CN117934135A - 一种网点运营管理方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种网点运营管理方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：对网点的历史运营数据进行数据处理得到数据集；基于所述数据集对已构建的数字孪生模型进行模型训练、模型验证与更新得到目标模型；基于实时的网点运营数据对所述目标模型进行评估，并根据评估结果对模型进行调优得到最终模型；将所述最终模型整合到工作***中，通过所述最终模型确定最优网点运营策略，以将所述最优网点运营策略应用于真实的网点实现网点运营管理。该方法通过数字孪生技术与银行网点运营的结合，能够优化网点的布局和运营策略，提高运营效率和客户满意度，从而实现更加高效和个性化的服务。

Description

一种网点运营管理方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明实施例涉及数字孪生技术领域，尤其涉及一种网点运营管理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在现代银行业务中，银行网点仍然是为客户提供服务的重要场所。尽管数字化银行业务得到了快速的发展，但许多客户仍然倾向于在实体银行网点进行某些复杂或大额的交易。因此，优化银行网点的运营管理对于提高客户满意度和实现银行业务的高效运营至关重要。

传统的银行网点管理方式往往依赖于人工经验，对于客户的行为、交易情况等都是通过统计报表进行分析。这种方式在处理简单、常规的情况时可能是有效的，但在应对复杂的市场变化、客户需求和新兴的金融产品时则显得捉襟见肘。

近年来，随着数字化技术的发展，一些先进的银行开始尝试利用更复杂的数据分析工具和方法，如机器学习和人工智能，来分析和预测网点的运营情况。这些方法可以提供更加深入的分析结果，但该方法通常需要大量的数据和高性能的计算资源。此外，该方法通常是基于过去的数据进行预测分析，导致预测准确率较低。

发明内容

本发明提供了一种网点运营管理方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术预测准确率较低的问题。

根据本发明的一方面，提供了一种网点运营管理方法，包括：

对网点的历史运营数据进行数据处理得到数据集；

基于所述数据集对已构建的数字孪生模型进行模型训练、模型验证与更新得到目标模型；

基于实时的网点运营数据对所述目标模型进行评估，并根据评估结果对模型进行调优得到最终模型；

将所述最终模型整合到工作***中，通过所述最终模型确定最优网点运营策略，以将所述最优网点运营策略应用于真实的网点实现网点运营管理。

根据本发明的另一方面，提供了一种网点运营管理装置，包括：

处理模块，用于对网点的历史运营数据进行数据处理得到数据集；

确定模块，用于基于所述数据集对已构建的数字孪生模型进行模型训练、模型验证与更新得到目标模型；

调优模块，用于基于实时的网点运营数据对所述目标模型进行评估，并根据评估结果对模型进行调优得到最终模型；

应用模块，用于将所述最终模型整合到工作***中，通过所述最终模型确定最优网点运营策略，以将所述最优网点运营策略应用于真实的网点实现网点运营管理。

根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的网点运营管理方法。

根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的网点运营管理方法。

本发明实施例的技术方案，通过对网点的历史运营数据进行数据处理得到数据集；基于所述数据集对已构建的数字孪生模型进行模型训练、模型验证与更新得到目标模型；基于实时的网点运营数据对所述目标模型进行评估，并根据评估结果对模型进行调优得到最终模型；将所述最终模型整合到工作***中，通过所述最终模型确定最优网点运营策略，以将所述最优网点运营策略应用于真实的网点实现网点运营管理，取到了优化网点的布局和运营策略，提高运营效率和客户满意度，从而实现更加高效和个性化的服务的有益效果。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一提供的一种网点运营管理方法的流程示意图；

图2为本发明实施例一提供的一种网点运营管理方法中的最终模型生成示意图；

图3为本发明实施例二提供的一种网点运营管理方法的流程示意图；

图4为本发明实施例三提供的一种网点运营管理装置的结构示意图；

图5为本发明实施例的一种网点运营管理方法的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。应当理解，本发明的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本发明的范围在此方面不受限制。

本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

需要注意，本发明中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本发明实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

可以理解的是，在使用本公开各实施例公开的技术方案之前，均应当依据相关法律法规通过恰当的方式对本公开所涉及个人信息的类型、使用范围、使用场景等告知用户并获得用户的授权。

例如，在响应于接收到用户的主动请求时，向用户发送提示信息，以明确地提示用户，其请求执行的操作将需要获取和使用到用户的个人信息。从而，使得用户可以根据提示信息来自主地选择是否向执行本公开技术方案的操作的电子设备、应用程序、服务器或存储介质等软件或硬件提供个人信息。

作为一种可选的但非限定性的实现方式，响应于接收到用户的主动请求，向用户发送提示信息的方式例如可以是弹窗的方式，弹窗中可以以文字的方式呈现提示信息。此外，弹窗中还可以承载供用户选择“同意”或者“不同意”向电子设备提供个人信息的选择控件。

可以理解的是，上述通知和获取用户授权过程仅是示意性的，不对本公开的实现方式构成限定，其它满足相关法律法规的方式也可应用于本公开的实现方式中。

可以理解的是，本技术方案所涉及的数据(包括但不限于数据本身、数据的获取或使用)应当遵循相应法律法规及相关规定的要求。

传统的银行网点管理主要依赖于人工经验和定期的统计报告。银行经理和员工依赖于过去的数据和经验来判断客户的需求、安排员工的工作时间和进行营销活动。传统银行网点对于数据分析的应用主要集中在以下几个方面：

交易分析：统计分析每日、每周、每月的交易量、交易金额和交易类型，了解网点的业务状况。

客户行为分析：通过客户的交易记录和服务请求，了解客户的需求和行为模式。

资源优化：基于交易分析和客户行为分析的结果，优化员工的工作安排和资源分配。

随着技术的进步和金融市场的竞争加剧，银行开始寻求新的管理模式和技术来提高效率和客户满意度。数字化转型成为了一个重要的方向。这种转型主要包括：

实时数据收集和分析：通过各种传感器和***实时收集银行网点的运营数据，并通过数据分析工具进行实时分析。

智能决策支持：利用机器学习和人工智能技术，帮助银行经理和员工做出更加精确和及时的决策。

客户行为预测：通过分析历史数据，预测客户的需求和行为，从而提供更加个性化的服务。

传统的数据分析方法和数字化转型虽然可以为银行网点提供一定的决策支持，但它们存在以下缺点和局限性：

反应迟钝：这些方法主要基于过去的数据，对于突发事件和未来的变化反应不够及时。

分析深度有限：由于缺乏足够的数据和分析工具，这些方法往往只能提供表面的分析结果，没有深入到网点运营的各个细节。

资源消耗大：高级的数据分析方法，如机器学习和人工智能，需要大量的数据和高性能的计算资源。

传统银行网点数据分析方法主要依赖过去的数据进行决策。由于完全依赖历史数据，这些方法在遭遇新的、未曾发生的情境时可能失效或做出错误的预测。例如，新的金融政策、市场变革或特定节日等事件可能导致客户行为发生变化，而完全依赖历史数据的分析方法可能无法准确预测这些变化。

传统银行网点数据分析往往只能提供表面的结果，没有深入到网点运营的各个细节。由于缺乏足够的数据和先进的分析工具，银行无法深入了解客户的真实需求和行为模式，导致营销策略和服务质量无法最大化效益。

高级的数据分析方法，如机器学习和人工智能，需要大量的数据和高性能的计算资源。虽然这些方法能够提供更加精确的分析结果，但在实际应用中，银行可能会面临硬件设备、数据存储和计算能力等资源的限制，导致分析效率降低或无法进行。

考虑到上述背景和问题，本发明旨在通过数字孪生技术，根据网点运营数据将银行网点数字孪生化。这样，银行可以模拟预测网点的运行情况，模拟运营策略的更新，从而实现更高效、智能的网点管理。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种网点运营管理方法的流程示意图，该方法可适用于对银行网点在未来时间段内的运营情况和客户行为进行预测，该方法可以由网点运营管理装置来执行，其中该装置可由软件和/或硬件实现，并一般集成在电子设备上，在本实施例中电子设备包括但不限于：计算机设备。

如图1所示，本发明实施例一提供的一种网点运营管理方法，包括如下步骤：

S110、对网点的历史运营数据进行数据处理得到数据集。

其中，网点可以包括银行网点，银行网点指的是银行为提供金融服务而设立的实体场所而设立的实体场所，如支行、分行、营业部等。银行网点是银行与客户进行面对面服务的主要场所，主要业务包括提供存取款、转账、贷款、理财等各种金融服务。

其中，历史运营数据可以理解为银行网点在过去时间内的运营数据，包括客户行为数据，客户行为数据是指客户在银行网点进行交易时产生的数据，包括但不限于交易时间、交易金额、交易类型、使用的服务窗口、等待时间等。这些数据可以用来分析客户的交易习惯、需求和满意度。

本实施例中，在客户授权后可以从银行***获取历史运营数据，历史运营数据来源可以包括：客户交易记录、客户服务记录、网点运营数据以及其他相关数据。其中，客户交易记录可以包括转账、存储、取款以及贷款申请等；客户服务记录可以包括查询、投诉和建议等；网点运营数据可以包括日常成本、员工出勤情况以及设备状态等；其他相关数据可以包括金融市场数据以及政策变化等。

本实施例中对数据的处理方式不作具体限制，可以选择通用的数据处理方法。需要说明的是，数据集中的数据是时间序列数据。

S120、基于所述数据集对已构建的数字孪生模型进行模型训练、模型验证与更新得到目标模型。

本实施例中，利用网点的历史运营数据，无需额外传感器或设备即可构建数字孪生模型。结合深度学习技术，根据银行网点运营日常数据为每个网点创建一个数字孪生模型。

数字孪生技术为银行网点的数字化转型提供了新的可能性。通过为每个银行网点创建一个数字模型，银行可以模拟网点的运营情况，预测未来的变化和需求，从而做出更加精确和及时的决策。此外，数字孪生模型还可以作为一个实验平台，帮助银行测试和优化各种策略和方案。虽然模拟技术在许多领域都有应用，但数字孪生与传统模拟技术有以下主要区别：

实时同步：数字孪生模型与实际实体是实时同步的，能够实时反映实际实体的状态。

更高的精度：由于数字孪生模型基于大量的实时数据，其模拟和预测结果通常更加精确。

更广泛的应用范围：数字孪生不仅可以用于模拟和预测，还可以用于测试和优化各种策略和方案。

本实施例中，为了确保模型能够准确地模拟和预测银行网点内的客户行为，采用深度学习的方法，采用长短时记忆网络(Long Short-Term Memory，LSTM)，来捕捉客户行为的时间序列特点。LSTM是RNN的一种特殊形式，专为解决长期依赖问题而设计，通过其特殊的结构(遗忘门、输入门和输出门)，LSTM能够记住或忘记长时间的信息。

数字孪生模型结合了客户的交易数据和行为数据，通过深度学习模型进行预测，可以更精准地预测客户的需求和可能的行为，为客户提供更加个性化的服务，提高客户满意度。

本实施例中，将数据集划分为训练集、验证集和测试集后，可以使用训练集进行模型训练，使用验证集和测试集对模型进行验证和更新。

进一步的，所述基于所述数据集对已构建的数字孪生模型进行模型训练、模型验证与更新得到目标模型，包括：将所述数据集按照预设比例划分为训练集、验证集和测试集；使用所述训练集对已构建的数字孪生模型进行模型训练，模型训练过程采用反向传播算法和优化器对模型权重进行更新；使用所述验证集和所述测试集评估模型的预测性能，实现模型验证与更新，得到目标模型。

其中，可以将数据集按照7:2:1的比例划分为训练集、验证集和测试集，使用训练集对已构建的数字孪生模型进行模型训练，采用反向传播算法和优化器进行权重更新，损失函数选择如均分误差用于回归任务，交叉熵用于分类任务；在验证集上评估模型性能，如准确率、损失值等，并进行早停、调整学习率等策略来优化模型。

权重更新公式如下：

其中，W_ij表示第i个节点到第j个节点的权重，α表示学习率，L表示损失函数。

S130、基于实时的网点运营数据对所述目标模型进行评估，并根据评估结果对模型进行调优得到最终模型。

其中，数字孪生模型可以实时地接收新的数据，并进行自我更新，以保证模型的准确性和时效性。以解决现有技术基于过去的数据进行预测分析导致预测准确率较低的问题。

本实施例中，使用最新获取的当前时刻的网点运营数据，通过目标模型可以得到预测结果；根据预测结果以及真实结果可以确定出该模型的预测准确率；基于预测准确率可以对模型进行调优。

需要说明的是，银行网点的数字孪生模型可以实时模拟真实网点的运营状况，在数字模型上进行各种策略的模拟和验证，无需在真实环境中实施，从而节省了操作的成本和时间。

以上步骤如图2所示，图2为本发明实施例一提供的一种网点运营管理方法中的最终模型生成示意图，具体流程包括数据预处理，模型构建，模型训练、模型验证与测试以及模型调优。

S140、将所述最终模型整合到工作***中，通过所述最终模型确定最优网点运营策略，以将所述最优网点运营策略应用于真实的网点实现网点运营管理。

其中，可以将最终模型与银行的其他***，例如客户关系管理***和核心银行***等进行整合。在实际的银行网点中应用数字孪生技术，实时监控和预测网点的运营情况，为决策提供数据支持。

本实施例中，在数字孪生模型上进行策略模拟，评估不同运营策略的效果，从而选择最优网点运营策略进行实际应用。策略模拟是指在数字模型上对不同的运营策略进行模拟，以评估其效果，这可以帮助银行在实际应用策略之前进行充分的试验和优化，确保策略的有效性。

本发明实施例一提供的一种网点运营管理方法，首先对网点的历史运营数据进行数据处理得到数据集；然后基于所述数据集对已构建的数字孪生模型进行模型训练、模型验证与更新得到目标模型；之后基于实时的网点运营数据对所述目标模型进行评估，并根据评估结果对模型进行调优得到最终模型；最终基于实时的网点运营数据对所述目标模型进行评估，并根据评估结果对模型进行调优得到最终模型。该方法利用数字孪生技术结合网点的实际运营数据创建一个真实银行网点相对应的数字模型，该模型不仅可以模拟银行网点的日常运营情况，还可以进行各种策略的模拟测试，如资源分配、人员调度等；银行可以在数字模型上进行各种策略的试验和优化，将优化后的运营策略应用于真实的银行网点，从而实现银行网点管理的数字化和智能化。

在上述实施例的基础上，提出了上述实施例的变型实施例，在此需要说明的是，为了使描述简要，在变型实施例中仅描述与上述实施例的不同之处。

在一个实施例中，所述对网点的历史运营数据进行数据处理得到数据集，包括：收集网点的历史运营数据；将所述历史运营数据进行缺失值处理、异常值检测以及数据标准化后得到处理后的数据；将所述处理后的数据转化为时间时间序列格式得到时间序列数据；将所述时间序列数据构建为数据集。

其中，缺失值处理包括采用均值、中位数或众数对缺失的数据进行填充；异常值检测包括利用四分位距或Z-Score方法进行异常数据的检测；数据标准化包括使用MinMaxScaler或StandardScaler进行标准化。

其中，时间序列数据中行代表时间点，列表示交易金额、交易类型、交易时间等。

进一步的，所述数字孪生模型包括输入层、隐藏层以及输出层；

所述输入层包括与时间序列数据的特征数量相匹配的节点数；

所述隐藏层包括多个长短时记忆网络层，每层包括多个长短时记忆网络单元，用于捕捉时间依赖关系；

所述输出层包括预测任务对应的节点数。

其中，模型输出可以包括：

预测结果：根据输入数据预测客户的未来行为和交易模式等；

模型参数：训练后得到的权重和偏置值；

模型评估报告：包括准确率、召回率以及得分指标等。

通过些输出，银行网点可以对客户行为进行预测、模拟和优化。

实施例二

图3为本发明实施例二提供的一种网点运营管理方法的流程示意图，本实施例二在上述各实施例的基础上进行优化。本实施例尚未详尽的内容请参考实施例一。

如图3所示，本发明实施例二提供的一种网点运营管理方法，包括如下步骤：

S210、对网点的历史运营数据进行数据处理得到数据集。

S220、基于所述数据集对已构建的数字孪生模型进行模型训练、模型验证与更新得到目标模型。

S230、获取当前时刻的网点运营数据，将所述网点运营数据输入所述目标模型，通过所述目标模型进行网点运营模拟与客户行为预测得到预测结果。

其中，在数字孪生技术中，模拟和预测是两个核心功能，可以帮助银行对网点的运营情况进行深入的分析和优化。基于数字孪生模型，可以模拟银行网点的运营情况、客户行为等，并进行预测，模拟是指在数字孪生模型上对真实事件的行为进行再现，而预测是根据已有的数据和模型对未来的行为进行的估计。

其中，预测结果可以包括客户的未来行为、交易模式等。

S240、将所述预测结果与真实结果进行对比评估所述目标模型的预测准确率。

其中，真实结果可以理解为事实结果，即真实的客户行为数据。

示例性的，预测结果为未来一个小时内有5人来A网点办理B业务，真实结果为未来一个小时内只有3人来A网点办理B业务。

其中，将预测结果与真实结果进行对比可以确定出目标模型的预测准确率。

本实施例中，数字孪生模型可以实时模拟银行网点的运营状况，并与实际数据进行对比，可以实时了解网点的运营状况，及时调整策略，同时在出现异常时得到及时的预警。

S250、根据所述预测准确率对模型进行调优得到最终模型。

其中，根据预测准确率的数值改变模型参数进行调优，调优后得到的模型作为最终模型。

S260、将所述最终模型整合到工作***中，通过所述最终模型进行网点运营策略模拟，并对模拟得到的网点运营策略进行优化得到最优网点运营策略，以将所述最优网点运营策略应用于真实的网点实现网点运营管理。

具体的，所述通过所述最终模型进行网点运营策略模拟，并对模拟得到的网点运营策略进行优化得到最优网点运营策略，包括：基于所述最终模型创建一个虚拟的网点环境；在所述虚拟的网点环境中模拟出运营策略；获取所述运营策略执行后对网点运营的影响结果；根据所述影响结果对所述运营策略进行优化得到最优网点运营策略。

本实施例中，在数字孪生模型上进行各种运营策略的模拟，无需担心真实环境的风险，从而找到最佳的运营策略。

本发明实施例二提供的一种网点运营管理方法，具体化了得到最终模型和确定最优网点运营策略的过程。利用该方法能够模拟预测网点的运行情况，模拟管理策略的更新，从而实现更高效、智能的网点管理。

实施例三

图4为本发明实施例三提供的一种网点运营管理装置的结构示意图，该装置可适用于对银行网点在未来时间段内的运营情况和客户行为进行预测，其中该装置可由软件和/或硬件实现，并一般集成在电子设备上。

如图4所示，该装置包括：处理模块110、确定模块120、调优模块130以及应用模块140。

处理模块110，用于对网点的历史运营数据进行数据处理得到数据集；

确定模块120，用于基于所述数据集对已构建的数字孪生模型进行模型训练、模型验证与更新得到目标模型；

调优模块130，用于基于实时的网点运营数据对所述目标模型进行评估，并根据评估结果对模型进行调优得到最终模型；

应用模块140，用于将所述最终模型整合到工作***中，通过所述最终模型确定最优网点运营策略，以将所述最优网点运营策略应用于真实的网点实现网点运营管理。

在本实施例中，该装置首先通过处理模块110对网点的历史运营数据进行数据处理得到数据集；然后通过确定模块120基于所述数据集对已构建的数字孪生模型进行模型训练、模型验证与更新得到目标模型；之后通过调优模块130基于实时的网点运营数据对所述目标模型进行评估，并根据评估结果对模型进行调优得到最终模型；最后通过应用模块140将所述最终模型整合到工作***中，通过所述最终模型确定最优网点运营策略，以将所述最优网点运营策略应用于真实的网点实现网点运营管理。

本实施例提供了一种网点运营管理装置，能够优化网点的布局和运营策略，提高运营效率和客户满意度，从而实现更加高效和个性化的服务。

进一步的，处理模块110包括：

收集单元，用于收集网点的历史运营数据；

处理单元，用于将所述历史运营数据进行缺失值处理、异常值检测以及数据标准化后得到处理后的数据；

转换单元，用于将所述处理后的数据转化为时间时间序列格式得到时间序列数据；

构建单元，用于将所述时间序列数据构建为数据集。

进一步的，所述数字孪生模型包括输入层、隐藏层以及输出层；

所述输入层包括与时间序列数据的特征数量相匹配的节点数；

所述隐藏层包括多个长短时记忆网络层，每层包括多个长短时记忆网络单元，用于捕捉时间依赖关系；

所述输出层包括预测任务对应的节点数。

进一步的，确定模块120包括：

划分单元，用于将所述数据集按照预设比例划分为训练集、验证集和测试集；

训练单元，用于使用所述训练集对已构建的数字孪生模型进行模型训练，模型训练过程采用反向传播算法和优化器对模型权重进行更新；

更新单元，用于使用所述验证集和所述测试集评估模型的预测性能，实现模型验证与更新，得到目标模型。

在上述优化的基础上，调优模块130包括：

获取单元，用于获取当前时刻的网点运营数据；

预测单元，用于将所述网点运营数据输入所述目标模型，通过所述目标模型进行网点运营模拟与客户行为预测得到预测结果；

对比单元，用于将所述预测结果与真实结果进行对比评估所述目标模型的预测准确率；

调优单元，用于根据所述预测准确率对模型进行调优得到最终模型。

进一步的，应用模块140包括：

整合单元，用于将所述最终模型整合到工作***中；

优化单元，用于通过所述最终模型进行网点运营策略模拟，并对模拟得到的网点运营策略进行优化得到最优网点运营策略，以将所述最优网点运营策略应用于真实的网点实现网点运营管理。

基于上述技术方案，优化单元具体用于：基于所述最终模型创建一个虚拟的网点环境；在所述虚拟的网点环境中模拟出运营策略；获取所述运营策略执行后对网点运营的影响结果；根据所述影响结果对所述运营策略进行优化得到最优网点运营策略。

上述网点运营管理装置可执行本发明任意实施例所提供的网点运营管理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例四

图5示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。

如图5所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。

电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如网点运营管理方法。

在一些实施例中，网点运营管理方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的网点运营管理方法中的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行网点运营管理方法。

本文中以上描述的***和技术的各种实施方式可以在数字电子电路***、集成电路***、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上***的***(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程***上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储***、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储***、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行***、装置或设备使用或与指令执行***、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体***、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的***和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的***和技术实施在包括后台部件的计算***(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算***(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算***(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的***和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算***中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将***的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。

计算***可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种网点运营管理方法，其特征在于，所述方法包括：

对网点的历史运营数据进行数据处理得到数据集；

基于所述数据集对已构建的数字孪生模型进行模型训练、模型验证与更新得到目标模型；

基于实时的网点运营数据对所述目标模型进行评估，并根据评估结果对模型进行调优得到最终模型；

将所述最终模型整合到工作***中，通过所述最终模型确定最优网点运营策略，以将所述最优网点运营策略应用于真实的网点实现网点运营管理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对网点的历史运营数据进行数据处理得到数据集，包括：

收集网点的历史运营数据；

将所述历史运营数据进行缺失值处理、异常值检测以及数据标准化后得到处理后的数据；

将所述处理后的数据转化为时间时间序列格式得到时间序列数据；

将所述时间序列数据构建为数据集。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数字孪生模型包括输入层、隐藏层以及输出层；

所述输入层包括与时间序列数据的特征数量相匹配的节点数；

所述隐藏层包括多个长短时记忆网络层，每层包括多个长短时记忆网络单元，用于捕捉时间依赖关系；

所述输出层包括预测任务对应的节点数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述数据集对已构建的数字孪生模型进行模型训练、模型验证与更新得到目标模型，包括：

将所述数据集按照预设比例划分为训练集、验证集和测试集；

使用所述训练集对已构建的数字孪生模型进行模型训练，模型训练过程采用反向传播算法和优化器对模型权重进行更新；

使用所述验证集和所述测试集评估模型的预测性能，实现模型验证与更新，得到目标模型。

5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述基于实时的网点运营数据对所述目标模型进行评估，并根据评估结果对模型进行调优得到最终模型，包括：

获取当前时刻的网点运营数据；

将所述网点运营数据输入所述目标模型，通过所述目标模型进行网点运营模拟与客户行为预测得到预测结果；

将所述预测结果与真实结果进行对比评估所述目标模型的预测准确率；

根据所述预测准确率对模型进行调优得到最终模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述最终模型确定最优网点运营策略，包括：

通过所述最终模型进行网点运营策略模拟，并对模拟得到的网点运营策略进行优化得到最优网点运营策略。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述通过所述最终模型进行网点运营策略模拟，并对模拟得到的网点运营策略进行优化得到最优网点运营策略，包括：

基于所述最终模型创建一个虚拟的网点环境；

在所述虚拟的网点环境中模拟出运营策略；

获取所述运营策略执行后对网点运营的影响结果；

根据所述影响结果对所述运营策略进行优化得到最优网点运营策略。

8.一种网点运营管理装置，其特征在于，所述装置包括：

处理模块，用于对网点的历史运营数据进行数据处理得到数据集；

确定模块，用于基于所述数据集对已构建的数字孪生模型进行模型训练、模型验证与更新得到目标模型；

调优模块，用于基于实时的网点运营数据对所述目标模型进行评估，并根据评估结果对模型进行调优得到最终模型；

应用模块，用于将所述最终模型整合到工作***中，通过所述最终模型确定最优网点运营策略，以将所述最优网点运营策略应用于真实的网点实现网点运营管理。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的网点运营管理方法。

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指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的网点运营管理方法。