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申请/专利权人：厦门国际银行股份有限公司

摘要：本发明公开了一种银行人员的智能排班方法、装置、设备及存储介质，其包括：获取第一历史业务量数据，将所述第一历史业务量数据输入业务量预测模型进行预测，得到未来业务量数据，根据所述未来业务量数据以及预设人均处理量预测未来所需的人力资源；根据排班需求确定排班的影响因素，将所述影响因素以及所述人力资源转换为对应的约束方程；对所述约束方程进行求解，并将得到的最优解作为排班结果。能够大大节省银行人工排班耗时，提高排班效率和准确率。

主权项：1.一种银行人员的智能排班方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一历史业务量数据，将所述第一历史业务量数据输入业务量预测模型进行预测，得到未来业务量数据，根据所述未来业务量数据以及预设人均处理量预测未来所需的人力资源；所述业务量预测模型包括线性回归模型、梯度提升树模型以及具有两层结构的DNN模型；所述将所述第一历史业务量数据输入业务量预测模型进行预测，得到未来业务量数据，包括：根据所述线性回归模型、所述梯度提升树模型以及所述DNN模型分别对所述未来业务量数据进行预测，得到三个预测结果，取三个预测结果的平均值作为所述未来业务量数据；所述业务量预测模型的构建过程包括：获取第二历史业务量数据，将所述第二历史业务量数据划分为训练集以及测试集；将所述训练集输入所述线性回归模型、所述梯度提升树模型以及所述DNN模型中进行训练，得到对应每一模型的训练结果；基于预设评价指标，利用所述测试集对所述线性回归模型、所述梯度提升树模型以及所述DNN模型进行验证，得到对应每一模型的验证结果；通过所述训练结果以及所述验证结果对每一模型对应的参数进行调整，确定对应每一模型的最优参数；在所述获取第二历史业务量数据之后，还包括：对所述第二历史业务量数据进行ADF检验，确定所述第二历史业务量数据所对应的序列的平稳性；根据排班需求确定排班的影响因素，将所述影响因素以及所述人力资源转换为对应的约束方程；所述影响因素包括夜班影响因素、不参加夜班影响因素、熟练工影响因素、连休影响因素、请假影响因素；其中，夜班影响因素对应的约束方程：2*i,j,k+awi,j+1+awi,j+2≤2；不参加夜班影响因素对应的约束方程：i,j,k*mark_ovni=0，式中，mark_ovn表示不参加夜班标记；熟练工影响因素对应的约束方程：∑i,j,k*mark_slgi=z，式中，mark_slg为熟练工标志，z为每个班次熟练工的最小人数；连休影响因素对应的约束方程：awi,j+1+awi,j+2+awi,j+3+awi,j+4+awi,j+5=1；请假影响因素对应的约束方程：awi,j*relax_flagi,j=0，如果某个人设置某天请假relax_flagi,j=0，那么awi,j为0；所述人力资源对应的约束方程：∑xi,j,k=aj,k；式中，i,j,k表示第i个人第j天第k个班次是否当班，awi,j表示第i个人第j天是否上班，aj,k表示第j天第k个班次的人力资源；对所述约束方程进行求解，并将得到的最优解作为排班结果。

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