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申请/专利权人：中国银行股份有限公司

摘要：本发明提供一种汇款路径推荐方法及装置，该方法包括：获取网点柜员基于柜员终端输入的客户的汇款请求；将汇款信息作为路径分析模型的输入，基于路径分析模型对汇款信息进行处理，输出推荐汇款路径，路径分析模型利用历史汇款信息进行训练得到，汇款路径包括汇款渠道；将推荐汇款路径反馈至网点柜员，以便于网点柜员基于推荐汇款路径执行相应的汇款操作。在本发明实施例中，不需要通过人工的经验进行汇款路径选择，可以通过预先构建的路径分析模型自动预测出与汇款信息对应的推荐汇款路径，从而提高汇款路径选择的准确性，进而提高客户的消费体验和网点柜员的服务效率。

主权项：1.一种汇款路径推荐方法，其特征在于，所述汇款路径推荐方法包括：获取网点柜员基于柜员终端输入的客户的汇款请求，所述汇款请求携带有汇款信息；所述汇款信息包括汇款要求、汇款方、收款方、汇款币种和汇款金额；所述汇款要求包括速度到账；将所述汇款信息作为路径分析模型的输入，基于所述路径分析模型对所述汇款信息进行处理，输出推荐汇款路径，所述路径分析模型利用历史汇款信息进行训练得到；所述汇款路径指的是银行汇款业务中的汇款方发至收款方的经传途径，包括汇款渠道和中转行；所述汇款渠道为银行汇款业务所使用的支付系统渠道，包括环球同业银行金融电讯协会SWIFT渠道、中国人民银行第一代大额实时支付系统HVPS渠道或纽约清算所协会清算所银行间支付系统CHIPS渠道；将所述推荐汇款路径反馈至所述网点柜员，以便于所述网点柜员基于所述推荐汇款路径执行相应的汇款操作；其中，采用历史汇款信息对大数据的机器学习模型进行训练得到所述路径分析模型的过程包括：获取客户的历史汇款信息；所述历史汇款信息包括历史汇款交易对应的汇款渠道、汇款行、收款行、中转行、汇款到账时间和汇款中转费；预处理所述客户的历史汇款信息，并提取所述历史汇款信息中的汇款特征数据；所述汇款特征数据至少包括汇款路径、汇款渠道、汇款时效、汇款费用和汇款结果；对所述特征数据进行聚类训练，得到聚类结果，并构建初始路径分析模型，其中，所述聚类结果包括多个聚类簇；分别度量多个聚类簇的评价指标，得到评价指标结果，所述评价指标结果用于指示每一指标的准确率和召回率；基于所述评价指标结果，调整所述历史汇款信息的特征数据；利用调整后的所述历史汇款信息的特征数据对所述初始路径分析模型进行训练学习，得到路径分析模型。

全文数据：

权利要求：

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