用户业务的识别方法、装置及系统与流程

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种用户业务的识别方法、装置及系统。

背景技术：

随着移动用户数量的增加，以及移动网络的快速发展，用户经常需要出入营业厅来办理各种业务。

目前，用户进入营业厅办理业务时，需要由咨询台的工作人员对用户所需办理的业务进行分类，然后再协助用户获取不同业务办理柜台的服务号。

由于上述方式无法自动判断用户的行为，因此会增加业务办理流程的繁琐程度，使得业务办理效率低下，用户等待时间长。

技术实现要素：

本发明提供一种用户业务的识别方法、装置及系统，以实现对用户所需办理业务的预判，提升营业厅业务办理的效率，缩短用户等待的时间。

第一方面，本发明实施例提供一种用户业务的识别方法，包括：

接收营业厅后台系统上传的用户身份特征；

将所述用户身份特征与预先存储的备选用户的身份标识进行匹配，得到与所述用户身份特征匹配的目标用户对应的用户特征数据；

将所述目标用户对应的用户特征数据输入用户模型，输出所述目标用户的业务办理信息；

将所述目标用户的业务办理信息发送给营业厅后台系统。

可选地，在将所述用户身份特征与预先存储的备选用户的身份标识进行匹配之前，还包括：

从目标基站获取用户的身份标识，并根据用户的身份标识获取对应用户的业务数据；其中，所述业务数据包括：用户的上网数据、历史办理套餐信息、消费信息；所述用户的上网数据来自用户上网存储系统，所述历史办理套餐信息、消费信息来自营业厅的业务系统；

对用户的业务数据进行过滤处理，得到备选用户的身份标识和业务数据；

从备选用户的业务数据中提取出用户特征数据。

可选地，所述目标基站是由营业厅按照预设规则确定的基站，其中，所述预设规则包括：选择以营业厅为中心，以预设距离为半径所覆盖范围内的所有基站。

可选地，用户的身份标识包括：用户人脸图像、身份证号码、手机号码中的任一或者任多。

可选地，对用户的业务数据进行过滤处理，得到备选用户的身份标识和业务数据，包括：

根据用户的业务数据，确定用户与所述目标基站在预设时间跨度内的总交互时间；

将总交互时间大于预设的阈值的用户作为备选用户，得到备选用户的身份标识和业务数据。

可选地，所述用户模型包括：基于神经网络建立的分类模型，或者基于机器学习建立分类模型；其中，所述用户模型是通过将历史用户特征数据作为输入，以所述历史用户特征数据对应的真实业务办理信息为目标输出训练得到的。

可选地，所述用户特征数据，包括：访问的网页信息、应用app的使用信息、流量消费信息；

所述用户身份特征包括：用户人脸图像、身份证号码、手机号码其中之一。

第二方面，本发明实施例提供一种用户业务的识别方法，包括：

获取用户身份特征；所述用户身份特征包括：用户人脸图像、身份证号码、手机号码其中之一；

向数据中心上传所述用户身份特征；

接收数据中心发送的目标用户的业务办理信息；

根据所述目标用户的业务办理信息生成服务号码；

根据所述服务号码指派对应的服务人员。

第三方面，本发明实施例提供一种用户业务的识别装置，包括：

接收模块，用于接收营业厅后台系统上传的用户身份特征；

匹配模块，用于将所述用户身份特征与预先存储的备选用户的身份标识进行匹配，得到与所述用户身份特征匹配的目标用户对应的用户特征数据；

处理模块，用于将所述目标用户对应的用户特征数据输入用户模型，输出所述目标用户的业务办理信息；

发送模块，用于将所述目标用户的业务办理信息发送给营业厅后台系统。

可选地，还包括：

过滤模块，用于在将所述用户身份特征与预先存储的备选用户的身份标识进行匹配之前，从目标基站获取用户的身份标识，并根据用户的身份标识获取对应用户的业务数据；其中，所述业务数据包括：用户的上网数据、历史办理套餐信息、消费信息；所述用户的上网数据来自用户上网存储系统，所述历史办理套餐信息、消费信息来自营业厅的业务系统；

对用户的业务数据进行过滤处理，得到备选用户的身份标识和业务数据；

从备选用户的业务数据中提取出用户特征数据。

可选地，所述目标基站是由营业厅按照预设规则确定的基站，其中，所述预设规则包括：选择以营业厅为中心，以预设距离为半径所覆盖范围内的所有基站。

可选地，用户的身份标识包括：用户人脸图像、身份证号码、手机号码中的任一或者任多。

可选地，对用户的业务数据进行过滤处理，得到备选用户的身份标识和业务数据，包括：

根据用户的业务数据，确定用户与所述目标基站在预设时间跨度内的总交互时间；

将总交互时间大于预设的阈值的用户作为备选用户，得到备选用户的身份标识和业务数据。

可选地，所述用户模型包括：基于神经网络建立的分类模型，或者基于机器学习建立分类模型；其中，所述用户模型是通过将历史用户特征数据作为输入，以所述历史用户特征数据对应的真实业务办理信息为目标输出训练得到的。

可选地，所述用户特征数据，包括：访问的网页信息、应用app的使用信息、流量消费信息；

所述用户身份特征包括：用户人脸图像、身份证号码、手机号码其中之一。

第四方面，本发明实施例提供一种数据中心，包括：

存储器，用于存储程序；

处理器，用于执行所述存储器存储的所述程序，当所述程序被执行时，所述处理器用于执行如第一方面中任一项所述的方法。

第五方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，包括：计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面中任一项所述的方法。

第六方面，本发明实施例提供一种用户业务的识别系统，包括：数据中心、基站、营业厅后台系统；

所述数据中心用于执行如第一方面中任一项所述的方法；

所述基站用于获取用户的身份标识和业务数据，并发送给所述数据中心；

所述营业厅后系统用于执行如第二方面所述的方法。

本发明提供的用户业务的识别方法、装置及系统，通过接收营业厅后台系统上传的用户身份特征；将所述用户身份特征与预先存储的备选用户的身份标识进行匹配，得到与所述用户身份特征匹配的目标用户对应的用户特征数据；将所述目标用户对应的用户特征数据输入用户模型，输出所述目标用户的业务办理信息；将所述目标用户的业务办理信息发送给营业厅后台系统。从而实现了对用户所需办理业务的预判，提升营业厅业务办理的效率，缩短用户等待的时间。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一应用场景的结构示意图；

图2为本发明实施例一提供的用户业务的识别方法的流程图；

图3为本发明实施例二提供的用户业务的识别方法的流程图；

图4为本发明实施例三提供的用户业务的识别方法的流程图；

图5为本发明实施例四提供的用户业务的识别装置的结构示意图；

图6为本发明实施例五提供的数据中心的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。

以下，对本申请中的部分用语进行解释说明，以便于本领域技术人员理解：

1)身份识别系统，是指部署在营业厅内的用于识别用户身份的系统，例如摄像头，以及用于录入用户身份证号码或者手机号码的人机交互设备。当身份识别系统获取到用户身份特征之后，将用户身份特征发送给营业厅后台系统。

2)营业厅后台系统，是指营业厅内的数据处理器，其可以与数据中心以及营业厅内的柜台计算机进行数据交互。

图1为本发明一应用场景的结构示意图，如图1所示，包括：基站10、数据中心20、营业厅30、上网数据存储系统40，营业厅30包括：营业厅后台系统31、前台计算机32、用户身份识别系统33构成的营业厅30。数据中心20从营业厅30指定的基站10中获取用户的身份标识；并从上网数据存储系统40获取用户的上网数据，从营业厅的业务系统获取用户的历史办理套餐信息、消费信息等等。其中，用户的上网数据、用户的历史办理套餐信息、消费信息等等构成了用户的业务数据。然后对用户的业务数据进行过滤处理，得到备选用户的身份标识和业务数据；并从备选用户的业务数据中提取出用户特征数据。数据中心20接收营业厅后台系统31上传的用户身份特征，该用户身份特征是部署在营业厅30中的用户身份识别系统33采集到的。数据中心20将用户身份特征与预先存储的备选用户的身份标识进行匹配，得到与用户身份特征匹配的目标用户对应的用户特征数据；然后将目标用户对应的用户特征数据输入用户模型，输出目标用户的业务办理信息。数据中心20将目标用户的业务办理信息发送给营业厅后台系统31。最终，营业厅后台系统31将业务办理信息发布给前台计算机32。从而使得前台工作人员可以预先对进入营业厅30的用户所需办理的业务进行预判，以更好地为用户提供业务办理服务，提升营业厅业务办理的效率，缩短用户等待的时间。

下面以具体地实施例对本发明的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本发明的实施例进行描述。

图2为本发明实施例一提供的用户业务的识别方法的流程图，如图2所示，本实施例中的方法可以包括：

s101、接收营业厅后台系统上传的用户身份特征。

本实施例中，营业厅后台系统可以通过营业厅内部署的身份识别系统来获取用户身份特征。可选地，身份识别系统可以是部署在营业厅内的摄像头，和/或用于录入用户身份证号码或者手机号码的人机交互设备。其中，用户身份特征包括：用户人脸图像、身份证号码、手机号码其中之一。

在一种可选的实施方式中，可以通过摄像头拍摄进入营业厅的用户图像，从用户图像中提取出用户的面部特征。在另一种可选的实施方式中，用户在进入营业厅之后，可以通过人机交互设备输入自身的身份证号码或者手机号码。

s102、将用户身份特征与预先存储的备选用户的身份标识进行匹配，得到与用户身份特征匹配的目标用户对应的用户特征数据。

可选地，在步骤s102之前，数据中心首先从目标基站获取用户的身份标识，并根据用户的身份标识获取对应用户的业务数据；其中，所述业务数据包括：用户的上网数据、历史办理套餐信息、消费信息；对用户的业务数据进行过滤处理，得到备选用户的身份标识和业务数据；从备选用户的业务数据中提取出用户特征数据。其中，目标基站是由营业厅按照预设规则确定的基站，预设规则包括：选择以营业厅为中心，以预设距离为半径所覆盖范围内的所有基站。用户特征数据，包括：访问的网页信息、应用app的使用信息、流量消费信息。可选地，用户的身份标识可以包括：用户人脸图像、身份证号码、手机号码中的任一或者任多。需要说明的是，本实施例中用户的业务数据可以包括：用户的上网数据、历史办理套餐信息、消费信息等等；其中，用户的上网数据是通过网络侧的上网数据存储系统提取到的数据，例如用户的上网数据(网页浏览数据、应用使用数据、消费数据等等)。用户的历史办理套餐信息、消费信息是通过营业厅的业务系统获取到的数据。

具体地，假设营业厅后台系统上传的用户身份特征为用户人脸图像，则从该用户人脸图像中提取出面部特征，然后将该面部特征与预先存储的用户的身份标识中的用户人脸图像的面部特征进行比对。将比对相似度大于预设阈值的身份标识对应的备选用户作为目标用户。

具体地，假设营业厅后台系统上传的用户身份特征为身份证号码，或手机号码，则将其与预先存储的用户的身份标识中的身份证号码、或手机号码进行比对，确定对应的目标用户。

在一种可选的实施方式中，数据中心可以根据用户的业务数据，确定用户与目标基站在预设时间跨度内的总交互时间；将总交互时间大于预设的阈值的用户作为备选用户，得到备选用户的身份标识和业务数据。

本实施例中，可以设置预设时间跨度为3个月，总交互时间是指用户的终端在上网过程中与基站发生数据交互的累积时长。基于总交互时间对用户的进行过滤，可以筛选出营业厅附近的常驻用户。需要说明的是，本实施例中不限定预设时间跨度时长、预设的总交互时长的具体取值；本领域技术人员可以根据实际情况进行调整。

s103、将目标用户对应的用户特征数据输入用户模型，输出目标用户的业务办理信息。

本实施例中，用户模型包括：基于神经网络建立的分类模型，或者基于机器学习建立分类模型；其中，用户模型是通过将历史用户特征数据作为输入，以历史用户特征数据对应的真实业务办理信息为目标输出训练得到的。将目标用户对应的用户特征数据输入训练好的用户模型，由用户模型输出用户可能的业务办理信息。

s104、将目标用户的业务办理信息发送给营业厅后台系统。

本实施例中，数据中心将得到的目标用户的业务办理信息发送给营业厅后台系统，由营业厅后台系统将目标用户的业务办理信息反馈给服务人员。

本实施例，通过接收营业厅后台系统上传的用户身份特征；将用户身份特征与预先存储的备选用户的身份标识进行匹配，得到与用户身份特征匹配的目标用户对应的用户特征数据；将目标用户对应的用户特征数据输入用户模型，输出目标用户的业务办理信息；将目标用户的业务办理信息发送给营业厅后台系统。从而实现了对用户所需办理业务的预判，提升营业厅业务办理的效率，缩短用户等待的时间。

图3为本发明实施例二提供的用户业务的识别方法的流程图，如图3所示，本实施例中的方法可以包括：

s201、获取用户身份特征。

本实施例中，营业厅后台系统可以通过营业厅内部署的身份识别系统来获取用户身份特征。可选地，身份识别系统可以是部署在营业厅内的摄像头，和/或用于录入用户身份证号码或者手机号码的人机交互设备。用户身份特征包括：用户人脸图像、身份证号码、手机号码其中之一。

s202、向数据中心上传用户身份特征。

本实施例中，当用户进入营业厅之后，营业厅后台系统就将获取到的用户身份特征发送给数据中心。

s203、接收数据中心发送的目标用户的业务办理信息。

s204、根据目标用户的业务办理信息生成服务号码。

s205、根据服务号码指派对应的服务人员。

本实施例，营业厅后台系统可以通过身份识别系统快速识别到用户身份并通过数据中心调出用户的特征数据，快速分析出用户的业务办理意向，并发送到营业厅的前台计算机，从而可以使得服务人员迅速知晓用户办理的业务信息从而可以加快业务办理流程，提升用户办理业务速率，增强用户体验。

图4为本发明实施例三提供的用户业务的识别方法的流程图，如图4所示，本实施例中的方法可以包括：

s301、数据中心从目标基站获取用户身份标识，并根据用户的身份标识获取对应用户的业务数据。

s302、数据中心对用户的业务数据进行过滤处理。

s303、身份识别系统向营业厅后台系统发送用户身份特征。

s304、数据中心从营业厅后台系统获取用户身份特征。

s305、数据中心对用户身份特征与预先存储的备选用户的身份标识进行匹配。

s306、数据中心将目标用户对应的用户特征数据输入用户模型，输出目标用户的业务办理信息。

s307、数据中心向营业厅后台系统发送目标用户的业务办理信息。

s308、营业厅后台系统向前台计算机转发目标用户的业务办理信息。

s309、前台计算机为用户办理业务。

本实施例可以执行上述图2、图3所示的方法中的技术方案，其实现过程和技术效果与上述方法类似，此处不再赘述。

图5为本发明实施例四提供的用户业务的识别装置的结构示意图，如图5所示，本实施例中的装置可以包括：

接收模块51，用于接收营业厅后台系统上传的用户身份特征；

匹配模块52，用于将用户身份特征与预先存储的备选用户的身份标识进行匹配，得到与用户身份特征匹配的目标用户对应的用户特征数据；

处理模块53，用于将目标用户对应的用户特征数据输入用户模型，输出目标用户的业务办理信息；

发送模块54，用于将目标用户的业务办理信息发送给营业厅后台系统。

可选地，还包括：

过滤模块55，用于在将用户身份特征与预先存储的备选用户的身份标识进行匹配之前，从目标基站获取用户的身份标识，并根据用户的身份标识获取对应用户的业务数据；其中，所述业务数据包括：用户的上网数据、历史办理套餐信息、消费信息；所述用户的上网数据来自用户上网存储系统，所述历史办理套餐信息、消费信息来自营业厅的业务系统；

对用户的业务数据进行过滤处理，得到备选用户的身份标识和业务数据；

从备选用户的业务数据中提取出用户特征数据。

可选地，目标基站是由营业厅按照预设规则确定的基站，其中，预设规则包括：选择以营业厅为中心，以预设距离为半径所覆盖范围内的所有基站。

可选地，用户的身份标识包括：用户人脸图像、身份证号码、手机号码中的任一或者任多。

可选地，对用户的业务数据进行过滤处理，得到备选用户的身份标识和业务数据，包括：

根据用户的业务数据，确定用户与目标基站在预设时间跨度内的总交互时间；

将总交互时间大于预设的阈值的用户作为备选用户，得到备选用户的身份标识和业务数据。

可选地，用户模型包括：基于神经网络建立的分类模型，或者基于机器学习建立分类模型；其中，用户模型是通过将历史用户特征数据作为输入，以历史用户特征数据对应的真实业务办理信息为目标输出训练得到的。

可选地，用户特征数据，包括：访问的网页信息、应用app的使用信息、流量消费信息；

用户身份特征包括：用户人脸图像、身份证号码、手机号码其中之一。

本实施例可以执行上述图2～图4所示的方法中的技术方案，其实现过程和技术效果与上述方法类似，此处不再赘述。

本发明实施例还提供一种用户业务的识别系统，本实施中的系统可以包括：数据中心、基站、营业厅后台系统；数据中心用于执行如图2的方法；基站用于获取用户的身份标识和业务数据，并发送给数据中心；营业厅后系统用于执行如图3的方法；其实现过程和技术效果与上述方法类似，此处不再赘述。

图6为本发明实施例五提供的数据中心的结构示意图，如图6所示，本实施例中的数据中心60包括：处理器61和存储器62；

存储器62，可以包括易失性存储器(英文：volatilememory)，例如随机存取存储器(英文：random-accessmemory，缩写：ram)，如静态随机存取存储器(英文：staticrandom-accessmemory，缩写：sram)，双倍数据率同步动态随机存取存储器(英文：doubledataratesynchronousdynamicrandomaccessmemory，缩写：ddrsdram)等；存储器也可以包括非易失性存储器(英文：non-volatilememory)，例如快闪存储器(英文：flashmemory)，硬盘(英文：harddiskdrive，缩写：hdd)或固态硬盘(英文：solid-statedrive，缩写：ssd)；存储器还可以包括上述种类的存储器的组合。存储器62用于存储计算机程序(如实现上述方法的应用程序、功能模块等)、计算机指令等，上述的计算机程序、计算机指令等可以分区存储在一个或多个存储器62中。并且上述的计算机程序、计算机指令、数据等可以被处理器61调用。

处理器61，用于执行存储器62存储的计算机程序，以实现上述实施例涉及的方法中的各个步骤。具体可以参见前面方法实施例中的相关描述。其中，存储器62、处理器61可以通过总线63耦合连接。其中，处理器61可以是中央处理器(英文：centralprocessingunit，缩写：cpu)，网络处理器(英文：networkprocessor，缩写：np)。

本实施例可以执行上述图2所示的方法中的技术方案，其实现过程和技术效果与上述方法类似，此处不再赘述。

此外，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当用户设备的至少一个处理器执行该计算机执行指令时，用户设备执行上述各种可能的方法。

其中，计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于asic中。另外，该asic可以位于用户设备中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于通信设备中。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。