[发明专利]网点机器人自调节方法、装置及系统

权利要求书

1.一种网点机器人自调节方法，其特征在于，应用于网点机器人，所述方法包括：

通过排队设备获取处于等待状态的用户数量；

预估与所述用户数量对应的业务办理时间总和；

输入所述用户数量和业务办理时间总和至预先训练好的业务调节模型，获得业务调节模型输出的业务参数集；

基于所述业务参数集执行业务处理操作；

其中，所述业务参数集包括：

语速、语调和业务模式；

所述基于所述业务参数集执行业务处理操作包括：

按所述业务模式与用户交互业务处理操作；

在交互业务操作过程中，按所述语速和所述语调播放业务注意事项。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预估与所述用户数量对应的业务办理时间总和包括：

从银行服务器提取处于等待状态的各个用户的基本数据，从排队设备获取所需办理的业务标识；

分别输入各个用户的基本数据和所需办理的业务标识至业务时间预估模型，并获得所述业务时间预估模型输出的各个用户对应的业务办理时间；

对各个用户对应的业务办理时间执行加和操作获得业务办理时间总和。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取训练样本集；其中，一个训练样本包括用户数量、业务办理时间总和以及业务参数集；

利用所述训练样本集训练神经网络模型；

在训练结束后获得训练好的业务调节模型。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取训练样本集；其中，一个训练样本包括一个用户的基本数据，以及，某一业务标识对应的业务办理时间；

利用所述训练样本集训练神经网络模型；

在训练结束后获得训练好的业务时间预估模型。

5.一种网点机器人自调节装置，其特征在于，应用于网点机器人，所述装置包括：

获取单元，用于通过排队设备获取处于等待状态的用户数量；

预估单元，用于预估与所述用户数量对应的业务办理时间总和；

输入单元，用于输入所述用户数量和业务办理时间总和至预先训练好的业务调节模型，获得业务调节模型输出的业务参数集；

执行单元，用于基于所述业务参数集执行业务处理操作；

其中，所述业务参数集包括：

语速、语调和业务模式；

所述执行单元具体用于按所述业务模式与用户交互业务处理操作；在交互业务操作过程中，按所述语速和所述语调播放业务注意事项。

6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，

所述预估单元用于预估与所述用户数量对应的业务办理时间总和，具体包括：

从银行服务器提取处于等待状态的各个用户的基本数据，从排队设备获取所需办理的业务标识；

分别输入各个用户的基本数据和所需办理的业务标识至业务时间预估模型，并获得所述业务时间预估模型输出的各个用户对应的业务办理时间；

对各个用户对应的业务办理时间执行加和操作获得业务办理时间总和。

7.一种网点机器人自调节系统，其特征在于，包括：

网点机器人、排队设备和银行服务器；

网点机器人，用于通过排队设备获取处于等待状态的用户数量；预估与所述用户数量对应的业务办理时间总和；输入所述用户数量和业务办理时间总和至预先训练好的业务调节模型，获得业务调节模型输出的业务参数集；基于所述业务参数集执行业务处理操作；

其中，所述业务参数集包括：语速、语调和业务模式；

所述基于所述业务参数集执行业务处理操作包括：按所述业务模式与用户交互业务处理操作；在交互业务操作过程中，按所述语速和所述语调播放业务注意事项。

8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，

网点机器人用于预估与所述用户数量对应的业务办理时间总和，具体包括：

从银行服务器提取处于等待状态的各个用户的基本数据，从排队设备获取所需办理的业务标识；

分别输入各个用户的基本数据和所需办理的业务标识至业务时间预估模型，并获得所述业务时间预估模型输出的各个用户对应的业务办理时间；

对各个用户对应的业务办理时间执行加和操作获得业务办理时间总和。