一种排队预约管理方法及装置与流程

本申请涉及数据处理领域，特别涉及一种排队预约管理方法及装置。

背景技术：

1、随着互联网金融的迅猛发展，越来越多的人选择使用银行服务，使得银行的客户量日益增加。在高峰期，客户需要在银行柜台前排队等待，等待时间较长，不仅引起客户的不满和疲劳，而且也影响了银行的服务质量和形象。传统的银行柜台排队系统采用的是人工指引和计数器计数的方式，客户需要在柜台前排队等待，等待时间较长，且难以准确地估计等待时间，容易引起客户的不满。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请的目的在于提供一种排队预约管理方法及装置，提高排队队列生成的准确性，减少客户等待时间，提高用户体验。其具体方案如下：

2、第一方面，本申请提供了一种排队预约管理方法，包括：

3、响应于目标对象的排队请求，获取所述目标对象的排队信息，所述排队信息包括年龄、性别、健康信息、授权身份信息、所属区域信息、时间段信息、等待人数和目标网点中的至少一种；

4、基于所述排队信息以及深度学习模型，确定所述目标对象的排队结果，所述深度学习模型包括一维卷积网络，所述深度学习模型通过历史排队信息和历史排队结果训练得到，所述排队结果用于指示等待时长。

5、可选的，所述排队请求包括网点信息，所述基于所述排队信息以及深度学习模型，确定所述目标对象的排队结果，包括：

6、通过所述目标网点的网点设备，基于所述排队信息以及与所述网点设备对应的深度学习模型，确定所述目标对象的排队结果。

7、可选的，所述方法还包括：

8、响应于所述目标对象的业务办理请求，获取所述目标对象的定位信息，所述定位信息包括地理位置或通过通信信号强度确定的位置信息，所述通信信号包括无线网络信号和/或蓝牙信号；

9、根据所述业务办理请求和所述定位信息为所述目标对象确定推荐网点。

10、可选的，所述方法还包括：

11、通过5g消息获取所述排队信息；和/或，

12、通过5g消息向所述目标对象对应的终端设备发送所述排队结果。

13、可选的，所述方法还包括：

14、响应于所述目标对象的延时请求，确定所述目标对象的延时信息；

15、根据所述延时信息更新所述排队结果。

16、第二方面，本申请实施例还提供了一种排队预约管理装置，包括：

17、排队信息获取单元，用于响应于目标对象的排队请求，获取所述目标对象的排队信息，所述排队信息包括年龄、性别、健康信息、授权身份信息、所属区域信息、时间段信息、等待人数和目标网点中的至少一种；

18、排队结果确定单元，用于基于所述排队信息以及深度学习模型，确定所述目标对象的排队结果，所述深度学习模型包括一维卷积网络，所述深度学习模型通过历史排队信息和历史排队结果训练得到，所述排队结果用于指示等待时长。

19、可选的，所述排队结果确定单元具体用于：

20、通过所述目标网点的网点设备，基于所述排队信息以及与所述网点设备对应的深度学习模型，确定所述目标对象的排队结果。

21、可选的，所述装置还包括：

22、定位信息获取单元，用于响应于所述目标对象的业务办理请求，获取所述目标对象的定位信息，所述定位信息包括地理位置或通过通信信号强度确定的位置信息，所述通信信号包括无线网络信号和/或蓝牙信号；

23、推荐网点确定单元，用于根据所述业务办理请求和所述定位信息为所述目标对象确定推荐网点。

24、可选的，所述装置还包括：

25、信息传输单元，用于通过5g消息获取所述排队信息；和/或，通过5g消息向所述目标对象对应的终端设备发送所述排队结果。

26、可选的，所述装置还包括：

27、延时信息获取单元，用于响应于所述目标对象的延时请求，确定所述目标对象的延时信息；

28、结果更新单元，用于根据所述延时信息更新所述排队结果。

29、本申请实施例提供了一种排队预约管理方法及装置，响应于目标对象的排队请求，获取目标对象的排队信息，排队信息包括年龄、性别、健康信息、所属区域信息、授权身份信息、时间段信息、等待人数和目标网点中的至少一种，基于排队信息以及深度学习模型，可以确定目标对象的排队结果，深度学习模型包括一维卷积网络，深度学习模型通过历史排队信息和历史排队结果训练得到。排队信息较为多样化，相比于特征缺失下的单一排队信息而言能够提供个性化服务，且能够得到更符合个体需求的排队时间，提高用户体验，一维卷积网络可以处理序列数据，提取输入数据中的局部特征，基于此确定的排队结果相比于人工引导排号是相对合理的排队结果，排队结果用于指示等待时长，能够使排队等待时间透明化，减少用户等待时间以及等待中的焦虑感和不确定性，且在减少等待人员的同时，银行系统资源利用率也相应提高。

技术特征：

1.一种排队预约管理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述排队请求包括网点信息，所述基于所述排队信息以及深度学习模型，确定所述目标对象的排队结果，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.一种排队预约管理装置，其特征在于，包括：

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述排队结果确定单元具体用于：

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

9.根据权利要求6-8任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

10.根据权利要求6-8任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

技术总结本申请提供一种排队预约管理方法及装置，响应于目标对象的排队请求，获取目标对象的排队信息，排队信息包括年龄、性别、健康信息、所属区域信息、授权身份信息、时间段信息、等待人数和目标网点中的至少一种，基于排队信息以及深度学习模型，可以确定目标对象的排队结果，排队结果用于指示等待时长，深度学习模型包括一维卷积网络，深度学习模型通过历史排队信息和历史排队结果训练得到。排队信息较为多样化，相比于特征缺失下的单一排队信息而言能够提供个性化服务，且能够得到更符合个体需求的排队时间，提高用户体验，一维卷积网络可以处理序列数据，提取输入数据中的局部特征，基于此确定的排队结果是相对合理的排队结果。技术研发人员：孔德鹏,齐筱佳,张家豪受保护的技术使用者：中国农业银行股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/9