本申请公开了一种金融机构网点的选址方法、装置、处理器以及电子设备。涉及金融科技领域或其他相关领域，该方法包括：确定金融机构网点的M个候选地址，并确定每个候选地址的N种关联数据，其中，M、N为正整数；获取金融机构网点选址时的需求指标，从每个候选地址的N种关联数据中提取与需求指标相关的特征，得到M个候选地址的特征；获取地址评分模型，将M个候选地址的特征输入地址评分模型，处理得到每个候选地址的地址评分，得到M个地址评分；根据M个地址评分从M个候选地址中选择目标地址。通过本申请，解决了相关技术中确定金融机构网点地址的准确性低的问题。址的准确性低的问题。址的准确性低的问题。
【技术实现步骤摘要】
金融机构网点的选址方法、装置、处理器以及电子设备
[0001]本申请涉及金融科技领域或其他相关领域，具体而言，涉及一种金融机构网点的选址方法、装置、处理器以及电子设备。
技术介绍
[0002]随着金融科技的快速发展，金融机构在进行业务办理时不再局限于传统的线下网点服务，相比线下渠道，线上渠道进行业务办理更加方便便捷，因此线上通道成为了金融机构重要的业务途径。然而，线下金融机构网点仍然是提供面对面服务和增加顾客信任的重要渠道，因此，线下网点如何合理规划，也是金融机构需要解决的一大问题。传统的网点选址方法主要基于人工经验和直觉，但该方法效率低下、容易受主观因素的影响，无法充分考虑各种因素的复杂关联，缺乏科学性和高效性。
[0003]针对相关技术中确定金融机构网点地址的准确性低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0004]本申请的主要目的在于提供一种金融机构网点的选址方法、装置、处理器以及电子设备，以解决相关技术中确定金融机构网点地址的准确性低的问题。
[0005]为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种金融机构网点的选址方法。该方法包括：确定金融机构网点的M个候选地址，并确定每个候选地址的N种关联数据，其中，M、N为正整数；获取金融机构网点选址时的需求指标，从每个候选地址的N种关联数据中提取与需求指标相关的特征，得到M个候选地址的特征；获取地址评分模型，将M个候选地址的特征输入地址评分模型，处理得到每个候选地址的地址评分，得到M个地址评分；根据M个地址评分从M个候选地址中选择目标地址。
[0006]可选地，从每个候选地址的N种关联数据中提取与需求指标相关的特征，得到M个候选地址的特征包括：对于每个候选地址，确定N种关联数据与需求指标的相关关系，得到N个相关关系；根据N个相关关系的数值对N种关联数据进行降序排序，得到关联数据序列，并根据关联数据序列的顺序，依次对关联数据序列中每个关联数据的权重由大至小进行赋值，得到N个关联数据权重；由N个关联数据权重与N种关联数据进行组合，得到候选地址的特征。
[0007]可选地，获取地址评分模型包括：获取Y个候选地址评分模型，并分别确定Y个候选地址评分模型的混淆矩阵，得到Y个混淆矩阵，其中，Y个候选地址评分模型至少包括以下之一：决策树模型、支持向量机模型以及随机森林模型，Y为正整数；根据Y个混淆矩阵计算每个候选地址评分模型的模型准确率，得到Y个模型准确率；将Y个模型准确率中模型准确率最大的候选地址评分模型确定为地址评分模型。
[0008]可选地，获取地址评分模型包括：获取Y个候选地址评分模型，分别确定Y个候选地址评分模型的感受性曲线；确定每个感受性曲线和横轴以及纵轴围成的区域的面积，得到Y
个面积；从Y个面积中选择数值最大的面积，并将数值最大的面积关联的候选地址评分模型确定为地址评分模型。
[0009]可选地，在确定每个候选地址的N种关联数据之后，该方法还包括：对每个候选地址的N种关联数据进行数据清洗操作，得到每个候选地址的N种清洁数据，其中，数据清洗操作至少包括以下之一：重复值去除操作、缺失值处理操作以及异常值处理操作；将每个候选地址的N种清洁数据进行数据转换处理，得到每个候选地址的N种转换后的数据，其中，数据转换处理至少包括以下之一：标准化处理、独热编码处理以及数据平衡处理。
[0010]可选地，独热编码处理包括：将数据类型为离散型的清洁数据进行二进制转换，得到转换后的关联数据，并将转换后的关联数据以及数据类型为数值型的清洁数据进行组合，得到每个候选地址的N种转换后的数据；数据平衡处理包括：若N种清洁数据的数据量中存在超过预设标准数量范围的数据量，将超过预设标准数量范围的数据量对应的关联数据进行重采样。
[0011]可选地，在从每个候选地址的N种关联数据中提取与需求指标相关的特征，得到M个候选地址的特征之前，该方法还包括：判断N种关联数据中目标种类的关联数据目标种类的关联数据是否大于等于预设阈值，其中，目标种类的关联数据至少包括以下之一：人口数据、金融机构网点需求量数据；在目标种类的关联数据大于等于预设阈值的情况下，执行从每个候选地址的N种关联数据中提取与需求指标相关的特征，得到M个候选地址的特征的步骤；在目标种类的关联数据小于预设阈值的情况下，对N种关联数据进行重采样，直至重采样后的N种关联数据中目标种类的关联数据大于预设阈值。
[0012]为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种金融机构网点的选址装置。该装置包括：确定单元，用于确定金融机构网点的M个候选地址，并确定每个候选地址的N种关联数据，其中，M、N为正整数；第一获取单元，用于获取金融机构网点选址时的需求指标，从每个候选地址的N种关联数据中提取与需求指标相关的特征，得到M个候选地址的特征；第二获取单元，用于获取地址评分模型，将M个候选地址的特征输入地址评分模型，处理得到每个候选地址的地址评分，得到M个地址评分；选择单元，用于根据M个地址评分从M个候选地址中选择目标地址。
[0013]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时控制非易失性存储介质所在的设备执行一种金融机构网点的选址方法。
[0014]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包含一个或多个处理器和存储器；存储器中存储有计算机可读指令，处理器用于运行计算机可读指令，其中，计算机可读指令运行时执行一种金融机构网点的选址方法。
[0015]通过本申请，采用以下步骤：确定金融机构网点的M个候选地址，并确定每个候选地址的N种关联数据，其中，M、N为正整数；获取金融机构网点选址时的需求指标，从每个候选地址的N种关联数据中提取与需求指标相关的特征，得到M个候选地址的特征；获取地址评分模型，将M个候选地址的特征输入地址评分模型，处理得到每个候选地址的地址评分，得到M个地址评分；根据M个地址评分从M个候选地址中选择目标地址，解决了相关技术中确定金融机构网点地址的准确性低的问题，通过获取每个候选地址的关联数据，并对关联数据进行处理以及特征处理，进而将处理后的特征输入地址评分模型，由模型输出每个候选地址的地址评分，再根据地址评分确定目标地址，进而达到了准确确定金融机构网点地址、
提高确定地址效率的效果。
附图说明
[0016]构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0017]图1是根据本申请实施例提供的金融机构网点的选址方法的流程图；
[0018]图2是根据本申请实施例提供的地址评分模型的训练方法的示意图；
[0019]图3是根据本申请实施例提供的数据处理方法的示意图；
[0020]图4是根据本申请实施例提供的可选的金融机构网点的选址方法的示意图；
[0021]图5是根据本申请实施例提供的金融机构网点的选址装置的示意图；
[0022]图6是本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种金融机构网点的选址方法，其特征在于，包括：确定金融机构网点的M个候选地址，并确定每个候选地址的N种关联数据，其中，M、N为正整数；获取所述金融机构网点选址时的需求指标，从每个候选地址的N种关联数据中提取与所述需求指标相关的特征，得到所述M个候选地址的特征；获取地址评分模型，将所述M个候选地址的特征输入所述地址评分模型，处理得到每个候选地址的地址评分，得到M个地址评分；根据所述M个地址评分从所述M个候选地址中选择目标地址。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从每个候选地址的N种关联数据中提取与所述需求指标相关的特征，得到所述M个候选地址的特征包括：对于每个候选地址，确定所述N种关联数据与所述需求指标的相关关系，得到N个相关关系；根据所述N个相关关系的数值对所述N种关联数据进行降序排序，得到关联数据序列，并根据所述关联数据序列的顺序，依次对所述关联数据序列中每个关联数据的权重由大至小进行赋值，得到N个关联数据权重；由所述N个关联数据权重与所述N种关联数据进行组合，得到所述候选地址的特征。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取地址评分模型包括：获取Y个候选地址评分模型，并分别确定所述Y个候选地址评分模型的混淆矩阵，得到Y个混淆矩阵，其中，所述Y个候选地址评分模型至少包括以下之一：决策树模型、支持向量机模型以及随机森林模型，Y为正整数；根据所述Y个混淆矩阵计算每个候选地址评分模型的模型准确率，得到Y个模型准确率；将所述Y个模型准确率中模型准确率最大的候选地址评分模型确定为所述地址评分模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取地址评分模型包括：获取Y个候选地址评分模型，分别确定所述Y个候选地址评分模型的感受性曲线；确定每个感受性曲线和横轴以及纵轴围成的区域的面积，得到Y个面积；从所述Y个面积中选择数值最大的面积，并将所述数值最大的面积关联的候选地址评分模型确定为所述地址评分模型。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定每个候选地址的N种关联数据之后，所述方法还包括：对每个候选地址的N种关联数据进行数据清洗操作，得到每个候选地址的N种清洁数据，其中，所述数据清洗操作至少包括以下之一：重复值去除操作、缺失值处理操作以及异常值处理操作；将每个候选地址的N种清洁数据进行数据转换处理，得到每个候选地址的N种转换后...
【专利技术属性】
技术研发人员：常龙龙，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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