【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及数字孪生，尤其涉及一种网点运营管理方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、在现代银行业务中，银行网点仍然是为客户提供服务的重要场所。尽管数字化银行业务得到了快速的发展，但许多客户仍然倾向于在实体银行网点进行某些复杂或大额的交易。因此，优化银行网点的运营管理对于提高客户满意度和实现银行业务的高效运营至关重要。
2、传统的银行网点管理方式往往依赖于人工经验，对于客户的行为、交易情况等都是通过统计报表进行分析。这种方式在处理简单、常规的情况时可能是有效的，但在应对复杂的市场变化、客户需求和新兴的金融产品时则显得捉襟见肘。
3、近年来，随着数字化技术的发展，一些先进的银行开始尝试利用更复杂的数据分析工具和方法，如机器学习和人工智能，来分析和预测网点的运营情况。这些方法可以提供更加深入的分析结果，但该方法通常需要大量的数据和高性能的计算资源。此外，该方法通常是基于过去的数据进行预测分析，导致预测准确率较低。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种网点运营管理方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术预测准确率较低的问题。
2、根据本专利技术的一方面，提供了一种网点运营管理方法，包括：
3、对网点的历史运营数据进行数据处理得到数据集；
4、基于所述数据集对已构建的数字孪生模型进行模型训练、模型验证与更新得到目标模型；
5、基于实时的网点运营数据对所述目标模型进行评估，并根据评估结果对模型进行
6、将所述最终模型整合到工作系统中，通过所述最终模型确定最优网点运营策略，以将所述最优网点运营策略应用于真实的网点实现网点运营管理。
7、根据本专利技术的另一方面，提供了一种网点运营管理装置，包括：
8、处理模块，用于对网点的历史运营数据进行数据处理得到数据集；
9、确定模块，用于基于所述数据集对已构建的数字孪生模型进行模型训练、模型验证与更新得到目标模型；
10、调优模块，用于基于实时的网点运营数据对所述目标模型进行评估，并根据评估结果对模型进行调优得到最终模型；
11、应用模块，用于将所述最终模型整合到工作系统中，通过所述最终模型确定最优网点运营策略，以将所述最优网点运营策略应用于真实的网点实现网点运营管理。
12、根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及
13、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
14、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的网点运营管理方法。
15、根据本专利技术的另一方面，提供了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计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的网点运营管理方法。
16、本专利技术实施例的技术方案，通过对网点的历史运营数据进行数据处理得到数据集；基于所述数据集对已构建的数字孪生模型进行模型训练、模型验证与更新得到目标模型；基于实时的网点运营数据对所述目标模型进行评估，并根据评估结果对模型进行调优得到最终模型；将所述最终模型整合到工作系统中，通过所述最终模型确定最优网点运营策略，以将所述最优网点运营策略应用于真实的网点实现网点运营管理，取到了优化网点的布局和运营策略，提高运营效率和客户满意度，从而实现更加高效和个性化的服务的有益效果。
17、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
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1.一种网点运营管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对网点的历史运营数据进行数据处理得到数据集，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数字孪生模型包括输入层、隐藏层以及输出层；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述数据集对已构建的数字孪生模型进行模型训练、模型验证与更新得到目标模型，包括：
5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述基于实时的网点运营数据对所述目标模型进行评估，并根据评估结果对模型进行调优得到最终模型，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述最终模型确定最优网点运营策略，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述通过所述最终模型进行网点运营策略模拟，并对模拟得到的网点运营策略进行优化得到最优网点运营策略，包括：
8.一种网点运营管理装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
10.一种计算机可读存储介
...【技术特征摘要】
1.一种网点运营管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对网点的历史运营数据进行数据处理得到数据集，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数字孪生模型包括输入层、隐藏层以及输出层；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述数据集对已构建的数字孪生模型进行模型训练、模型验证与更新得到目标模型，包括：
5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述基于实时的网点运营数据对所述目标模型进行评估，并根据评估结果对模型进行调优得到最终模型，包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵惊，
申请(专利权)人：中国农业银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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