[發明專利]一種數據處理方法及裝置

在審

• 申請號: 202110486343.3
• 申請日: 2021-04-30
• 公開（公告）號: CN113052508A
• 公開（公告）日: 2021-06-29
• 發明（設計）人: 宋雨;程璐;楊曉明;趙輝
• 申請（專利權）人: 中國銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/04;G06Q40/02;G06K9/62
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 張建

本發明公開了一種數據處理方法及裝置，可以使用熟練度評估模型來獲得柜員對于目標待評估業務的熟練度評估分數，可以使用整體等待時長評估模型來獲得客戶在辦理目標待評估業務時所需的整體等待時長評估分數，并通過將熟練度評估分數的倒數和整體等待時長評估分數的和值，確定為對目標待評估業務進行評估的最終有效分數，而該最終有效分數即可以定量評估目標待評估業務在作為網點機器人的學習對象時，對目標網點的網點效能產生的提高幅度，有效實現對目標待評估業務的評估。

技術領域

本發明涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種數據處理方法及裝置。

背景技術

隨著智能科學技術的提高，銀行對于網點機器人的部署及應用范圍不斷擴大。

網點機器人可以是銀行網點部署的業務處理設備，可以在與客戶閑聊和協助解答客戶問題的基礎上，辦理客戶提出的業務請求，解決客戶需求。其中，銀行網點需要處理的業務類型眾多，網點機器人由于處理資源有限而無法全面覆蓋所有業務。

當前，現有技術可以分別評估各業務在作為網點機器人的學習對象時，銀行網點可以取得的網點效能的提高幅度，并可以將對銀行網點的網點效能具有最大提高幅度的業務確定為網點機器人的學習對象。

但是，在上述對業務進行評估的過程中，現有技術未能有效的對業務進行評估。

發明內容

鑒于上述問題，本發明提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的數據處理方法及裝置，技術方案如下：

一種數據處理方法，包括：

獲得目標網點中各柜員的工作信息，所述工作信息至少包括年齡和入職時間；

獲得所述目標網點對目標待評估業務的歷史辦理信息，所述歷史辦理信息包括在所述歷史時段內的辦理數量和辦理時長信息；

將第一輸入數據輸入至訓練好的熟練度評估模型中，獲得所述熟練度評估模型輸出的熟練度評估分數，所述第一輸入數據中包括各所述柜員的工作信息、所述歷史辦理信息和所述目標待評估業務；

獲得所述目標網點在目標時段內辦理各請求業務的時間信息，所述時間信息包括叫號時間和等待時長；

將第二輸入數據輸入至訓練好的整體等待時長評估模型，獲得所述整體等待時長評估模型輸出的整體等待時長評估分數，所述第二輸入數據由有序排列的至少一個元素數據構成，各所述元素數據中均包括所述目標待評估業務、所述目標網點在所述目標時段內辦理的一個所述請求業務及相應的所述時間信息；

將所述熟練度評估分數的倒數與所述整體等待時長評估分數的和值，確定為所述目標待評估業務對應的最終有效分數。

可選的，所述目標待評估業務為待評估業務集中的待評估業務，所述待評估業務集中包括至少一個待評估業務；所述方法還包括：

分別獲得所述待評估業務集中各待評估業務對應的最終有效分數；

按照由高分數至低分數的次序，對各所述最終有效分數進行排序，將排序序號不大于預設閾值的最終有效分數所對應的待評估業務，確定為網點機器人的待學習業務。

可選的，所述目標時段的時長為一天；所述方法還包括：

通過叫號機，對第一網點每天辦理請求業務的時間信息進行收集；

利用所述第一網點在同一天內辦理的各請求業務及相應的時間信息，確定所述整體等待時長評估模型的一個訓練樣本，其中，所述訓練樣本由有序排列的至少一個子數據構成，各所述子數據中均包括第一待評估業務、所述第一網點在當天辦理的一個所述請求業務及相應的所述時間信息；