户的业务矩阵，向该客户推荐银行网点。
在本发明实施例的第三方面，提出了一种计算机设备，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向客户推荐银行网点的方法。
在本发明实施例的第四方面，提出了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向客户推荐银行网点的方法。
在本发明实施例的第五方面，提出了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向客户推荐银行网点的方法。
本发明提出的向客户推荐银行网点的方法装置接收客户的业务预约请求，其中，该业务预约请求至少包含预约地理范围；将位于该预约地理范围的多个银行网点作为候选网点；依据每一候选网点的业务数据，确定该候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵；依据该客户的业务数据，确定该客户的业务矩阵；依据每一候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵，以及该客户的业务矩阵，向该客户推荐银行网点，本发明整体方案可以通过分析银行网点的业务情况及客户办理业务的风险，从而为客户推荐更加合适的银行网点，确保客户可以高效的办理业务，并且对办理业务的风险进行有效的控制，确保客户办理业务的顺利进行并保护客户的财产安全。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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它的附图。
图1是本发明一实施例的向客户推荐银行网点的方法流程示意图。
图2是本发明一实施例的确定该候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵的流程示意图。
图3是本发明一实施例的依据该客户的业务数据，确定该客户的业务矩阵的流程示意图。
图4是本发明一实施例的分析推荐银行网点的流程示意图。
图5是本发明一实施例的向客户推荐银行网点的装置架构示意图。
图6是本发明一实施例的计算机设备结构示意图。
具体实施方式
下面将参考若干示例性实施方式来描述本发明的原理和精神。应当理解，给出这些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本发明，而并非以任何方式限制本发明的范围。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
本领域技术人员知道，本发明的实施方式可以实现为一种系统、装置、设备、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。
根据本发明的实施方式，提出了一种向客户推荐银行网点的方法及装置，涉及计算机数据处理技术领域。
下面参考本发明的若干代表性实施方式，详细阐释本发明的原理和精神。
图1是本发明一实施例的向客户推荐银行网点的方法流程示意图。如图1所示，该方法包括：
S1，接收客户的业务预约请求，其中，该业务预约请求至少包含预约地理范围；
S2，将位于该预约地理范围的多个银行网点作为候选网点；
S3，依据每一候选网点的业务数据，确定该候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵；
S4，依据该客户的业务数据，确定该客户的业务矩阵；
S5，依据每一候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵，以及该客户的业务矩阵，向该客户推荐银行网点。
实际应用场景中，上述向客户推荐银行网点的流程是由银行服务器来执行。
为了对上述向客户推荐银行网点的方法进行更为清楚的解释，下面结合具体实施例来进行详细说明。
在S3中，参考图2，依据每一候选网点的业务数据，确定该候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵，包括：
S31，依据该候选网点的业务数据，确定该候选网点对应各个时段的业务矩阵；
S32，对于每一时段，将位于该时段之后的各个时段作为该时段的后续时段；
S33，对于该时段的每一后续时段，确定该候选网点对应该时段的业务矩阵与该候选网点对应该后续时段的业务矩阵的差，将该差作为该时段对应该后续时段的矩阵差；
S34，依据该时段对应该后续时段的矩阵差的行数和列数，进行补0获得方阵，将获得的方阵的非0特征值作为该时段对应该后续时段的差距特征值；
S35，依据各个时段对应各个时段的后续时段的差距特征值，确定该候选网点对应的阈值；
S36，依据该候选网点的业务数据和该候选网点对应的阈值，确定该候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵。
在一实施例中，(S31)依据该候选网点的业务数据，确定该候选网点对应各个时段的业务矩阵，包括：
S31-1，确定该候选网点的每一业务数据对应的交易渠道和业务类别；
S31-2，从该候选网点的业务数据中选取出各个时段对应的业务数据；
S31-3，对于交易渠道和业务类别的每一组合，从每一时段对应的业务数据中选取出对应的交易渠道和业务类别组成的组合是该组合的业务数据，将选取出的业务数据作为该组合在该时段的业务数据；
S31-4，确定该候选网点在每一时段的业务矩阵，其中，业务矩阵的行对应交易渠道，列对应业务类别；对于该业务矩阵的每个元素，将该元素对应的交易渠道与对应的业务类别组成的组合在该时段的业务数据包含的业务数量作为该元素的值。
在一实施例中，(S35)依据各个时段对应各个时段的后续时段的差距特征值，确定该候选网点对应的阈值，包括：
S35-1，对于每一时段和该时段的每一后续时段，如果该时段对应该后续时段的差距特征值的模长都小于第一阈值，则将该后续时段与该时段之间的时段差作为该时段对应的潜在阈值；
S35-2，将该时段对应的潜在阈值的最小值作为该时段对应的阈值；
S35-3，将各个时段对应的阈值的最小值作为该候选网点对应的阈值。
在一实施例中，(S36)依据该候选网点的业务数据和该候选网点对应的阈值，确定该候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵，包括：
S36-1，对于每一时段，将与该时段的时段差的绝对值小于等于时段阈值的时段作为该时段对应的相关时段；
S36-2，依据该候选网点在该时段对应的相关时段的业务数据，确定该候选网点对应该时段的潜在风险矩阵和潜在业务矩阵；
S36-3，依据该候选网点对应该时段的潜在风险矩阵的行数和列数，进行补0获得方阵，将获得的方阵的非0特征值作为该候选网点在该时段的风险特征值；
S36-4，依据该候选网点在各个时段的风险特征值，确定该候选网点对应的多个安全时段。
具体的，(S36-2)依据该候选网点在该时段对应的相关时段的业务数据，确定该候选网点对应该时段的潜在风险矩阵和潜在业务矩阵，包括：
确定该候选网点在该时段对应的相关时段的每一业务数据对应的交易渠道和业务类别；
对于交易渠道和业务类别的每一组合，从该候选网点在该时段对应的相关时段的业务数据中选取出对应的交易渠道和业务类别组成的组合是该组合的业务数据，将选取出的业务数据作为该组合在该时段的潜在业务数据；
将该组合在该时段的潜在业务数据中涉及风险的业务数据的占比作为该组合在该时段的风险占比，以及将该组合在该时段的潜在业务数据包含的业务数量作为该组合在该时段的业务量；
确定该候选网点对应该时段的潜在风险矩阵和潜在业务矩阵，其中，该潜在风险矩阵和该潜在业务矩阵的行都对应交易渠道，列都对应业务类别；对于该潜在风险矩阵的每个元素，将该元素对应的交易渠道与对应的业务类别组成的组合在该时段的风险占比作为该元素的值；对于该潜在业务矩阵的每个元素，将该元素对应的交易渠道与对应的业务类别组成的组合在该时段的业务量作为该元素的值。
在一实施例中，(S3)依据每一候选网点的业务数据，确定该候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵，包括：
S301，依据该候选网点的业务数据，确定该候选网点的客户集合；
S302，将除该候选网点之外的其他网点作为待定网点；
S303，依据该候选网点的客户集合和每一待定网点的客户集合，确定该候选网点和该待定网点的相关值；
S304，依据该候选网点和各个待定网点的相关值，确定该候选网点的潜在相关网点；
S305，依据该候选网点的潜在相关网点对应的多个安全时段与该候选网点的潜在相关网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵，确定该候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵。
在一实施例中，(S303)依据该候选网点的客户集合和每一待定网点的客户集合，确定该候选网点和该待定网点的相关值，包括：
S303-1，将该候选网点的客户集合和该待定网点的客户集合的交集作为公共客户集合；
S303-2，将该候选网点的客户集合中除公共客户集合之外的客户作为候选客户；将该待定网点的客户集合中除公共客户集合之外的客户作为待定客户；
S303-3，对于每一候选客户与每一待定客户，确定该候选客户与该待定客户的相关值，并将该相关值作为该候选网点和该待定网点的潜在相关值；
S303-4，依据公共客户集合、该候选网点和该待定网点的潜在相关值，确定该候选网点和该待定网点的相关值。
在一实施例中，(S303-3)对于每一候选客户与每一待定客户，确定该候选客户与该待定客户的相关值，包括：
获取该候选客户对应的多个潜在相关客户，以及该候选客户与对应的每一潜在相关客户的相关值；以及获取该待定客户对应的多个潜在相关客户，以及该待定客户与对应的每一潜在相关客户的相关值；
依据该候选客户对应的多个潜在相关客户、该候选客户与对应的每一潜在相关客户的相关值、该待定客户对应的多个潜在相关客户、以及该待定客户与对应的每一潜在相关客户的相关值，确定该候选客户与该待定客户的相关值。
在S4中，参考图3，依据该客户的业务数据，确定该客户的业务矩阵，包括：
S41，确定该客户的业务数据对应的交易渠道和业务类别；
S42，对于交易渠道和业务类别的每一组合，从该客户的业务数据中选取出对应的交易渠道和业务类别组成的组合是该组合的业务数据，将选取出的业务数据包含的业务数量作为该客户对应该组合的业务量；
S43，确定该客户的业务矩阵，其中，该业务矩阵的行对应交易渠道，列对应业务类别；对于该业务矩阵的每个元素，将该客户对应该元素对应的交易渠道与对应的业务类别组成的组合的业务量作为该元素的值。
在S5中，参考图4，依据每一候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵，以及该客户的业务矩阵，向该客户推荐银行网点，包括：
S51，对于每个候选网点和该候选网点的每个安全时段，将该候选网点对应该安全时段的潜在业务矩阵与该客户的业务矩阵的差作为该候选网点对应该安全时段的业务矩阵差；
S52，依据该候选网点对应该安全时段的业务矩阵差的行数和列数，进行补0获得方阵，将获得的方阵的非0特征值作为该候选网点对应该安全时段的差距特征值；
S53，依据差距特征值，确定该候选网点对应该客户的安全时段；
S54，依据各个候选网点对应该客户的安全时段，向该客户推荐银行网点。
在一实施例中，(S53)依据差距特征值，确定该候选网点对应该客户的安全时段，包括：
对于每个候选网点和该候选网点的每个安全时段，如果该候选网点对应该安全时段的差距特征值的模长都小于设定的第二阈值，则将该安全时段作为该候选网点对应该客户的安全时段。
在一实施例中，(S54)依据各个候选网点对应该客户的安全时段，向该客户推荐银行网点，包括：
向客户推荐办理业务的时间。
在一实施例中，(S54)依据各个候选网点对应该客户的安全时段，向该客户推荐银行网点，包括：
S54-1，当所有的候选网点对应该客户的安全时段都为空时，依据该客户的交易数据，确定该客户对应的待选客户；
S54-2，确定该客户与对应的每一待选客户的相关值；
S54-3，依据该客户与对应的每一待选客户的相关值，确定该客户对应的相关客户；
S54-4，依据该客户对应的相关客户的业务数据，更新该客户的业务矩阵；
S54-5，依据各个候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵，以及更新后的该客户的业务矩阵，向该客户推荐银行网点。
在一实施例中，(S54-2)确定该客户与对应的每一待选客户的相关值，包括：
获取该客户对应的多个潜在相关客户，以及该客户与对应的每一潜在相关客户的相关值；以及获取该待选客户对应的多个潜在相关客户，以及该待选客户与对应的每一潜在相关客户的相关值；
对于该客户对应的每一潜在相关客户，如果该潜在相关客户是该待选客户对应的潜在相关客户，则将该潜在相关客户作为潜在公共客户；
依据潜在公共客户、该客户与对应的每一潜在相关客户的相关值、以及该待选客户与对应的每一潜在相关客户的相关值，按照如下公式确定该客户与该待选客户的相关值：
Figure BDA0003929409650000081
其中，R为该客户与该待选客户的相关值；ri 1是该客户与第i个潜在公共客户的相关值；ri 2是该待选客户与第i个潜在公共客户的相关值。
需要说明的是，尽管在上述实施例及附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
在介绍了本发明示例性实施方式的方法之后，接下来，参考图5对本发明示例性实施方式的向客户推荐银行网点的装置进行介绍。
向客户推荐银行网点的装置的实施可以参见上述方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的术语“模块”或者“单元”，可以是实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
基于同一发明构思，本发明还提出了一种向客户推荐银行网点的装置，如图5所示，该装置包括：
请求接收模块110，用于接收客户的业务预约请求，其中，该业务预约请求至少包含预约地理范围；
候选网点确定模块120，用于将位于该预约地理范围的多个银行网点作为候选网点；
业务数据处理模块130，用于依据每一候选网点的业务数据，确定该候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵；
业务矩阵确定模块140，用于依据该客户的业务数据，确定该客户的业务矩阵；
银行网点推荐模块150，用于依据每一候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵，以及该客户的业务矩阵，向该客户推荐银行网点。
在一实施例中，业务数据处理模块具体用于：
依据该候选网点的业务数据，确定该候选网点对应各个时段的业务矩阵；
对于每一时段，将位于该时段之后的各个时段作为该时段的后续时段；
对于该时段的每一后续时段，确定该候选网点对应该时段的业务矩阵与该候选网点对应该后续时段的业务矩阵的差，将该差作为该时段对应该后续时段的矩阵差；
依据该时段对应该后续时段的矩阵差的行数和列数，进行补0获得方阵，将获得的方阵的非0特征值作为该时段对应该后续时段的差距特征值；
依据各个时段对应各个时段的后续时段的差距特征值，确定该候选网点对应的阈值；
依据该候选网点的业务数据和该候选网点对应的阈值，确定该候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵。
在一实施例中，业务数据处理模块具体用于：
确定该候选网点的每一业务数据对应的交易渠道和业务类别；
从该候选网点的业务数据中选取出各个时段对应的业务数据；
对于交易渠道和业务类别的每一组合，从每一时段对应的业务数据中选取出对应的交易渠道和业务类别组成的组合是该组合的业务数据，将选取出的业务数据作为该组合在该时段的业务数据；
确定该候选网点在每一时段的业务矩阵，其中，业务矩阵的行对应交易渠道，列对应业务类别；对于该业务矩阵的每个元素，将该元素对应的交易渠道与对应的业务类别组成的组合在该时段的业务数据包含的业务数量作为该元素的值。
在一实施例中，业务数据处理模块具体用于：
对于每一时段和该时段的每一后续时段，如果该时段对应该后续时段的差距特征值的模长都小于第一阈值，则将该后续时段与该时段之间的时段差作为该时段对应的潜在阈值；
将该时段对应的潜在阈值的最小值作为该时段对应的阈值；
将各个时段对应的阈值的最小值作为该候选网点对应的阈值。
在一实施例中，业务数据处理模块具体用于：
对于每一时段，将与该时段的时段差的绝对值小于等于时段阈值的时段作为该时段对应的相关时段；
依据该候选网点在该时段对应的相关时段的业务数据，确定该候选网点对应该时段的潜在风险矩阵和潜在业务矩阵；
依据该候选网点对应该时段的潜在风险矩阵的行数和列数，进行补0获得方阵，将获得的方阵的非0特征值作为该候选网点在该时段的风险特征值；
依据该候选网点在各个时段的风险特征值，确定该候选网点对应的多个安全时段。
在一实施例中，业务数据处理模块具体用于：
确定该候选网点在该时段对应的相关时段的每一业务数据对应的交易渠道和业务类别；
对于交易渠道和业务类别的每一组合，从该候选网点在该时段对应的相关时段的业务数据中选取出对应的交易渠道和业务类别组成的组合是该组合的业务数据，将选取出的业务数据作为该组合在该时段的潜在业务数据；
将该组合在该时段的潜在业务数据中涉及风险的业务数据的占比作为该组合在该时段的风险占比，以及将该组合在该时段的潜在业务数据包含的业务数量作为该组合在该时段的业务量；
确定该候选网点对应该时段的潜在风险矩阵和潜在业务矩阵，其中，该潜在风险矩阵和该潜在业务矩阵的行都对应交易渠道，列都对应业务类别；对于该潜在风险矩阵的每个元素，将该元素对应的交易渠道与对应的业务类别组成的组合在该时段的风险占比作为该元素的值；对于该潜在业务矩阵的每个元素，将该元素对应的交易渠道与对应的业务类别组成的组合在该时段的业务量作为该元素的值。
在一实施例中，业务矩阵确定模块具体用于：
确定该客户的业务数据对应的交易渠道和业务类别；
对于交易渠道和业务类别的每一组合，从该客户的业务数据中选取出对应的交易渠道和业务类别组成的组合是该组合的业务数据，将选取出的业务数据包含的业务数量作为该客户对应该组合的业务量；
确定该客户的业务矩阵，其中，该业务矩阵的行对应交易渠道，列对应业务类别；对于该业务矩阵的每个元素，将该客户对应该元素对应的交易渠道与对应的业务类别组成的组合的业务量作为该元素的值。
在一实施例中，银行网点推荐模块具体用于：
对于每个候选网点和该候选网点的每个安全时段，将该候选网点对应该安全时段的潜在业务矩阵与该客户的业务矩阵的差作为该候选网点对应该安全时段的业务矩阵差；
依据该候选网点对应该安全时段的业务矩阵差的行数和列数，进行补0获得方阵，将获得的方阵的非0特征值作为该候选网点对应该安全时段的差距特征值；
依据差距特征值，确定该候选网点对应该客户的安全时段；
依据各个候选网点对应该客户的安全时段，向该客户推荐银行网点。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了向客户推荐银行网点的装置的若干模块，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多模块的特征和功能可以在一个模块中具体化。反之，上文描述的一个模块的特征和功能可以进一步划分为由多个模块来具体化。
基于前述发明构思，如图6所示，本发明还提出了一种计算机设备600，包括存储器610、处理器620及存储在存储器610上并可在处理器620上运行的计算机程序630，所述处理器620执行所述计算机程序630时实现前述向客户推荐银行网点的方法。
基于前述发明构思，本发明提出了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前述向客户推荐银行网点的方法。
基于前述发明构思，本发明提出了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向客户推荐银行网点的方法。
本发明提出的向客户推荐银行网点的方法装置接收客户的业务预约请求，其中，该业务预约请求至少包含预约地理范围；将位于该预约地理范围的多个银行网点作为候选网点；依据每一候选网点的业务数据，确定该候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵；依据该客户的业务数据，确定该客户的业务矩阵；依据每一候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵，以及该客户的业务矩阵，向该客户推荐银行网点，本发明整体方案可以通过分析银行网点的业务情况及客户办理业务的风险，从而为客户推荐更加合适的银行网点，确保客户可以高效的办理业务，并且对办理业务的风险进行有效的控制，确保客户办理业务的顺利进行并保护客户的财产安全。
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。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置、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。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (19)

1.一种向客户推荐银行网点的方法，其特征在于，包括：
接收客户的业务预约请求，其中，该业务预约请求至少包含预约地理范围；
将位于该预约地理范围的多个银行网点作为候选网点；
依据每一候选网点的业务数据，确定该候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵；
依据该客户的业务数据，确定该客户的业务矩阵；
依据每一候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵，以及该客户的业务矩阵，向该客户推荐银行网点。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，依据每一候选网点的业务数据，确定该候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵，包括：
依据该候选网点的业务数据，确定该候选网点对应各个时段的业务矩阵；
对于每一时段，将位于该时段之后的各个时段作为该时段的后续时段；
对于该时段的每一后续时段，确定该候选网点对应该时段的业务矩阵与该候选网点对应该后续时段的业务矩阵的差，将该差作为该时段对应该后续时段的矩阵差；
依据该时段对应该后续时段的矩阵差的行数和列数，进行补0获得方阵，将获得的方阵的非0特征值作为该时段对应该后续时段的差距特征值；
依据各个时段对应各个时段的后续时段的差距特征值，确定该候选网点对应的阈值；
依据该候选网点的业务数据和该候选网点对应的阈值，确定该候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，依据该候选网点的业务数据，确定该候选网点对应各个时段的业务矩阵，包括：
确定该候选网点的每一业务数据对应的交易渠道和业务类别；
从该候选网点的业务数据中选取出各个时段对应的业务数据；
对于交易渠道和业务类别的每一组合，从每一时段对应的业务数据中选取出对应的交易渠道和业务类别组成的组合是该组合的业务数据，将选取出的业务数据作为该组合在该时段的业务数据；
确定该候选网点在每一时段的业务矩阵，其中，业务矩阵的行对应交易渠道，列对应业务类别；对于该业务矩阵的每个元素，将该元素对应的交易渠道与对应的业务类别组成的组合在该时段的业务数据包含的业务数量作为该元素的值。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，依据各个时段对应各个时段的后续时段的差距特征值，确定该候选网点对应的阈值，包括：
对于每一时段和该时段的每一后续时段，如果该时段对应该后续时段的差距特征值的模长都小于第一阈值，则将该后续时段与该时段之间的时段差作为该时段对应的潜在阈值；
将该时段对应的潜在阈值的最小值作为该时段对应的阈值；
将各个时段对应的阈值的最小值作为该候选网点对应的阈值。
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，依据该候选网点的业务数据和该候选网点对应的阈值，确定该候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵，包括：
对于每一时段，将与该时段的时段差的绝对值小于等于时段阈值的时段作为该时段对应的相关时段；
依据该候选网点在该时段对应的相关时段的业务数据，确定该候选网点对应该时段的潜在风险矩阵和潜在业务矩阵；
依据该候选网点对应该时段的潜在风险矩阵的行数和列数，进行补0获得方阵，将获得的方阵的非0特征值作为该候选网点在该时段的风险特征值；
依据该候选网点在各个时段的风险特征值，确定该候选网点对应的多个安全时段。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，依据该候选网点在该时段对应的相关时段的业务数据，确定该候选网点对应该时段的潜在风险矩阵和潜在业务矩阵，包括：
确定该候选网点在该时段对应的相关时段的每一业务数据对应的交易渠道和业务类别；
对于交易渠道和业务类别的每一组合，从该候选网点在该时段对应的相关时段的业务数据中选取出对应的交易渠道和业务类别组成的组合是该组合的业务数据，将选取出的业务数据作为该组合在该时段的潜在业务数据；
将该组合在该时段的潜在业务数据中涉及风险的业务数据的占比作为该组合在该时段的风险占比，以及将该组合在该时段的潜在业务数据包含的业务数量作为该组合在该时段的业务量；
确定该候选网点对应该时段的潜在风险矩阵和潜在业务矩阵，其中，该潜在风险矩阵和该潜在业务矩阵的行都对应交易渠道，列都对应业务类别；对于该潜在风险矩阵的每个元素，将该元素对应的交易渠道与对应的业务类别组成的组合在该时段的风险占比作为该元素的值；对于该潜在业务矩阵的每个元素，将该元素对应的交易渠道与对应的业务类别组成的组合在该时段的业务量作为该元素的值。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，依据该客户的业务数据，确定该客户的业务矩阵，包括：
确定该客户的业务数据对应的交易渠道和业务类别；
对于交易渠道和业务类别的每一组合，从该客户的业务数据中选取出对应的交易渠道和业务类别组成的组合是该组合的业务数据，将选取出的业务数据包含的业务数量作为该客户对应该组合的业务量；
确定该客户的业务矩阵，其中，该业务矩阵的行对应交易渠道，列对应业务类别；对于该业务矩阵的每个元素，将该客户对应该元素对应的交易渠道与对应的业务类别组成的组合的业务量作为该元素的值。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，依据每一候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵，以及该客户的业务矩阵，向该客户推荐银行网点，包括：
对于每个候选网点和该候选网点的每个安全时段，将该候选网点对应该安全时段的潜在业务矩阵与该客户的业务矩阵的差作为该候选网点对应该安全时段的业务矩阵差；
依据该候选网点对应该安全时段的业务矩阵差的行数和列数，进行补0获得方阵，将获得的方阵的非0特征值作为该候选网点对应该安全时段的差距特征值；
依据差距特征值，确定该候选网点对应该客户的安全时段；
依据各个候选网点对应该客户的安全时段，向该客户推荐银行网点。
9.一种向客户推荐银行网点的装置，其特征在于，包括：
请求接收模块，用于接收客户的业务预约请求，其中，该业务预约请求至少包含预约地理范围；
候选网点确定模块，用于将位于该预约地理范围的多个银行网点作为候选网点；
业务数据处理模块，用于依据每一候选网点的业务数据，确定该候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵；
业务矩阵确定模块，用于依据该客户的业务数据，确定该客户的业务矩阵；
银行网点推荐模块，用于依据每一候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵，以及该客户的业务矩阵，向该客户推荐银行网点。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，业务数据处理模块具体用于：
依据该候选网点的业务数据，确定该候选网点对应各个时段的业务矩阵；
对于每一时段，将位于该时段之后的各个时段作为该时段的后续时段；
对于该时段的每一后续时段，确定该候选网点对应该时段的业务矩阵与该候选网点对应该后续时段的业务矩阵的差，将该差作为该时段对应该后续时段的矩阵差；
依据该时段对应该后续时段的矩阵差的行数和列数，进行补0获得方阵，将获得的方阵的非0特征值作为该时段对应该后续时段的差距特征值；
依据各个时段对应各个时段的后续时段的差距特征值，确定该候选网点对应的阈值；
依据该候选网点的业务数据和该候选网点对应的阈值，确定该候选网点对应的多个安全时段与该候选网点对应每个安全时段的潜在业务矩阵。
11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，业务数据处理模块具体用于：
确定该候选网点的每一业务数据对应的交易渠道和业务类别；
从该候选网点的业务数据中选取出各个时段对应的业务数据；
对于交易渠道和业务类别的每一组合，从每一时段对应的业务数据中选取出对应的交易渠道和业务类别组成的组合是该组合的业务数据，将选取出的业务数据作为该组合在该时段的业务数据；
确定该候选网点在每一时段的业务矩阵，其中，业务矩阵的行对应交易渠道，列对应业务类别；对于该业务矩阵的每个元素，将该元素对应的交易渠道与对应的业务类别组成的组合在该时段的业务数据包含的业务数量作为该元素的值。
12.如权利要求10所述的装置，其特征在于，业务数据处理模块具体用于：
对于每一时段和该时段的每一后续时段，如果该时段对应该后续时段的差距特征值的模长都小于第一阈值，则将该后续时段与该时段之间的时段差作为该时段对应的潜在阈值；
将该时段对应的潜在阈值的最小值作为该时段对应的阈值；
将各个时段对应的阈值的最小值作为该候选网点对应的阈值。
13.如权利要求10所述的装置，其特征在于，业务数据处理模块具体用于：
对于每一时段，将与该时段的时段差的绝对值小于等于时段阈值的时段作为该时段对应的相关时段；
依据该候选网点在该时段对应的相关时段的业务数据，确定该候选网点对应该时段的潜在风险矩阵和潜在业务矩阵；
依据该候选网点对应该时段的潜在风险矩阵的行数和列数，进行补0获得方阵，将获得的方阵的非0特征值作为该候选网点在该时段的风险特征值；
依据该候选网点在各个时段的风险特征值，确定该候选网点对应的多个安全时段。
14.如权利要求13所述的装置，其特征在于，业务数据处理模块具体用于：
确定该候选网点在该时段对应的相关时段的每一业务数据对应的交易渠道和业务类别；
对于交易渠道和业务类别的每一组合，从该候选网点在该时段对应的相关时段的业务数据中选取出对应的交易渠道和业务类别组成的组合是该组合的业务数据，将选取出的业务数据作为该组合在该时段的潜在业务数据；
将该组合在该时段的潜在业务数据中涉及风险的业务数据的占比作为该组合在该时段的风险占比，以及将该组合在该时段的潜在业务数据包含的业务数量作为该组合在该时段的业务量；
确定该候选网点对应该时段的潜在风险矩阵和潜在业务矩阵，其中，该潜在风险矩阵和该潜在业务矩阵的行都对应交易渠道，列都对应业务类别；对于该潜在风险矩阵的每个元素，将该元素对应的交易渠道与对应的业务类别组成的组合在该时段的风险占比作为该元素的值；对于该潜在业务矩阵的每个元素，将该元素对应的交易渠道与对应的业务类别组成的组合在该时段的业务量作为该元素的值。
15.如权利要求9所述的装置，其特征在于，业务矩阵确定模块具体用于：
确定该客户的业务数据对应的交易渠道和业务类别；
对于交易渠道和业务类别的每一组合，从该客户的业务数据中选取出对应的交易渠道和业务类别组成的组合是该组合的业务数据，将选取出的业务数据包含的业务数量作为该客户对应该组合的业务量；
确定该客户的业务矩阵，其中，该业务矩阵的行对应交易渠道，列对应业务类别；对于该业务矩阵的每个元素，将该客户对应该元素对应的交易渠道与对应的业务类别组成的组合的业务量作为该元素的值。
16.如权利要求9所述的装置，其特征在于，银行网点推荐模块具体用于：
对于每个候选网点和该候选网点的每个安全时段，将该候选网点对应该安全时段的潜在业务矩阵与该客户的业务矩阵的差作为该候选网点对应该安全时段的业务矩阵差；
依据该候选网点对应该安全时段的业务矩阵差的行数和列数，进行补0获得方阵，将获得的方阵的非0特征值作为该候选网点对应该安全时段的差距特征值；
依据差距特征值，确定该候选网点对应该客户的安全时段；
依据各个候选网点对应该客户的安全时段，向该客户推荐银行网点。
17.一种计算机设备，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8任一所述方法。
18.一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8任一所述方法。
19.一种计算机程序产品，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8任一所述方法。
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