CN117194786A - 服务网点推荐方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种服务网点推荐方法、装置、设备及存储介质，涉及云计算领域。该方法包括：根据所述用户实时位置信息和所述业务需求信息获取至少一个可用网点，基于所述业务需求信息确认所述可用网点的目标业务办理窗口，并获取所述目标业务办理窗口的等待用户数量、各等待用户的业务需求信息，根据预设的排队时长预测模型计算该可用网点的第一排队时长，响应于用户选择的出行方式，根据可用网点与所述用户实时位置信息计算用户的行程时长，汇总各可用网点的第一排队时长和行程时长，按用户选择的推荐方式对所述可用网点进行排序。本申请的方法，能够给客户提供更为准确的等待时间数据，便于客户进行网点选择，提升客户服务体验。

Description

服务网点推荐方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及云计算领域，尤其涉及一种服务网点推荐方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着人口的增多，一些线下服务网点比如银行网点等业务办理场所面临着较大的业务办理压力，传统的排队方式需要用户去到网点先取号，再根据所取的号码排队。

为了提高用户体验，现在的排队方式也可以通过线上取号，比如用户选择想去的网点和想要办理的业务，在线上先进行取号，这样可以省去一部分在网点排队的等待时间。

但现有的线上网点服务大部分只能提供网点位置查询和网点取号的服务，不能够及时告知客户网点的办理业务等待时间，常常会出现某些网点出现人员爆满，但是个别网点“无人问津”的现象，使得降低客户的服务体验。有部分线上网点能够在提供网点位置查询时同时提出该网点有多少人正在排号，但实际的等待时间需要用户自己推测还需要多久才能排到自己，并且推测自己赶到网点的时间是否合适，通常用户并不能准确判断，也就导致了用户可能到得太早，在网点等候较长时间，或到得太晚已经过号，需要重新补号的情况，导致客户的服务体验较差。

发明内容

本申请提供一种服务网点推荐方法、装置、设备及存储介质，用以解决现有的线上网点服务不能够及时告知客户网点的办理业务等待时间，导致客户服务体验较差的问题。

第一方面，本申请提供一种服务网点推荐方法，包括：

获取用户的业务需求信息和用户实时位置信息，根据所述用户实时位置信息和所述业务需求信息获取至少一个可用网点；

基于所述业务需求信息确认所述可用网点的目标业务办理窗口，并获取所述目标业务办理窗口的等待用户数量、各等待用户的业务需求信息，根据预设的排队时长预测模型计算该可用网点的第一排队时长，所述排队时长预测模型用于根据业务需求信息计算业务办理所需时长，并将各等待用户的业务办理所需时长进行累加；

响应于用户选择的出行方式，根据可用网点与所述用户实时位置信息计算用户的行程时长；

汇总各可用网点的第一排队时长和行程时长，按用户选择的推荐方式对所述可用网点进行排序。

第二方面，本申请提供一种服务网点推荐装置，包括：

可用网点确认模块，用于获取用户的业务需求信息和用户实时位置信息，根据所述用户实时位置信息和所述业务需求信息获取至少一个可用网点；

网点状态评估模块，用于基于所述业务需求信息确认所述可用网点的业务办理窗口，并获取所述业务办理窗口的等待用户数量、各等待用户的业务需求信息，根据预设的排队时长预测模型计算该可用网点的排队时长，所述排队时长预测模型用于根据业务需求信息计算业务办理所需时长，并将各等待用户的业务办理所需时长进行累加；

行程时长获取模块，用于响应于用户选择的出行方式，根据各网点与所述用户实时位置信息计算用户的行程时长；

网点推荐模块，用于汇总各可用网点的排队时长和行程时长，按用户选择的推荐方式对所述可用网点进行排序。

第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机执行指令，所述处理器执行所述计算机执行指令时实现上述第一方面中任一项所述的服务网点推荐方法。

第四方面，本申请提供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上述第一方面中任一项所述的服务网点推荐方法。

本申请提供的服务网点推荐方法、装置、设备及存储介质，通过获取用户的业务需求信息和用户实时位置信息，根据所述用户实时位置信息和所述业务需求信息获取至少一个可用网点，避免出现到了服务网点却被告知不能办理业务的情况，提升客户服务体验；基于所述业务需求信息确认所述可用网点的目标业务办理窗口，并获取所述目标业务办理窗口的等待用户数量、各等待用户的业务需求信息，根据预设的排队时长预测模型计算该可用网点的第一排队时长，所述排队时长预测模型用于根据业务需求信息计算业务办理所需时长，并将各等待用户的业务办理所需时长进行累加，响应于用户选择的出行方式，根据可用网点与所述用户实时位置信息计算用户的行程时长，汇总各可用网点的第一排队时长和行程时长，按用户选择的推荐方式对所述可用网点进行排序，考虑到了不同服务网点办理业务的速度不同，比传统的计算方式中简单的将人数乘上所有业务平均处理时长更加准确，能够给客户提供更为准确的等待时间数据，便于客户进行网点选择，提升客户服务体验。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

图1为本申请实施例提供的服务网点推荐方法的应用场景示意图。

图2为本申请实施例提供的服务网点推荐方法的流程图。

图3为本申请实施例提供的服务网点推荐装置的示意图。

图4为本申请实施例提供的基于服务网点推荐装置的电子设备的结构示意图。

通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，并且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关法律法规和标准，并提供有相应的操作入口，供用户选择授权或者拒绝。

需要说明的是，本申请服务网点推荐的方法和装置可用于云计算领域，也可用于除云计算之外的任意领域，本申请服务网点推荐的方法和装置的应用领域不作限定。

在相关技术中，客户可以通过客户端(比如移动手机)中的软件查询附近网点，但无法得知该网点是否可以办理特定的业务，需要用户通过电话询问等方式才能了解，同时，现有的软件也无法告知客户附近网点的排队情况，常常会出现某些网点出现人员爆满，但是个别网点“无人问津”的现象，使得降低客户的服务体验。

针对上述技术问题，本申请实施例旨在提出一种服务网点推荐方法、装置、设备及存储介质，该方法的核心构思为，基于客户需要办理的业务和客户的地理位置，先筛选出可以办理该业务的服务网点，避免出现到了服务网点却被告知不能办理业务的情况，提升客户服务体验，计算各服务网点的预计等待时长时，针对各服务网点的历史时间计算得到对应的各项业务的平均处理时长，考虑到了不同服务网点办理业务的速度不同，比传统的计算方式中简单的将人数乘上所有业务平均处理时长更加准确，提升客户服务体验。

为了更好地理解本申请实施例的方案，下面先对本申请实施例所涉及的一种应用场景进行介绍。

请参阅图1，图1为本申请实施例提供的服务网点推荐方法的应用场景示意图，如图1所示，包括客户端100和服务器200。其中，客户端100可以用于向服务器200发送客户业务需求信息、地址信息、以及网点推荐的指令。客户端100可以包括个人计算机、平板电脑、智能面板等，本申请实施例在此不做限定。

服务器200可以用于接收用户端100发送的信息，根据用户业务需求信息、地址信息筛选出可用网点，确认所述可用网点的目标业务办理窗口，并获取所述目标业务办理窗口的等待用户数量、各等待用户的业务需求信息，根据预设的排队时长预测模型计算该可用网点的第一排队时长，并计算用户去可用网点的行程时长，按用户的指令将可用网点进行推荐。

下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。

图2为本申请实施例提供的服务网点推荐方法的流程图。如图2所示，本实施例的方法，包括：

S201：获取用户的业务需求信息和用户实时位置信息，根据所述用户实时位置信息和所述业务需求信息获取至少一个可用网点。

本申请实施例的执行主体可以是服务器，也可以是服务器中的服务网点推荐系统，其中，服务网点推荐系统可以通过软件实现。

可以理解的是，通过获取用户实时位置，可以获取预设范围内(比如2公里)的线下服务网点；然后根据各个服务网点能够办理的业务和用户的业务需求信息进行比对，将能够满足该用户的业务需求信息的服务网点筛选出来作为可用网点。

S202：基于所述业务需求信息确认所述可用网点的目标业务办理窗口，并获取所述目标业务办理窗口的等待用户数量、各等待用户的业务需求信息，根据预设的排队时长预测模型计算该可用网点的第一排队时长，所述排队时长预测模型用于根据业务需求信息计算业务办理所需时长，并将各等待用户的业务办理所需时长进行累加。

可以理解的是，服务网点可以有多个业务办理窗口，分别办理不同的业务，比如大额存款业务、开户业务、用户信息修改等，且根据服务网点的等级不同，不同的服务网点能够提供的业务有所不同。

在该步骤中，可以根据用户的业务需求信息，根据其选择要办理的业务获取服务网点中的目标业务办理窗口，进而获取目标业务办理窗口的等待用户数量，也就是目前已有的排号人数，并且根据等待用户的业务需求信息计算这些等待用户办理完会需要多长时间，也就是用户可能的排队等待时长。

S203：响应于用户选择的出行方式，根据可用网点与所述用户实时位置信息计算用户的行程时长。

可以理解的是，本实施例提供的服务网点推荐是基于线上软件提供的功能，也就是说，用户距离线下的服务网点会有一定的实际距离。

在该步骤中，用户可以选择走路、公交、驾车等出行方式，可以通过接入第三方地图系统或导航系统来计算用户的行程时长。

S204：汇总各可用网点的第一排队时长和行程时长，按用户选择的推荐方式对所述可用网点进行排序。

在该步骤中，将各可用网点的第一排队时长和行程时长都与各个可用网点一并展示，用户可以选择等待时长优先排序，或是距离最近排序等推荐方式，从而根据用户选择的推荐方式，对这些可用网点进行排序并展示，方便用户直观地看到各可用网点的形成时长以及可用网点的等候时长，用户可以在点击某一可用网点之后，获得该可用网点更多的详细信息，比如该可用网点的业务服务窗口个数、等待用户数量、该可用网点的距离等。

本实施例提供的服务网点推荐方法，通过获取用户的业务需求信息和用户实时位置信息，根据所述用户实时位置信息和所述业务需求信息获取至少一个可用网点，避免出现到了服务网点却被告知不能办理业务的情况，提升用户服务体验；基于所述业务需求信息确认所述可用网点的目标业务办理窗口，并获取所述目标业务办理窗口的等待用户数量、各等待用户的业务需求信息，根据预设的排队时长预测模型计算该可用网点的第一排队时长，所述排队时长预测模型用于根据业务需求信息计算业务办理所需时长，并将各等待用户的业务办理所需时长进行累加，响应于用户选择的出行方式，根据可用网点与所述用户实时位置信息计算用户的行程时长，汇总各可用网点的第一排队时长和行程时长，按用户选择的推荐方式对所述可用网点进行排序，考虑到了不同服务网点办理业务的速度不同，比传统的计算方式中简单的将人数乘上所有业务平均处理时长更加准确，能够给用户提供更为准确的等待时间数据，便于用户进行网点选择，提升用户服务体验。

下面对上述双代号网络图绘制方法的技术方案进行详细介绍。

在一种可能的实施方式中，本实施例提供的服务网点推荐方法通过收集用户的应答内容，并提取应答内容中的关键词，获得所述应答文本中的业务类型信息和业务内容信息，也即业务需求信息。

具体地，获取用户的业务需求信息的步骤可以包括：通过预先编辑好的交互式语音应答系统采集用户的应答内容；将所述应答内容转为应答文本，通过关键词提取获得所述应答文本中的业务类型信息和业务内容信息；将所述业务类型信息和所述业务内容信息按预设的格式存储为用户的业务需求信息。

可以理解的是，IVR(Interactive Voice Response)即交互式语音应答，是一种功能强大的电话自动服务系统，它用预先录制或TTS文本转语音技术合成的语音进行自动应答的系统，在本实施例中，也可以采用预先训练好的人工智能交互模型实现同样的功能。例如，人为基于银行业务生成多个问答模板，利用问答模板对人工智能语言模型进行训练使其能够对用户进行提问并基于用户回答进行进一步提问，最后根据与用户的问答内容分析出用户的业务诉求：模型提问：“请问需要办理什么业务？”用户回答：“我要存款。”模型提问：“请问您需要存款的金额是多少？”用户回答：“我要存X元。”模型提问：“请问需要立即存款还是预约存款？”用户回答：“现在马上需要存款。”根据关键词的提取，可以分析出用户业务需求信息诉求为：办理业务：存款业务；存款金额：X元；办理时间：立即。

本实施例中，通过收集用户的应答内容，并提取应答内容中的关键词，获得所述应答文本中的业务类型信息和业务内容信息，能够快速、准确的获取用户的业务需求信息。

在一种可能的实施方式中，本实施例提供的服务网点推荐方法通过用户实时位置选取邻近网点，然后根据各邻近网点的业务办理信息，选择与用户的业务需求信息能够匹配的邻近作为可用网点。

具体地，根据所述用户实时位置信息和所述业务需求信息获取至少一个可用网点，包括：获取距离所述用户实时位置信息预设第一距离范围内的若干个网点作为邻近网点；获取各邻近网点的业务办理信息，将与所述业务需求信息相符合的邻近网点作为可用网点。

在本实施例中，可以先获取客户实时位置，采集一定范围内所有的服务网点，也就是以客户为中心，半径为500m、1000m或2000m的距离内所有的服务网点，将这些服务网点作为邻近网点，具体的距离范围可以根据用户的设置来调整。

对各邻近网点可以办理的业务进行采集，筛选出可以满足用户业务需求信息的邻近网点作为可用网点，示例性的，在用户1000m范围内采集到网点A、网点B、网点C、网点D这四个邻近网点，用户业务需求信息中表明用户需要办理开户业务，其中，只有网点A和网点B能办理开户业务，则将网点A和网点B筛选出来作为可用网点。

本实施例中，通过用户实时位置选取邻近网点，然后根据各邻近网点的业务办理信息，选择与用户的业务需求信息能够匹配的邻近作为可用网点，避免出现到了服务网点却被告知不能办理业务的情况，提升客户服务体验。

在一种可能的实施方式中，本实施例提供的服务网点推荐方法通过接入所述可用网点的排队系统，根据业务需求信息中的业务类型确认所述可用网点的目标业务办理窗口，并进一步获取目标业务办理窗口的等待用户数量、各等待用户的业务需求信息，再计算各服务网点的预计等待时长。

具体地，业务需求信息包括业务类型，本实施例提供的基于所述业务需求信息确认所述可用网点的目标业务办理窗口，并获取所述目标业务办理窗口的等待用户数量、各等待用户的业务需求信息的步骤可以包括：获取所述可用网点各业务办理窗口对应的业务办理范围，所述业务办理范围包括至少一个业务类型；若各业务办理窗口对应的业务办理范围中包括有所述业务需求信息中的业务类型，将所述业务办理窗口作为目标业务办理窗口；接入所述可用网点的排队系统，获取所述目标业务办理窗口的等待用户数量、各等待用户的业务需求信息。

可以理解的是，可以根据各服务网点中各业务办理窗口对应的业务办理范围，获取能够办理业务需求信息中业务类型的目标业务办理窗口。各服务网点预先配置有排号系统，所述排号系统能够在用户取号时引导用户选择需要办理的业务，并且提供可办理该业务的业务窗口及各窗口目前等待人数给用户，让用户选择办理业务的窗口，排号系统存有当前各个业务窗口等待的用户数量和他们需要办理的业务，接入排号系统获取这些服务网点这些业务窗口目前的等待人数及他们需要办理的业务。

示例性的，以网点A为例，网点A有两个业务窗口(窗口1和窗口2)可以办理存款业务Y，此时从网点A服务点的排号系统中获取到这两个业务窗口等待的用户数量，分别为窗口1：5个等待用户(分别需要办理X、Y、X、Z、X业务)和窗口2：4个等待用户(分需要办理Y、X、Y、Y业务)。

具体地，所述根据预设的排队时长预测模型计算该可用网点的第一排队时长，包括：对等待用户的业务需求信息进行拆分，获得等待用户的待办业务，利用排队时长预测模型获取所述代办业务的平均历史办理时长，将各代办业务所对应的平均历史办理时长进行累加，得到该等待用户的业务办理时长；将各等待用户的业务办理时长进行累加，获得该可用网点的第一排队时长。

分别计算前述筛选出的服务网点的历史数据中各项业务的平均办理时长，根据前述可办理的业务窗口数量，和等待用户分别对应的待办业务和各项业务的平均办理时长分别计算出各个服务网点已经叫号用户办理完业务的第一排队时长。

本实施例中，通过计算各服务网点的预计等待时长，针对各服务网点的历史时间计算得到对应的各项业务的平均处理时长，考虑到了不同服务网点办理业务的速度不同，比传统的计算方式中简单的将人数乘上所有业务平均处理时长更加准确，提升客户服务体验。

在一种可能的实施方式中，所述推荐方式包括等候时长优先，本实施例提供的按用户选择的推荐方式对所述可用网点进行排序，包括：将各可用网点的所述第一排队时长减去所述行程时长，获得各可用网点的等候时长；根据所述等候时长从小到大的顺序，对所述可用网点进行排序。

可以理解的是，用户可以选择的方式包括有距离最近优先，或是等候时长优先。当用户选择等候时长优先时，则根据各可用网点的等候时长从小到大，对可用网点进行排序。而等候时长也就是用户去到选择的可用网点时，还需要等候的时间，可以通过第一排队时长减去所述行程时长得到。

可以理解的是，当第一排队时长减去所述行程时长为负数，则其第一排队时长为0，当有若干个可用网点处于并列时，则可以根据这些可用网点的距离从小到大对这些可用网点进行排序。

本实施例中，根据第一排队时长减去所述行程时长计算各可用网点的等候时长，并对可用网点进行排序从而向用户推荐，能够直观展示给客户其所需要等待的时长，帮助客户做出去到哪个可用网点的选择，提高客户的使用体验。

在一种可能的实施方式中，考虑到从用户出发到抵达其选择的可用网点之间，可用网点可能也会有新增的等待用户，因此，在所述汇总各可用网点的第一排队时长和行程时长之前，还包括：基于所述行程时长采用业务量预测模型计算所述行程时长内该可用网点新增的取号用户数量，所述业务量预测模型通过历史时间段内各可用网点增加的用户取号数量的历史数据进行训练得到；根据所述取号用户数量计算第二排队时长，将第一排队时长和第二排队时长进行累加获得总排队时长；

此时，所述汇总各可用网点的第一排队时长和行程时长为：汇总各可用网点的总排队时长和行程时长。

在本实施例中，网点的排队系统根据当前时段的平均叫号数量，预测用户到服务网点的路程中将会增加的叫号数量，将预计增加叫号数据乘上该网点所有业务的平均处理时长得到第二排队时长；将所述第一排队时长加上第二排队时长减去行程时长，得到该用户到达该网点后预计等待时间。

示例性的，以网点A为例，网点A有两个业务窗口(窗口1和窗口2)可以办理存款业务Y，此时从网点A服务点的排号系统中获取到这两个业务窗口等待的用户数量，分别为窗口1：5个等待用户(分别需要办理X、Y、X、Z、X业务)和窗口2：4个等待用户(分需要办理Y、X、Y、Y业务)。

先获取该服务网点历史数据中各项业务的办理时长的到该服务网点各个业务的平均处理时长。可以理解的是，网点A处理X业务需要的时间和网点B处理X业务的时间可能是不一致的，所以需要计算出各网点的各业务的平均处理时长，使最后的预计时长更加准确。

在网点A中，窗口1预计等待时长为M＝XA+YA+XA+ZA+XA，窗口2的预计等待时长为N＝YA+XA+YA+YA。即得到将N、M中较短的作为第一排队时长。

若用户到达网点A的路程时间为30分钟，排号系统根据当前时段新增排号人数预估得到在这30分钟内会新增的等待用户，例如最近的2小时内一共来了12人排号办理业务，那么当前时段平均每小时排号6人，未来30分钟内可能会有新增的3各等待用户，从该网点的历史数据中计算得到该网点所有办理业务时长得到平均业务时长，乘上3人即得到第二排队时长；将所述第一排队时长加上第二排队时长减去行程时长，得到该用户到达网点A后的预计等待时长。

本实施中，通过将从用户出发到抵达其选择的可用网点之间，可用网点可能的新增的等待用户加入排队时长的计算中，进一步提高用户等候时长预测的准确度。

在一种可能的实施方式中，考虑到用户想要办理的部分或全部业务是可以在线上进行办理的，而不用去到线下服务网点，因此，在所述获取用户的业务需求信息之后，还包括：根据预设的业务规则对所述业务需求信息进行分析，判断用户是否可以进行线上办理；若是，调取与所述业务需求信息中的业务相对应的业务引导界面和业务引导信息；将业务引导信息发送至用户的客户端，响应于用户的办理指令，在所述客户端展示业务引导界面。

具体地，所述根据预设的业务规则对所述业务需求信息进行分析，判断用户是否可以进行线上办理，包括：基于所述业务类型信息是否符合所述业务规则中的线上办理要求；若是，提取所述业务内容信息中的业务额度，判断所述业务额度是否符合所述业务规则中的线上办理要求；若所述业务类型信息和所述业务额度都符合业务规则中的线上办理要求，确认用于可以进行线上办理。

可以理解的是，不是所有的业务类型都可以进行线上办理，并且，在可以进行线上办理的业务中，也可能因为一些限定条件而导致该业务需要去线下提交资料或是验证身份才能办理。因此，首先根据用户的业务需求信息分析其要办理的业务类型，再根据业务额度等限定条件，进一步判定是否可以进行线上办理。若能够线上办理，则直接调转对应的业务界面，并向客户提供业务办理引导。

本实施例中，在了解客户的业务诉求后，根据业务需求信息判断是否可以线上办理，减少客户跑线下的次数，提升客户服务体验。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

进一步需要说明的是，虽然流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

图3为本申请实施例提供的服务网点推荐装置的示意图。如图3所示，该服务网点推荐装置包括：

可用网点确认模块31，用于获取用户的业务需求信息和用户实时位置信息，根据所述用户实时位置信息和所述业务需求信息获取至少一个可用网点；

网点状态评估模块32，用于基于所述业务需求信息确认所述可用网点的业务办理窗口，并获取所述业务办理窗口的等待用户数量、各等待用户的业务需求信息，根据预设的排队时长预测模型计算该可用网点的排队时长，所述排队时长预测模型用于根据业务需求信息计算业务办理所需时长，并将各等待用户的业务办理所需时长进行累加；

行程时长获取模块33，用于响应于用户选择的出行方式，根据各网点与所述用户实时位置信息计算用户的行程时长；

网点推荐模块34，用于汇总各可用网点的排队时长和行程时长，按用户选择的推荐方式对所述可用网点进行排序。

在一种可能的设计中，可用网点确认模块31具体用于：

通过预先编辑好的交互式语音应答系统采集用户的应答内容；

将所述应答内容转为应答文本，通过关键词提取获得所述应答文本中的业务类型信息和业务内容信息；

将所述业务类型信息和所述业务内容信息按预设的格式存储为用户的业务需求信息。

在一种可能的设计中，可用网点确认模块31具体用于：

获取距离所述用户实时位置信息预设第一距离范围内的若干个网点作为邻近网点；

获取各邻近网点的业务办理信息，将与所述业务需求信息相符合的邻近网点作为可用网点。

在一种可能的设计中，所述业务需求信息包括业务类型，网点状态评估模块32具体用于：

获取所述可用网点各业务办理窗口对应的业务办理范围，所述业务办理范围包括至少一个业务类型；

若各业务办理窗口对应的业务办理范围中包括有所述业务需求信息中的业务类型，将所述业务办理窗口作为目标业务办理窗口；

接入所述可用网点的排队系统，获取所述目标业务办理窗口的等待用户数量、各等待用户的业务需求信息。

在一种可能的设计中，网点状态评估模块32具体用于：

对等待用户的业务需求信息进行拆分，获得等待用户的待办业务，利用排队时长预测模型获取所述代办业务的平均历史办理时长，将各代办业务所对应的平均历史办理时长进行累加，得到该等待用户的业务办理时长；

将各等待用户的业务办理时长进行累加，获得该可用网点的第一排队时长。

在一种可能的设计中，网点推荐模块34具体用于：

将各可用网点的所述第一排队时长减去所述行程时长，获得各可用网点的等候时长；

根据所述等候时长从小到大的顺序，对所述可用网点进行排序。

在一种可能的设计中，网点推荐模块34具体用于：

基于所述行程时长采用业务量预测模型计算所述行程时长内该可用网点新增的取号用户数量，所述业务量预测模型通过历史时间段内各可用网点增加的用户取号数量的历史数据进行训练得到；

根据所述取号用户数量计算第二排队时长，将第一排队时长和第二排队时长进行累加获得总排队时长；

所述汇总各可用网点的第一排队时长和行程时长为：汇总各可用网点的总排队时长和行程时长。

在一种可能的设计中，可用网点确认模块31还具体用于：

根据预设的业务规则对所述业务需求信息进行分析，判断用户是否可以进行线上办理；

若是，调取与所述业务需求信息中的业务相对应的业务引导界面和业务引导信息；

将业务引导信息发送至用户的客户端，响应于用户的办理指令，在所述客户端展示业务引导界面。

在一种可能的设计中，所述业务需求信息包括业务类型信息和业务内容信息，可用网点确认模块31还具体用于：

基于所述业务类型信息是否符合所述业务规则中的线上办理要求；

若是，提取所述业务内容信息中的业务额度，判断所述业务额度是否符合所述业务规则中的线上办理要求；

若所述业务类型信息和所述业务额度都符合业务规则中的线上办理要求，确认用于可以进行线上办理。

应该理解，上述的装置实施例仅是示意性的，本申请的装置还可通过其它的方式实现。例如，上述实施例中单元/模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。例如，多个单元、模块或组件可以结合，或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略或不执行。

另外，若无特别说明，在本申请各个实施例中的各功能单元/模块可以集成在一个单元/模块中，也可以是各个单元/模块单独物理存在，也可以两个或两个以上单元/模块集成在一起。上述集成的单元/模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件程序模块的形式实现。

图4为本申请实施例提供的基于服务网点推荐装置的电子设备的结构示意图。如图4所示，该实施例的电子设备包括：至少一个处理器40(图4中仅示出一个)处理器、存储器41以及存储在存储器41中并可在至少一个处理器40上运行的计算机程序，处理器40执行计算机程序时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。

该电子设备可包括，但不仅限于，处理器40、存储器41。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是电子设备的举例，并不构成对电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如还可以包括输入输出设备、网络接入设备等。

所称处理器40可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器40还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

处理器401的具体实现过程可参见上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。

存储器41在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如电子设备的内存。存储器41在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器41还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器41用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(BootLoader)、数据以及其他程序等，例如计算机程序的程序代码等。存储器41还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。

上述的计算机可读存储介质，上述可读存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。可读存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。

一种示例性的可读存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该可读存储介质读取信息，且可向该可读存储介质写入信息。当然，可读存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuits，简称：ASIC)中。当然，处理器和可读存储介质也可以作为分立组件存在于上述电子设备中。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。上述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求书来限制。

Claims (12)

1.一种服务网点推荐方法，其特征在于，包括：

获取用户的业务需求信息和用户实时位置信息，根据所述用户实时位置信息和所述业务需求信息获取至少一个可用网点；

基于所述业务需求信息确认所述可用网点的目标业务办理窗口，并获取所述目标业务办理窗口的等待用户数量、各等待用户的业务需求信息，根据预设的排队时长预测模型计算该可用网点的第一排队时长，所述排队时长预测模型用于根据业务需求信息计算业务办理所需时长，并将各等待用户的业务办理所需时长进行累加；

响应于用户选择的出行方式，根据可用网点与所述用户实时位置信息计算用户的行程时长；

汇总各可用网点的第一排队时长和行程时长，按用户选择的推荐方式对所述可用网点进行排序。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户的业务需求信息，包括：

通过预先编辑好的交互式语音应答系统采集用户的应答内容；

将所述应答内容转为应答文本，通过关键词提取获得所述应答文本中的业务类型信息和业务内容信息；

将所述业务类型信息和所述业务内容信息按预设的格式存储为用户的业务需求信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户实时位置信息和所述业务需求信息获取至少一个可用网点，包括：

获取距离所述用户实时位置信息预设第一距离范围内的若干个网点作为邻近网点；

获取各邻近网点的业务办理信息，将与所述业务需求信息相符合的邻近网点作为可用网点。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述业务需求信息包括业务类型，所述基于所述业务需求信息确认所述可用网点的目标业务办理窗口，并获取所述目标业务办理窗口的等待用户数量、各等待用户的业务需求信息，包括：

获取所述可用网点各业务办理窗口对应的业务办理范围，所述业务办理范围包括至少一个业务类型；

若各业务办理窗口对应的业务办理范围中包括有所述业务需求信息中的业务类型，将所述业务办理窗口作为目标业务办理窗口；

接入所述可用网点的排队系统，获取所述目标业务办理窗口的等待用户数量、各等待用户的业务需求信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的排队时长预测模型计算该可用网点的第一排队时长，包括：

对等待用户的业务需求信息进行拆分，获得等待用户的待办业务，利用排队时长预测模型获取所述代办业务的平均历史办理时长，将各代办业务所对应的平均历史办理时长进行累加，得到该等待用户的业务办理时长；

将各等待用户的业务办理时长进行累加，获得该可用网点的第一排队时长。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述推荐方式包括等候时长优先，所述按用户选择的推荐方式对所述可用网点进行排序，包括：

将各可用网点的所述第一排队时长减去所述行程时长，获得各可用网点的等候时长；

根据所述等候时长从小到大的顺序，对所述可用网点进行排序。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述汇总各可用网点的第一排队时长和行程时长之前，还包括：

基于所述行程时长采用业务量预测模型计算所述行程时长内该可用网点新增的取号用户数量，所述业务量预测模型通过历史时间段内各可用网点增加的用户取号数量的历史数据进行训练得到；

根据所述取号用户数量计算第二排队时长，将第一排队时长和第二排队时长进行累加获得总排队时长；

所述汇总各可用网点的第一排队时长和行程时长为：汇总各可用网点的总排队时长和行程时长。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取用户的业务需求信息之后，还包括：

根据预设的业务规则对所述业务需求信息进行分析，判断用户是否可以进行线上办理；

若是，调取与所述业务需求信息中的业务相对应的业务引导界面和业务引导信息；

将业务引导信息发送至用户的客户端，响应于用户的办理指令，在所述客户端展示业务引导界面。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述业务需求信息包括业务类型信息和业务内容信息，所述根据预设的业务规则对所述业务需求信息进行分析，判断用户是否可以进行线上办理，包括：

基于所述业务类型信息是否符合所述业务规则中的线上办理要求；

若是，提取所述业务内容信息中的业务额度，判断所述业务额度是否符合所述业务规则中的线上办理要求；

若所述业务类型信息和所述业务额度都符合业务规则中的线上办理要求，确认用于可以进行线上办理。

10.一种服务网点推荐装置，包括：

可用网点确认模块，用于获取用户的业务需求信息和用户实时位置信息，根据所述用户实时位置信息和所述业务需求信息获取至少一个可用网点；

网点状态评估模块，用于基于所述业务需求信息确认所述可用网点的业务办理窗口，并获取所述业务办理窗口的等待用户数量、各等待用户的业务需求信息，根据预设的排队时长预测模型计算该可用网点的排队时长，所述排队时长预测模型用于根据业务需求信息计算业务办理所需时长，并将各等待用户的业务办理所需时长进行累加；

行程时长获取模块，用于响应于用户选择的出行方式，根据各网点与所述用户实时位置信息计算用户的行程时长；

网点推荐模块，用于汇总各可用网点的排队时长和行程时长，按用户选择的推荐方式对所述可用网点进行排序。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如权利要求1至9任一项所述的方法。

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中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至9任一项所述的方法。