一种银行网点的客流量预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种银行网点的客流量预测方法及装置，涉及人工智能技术领域，可用于金融领域或其他技术领域

【技术实现步骤摘要】
一种银行网点的客流量预测方法及装置


[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体涉及一种银行网点的客流量预测方法及装置
。

技术介绍

[0002]目前，各行各业都面临着如何充分利用人力资源的问题，在银行业尤为明显
。
在数字化浪潮之下，部分银行网点业务量也会存在客户聚集
、
业务量激增的现象
。
如何合理预测银行网点的客流量，进而提前安排合适的人力资源数量，进而服务好客户，显得尤为重要
。
[0003]现有的客流量预测方法主要依赖于历史客流量数据进行网点客流量预测，但是银行网点不同于一些其他网点，这种方法忽略了其他可能对客流量产生影响的因素，导致银行网点的客流量预测结果不够准确
。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中的问题，本专利技术实施例提供一种银行网点的客流量预测方法及装置，能够至少部分地解决现有技术中存在的问题
。
[0005]一方面，本专利技术提出一种银行网点的客流量预测方法，包括：
[0006]获取前一日和前一年同日的银行网点当地的网点客流量
、
天气信息和影响网点客流量预测的手机银行相关数据量；确定临近当日预设天数和前一年临近同日预设天数的预设事件发生信息；
[0007]基于预设网点客流量预测模型对所有网点客流量
、
所有天气信息
、
所有手机银行相关数据量和所有预设事件发生信息进行网点客流量预测，得到网点客流量预测结果；
[0008]其中，所述预设网点客流量预测模型根据网点客流量预测样本数据训练基于遗传算法优化的
BP
神经网络模型得到
。
[0009]其中，所述手机银行相关数据量至少包括手机银行访问量；相应的，获取前一日和前一年同日的银行网点当地的手机银行相关数据量，包括：
[0010]在用户访问手机银行时获取所述用户的所在地，若确定所在地位置与银行网点当地位置之间的距离小于预设距离阈值，则确定当前手机银行访问量是银行网点当地的手机银行访问量
。
[0011]其中，所述手机银行相关数据量还包括手机银行业务处理量；相应的，获取前一日和前一年同日的银行网点当地的手机银行相关数据量，包括：
[0012]若确定当前手机银行访问量是银行网点当地的手机银行访问量，则监测用户操作手机银行的动作行为；
[0013]若监测到所述用户触发了手机银行业务办理相关动作行为，则确定与所述用户执行的业务办理动作行为相对应的当前手机银行业务处理量是银行网点当地的手机银行业务处理量
。
[0014]其中，在所述得到网点客流量预测结果的步骤之后，所述银行网点的客流量预测
方法还包括：
[0015]对所述网点客流量预测结果进行修正
。
[0016]其中，所述对所述网点客流量预测结果进行修正，包括：
[0017]获取以所述银行网点当地为中心的预设区域范围内的居住人口年龄结构信息；
[0018]根据所述居住人口年龄结构信息确定大于预设年龄阈值的居住人口与所有居住人口的数量比值；
[0019]根据所述数量比值对所述网点客流量预测结果进行修正
。
[0020]其中，所述根据所述数量比值对所述网点客流量预测结果进行修正，包括：
[0021]若确定所述数量比值大于等于预设比例，则以增加网点客流量的方式对所述网点客流量预测结果进行修正；
[0022]若确定所述数量比值小于预设比例，则以减少网点客流量的方式对所述网点客流量预测结果进行修正
。
[0023]其中，所述对所述网点客流量预测结果进行修正，包括：
[0024]监测在前一年同日和前一日之间的手机银行相关数据变化量；
[0025]若确定手机银行相关数据变化量小于第一预设数据变化量阈值，则以增加网点客流量的方式对所述网点客流量预测结果进行修正；
[0026]若确定手机银行相关数据变化量大于第二预设数据变化量阈值，则以减少网点客流量的方式对所述网点客流量预测结果进行修正；
[0027]其中，所述第二预设数据变化量阈值大于所述第一预设数据变化量阈值
。
[0028]一方面，本专利技术提出一种银行网点的客流量预测装置，包括：
[0029]获取单元，用于获取前一日和前一年同日的银行网点当地的网点客流量
、
天气信息和影响网点客流量预测的手机银行相关数据量；确定临近当日预设天数和前一年临近同日预设天数的预设事件发生信息；
[0030]预测单元，用于基于预设网点客流量预测模型对所有网点客流量
、
所有天气信息
、
所有手机银行相关数据量和所有预设事件发生信息进行网点客流量预测，得到网点客流量预测结果；
[0031]其中，所述预设网点客流量预测模型根据网点客流量预测样本数据训练基于遗传算法优化的
BP
神经网络模型得到
。
[0032]再一方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括：处理器
、
存储器和总线，其中，
[0033]所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；
[0034]所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如下方法：
[0035]获取前一日和前一年同日的银行网点当地的网点客流量
、
天气信息和影响网点客流量预测的手机银行相关数据量；确定临近当日预设天数和前一年临近同日预设天数的预设事件发生信息；
[0036]基于预设网点客流量预测模型对所有网点客流量
、
所有天气信息
、
所有手机银行相关数据量和所有预设事件发生信息进行网点客流量预测，得到网点客流量预测结果；
[0037]其中，所述预设网点客流量预测模型根据网点客流量预测样本数据训练基于遗传算法优化的
BP
神经网络模型得到
。
[0038]本专利技术实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，包括：
[0039]所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如下方法：
[0040]获取前一日和前一年同日的银行网点当地的网点客流量
、
天气信息和影响网点客流量预测的手机银行相关数据量；确定临近当日预设天数和前一年临近同日预设天数的预设事件发生信息；
[0041]基于预设网点客流量预测模型对所有网点客流量
、
所有天气信息
、
所有手机银行相关数据量和所有预设事件发生信息进行网点客流量预测，得到网点客流量预测结果；
[0042]其中，所述预设网点客流量预测模型根据网点客流量预测样本数据训练基于遗传算法优化的
BP
神经网络模型得到
。
[0043]本专利技术实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种银行网点的客流量预测方法，其特征在于，包括：获取前一日和前一年同日的银行网点当地的网点客流量
、
天气信息和影响网点客流量预测的手机银行相关数据量；确定临近当日预设天数和前一年临近同日预设天数的预设事件发生信息；基于预设网点客流量预测模型对所有网点客流量
、
所有天气信息
、
所有手机银行相关数据量和所有预设事件发生信息进行网点客流量预测，得到网点客流量预测结果；其中，所述预设网点客流量预测模型根据网点客流量预测样本数据训练基于遗传算法优化的
BP
神经网络模型得到
。2.
根据权利要求1所述的银行网点的客流量预测方法，其特征在于，所述手机银行相关数据量至少包括手机银行访问量；相应的，获取前一日和前一年同日的银行网点当地的手机银行相关数据量，包括：在用户访问手机银行时获取所述用户的所在地，若确定所在地位置与银行网点当地位置之间的距离小于预设距离阈值，则确定当前手机银行访问量是银行网点当地的手机银行访问量
。3.
根据权利要求2所述的银行网点的客流量预测方法，其特征在于，所述手机银行相关数据量还包括手机银行业务处理量；相应的，获取前一日和前一年同日的银行网点当地的手机银行相关数据量，包括：若确定当前手机银行访问量是银行网点当地的手机银行访问量，则监测用户操作手机银行的动作行为；若监测到所述用户触发了手机银行业务办理相关动作行为，则确定与所述用户执行的业务办理动作行为相对应的当前手机银行业务处理量是银行网点当地的手机银行业务处理量
。4.
根据权利要求1至3任一所述的银行网点的客流量预测方法，其特征在于，在所述得到网点客流量预测结果的步骤之后，所述银行网点的客流量预测方法还包括：对所述网点客流量预测结果进行修正
。5.
根据权利要求4所述的银行网点的客流量预测方法，其特征在于，所述对所述网点客流量预测结果进行修正，包括：获取以所述银行网点当地为中心的预设区域范围内的居住人口年龄结构信息；根据所述居住人口年龄结构信息确定大于预设年龄阈值的居住人口与所有居住人口的数量比值；根据所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢鹏洋，周迪强，钟华，侯婷婷，
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：