[发明专利]一种银行数据分析方法和系统

权利要求书

1.一种银行数据分析方法，其特征在于，包括：

采集银行网点的银行数据；

获取待分析任务的预设指标，所述待分析任务包括自助设备优化分析；

根据所述银行数据计算预设指标；

对计算出的预设指标进行数据分析，输出分析结果；

当所述待分析任务为自助设备优化分析时，所述预设指标包括加钞成本、自助设备出钞覆盖率；

所述根据所述银行数据计算预设指标包括：获取用于自助设备优化分析的自助设备在历史周期内每天的取款额；在机器学习模型中，输入所述自助设备在历史周期内每天的取款额，计算所述自助设备的平均取款额；根据所述自助设备的平均取款额，预测客户在预设周期内，在所述自助设备上取款的取款总额；基于预测的所述取款总额预测自助设备出钞覆盖率；

所述对计算出的预设指标进行数据分析，输出分析结果具体包括：根据加钞成本和自助设备出钞覆盖率，绘制象限图，以及，基于所述象限图输出加钞策略。

2.如权利要求1所述的银行数据分析方法，其特征在于，所述银行数据包括客户数据、网点资金数据和/或网点服务数据。

3.如权利要求2所述的银行数据分析方法，其特征在于，所述待分析任务还包括以下至少之一：网点服务分析、零售存款结构分析、客户营销分析、合规和反欺诈分析和网点自助设备布放分析。

4.如权利要求3所述的银行数据分析方法，其特征在于，所述根据所述银行数据计算预设指标的步骤，包括：

获取用于待分析任务的银行数据；

基于所述银行数据计算待分析任务的预设指标。

5.如权利要求4所述的银行数据分析方法，其特征在于，当所述待分析任务为网点服务分析时，所述根据所述银行数据计算预设指标的步骤，包括：

获取用于网点服务分析的客户数据和/或网点服务数据；

基于所述客户数据和/或网点服务数据，计算所述预设指标，所述预设指标包括以下至少之一：网点柜员服务饱和度、单个柜员服务饱和度、离柜率、理想离柜率、应离柜率、满意服务时长、满意服务比率、差评率、自助设备分流率、线上渠道分流率、平均服务时长、客户平均等待时长、网点服务总时长、网点平均服务时长、服务人次、网点每月平均服务人次和柜员服务效率。

6.如权利要求5所述的银行数据分析方法，其特征在于，所述对计算出的预设指标进行数据分析，输出分析结果的步骤，包括：

获取每一预设指标的权重；

根据每一预设指标的权重和计算出的每一预设指标，计算柜员服务综合评分和/或网点服务综合评分；

输出所述柜员服务综合评分和/或网点服务综合评分。

7.如权利要求6所述的银行数据分析方法，其特征在于，在输出分析结果的步骤之后，还包括：

基于所述分析结果调整所述预设指标和/或所述预设指标的权重；

根据调整后的预设指标和/或预设指标的权重，再次计算柜员服务综合评分和/或网点服务综合评分；

输出再次计算出的柜员服务综合评分和/或网点服务综合评分。

8.如权利要求4所述的银行数据分析方法，其特征在于，当所述待分析任务为零售存款结构分析时，所述根据所述银行数据计算预设指标的步骤，包括：

获取用于零售存款结构分析的网点资金数据；

基于所述网点资金数据，计算所述预设指标，所述预设指标包括以下至少之一：活期存款沉淀率、零售活期账务交易活跃度、存款规模、电子渠道开通数量、电子渠道活跃客户占比、活跃卡规模、客户人均存款余额和重要客户存款余额占比。

9.如权利要求8所述的银行数据分析方法，其特征在于，所述对计算出的预设指标进行数据分析，输出分析结果的步骤，包括：

获取每一预设指标的权重和比例上限；

根据每一预设指标的权重、每一预设指标的比例上限和计算出的预设指标，计算网点零售存款发展情况综合评分；

输出所述网点零售存款发展情况综合评分。