(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210684545.3 (22)申请日 2022.06.17 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 康占春　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 专利代理师 李辉　樊一槿 (51)Int.Cl. G06F 16/9535(2019.01) G06F 16/9537(2019.01) G06Q 40/02(2012.01) (54)发明名称 一种网点推荐处 理方法及装置 (57)摘要 本发明提供一种网点推荐处理方法及 装置， 涉及数据处理技术领域， 可用于金融领域或其他 技术领域。 所述方法包括： 获取客户要办理的业 务类型和当前位置； 基于预设网点推荐模型对所 述业务类型和所述当前位置进行处理， 得到向所 述客户推荐的目标网点； 其中， 所述预设网点推 荐模型基于样本数据训练动态 规划模型得到。 所 述装置执行上述方法。 本发明实施例提供的网点 推荐处理方法及装置， 能够向客户合理推荐网 点， 方便客户办理业 务。 权利要求书1页 说明书6页 附图2页 CN 115080849 A 2022.09.20 CN 115080849 A 1.一种网点推荐处 理方法， 其特 征在于， 包括： 获取客户要办理的业 务类型和当前位置； 基于预设网点推荐模型对所述业务类型和所述当前位置进行处理， 得到向所述客户推 荐的目标网点； 其中， 所述预设网点推荐模型基于样本数据训练动态规划模型 得到。 2.根据权利要求1所述的网点推荐处理方法， 其特征在于， 所述预设网点推荐模型中网 点选择影响因子包括客户与网点之间的距离、 所述业务类型、 网点的业务窗口配置和当前 排队人数； 相应的， 通过优化与所述距离、 所述业务类型、 所述网点的业务 窗口配置和所述当前排 队人数分别对应的权 重值实现训练所述动态规划模型。 3.根据权利要求1所述的网点推荐处理方法， 其特征在于， 所述网点推荐处理方法还包 括： 定期更新训练集中的样本数据。 4.根据权利要求1所述的网点推荐处理方法， 其特征在于， 所述动态规划模型包括 回归 模型。 5.一种网点推荐处 理装置， 其特 征在于， 包括： 获取单元， 用于获取客户要办理的业 务类型和当前位置； 推荐单元， 用于基于预设网点推荐模型对所述业务类型和所述当前位置进行处理， 得 到向所述 客户推荐的目标网点； 其中， 所述预设网点推荐模型基于样本数据训练动态规划模型 得到。 6.根据权利要求5所述的网点推荐处理装置， 其特征在于， 所述预设网点推荐模型中网 点选择影响因子包括客户与网点之间的距离、 所述业务类型、 网点的业务窗口配置和当前 排队人数； 相应的， 通过优化与所述距离、 所述业务类型、 所述网点的业务 窗口配置和所述当前排 队人数分别对应的权 重值实现训练所述动态规划模型。 7.根据权利要求5所述的网点推荐处理装置， 其特征在于， 所述网点推荐处理装置还用 于： 定期更新训练集中的样本数据。 8.根据权利要求5所述的网点推荐处理装置， 其特征在于， 所述动态规划模型包括 回归 模型。 9.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4任一所述方 法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程 序， 所述计算机程序被处 理器执行时实现权利要求1至4任一所述方法。 11.一种计算机程序产品， 其特征在于， 所述计算机程序产品包括计算机程序， 所述计 算机程序被处 理器执行时实现权利要求1至4任一所述方法。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115080849 A 2一种网点推荐处理 方法及装置 技术领域 [0001]本发明涉及数据处 理技术领域， 具体涉及一种网点推荐处 理方法及装置 。 背景技术 [0002]随着银行传统业务线上化转移， 商业银行在大规模的裁撤银行的网点规模、 未裁 撤的银行网点也会缩减窗口， 这就导致会出现客户去办理业务的网点可能办理不了所需要 办理的业 务等一系列问题， 给客户带来诸多不便 。 发明内容 [0003]针对现有技术中的问题， 本发明实施例提供一种网点推荐处理方法及装置， 能够 至少部分地 解决现有技 术中存在的问题。 [0004]一方面， 本发明提出一种网点推荐处 理方法， 包括： [0005]获取客户要办理的业 务类型和当前位置； [0006]基于预设网点推荐模型对所述业务类型和所述当前位置进行处理， 得到向所述客 户推荐的目标网点； [0007]其中， 所述预设网点推荐模型基于样本数据训练动态规划模型 得到。 [0008]其中， 所述预设网点推荐模型中网点选择影响因子包括客户与网点之间的距离、 所述业务类型、 网点的业 务窗口配置和当前排队人 数； [0009]相应的， 通过优化与所述距离、 所述业务类型、 所述网点的业务窗口配置和所述当 前排队人 数分别对应的权 重值实现训练所述动态规划模型。 [0010]其中， 所述网点推荐处 理方法还 包括： [0011]定期更新训练集中的样本数据。 [0012]其中， 所述动态规划模型包括回归 模型。 [0013]一方面， 本发明提出一种网点推荐处 理装置， 包括： [0014]获取单元， 用于获取客户要办理的业 务类型和当前位置； [0015]推荐单元， 用于基于预设网点推荐模型对所述业务类型和所述当前位置进行处 理， 得到向所述 客户推荐的目标网点； [0016]其中， 所述预设网点推荐模型基于样本数据训练动态规划模型 得到。 [0017]其中， 所述预设网点推荐模型中网点选择影响因子包括客户与网点之间的距离、 所述业务类型、 网点的业 务窗口配置和当前排队人 数； [0018]相应的， 通过优化与所述距离、 所述业务类型、 所述网点的业务窗口配置和所述当 前排队人 数分别对应的权 重值实现训练所述动态规划模型。 [0019]其中， 所述网点推荐处 理装置还用于： [0020]定期更新训练集中的样本数据。 [0021]其中， 所述动态规划模型包括回归 模型。 [0022]再一方面， 本 发明实施例提供一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储说　明　书 1/6 页 3 CN 115080849 A 3