一种移动柜台的确定方法、装置及电子设备与流程

本发明涉及数据处理领域，更具体的说，涉及一种移动柜台的确定方法、装置及电子设备。

背景技术：

为了提高用户的便捷度，银行网点设置有移动柜台，用户可以在移动柜台办理业务，以节省在人工柜台办理业务时的排队时间。

目前，银行工作人员也可以携带移动柜台上门为用户办理业务，但是，如何确定银行工作人员携带哪一银行网点的哪一移动柜台去为用户上门办理业务，这是本领域技术人员亟需解决的技术问题。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供一种移动柜台的确定方法、装置及电子设备，以解决在为用户上门办理业务时，亟需确定银行工作人员携带哪一银行网点的哪一移动柜台的问题。

为解决上述技术问题，本发明采用了如下技术方案：

一种移动柜台的确定方法，包括：

获取目标对象的企业信息，确定与所述企业信息对应的目标业务，并将所述目标业务输出至预设移动终端；

在确定出所述目标对象需要办理所述目标业务的情况下，确定能够办理所述目标业务的银行网点，并获取所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息；

基于所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息，从所述银行网点中筛选出最优银行网点；

获取所述最优银行网点中能够办理所述目标业务的移动柜台，并输出包括所述最优银行网点以及所述最优银行网点中的所述移动柜台的信息。

可选地，确定与所述企业信息对应的目标业务，包括：

根据所述企业信息，预测所述目标对象所需办理的账户类型，并将所述账户类型对应的开户信息推送至所述目标对象对应的终端；

获取所述目标对象阅读所述开户信息的时间；

在所述时间大于预设阈值的情况下，将所述账户类型对应的开户业务作为目标业务。

可选地，所述企业信息包括企业名称、企业在银行网点办理的账户信息、以及企业属性信息；

根据所述企业信息，预测所述目标对象所需办理的账户类型，并将所述账户类型对应的开户信息推送至所述目标对象对应的终端，包括：

确定所述账户信息的内容是否不为空；

在确定出所述账户信息的内容不为空的情况下，基于所述企业属性信息，预测所述目标对象还需办理的除所述账户信息对应的账户类型之外的其他账户类型，并将其他账户类型作为所述目标对象所需办理的账户类型；

将所述目标对象所需办理的账户类型对应的开户广告信息推送至所述目标对象对应的终端；

在确定出所述账户信息的内容为空的情况下，基于所述企业属性信息，预测所述目标对象所需办理的账户类型；

确定所述目标对象在非预设银行是否办理过所述所需办理的账户类型对应的开户业务；

若是，则将所述所需办理的账户类型对应的开户广告信息以及预设银行优势信息推送至所述目标对象对应的终端；

若否，则将所述所需办理的账户类型对应的开户广告信息推送至所述目标对象对应的终端。

可选地，确定能够办理所述目标业务的银行网点，包括：

获取各个银行网点的可办理业务类型；

确定出可办理业务类型包括所述目标业务的银行网点，并作为能够办理所述目标业务的银行网点。

可选地，基于所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息，从所述银行网点中筛选出最优银行网点，包括：

基于所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息，确定出所述银行网点的权重；

根据所述银行网点的权重以及所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值，从所述银行网点中筛选出最优银行网点。

可选地，基于所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息，确定出所述银行网点的权重，包括：

获取第一样本对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述第一样本对象在所述银行网点的业务办理信息；

获取所述第一样本对象对应的权重；

对所述第一样本对象所在位置距离所述银行网点的距离值、所述第一样本对象在所述银行网点的业务办理信息、以及所述第一样本对象对应的权重进行线性拟合，得到所述第一样本对象所在位置距离所述银行网点的距离值、所述第一样本对象在所述银行网点的业务办理信息、以及所述第一样本对象对应的权重之间的关联关系；

基于所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息、以及所述关联关系，确定出所述银行网点的权重。

可选地，根据所述银行网点的权重以及所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值，从所述银行网点中筛选出最优银行网点，包括：

调用预设数据处理模型，以使所述预设数据处理模型根据所述银行网点的权重以及所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值，从所述银行网点中筛选出最优银行网点；

所述预设数据处理模型基于训练样本训练得到；所述训练样本包括第二样本对象所在位置距离所述银行网点的距离值、所述银行网点的样本权重以及用户从所述银行网点中选择的最优银行网点。

一种移动柜台的确定装置，包括：

业务推送模块，用于获取目标对象的企业信息，确定与所述企业信息对应的目标业务，并将所述目标业务输出至预设移动终端；

信息获取模块，用于在确定出所述目标对象需要办理所述目标业务的情况下，确定能够办理所述目标业务的银行网点，并获取所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息；

网点筛选模块，用于基于所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息，从所述银行网点中筛选出最优银行网点；

信息输出模块，用于获取所述最优银行网点中能够办理所述目标业务的移动柜台，并输出包括所述最优银行网点以及所述最优银行网点中的所述移动柜台的信息。

可选地，所述业务推送模块包括：

账户预测子模块，用于根据所述企业信息，预测所述目标对象所需办理的账户类型，并将所述账户类型对应的开户信息推送至所述目标对象对应的终端；

时间获取子模块，用于获取所述目标对象阅读所述开户信息的时间；

业务确定子模块，用于在所述时间大于预设阈值的情况下，将所述账户类型对应的开户业务作为目标业务。

一种电子设备，包括：存储器和处理器；

其中，所述存储器用于存储程序；

处理器调用程序并用于：

获取目标对象的企业信息，确定与所述企业信息对应的目标业务，并将所述目标业务输出至预设移动终端；

在确定出所述目标对象需要办理所述目标业务的情况下，确定能够办理所述目标业务的银行网点，并获取所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息；

基于所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息，从所述银行网点中筛选出最优银行网点；

获取所述最优银行网点中能够办理所述目标业务的移动柜台，并输出包括所述最优银行网点以及所述最优银行网点中的所述移动柜台的信息。

相较于现有技术，本发明具有以下有益效果：

本发明提供了一种移动柜台的确定方法、装置及电子设备，确定与所述企业信息对应的目标业务，并在确定出所述目标对象需要办理所述目标业务的情况下，确定能够办理所述目标业务的银行网点，然后基于所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息，从所述银行网点中筛选出最优银行网点，并获取所述最优银行网点中能够办理所述目标业务的移动柜台。即本发明中，在为用户上门办理业务时，能够确定银行工作人员携带哪一银行网点的哪一移动柜台，解决了在为用户上门办理业务时，亟需确定银行工作人员携带哪一银行网点的哪一移动柜台的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种移动柜台的确定方法的方法流程图；

图2为本发明实施例提供的另一种移动柜台的确定方法的方法流程图；

图3为本发明实施例提供的再一种移动柜台的确定方法的方法流程图；

图4为本发明实施例提供的又一种移动柜台的确定方法的方法流程图；

图5为本发明实施例提供的第五种移动柜台的确定方法的方法流程图；

图6为本发明实施例提供的一种移动柜台的确定装置的结构示意图。

具体实施方式

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，都属于本发明保护的范围。

为了提高用户的便捷度，银行网点设置有移动柜台，用户可以在移动柜台办理业务，以节省在人工柜台办理业务时的排队时间。

目前，银行工作人员也可以携带移动柜台上门为用户办理业务，在上门办理业务时，需要携带有移动柜台，若是选取的移动柜台距离用户所在位置较远，则会增加从移动柜台所在位置到用户所在位置的路程，从而增加时间成本。因此，需要选择一个较优的银行网点的移动柜台，那么如何确定银行工作人员携带哪一银行网点的哪一移动柜台去为用户上门办理业务，这是本领域技术人员亟需解决的技术问题。

为了解决这一技术问题，发明人经过研究发现，可以确定与所述企业信息对应的目标业务，并在确定出所述目标对象需要办理所述目标业务的情况下，确定能够办理所述目标业务的银行网点，然后基于所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息，从所述银行网点中筛选出最优银行网点，并获取所述最优银行网点中能够办理所述目标业务的移动柜台。即本发明中，在为用户上门办理业务时，能够确定银行工作人员携带哪一银行网点的哪一移动柜台，解决了在为用户上门办理业务时，亟需确定银行工作人员携带哪一银行网点的哪一移动柜台的问题。

在上述内容的基础上，本发明的一实施例提供了一种移动柜台的确定方法，应用于后台服务器，参照图1，可以包括：

s11、获取目标对象的企业信息，确定与所述企业信息对应的目标业务，并将所述目标业务输出至预设移动终端。

本实施例中的，目标对象可以是企业，也可以是用户，但是企业一般办理的业务较多，所以，本实施例中的目标对象优选为企业。

企业信息可以是在工商系统查询本地企业信息得到，目标对象的企业信息包括企业名称、企业在银行网点办理的账户信息(如开户的账户有美元账户、英镑账户等，本实施例中的账户信息是在预设银行，如中国银行办理的账户信息)、以及企业属性信息(企业类型(国企、私企、有限公司等)以及企业的经营范围信息)。

在实际应用中，在携带移动柜台上门之前，需要确定目标对象所需办理的目标业务。此时，移动柜台的工作人员可以在上门办理业务之前在移动柜台上输入目标对象，然后点击业务推荐按钮，即可以触发服务器获取目标对象的企业信息，确定与所述企业信息对应的目标业务，并将所述目标业务输出至预设移动终端。

本实施例中的目标业务可以是开户业务，如开欧元账户等。此外，还可以是多种业务的组合，如先办理开户业务，然后办理转账业务。

在确定出目标业务之后，将所述目标业务输出至预设移动终端。本实施例中的预设移动终端可以是银行的工作人员，银行的工作人员给目标对象所对应的通信用户通信，确认是否办理目标业务，若是办理，则可以携带移动柜台为用户办理业务。本实施例中的通信可以是电话通信、语音通信、手机银行消息推送等方式。

若是确定出目标对象需要办理目标业务，则可以在后台服务器的显示界面上选择目标对象办理目标业务，此时，后台服务器即可确定出所述目标对象需要办理所述目标业务。

s12、在确定出所述目标对象需要办理所述目标业务的情况下，确定能够办理所述目标业务的银行网点，并获取所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息。

本实施例中的能够办理所述目标业务的银行网点可以是中国银行在目标对象所在地的各个银行网点，如目标对象位于北京，则可以是中国银行在北京的各个银行网点。

本发明的另一实现方式中，给出了“确定能够办理所述目标业务的银行网点”的实现过程。具体的，包括：

获取各个银行网点的可办理业务类型，确定出可办理业务类型包括所述目标业务的银行网点，并作为能够办理所述目标业务的银行网点。

本实施例中的可办理业务类型是指移动柜台可以办理的业务类型，如转账、汇款、开户、修改手机号等。

查询可办理业务类型包括所述目标业务的银行网点，该网点即为能够办理所述目标业务的银行网点。本实施例中，确定出的银行网点的数量一般为多个，则还需从多个银行网点中选择出一个最优银行网点。

此时，需要获取所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息。

对于确定出的每一银行网点，获取目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值，即获取目标对象与银行网点的相对距离值，然后获取目标对象在所述银行网点的业务办理信息，业务办理信息可以是，在该银行网点的哪些时间段办理过哪些业务，如在2021.5.12上午十点办理了转账业务。

若是目标对象未在该银行网点办理过业务，则业务办理信息的内容为空。

s13、基于所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息，从所述银行网点中筛选出最优银行网点。

本实施例中，可以采用神经网络模型从所述银行网点中筛选出最优银行网点。

具体的，参照图2，步骤s13可以包括：

s21、基于所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息，确定出所述银行网点的权重。

本实施例中的银行网点的权重是指用户对该银行网点的喜好程度。喜好程度越高，则说明用户可能较愿意来该银行网点办理业务。

在实际应用中，可以通过线性拟合的方式来确定出所述银行网点的权重参照图3，步骤s21可以包括：

s31、获取第一样本对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述第一样本对象在所述银行网点的业务办理信息。

本实施例中，在进行线性拟合得到评价函数之前，需要获取大量的样本对象的数据，对该数据进行线性拟合，得到评价函数。

本实施例中的第一样本对象可以是大量的用户，获取第一样本对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述第一样本对象在所述银行网点的业务办理信息。具体获取过程与上述的“获取目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息”的过程类似，请参照上述相应说明，在此不再赘述。

s32、获取所述第一样本对象对应的权重。

本实施例中的权重可以是用户在银行网点办理完业务时，柜员通过对话的方式，询问用户得到。

s33、对所述第一样本对象所在位置距离所述银行网点的距离值、所述第一样本对象在所述银行网点的业务办理信息、以及所述第一样本对象对应的权重进行线性拟合，得到所述第一样本对象所在位置距离所述银行网点的距离值、所述第一样本对象在所述银行网点的业务办理信息、以及所述第一样本对象对应的权重之间的关联关系。

在实际应用中，关联关系即为上述的评价函数，评价函数的自变量是权重，因变量是距离值以及业务办理信息。

对上述获取的数据进行线性拟合，即可得到权重与距离值以及业务办理信息的关联关系，即可构建得到评价函数。

需要说明的是，针对不同的银行网点，构建得到每一银行网点对应的评价函数，此外，还可以是仅构建得到一个评价函数，对所有的银行网点都适用。

若是针对每一银行网点均单独构建评价函数，则将步骤s31和s32获取的每一银行网点的数据单独进行线性拟合。若是针对所有的银行网点只构建一个评价函数，则将步骤s31和s32获取的每一银行网点的数据整体进行线性拟合。

s34、基于所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息、以及所述关联关系，确定出所述银行网点的权重。

具体的，将所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息带入上述的评价函数中，即可得到银行网点的权重。其中，每一银行网点对应有一权重。

s22、根据所述银行网点的权重以及所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值，从所述银行网点中筛选出最优银行网点。

在实际应用中，可以调用预设数据处理模型，以使所述预设数据处理模型根据所述银行网点的权重以及所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值，从所述银行网点中筛选出最优银行网点。

本实施例中的预设数据处理模型可以是神经网络模型，如ga-bp神经网络模型。

ga-bp神经网络模型结合bp神经网络和遗传算法的优点，在bp神经网络的权值和阈值的优化方面引入遗传算法，构建ga-bp神经网络模型。根据网络输入输出的个数确定bp神经网络结构，进而确定了遗传算法中需要优化的参数个数。根据kolmogorov原理，一个三层bp神经网络足以完成任意的n维到m维的映射，一般只需要采用一个隐层即可，隐层节点个数采用试凑法确定，从而确定ga-bp神经网络结构。通过遗传算法输出的最优个体作为bp神经网络初始权值和阈值进行bp神经网络训练和学习。

本实施例中的ga-bp神经网络模型基于训练样本训练得到，所述训练样本包括第二样本对象所在位置距离所述银行网点的距离值、所述银行网点的样本权重以及用户从所述银行网点中选择的最优银行网点。

将上述的训练样本分为训练集和测试集，使用训练集进行训练，使用测试集进行测试，可以得到上述的ga-bp神经网络模型。

在得到ga-bp神经网络模型之后，将所述银行网点的权重以及所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值输入到ga-bp神经网络模型中，即可得到最优银行网点。本实施例中的最优银行网点为一个。

本实施例中，根据网点距离客户距离、以及客户爱好推理出最适合上门的银行网点，增加客户办理上门推荐业务的概率。

s14、获取所述最优银行网点中能够办理所述目标业务的移动柜台，并输出包括所述最优银行网点以及所述最优银行网点中的所述移动柜台的信息。

在实际应用中，获取该最优银行网点的所有的移动柜台的可办理业务类型，筛选出可办理目标业务的移动柜台，然后输出信息，该信息中包括最优银行网点以及该最优银行网点中的所述移动柜台。

将该信息输出至工作人员的终端，工作人员将使用该移动柜台上门服务的任务通过手机银行推送至该最优银行网点的工作人员，最优银行网点的工作人员及时携带移动柜台上门服务，并在完成任务后，点击移动柜台上的任务完成按钮，此时，步骤s11中的在移动柜台上输入目标对象的工作人员也会收到任务完成通知。

本实施例中，确定与所述企业信息对应的目标业务，并在确定出所述目标对象需要办理所述目标业务的情况下，确定能够办理所述目标业务的银行网点，然后基于所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息，从所述银行网点中筛选出最优银行网点，并获取所述最优银行网点中能够办理所述目标业务的移动柜台。即本发明中，在为用户上门办理业务时，能够确定银行工作人员携带哪一银行网点的哪一移动柜台，解决了在为用户上门办理业务时，亟需确定银行工作人员携带哪一银行网点的哪一移动柜台的问题。

在上述内容的基础上，本发明的另一实现方式中，给出了“确定与所述企业信息对应的目标业务”的实现过程。具体的，参照图4，可以包括：

s41、根据所述企业信息，预测所述目标对象所需办理的账户类型，并将所述账户类型对应的开户信息推送至所述目标对象对应的终端。

在实际应用中，参照图5，步骤s41可以包括：

s51、确定出所述账户信息的内容是否不为空；若不为空，则执行步骤s52；若为空，则执行步骤s55。

本实施例中，本实施例中的账户信息是在预设银行，如中国银行办理的账户信息。

确定出所述账户信息的内容是否不为空，即是确定目标对象是否在中国银行办理过开户业务，如办理过美元、英镑等开户业务。

若是为空，则说明未在中国银行办理过开户业务。若是不为空，则说明在中国银行办理过开户业务。

s52、基于所述企业属性信息，预测所述目标对象还需办理的除所述账户信息对应的账户类型之外的其他账户类型，并将其他账户类型作为所述目标对象所需办理的账户类型。

具体的，在确定出所述账户信息的内容不为空，即在中国银行办理过开户业务的情况下，基于所述企业属性信息，预测所述目标对象还需办理的除所述账户信息对应的账户类型之外的其他账户类型，并将其他账户类型作为所述目标对象所需办理的账户类型。

本实施例中，可以使用专家系统进行所需办理的账户类型的预测。专家系统可以看做是“知识库”和“推理机”的结合，根据现有知识推出逻辑规则，将逻辑规则放入知识库中；专家系统中规则设置方法如下，根据企业属性信息(企业类型(国企、私企、有限公司等)以及企业的经营范围信息)，得到企业可能使用的账户类型。

如：客户做水果对外贸易，则客户需要美元、英镑、欧元等账户；如果客户只要国内业务，则可能只要一般账户和结算账户，推理机采用树形图的方法推理。在专家系统中输入上述的企业属性信息以及所拥有的账户信息后，系统给出推荐用户可能还需要的账户类型，该账户类型是除了所述账户信息对应的账户类型之外的其他账户类型，该其他账户类型即为所述目标对象所需办理的账户类型。此外，专家系统还可以用户没有账户信息时，推荐得到用户所需办理的账户类型。

s53、将所述目标对象所需办理的账户类型对应的开户广告信息推送至所述目标对象对应的终端。

具体的，若是目标对象有对应的手机银行，则可以将目标对象所需办理的账户类型对应的开户广告信息推送至目标对象的手机银行。

若是没有对应的手机银行，可以将上述的开户广告信息通过短信的方式推送至目标对象对应的终端。

s54、基于所述企业属性信息，预测所述目标对象所需办理的账户类型；

具体的，在确定出所述账户信息的内容为空的情况下，将企业属性信息输入到专家系统，得到目标对象所需办理的账户类型。

s55、确定所述目标对象在非预设银行是否办理过所述所需办理的账户类型对应的开户业务。若是，则执行步骤s56；若否，则执行步骤s57。

具体的，可以通过银联系统，确定所述目标对象在非预设银行是否办理过所述所需办理的账户类型对应的开户业务。

s56、将所述所需办理的账户类型对应的开户广告信息以及预设银行优势信息推送至所述目标对象对应的终端。

s57、将所述所需办理的账户类型对应的开户广告信息推送至所述目标对象对应的终端。

本实施例中的非预设银行可以是除了中国银行之外的其他银行。本步骤中，若是在非中国银行的其他银行办理过开户业务，则推送开户广告信息以及本行，即中国银行优势信息。本实施例中的开户广告信息可以是该种账户类型的优势信息。

若是没有在非中国银行的其他银行办理过开户业务，则推送开户广告信息。

在进行消息推送时，可以通过手机银行进行消息推送，也可以使用短信进行消息推送。

s42、获取所述目标对象阅读所述开户信息的时间。

具体的，若是以手机银行进行消息推送，则可以获取到用户点击阅读该开户信息的时间，即用户打开该消息以及关闭该消息的时间差。

s43、在所述时间大于预设阈值的情况下，将所述账户类型对应的开户业务作为目标业务。

具体的，如果客户阅读时间大于或大于等于预设阈值(是指正常阅读该篇广告的平均时间，如1分钟)，则认为该客户可能存在开户的想法，则将所述账户类型对应的开户业务作为目标业务。并将该目标对象与目标对象信息推送给工作人员，如果有多个目标对象，则将目标对象按照时间先后顺序由近及远排序展现，以提供银行工作人员的工作效率。

如果阅读时间小于预设阈值，则认为目标对象可能不想办理开户业务，不将该目标对象信息推送给工作人员。

本实施例中，使用专家系统预测用户所需办理的账户类型，并通过用户阅读开户信息的时间来确定用户是否对开户感兴趣，能够提高开户业务办理的准确性。

可选地，在上述移动柜台的确定方法的实施例的基础上，本发明的另一实施例提供了一种移动柜台的确定装置，参照图6，可以包括：

业务推送模块11，用于获取目标对象的企业信息，确定与所述企业信息对应的目标业务，并将所述目标业务输出至预设移动终端；

信息获取模块12，用于在确定出所述目标对象需要办理所述目标业务的情况下，确定能够办理所述目标业务的银行网点，并获取所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息；

网点筛选模块13，用于基于所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息，从所述银行网点中筛选出最优银行网点；

信息输出模块14，用于获取所述最优银行网点中能够办理所述目标业务的移动柜台，并输出包括所述最优银行网点以及所述最优银行网点中的所述移动柜台的信息。

进一步，所述业务推送模块包括：

账户预测子模块，用于根据所述企业信息，预测所述目标对象所需办理的账户类型，并将所述账户类型对应的开户信息推送至所述目标对象对应的终端；

时间获取子模块，用于获取所述目标对象阅读所述开户信息的时间；

业务确定子模块，用于在所述时间大于预设阈值的情况下，将所述账户类型对应的开户业务作为目标业务。

进一步，所述企业信息包括企业名称、企业在银行网点办理的账户信息、以及企业属性信息；

账户预测子模块包括：

第一确定单元，用于确定所述账户信息的内容是否不为空；

第一预测单元，用于在确定出所述账户信息的内容不为空的情况下，基于所述企业属性信息，预测所述目标对象还需办理的除所述账户信息对应的账户类型之外的其他账户类型，并将其他账户类型作为所述目标对象所需办理的账户类型；

第一推送单元，用于将所述目标对象所需办理的账户类型对应的开户广告信息推送至所述目标对象对应的终端；

第二预测单元，用于在确定出所述账户信息的内容为空的情况下，基于所述企业属性信息，预测所述目标对象所需办理的账户类型；

第二确定单元，用于确定所述目标对象在非预设银行是否办理过所述所需办理的账户类型对应的开户业务；

第二推送单元，用于若是，则将所述所需办理的账户类型对应的开户广告信息以及预设银行优势信息推送至所述目标对象对应的终端；

第三推送单元，用于若否，则将所述所需办理的账户类型对应的开户广告信息推送至所述目标对象对应的终端。

进一步，信息获取模块12用于确定能够办理所述目标业务的银行网点时，具体用于：

获取各个银行网点的可办理业务类型，确定出可办理业务类型包括所述目标业务的银行网点，并作为能够办理所述目标业务的银行网点。

进一步，网点筛选模块13包括：

权重计算子模块，用于基于所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息，确定出所述银行网点的权重；

网点筛选子模块，用于根据所述银行网点的权重以及所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值，从所述银行网点中筛选出最优银行网点。

进一步，权重计算子模块包括：

信息获取单元，用于获取第一样本对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述第一样本对象在所述银行网点的业务办理信息；

权重获取单元，用于获取所述第一样本对象对应的权重；

处理单元，用于对所述第一样本对象所在位置距离所述银行网点的距离值、所述第一样本对象在所述银行网点的业务办理信息、以及所述第一样本对象对应的权重进行线性拟合，得到所述第一样本对象所在位置距离所述银行网点的距离值、所述第一样本对象在所述银行网点的业务办理信息、以及所述第一样本对象对应的权重之间的关联关系；

权重确定单元，用于基于所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息、以及所述关联关系，确定出所述银行网点的权重。

进一步，网点筛选子模块具体用于：

调用预设数据处理模型，以使所述预设数据处理模型根据所述银行网点的权重以及所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值，从所述银行网点中筛选出最优银行网点；

所述预设数据处理模型基于训练样本训练得到；所述训练样本包括第二样本对象所在位置距离所述银行网点的距离值、所述银行网点的样本权重以及用户从所述银行网点中选择的最优银行网点。

本实施例中，确定与所述企业信息对应的目标业务，并在确定出所述目标对象需要办理所述目标业务的情况下，确定能够办理所述目标业务的银行网点，然后基于所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息，从所述银行网点中筛选出最优银行网点，并获取所述最优银行网点中能够办理所述目标业务的移动柜台。即本发明中，在为用户上门办理业务时，能够确定银行工作人员携带哪一银行网点的哪一移动柜台，解决了在为用户上门办理业务时，亟需确定银行工作人员携带哪一银行网点的哪一移动柜台的问题。

需要说明的是，本实施例中的各个模块、子模块和单元的工作过程，请参照上述实施例中的相应说明，在此不再赘述。

可选地，在上述移动柜台的确定方法及装置的实施例的基础上，本发明的另一实施例提供了一种电子设备，包括：存储器和处理器；

其中，所述存储器用于存储程序；

处理器调用程序并用于：

获取目标对象的企业信息，确定与所述企业信息对应的目标业务，并将所述目标业务输出至预设移动终端；

在确定出所述目标对象需要办理所述目标业务的情况下，确定能够办理所述目标业务的银行网点，并获取所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息；

基于所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息，从所述银行网点中筛选出最优银行网点；

获取所述最优银行网点中能够办理所述目标业务的移动柜台，并输出包括所述最优银行网点以及所述最优银行网点中的所述移动柜台的信息。

进一步，确定与所述企业信息对应的目标业务，包括：

根据所述企业信息，预测所述目标对象所需办理的账户类型，并将所述账户类型对应的开户信息推送至所述目标对象对应的终端；

获取所述目标对象阅读所述开户信息的时间；

在所述时间大于预设阈值的情况下，将所述账户类型对应的开户业务作为目标业务。

进一步，所述企业信息包括企业名称、企业在银行网点办理的账户信息、以及企业属性信息；

根据所述企业信息，预测所述目标对象所需办理的账户类型，并将所述账户类型对应的开户信息推送至所述目标对象对应的终端，包括：

确定所述账户信息的内容是否不为空；

在确定出所述账户信息的内容不为空的情况下，基于所述企业属性信息，预测所述目标对象还需办理的除所述账户信息对应的账户类型之外的其他账户类型，并将其他账户类型作为所述目标对象所需办理的账户类型；

将所述目标对象所需办理的账户类型对应的开户广告信息推送至所述目标对象对应的终端；

在确定出所述账户信息的内容为空的情况下，基于所述企业属性信息，预测所述目标对象所需办理的账户类型；

确定所述目标对象在非预设银行是否办理过所述所需办理的账户类型对应的开户业务；

若是，则将所述所需办理的账户类型对应的开户广告信息以及预设银行优势信息推送至所述目标对象对应的终端；

若否，则将所述所需办理的账户类型对应的开户广告信息推送至所述目标对象对应的终端。

进一步，确定能够办理所述目标业务的银行网点，包括：

获取各个银行网点的可办理业务类型；

确定出可办理业务类型包括所述目标业务的银行网点，并作为能够办理所述目标业务的银行网点。

进一步，基于所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息，从所述银行网点中筛选出最优银行网点，包括：

基于所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息，确定出所述银行网点的权重；

根据所述银行网点的权重以及所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值，从所述银行网点中筛选出最优银行网点。

进一步，基于所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息，确定出所述银行网点的权重，包括：

获取第一样本对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述第一样本对象在所述银行网点的业务办理信息；

获取所述第一样本对象对应的权重；

对所述第一样本对象所在位置距离所述银行网点的距离值、所述第一样本对象在所述银行网点的业务办理信息、以及所述第一样本对象对应的权重进行线性拟合，得到所述第一样本对象所在位置距离所述银行网点的距离值、所述第一样本对象在所述银行网点的业务办理信息、以及所述第一样本对象对应的权重之间的关联关系；

基于所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息、以及所述关联关系，确定出所述银行网点的权重。

进一步，根据所述银行网点的权重以及所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值，从所述银行网点中筛选出最优银行网点，包括：

调用预设数据处理模型，以使所述预设数据处理模型根据所述银行网点的权重以及所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值，从所述银行网点中筛选出最优银行网点；

所述预设数据处理模型基于训练样本训练得到；所述训练样本包括第二样本对象所在位置距离所述银行网点的距离值、所述银行网点的样本权重以及用户从所述银行网点中选择的最优银行网点。

本实施例中，确定与所述企业信息对应的目标业务，并在确定出所述目标对象需要办理所述目标业务的情况下，确定能够办理所述目标业务的银行网点，然后基于所述目标对象所在位置距离所述银行网点的距离值、以及所述目标对象在所述银行网点的业务办理信息，从所述银行网点中筛选出最优银行网点，并获取所述最优银行网点中能够办理所述目标业务的移动柜台。即本发明中，在为用户上门办理业务时，能够确定银行工作人员携带哪一银行网点的哪一移动柜台，解决了在为用户上门办理业务时，亟需确定银行工作人员携带哪一银行网点的哪一移动柜台的问题。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。