>[0092]3、采用本发明系统和方法，客户可以根据推荐信息合理有效地选择所要办理业务的网点，有效地解决了部分网点客户流量小，资源浪费或部分网点客户流量大等网点客户流量分配不均匀、客户等待时间较长的现象。
[0093]以上所述的实施例仅用于说明本发明的技术思想及特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，不能仅以本实施例来限定本发明的专利范围，即凡依本发明所揭示的精神所作的同等变化或修饰，仍落在本发明的专利范围内。
【主权项】
1.一种基于大数据预测引导客户办理银行业务的推荐系统，其特征在于，包括:客户端，定位模块，网点，数据传输模块和预测模块； 所述的客户端，客户在客户端输入信息，客户端对客户进行画像并对其归类； 所述的定位模块，在客户授权位置信息后对客户当前位置进行定位并识别指定半径内的网点，同时显示这些网点的具体距离和预计到达时间； 所述网点，将时间分成不同的时间段，分别计算某种业务在不同时间段的平均办理时间，并根据客户的不同类型，计算不同时间段办理某种业务的需求密度或不同时间段预约某种业务的需求密度； 所述的数据传输模块，是一个数据交换平台，通过通用网关连接网点、客户端和定位模块，并通过实时连接客户端、网点和定位模块来获取数据并传输到预测模块； 所述的预测模块，根据不同客户类型和客户输入信息建立模型，并为客户定制推荐信息。2.根据权利要求1所述的基于大数据预测引导客户办理银行业务的推荐系统，其特征在于，所述客户的归类类型包括普通客户、潜在VIP客户和VIP客户。3.根据权利要求1所述的基于大数据预测引导客户办理银行业务的推荐系统，其特征在于，所述定位模块通过电信移动运营商的无线电通讯网络或外部定位方式获取客户端用户的位置信息。4.根据权利要求1所述的基于大数据预测引导客户办理银行业务的推荐系统，其特征在于，所述预测模块包括: 网点输入信息单元，用于筛选数据传输模块中网点的输入信息； 定位输入信息单元，用于筛选数据传输模块中定位模块的输入信息； 网点推荐单元，用于根据输入信息给出各网点推荐分数，分数越低，推荐程度越高。5.根据权利要求2所述的基于大数据预测引导客户办理银行业务的推荐系统，其特征在于，对于普通客户和潜在VIP客户，所述预测模块还包括:业务办理时间推荐单元，用于根据输入信息给出该网点办理业务时间的推荐分数，分数越低，推荐程度越高； 对于VIP客户，所述预测模块还包括:预约时间推荐单元，用于根据输入信息通过模型给出该网点预约办理业务时间的推荐分数，分数越低，推荐程度越高。6.一种基于大数据预测引导客户办理银行业务的推荐方法，是基于权利要求1所述的基于大数据预测引导客户办理银行业务的推荐系统的推荐方法，其特征在于，包括以下步骤: (1)客户在客户端输入用户名、卡号、密码、需要办理的业务类型以及选择性输入办理业务的半径、网点或时间，客户端其进行客户画像并归类，归类类型包括普通客户、潜在VIP客户和VIP客户； (2)定位模块在客户授权位置信息后通过定位客户当前位置搜索指定半径内的网点并显示这些网点的具体距离，并结合距离和交通方式显示到这些网点的预计到达时间； (3)若客户为普通客户或潜在VIP客户，网点将时间分成不同的时间段，分别计算某种业务在不同时间段的平均办理时间和不同时间段办理某种业务的需求密度；否则，执行步骤⑷: (4)若客户为VIP客户，网点将时间分成不同的时间段，分别计算某种业务在不同时间段的平均办理时间和不同时间段预约某种业务的需求密度； (5)数据传输模块通过实时连接客户端、网点和定位模块来获取数据并传输到预测模块； (6)若客户为普通客户或潜在VIP客户，则可选择在客户端中输入希望办理业务的网点、半径或办理时间； 若客户选择输入希望办理业务的网点，则预测模块会根据该网点在不同时间段办理某种业务的需求密度来进行对比，并为客户推荐最佳办理时间段； 若客户选择输入希望办理业务的半径，则预测模块会根据半径距离，通过不同交通方式预计到达时间，并根据预计到达时间、某种业务在不同时间段的平均办理时间和不同时间段办理某种业务的需求密度这三个输入项建立模型并得出一个分数，通过该分数评价不同网点办理该业务的推荐程度，得分越低推荐程度越高； 若客户选择输入希望办理业务的时间，则默认的半径值为5km，预测模块根据5km内各网点的距离，通过不同交通方式预计到达时间，并根据预计到达时间、某种业务在该时间段的平均办理时间和该时间段办理某种业务的需求密度这三个输入项建立模型并得出一个分数，通过该分数评价不同网点办理该业务的推荐程度，得分越低推荐程度越高； 否则，执行步骤(7); (7)若客户为VIP客户，则可选择在客户端中输入希望办理业务的网点、半径或办理时间； 若客户选择输入希望办理业务的网点，则预测模块会根据该网点在不同时间段预约办理业务的需求密度来进行对比，并为客户推荐最佳办理时间段； 若客户选择输入希望办理业务的半径，则预测模块会根据半径距离，通过不同交通方式预计到达时间，并根据预计到达时间、某种业务在不同时间段的平均办理时间和不同时间段预约某种业务的需求密度这三个输入项建立模型并得出一个分数，通过该分数评价不同网点办理该业务的推荐程度，得分越低推荐程度越高； 若客户选择输入希望办理业务的时间，则默认的半径值为5km，预测模块根据5km内各网点的距离，通过不同交通方式预计到达时间，并通过预计到达时间、某种业务在该时间段的平均办理时间和该时间段预约某种业务的需求密度这三个输入项建立模型并得出一个分数，通过该分数评价不同网点办理该业务的推荐程度，得分越低推荐程度越高。7.根据权利要求6所述的基于大数据预测引导客户办理银行业务的推荐方法，其特征在于，所述步骤(I)中，所述客户画像是根据客户在银行的存款总额或近几个月的存款总额或该客户的征信数据对客户进行的画像，识别客户的类型。8.根据权利要求6所述的基于大数据预测引导客户办理银行业务的推荐方法，其特征在于，所述步骤(6)中，所述分数的计算公式为:分数=预计到达时间+某种业务在某时间段的平均办理时间X某时间段办理某种业务的需求密度，所述预计到达时间、某种业务在某时间段的平均办理时间的单位为分钟。9.根据权利要求6所述的基于大数据预测引导客户办理银行业务的推荐方法，其特征在于，所述步骤(7)中，所述分数的计算公式为:分数=预计到达时间+某种业务在某时间段的平均办理时间X某时间段预约某种业务的需求密度，所述预计到达时间、某种业务在某时间段的平均办理时间的单位为分钟。10.根据权利要求6所述的基于大数据预测引导客户办理银行业务的推荐方法，其特征在于，所述步骤(6)中，对于潜在VIP客户，预测模块在为其推荐合适的网点或者办理业务的时间的同时，还为其提供VIP优质服务。
【专利摘要】基于大数据预测引导客户办理银行业务的推荐系统及方法，包括：客户端，定位模块，网点，数据传输模块和预测模块；客户端对客户进行画像并对其归类；定位模块对客户当前位置进行定位，同时显示网点的具体距离和预计到达时间；网点将时间分成不同的时间段，分别计算某种业务在不同时间段的平均办理时间、不同时间段办理某种业务的需求密度或不同时间段预约某种业务的需求密度；数据传输模块通过实时连接客户端、网点和定位模块来获取数据并传输到预测模块；预测模块为客户定制推荐信息。本发明可以准确且智能地给出各网点的推荐程度，通过对客户画像、分类，可以对不同客户进行个性化推荐和精准营销，效率较高且成本较低。
【IPC分类】H04L29/08, G06Q50/10
【公开号】CN105681409
【申请号】CN201610013266
【发明人】谭茂周, 周樟俊, 周文
【申请人】上海银行股份有限公司
【公开日】2016年6月15日
【申请日】2016年1月11日