[发明专利]银行网点排队等待时长预测方法及装置

说明书

本发明公开了一种银行网点排队等待时长预测方法及装置，涉及大数据技术领域，该方法包括：接收每一排队用户提交的业务预约申请，所述业务预约申请包括：用户的个人信息、用户欲办理业务的类型信息；根据每一排队用户的个人信息、欲办理业务的类型信息，确定每一排队用户所属的用户画像群体办理相同业务的时长预测模型；所述时长预测模型由每一排队用户所属用户画像群体办理相同业务的时长的历史数据训练得到；根据每一排队用户所属的用户画像群体办理相同业务的时长预测模型，预测每一排队用户办理业务的时长；根据每一排队用户办理业务的时长，预测每一排队用户的等待时长，可以提高银行网点服务资源利用率，改善用户体验。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种银行网点排队等待时长预测方法及装置。

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。

目前各大银行通过手机银行、公众号等多种渠道开通了银行网点预约功能，预约时一般会显示各银行网点当前排队人数以便用户参考，但由于每个用户办理业务的内容以及复杂性各不相同，所以经常会出现预约时显示排队人数多，用户到银行网点后发现已经过号的情况；或者出现预约时显示排队人数少，用户到银行网点后等待时间过长的情况，从而造成银行网点服务资源的浪费、用户体验差。

发明内容

本发明实施例提供一种银行网点排队等待时长预测方法，用以预测银行网点排队用户的等待时长，提高银行网点服务资源利用率，改善用户体验，该方法包括：

接收每一排队用户提交的业务预约申请，所述业务预约申请包括：用户的个人信息、用户欲办理业务的类型信息；

根据每一排队用户的个人信息、欲办理业务的类型信息，确定每一排队用户所属的用户画像群体办理相同业务的时长预测模型；所述时长预测模型由每一排队用户所属用户画像群体办理相同业务的时长的历史数据训练得到；

根据每一排队用户所属的用户画像群体办理相同业务的时长预测模型，预测每一排队用户办理业务的时长；

根据每一排队用户办理业务的时长，预测每一排队用户的等待时长。

本发明实施例还提供一种银行网点排队等待时长预测装置，用以预测银行网点排队用户的等待时长，提高银行网点服务资源利用率，改善用户体验，该装置包括：

接收模块，用于接收每一排队用户提交的业务预约申请，所述业务预约申请包括：用户的个人信息、用户欲办理业务的类型信息；

模型确定模块，用于根据每一排队用户的个人信息、欲办理业务的类型信息，确定每一排队用户所属的用户画像群体办理相同业务的时长预测模型；所述时长预测模型由每一排队用户所属用户画像群体办理相同业务的时长的历史数据训练得到；

办理业务时长预测模块，用于根据每一排队用户所属的用户画像群体办理相同业务的时长预测模型，预测每一排队用户办理业务的时长；

等待时长预测模块，用于根据每一排队用户办理业务的时长，预测每一排队用户的等待时长。

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排队等待时长预测方法。

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网点排队等待时长预测方法的计算机程序。