[发明专利]网点选址方法、装置、电子设备及可读存储介质

说明书

本公开提供了一种网点选址方法，可用于计算机技术领域和金融技术领域。该方法包括：获取预选网点的业态数据，其中，业态数据为预选网点的预设距离内的商业状态相关数据；对业态数据进行处理，得到目标特征数据；基于目标特征数据，预测得到预选网点的预设时间内的企业存款额度；以及基于预设时间内的企业存款额度，得到预选网点的评估结果，其中，评估结果包括目标网点或非目标网点。本公开还提供了网点选址装置、电子设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域和金融技术领域，更具体地，涉及一种网点选址方法、装置、电子设备、可读存储介质及计算机程序产品。

背景技术

随着中国金融业发展步伐的加快，各个金融机构着力实施服务流程再造，全面提升服务质量，充分满足客户需求，构造核心竞争力。力求建立优质高效的客户服务体系，提升客户服务感受的同时，进行创新性的改革，构建符合现代市场需求的金融机构。

在实现本公开构思的过程中，发明人发现相关技术中至少存在如下问题：网点的选址影响因素很多，具有复杂性和差异性，难以做出准确的策略。

发明内容

有鉴于此，本公开提供了一种网点选址方法、装置、电子设备、可读存储介质及计算机程序产品。

本公开的一个方面提供了一种网点选址方法，包括：

获取预选网点的业态数据，其中，业态数据为预选网点的预设距离内的商业状态相关数据；

对业态数据进行处理，得到目标特征数据；

基于目标特征数据，预测得到预选网点的预设时间内的企业存款额度；以及

基于预设时间内的企业存款额度，确定预选网点的评估结果，其中，评估结果包括目标网点或非目标网点。

根据本公开的实施例，其中，对业态数据进行处理，得到目标特征数据包括：

对业态数据进行预处理，得到预处理数据；

基于预设转换规则，将预处理数据转换为目标特征数据。

根据本公开的实施例，其中，业态数据包括多个；

对业态数据进行处理，得到目标特征数据包括：

按照预设等级划分规则，对多个业态数据进行等级划分；

基于预设等级，从进行等级划分后的多个业态数据中确定目标数量的业态数据，并将其作为目标特征数据。

根据本公开的实施例，其中，基于目标特征数据，预测得到预选网点的预设时间内的企业存款额度包括：

将目标特征数据输入到对公存款预测模型中，预测得到预选网点的预设时间内的企业存款额度，其中，对公存款预测模型是以极端梯度提升模型作为初始模型，经过训练得到的模型。

根据本公开的实施例，网点选址方法还包括：

获取训练数据集，其中，训练数据集包括多个训练样本，每个训练样本包括已知网点的目标特征数据和已知网点的预设时间内的企业存款额度；

利用训练数据集中的训练样本对初始模型进行模型训练，得到对公存款预测模型。

根据本公开的实施例，其中，

业态数据包括：

预设时间内的企业存款余额、企业数量、企业规模、企业类型、商业分布、同业分布、交通拥堵等级、城市等级、网点规模、人口分布中的一种或多种。

根据本公开的实施例，其中，基于预设时间内的企业存款额度，确定预选网点的评估结果包括：

比较预设时间内的企业存款额度与预设额度阈值的大小；