[发明专利]一种智能排队方法和相关装置

说明书

本申请公开一种智能排队方法和相关装置，可应用于金融领域，获取目标客户在目标业务办理场所的排队序号；基于排队序号确定排列在目标客户之前的待处理客户；采集多个维度的信息数据，多个维度的信息数据包括目标业务办理场所的窗口信息、每个窗口的柜员的业务经验情况以及待处理客户的客户基础信息和待办理业务的类型信息，进而通过时长预测模型预测待处理客户的业务办理时长；根据待处理客户的业务办理时长预测目标客户的等待时长；根据等待时长反馈目标客户的等待情况，以便目标客户根据等待情况选择排队策略。由此可以较为精确的了解在目标业务办理场所排队的等待时长，从而合理安排个人时间，有效提升客户网点服务体验，提高客户粘性。

技术领域

本申请涉及数据处理领域，特别是涉及一种智能排队方法和相关装置。

背景技术

随着金融行业的发展，银行网点的服务在银行获取客户和增加客户粘性等方面具有重要意义。

然而，银行网点在柜台办理业务时，不同客户办理业务时长参差不齐，客户无法动态掌握自身排队时长，往往流失客户或影响客户体验。对于这类现象，银行网点通过在线排队系统，实时通知客户当前排队位置。

然而，这种排队方式导致客户的排队体验不好，影响银行的个人客户服务水平，降低客户粘性。

发明内容

为了解决上述技术问题，本申请提供了一种智能排队方法和相关装置，通过预测等待时长，从而使得客户可以较为精确的了解在目标业务办理场所排队的等待时长，从而掌握整体业务办理进度，可灵活选择是否等待或到其他网点办理业务，合理安排个人时间，有效提升客户网点服务体验，提高客户粘性。

第一方面，本申请实施例提供一种智能排队方法，所述方法包括：

获取目标客户在目标业务办理场所的排队序号；

基于所述排队序号，确定排列在所述目标客户之前的待处理客户；

采集多个维度的信息数据，所述多个维度的信息数据包括所述目标业务办理场所的窗口信息、每个窗口的柜员的业务经验情况以及所述待处理客户的客户基础信息和待办理业务的类型信息；

基于所述窗口信息、每个窗口的柜员的业务经验情况以及所述待处理客户的客户基础信息和待办理业务的类型信息，通过时长预测模型预测所述待处理客户的业务办理时长；

根据所述待处理客户的业务办理时长预测所述目标客户的等待时长；

根据所述目标客户的等待时长反馈所述目标客户的等待情况，以便所述目标客户根据所述等待情况选择排队策略。

在一种可能的实现方式中，所述基于所述窗口信息、每个窗口的柜员的业务经验情况以及所述待处理客户的客户基础信息和待办理业务的类型信息，通过时长预测模型预测所述待处理客户的业务办理时长，包括：

基于所述窗口信息、每个窗口的柜员的业务经验情况以及所述待处理客户的客户基础信息和待办理业务的类型信息，得到特征向量值；

基于所述特征向量值，通过时长预测模型预测所述待处理客户的业务办理时长。

在一种可能的实现方式中，所述基于所述窗口信息、每个窗口的柜员的业务经验情况以及所述待处理客户的客户基础信息和待办理业务的类型信息，得到特征向量值，包括：

获取所述多个维度对应的属性映射关系表，所述属性映射关系表包括对应维度下的信息数据和对应的权重数值；

基于所述属性映射关系表确定对应维度下的目标权重数值；

基于所述目标权重数值确定所述特征向量值。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述目标客户的等待时长反馈所述目标客户等待情况，包括：