【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及业务处理，具体来说，涉及一种预测用户行为智能柜台辅助办理业务的方法。
技术介绍
1、随着互联网技术的发展，传统银行也积极使用大数据人工智能技术，银行在收集用户画像数据时，这些数据大都是用于预测用户信用风险的高低及大零售营销，缺乏与线下智能柜台渠道打通，无法提升线下用户办理满意度及业务办理效率，目前的做法通常是用户去银行用户大厅办理业务时，用户经理主动咨询用户需要办理的业务类型，用户经理在智能柜台帮助用户选择业务类型，然后用户取号排队等待办理业务，这中间用户经理无法预先了解用户需要办理的业务。
2、现有技术中虽然有大数据用户的画像数据，但是大数据用户画像数据没有与智能柜台相结合，无法利用用户数据预测用户行为，这导致增加了用户经理与用户的沟通成本。
3、针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、针对相关技术中的问题，本专利技术提出一种预测用户行为智能柜台辅助办理业务的方法，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
2...
【技术保护点】
1.一种预测用户行为智能柜台辅助办理业务的方法，其特征在于，该辅助办理业务方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种预测用户行为智能柜台辅助办理业务的方法，其特征在于，所述获取用户基本信息和行为埋点信息，并进行预处理包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种预测用户行为智能柜台辅助办理业务的方法，其特征在于，所述行为埋点信息包括业务类型、访问次数和访问时间；
4.根据权利要求2所述的一种预测用户行为智能柜台辅助办理业务的方法，其特征在于，所述利用大数据平台对用户基本信息和行为埋点信息搜集，采集行内相对应的用户基本信息和行为埋...
【技术特征摘要】
1.一种预测用户行为智能柜台辅助办理业务的方法，其特征在于，该辅助办理业务方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种预测用户行为智能柜台辅助办理业务的方法，其特征在于，所述获取用户基本信息和行为埋点信息，并进行预处理包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种预测用户行为智能柜台辅助办理业务的方法，其特征在于，所述行为埋点信息包括业务类型、访问次数和访问时间；
4.根据权利要求2所述的一种预测用户行为智能柜台辅助办理业务的方法，其特征在于，所述利用大数据平台对用户基本信息和行为埋点信息搜集，采集行内相对应的用户基本信息和行为埋点信息，并进行处理包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种预测用户行为智能柜台辅助办理业务的方法，其特征在于，所述概率密度函数的表达式为：
6.根据权利要求1所述的一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：余松，
申请(专利权)人：江苏鑫合易家信息技术有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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