(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 202210797846.7 (22)申请日 2022.07.08 (71)申请人 浪潮卓数 大数据产业发展 有限公司 地址 214125 江苏省无锡市无锡经济开发 区金融一街15号1101、 1102、 1103、 1104、 1105、 1106、 1107、 1108 (72)发明人 许云涛　单震　 (74)专利代理 机构 济南信达专利事务所有限公 司 37100 专利代理师 姜丽洁 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 30/00(2012.01) G06Q 40/02(2012.01) (54)发明名称 一种银行网点人员配备 预测方法及装置 (57)摘要 本发明涉及大数据技术领域， 具体提供了一 种银行网点人员配备预测方法， 具有如下步骤： S1、 通过银行办理业务流水数据， 记录到访客户 的工作信息和办理业务类型， 将期间内天气情 况、 当地疫情数据、 网点营销活动与流水数据按 日期匹配； S2、 确定 预测周期， 根据预测周期确定 用于进行预测的历史数据范围； S3、 根据步骤S2 计算出的预测到访人数， 计算预测网点人员安排 的数量及岗位。 与现有技术相比， 本发明可以根 据预测数据， 合理调配各网点的人员数量及工作 职能配比， 提升网点的运行效率的同时减少网点 运行成本开销， 进而减少客户等待时间、 提升网 点的客户服 务满意度。 权利要求书2页 说明书4页 附图1页 CN 115081729 A 2022.09.20 CN 115081729 A 1.一种银 行网点人员配备 预测方法， 其特 征在于， 具有如下步骤： S1、 通过银行办理业务流水数据， 记录到访客户的工作信息和办理业务类型， 将期间内 天气情况、 当地疫情数据、 网点营销活动与流水 数据按日期匹配； S2、 确定预测周期， 根据预测周期确定用于进行 预测的历史数据范围； S3、 根据步骤S2计算出的预测到访人 数， 计算预测网点人员安 排的数量及岗位。 2.根据权利要求1所述的一种银行网点人员配备预测方法， 其特征在于， 在步骤S1中， 基于银行流水数据， 提取到访客户工作信息， 并将到访客户工作信息划分为两类， 一类为柜 面业务， 另一类为非固定 工作时间； 提取客户办理业务类型划分为柜面业务和非柜面业务， 确定网点客户群体中固定工作 时间客户与非固定 工作时间客户比例P客户 群 体， 确定网点柜面 业务与非柜面 业务比例P业 务。 3.根据权利要求1或2所述的一种银行网点人员 配备预测方法， 其特征在于， 取雨雪恶 劣天气业务数量N恶 劣天气与同期天气良好时业务数量N良好天气进行比对， 计算雨雪天气对到访客 户数影响系数C天气＝N恶 劣 天气/N良好 天气。 4.根据权利要求3所述的一种银 行网点人员配备 预测方法， 其特 征在于， 取当地当日有病例时网点到访人数N有病例与同期当地无病例时网点到访人数N无病例作对 比， 计算得 出疫情对到访客户数影响系数： C病例＝N有病例/N无病例。 5.根据权利要求4所述的一种银行网点人员配备预测方法， 其特征在于， 取网点开展营 销活动时网点到访人数N有营销 活动与同期网点未开展营销活动时网点到访人数N无营销 活动作比对， 计算营销活动对网点到访人 数营销的系数： C营销 活动＝N有 营销 活动/N无 营销 活动。 6.根据权利要求5所述的一种银行网点人员配备预测方法， 其特征在于， 在步骤S2中， 根据历史数据确定周期内正常情况下预计到访人数， 并分别计算 天气、 疫情、 营销活动的影 响因数， 进而计算出预计周期内的预计到访人数N预计， 随着数据量的增大， 将预测数据与 实 际数据对比， 并不断调整影响系数。 7.根据权利要求6所述的一种银行网点人员配备预测方法， 其特征在于， 在步骤S2中， 确定预测周期， 根据预测周期确定用于进行 预测的历史数据范围， 具体分为： (1)设置预测周期， 预测周期按月份、 周、 日三个维度划分； (2)将预测周期再进行分类， 日数据分为工作日与非工作日； 对工作日预测试需要结合 网点客户群体比例P客户 群 体； (3)根据预测周期， 调取往期该时间段内到访人数， 需要尽可能剔除天气等因素对该数 据影响， 计算得 出常规情况 下预测到访人 数数据N常规； (4)结合天气、 疫情等因素的影响系数， 计算 最终预测到访人 数 N预测＝N常规*C天气*C病例*C营销 活动； (5)随着数据规模的扩大， 不断调整各类 影响系数。 8.根据权利要求7所述的一种银行网点人员配备预测方法， 其特征在于， 在步骤S3中， 根据不同标签预测周期下计算出来的预测系数P， 算出 预测客流量N预＝P*N理； 根据网点历史数据， 确认业务量与人员数量的配比比例P， 再通过比例来计算两种业务 类型所需人员的比例P柜 面、 P非柜 面， 最终得出柜面业务所需员工数量；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115081729 A 2N柜 面＝N预测*P*P柜 面， 非柜面业务所需员工数量 N非柜 面＝N预测*(1‑P)*P非柜面。 9.一种银行网点人员配备预测装置， 其特征在于， 包括： 至少一个存储器和至少一个处 理器； 所述至少一个存 储器， 用于存 储机器可读程序； 所述至少一个处理器， 用于调用所述机器可读程序， 执行权利要求1至8中任一所述的 方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115081729 A 3