基于人工智能的展业方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

1.本技术涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的展业方法、装置、计算机设备及存储介质。


背景技术：

2.如何掌握业务员在外展业实际情况，是当下各销售行业管理者十分关注的问题。目前市场上的解决方案包括“定时打卡”、“电话抽检查岗”、“工作日报”等方式。其中，“定时打卡”要求业务员在外出展业开始时主动上传当前的位置信息，在展业过程中也需要间隔一定时间主动上传位置信息，这种方式十分依赖业务员的主动性，同时也容易打乱业务员自身的正常展业节奏；“电话抽检查岗”是管理者在下属业务员展业当天随机打电话询问展业情况，该方式增加管理者工作难度，也十分影响业务员展业；“工作日报”是业务员在每天展业结束后，对当天的展业轨迹和成果形成书面汇报，这种方式可以最大程度减少管理者对展业过程的影响，但是很依赖业务员是否如实上报，因为是对当天关注的回顾，所以对当天展业情况及时干预力度不足。由此，在无法及时掌握业务员在外展业实际情况的前提下，管理者也就无法有效地作出业务员的调度决策。


技术实现要素：

3.本技术的主要目的在于提供一种基于人工智能的展业方法、装置、计算机设备及可读存储介质，旨在解决因难以及时掌握业务员在外展业的实际情况，导致无法对业务员的调度进行有效决策的技术问题。
4.第一方面，本技术提供了一种基于人工智能的展业方法，所述方法包括：
5.当接收到展业调度请求时，获取各个业务员对应的轨迹数据，并根据所述轨迹数据生成各个业务员对应的展业轨迹；
6.根据所述展业轨迹确定多个待选展业区域，并获取各个所述待选展业区域对应的评价因子；
7.根据所述评价因子对各个所述待选展业区域进行评价，得到各个所述待选展业区域对应的评价结果；
8.根据所述评价结果从多个所述待选展业区域中确定目标展业区域；
9.查询与所述目标展业区域相匹配的目标待调度业务员调度至所述目标展业区域。
10.第二方面，本技术还提供了一种基于人工智能的展业装置，所述装置包括：
11.生成模块，用于当接收到展业调度请求时，获取各个业务员对应的轨迹数据，并根据所述轨迹数据生成各个业务员对应的展业轨迹；
12.获取模块，用于根据所述展业轨迹确定多个待选展业区域，并获取各个所述待选展业区域对应的评价因子；
13.评价模块，用于根据所述评价因子对各个所述待选展业区域进行评价，得到各个所述待选展业区域对应的评价结果；
14.确定模块，用于根据所述评价结果从多个所述待选展业区域中确定目标展业区域；
15.调度模块，用于查询与所述目标展业区域相匹配的目标待调度业务员调度至所述目标展业区域。
16.第三方面，本技术还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序，其中所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如上述的基于人工智能的展业方法的步骤。
17.第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其中所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述的基于人工智能的展业方法。
18.本技术公开了一种基于人工智能的展业方法、装置、计算机设备及存储介质，该基于人工智能的展业方法，当接收到展业调度请求时，获取各个业务员对应的轨迹数据，并根据各个业务员对应的轨迹数据生成各个业务员对应的展业轨迹，再根据各个业务员对应的展业轨迹确定多个待选展业区域，并获取各个待选展业区域对应的评价因子，然后根据该评价因子对各个待选展业区域进行评价，得到各个待选展业区域对应的评价结果，进一步根据该评价结果从多个待选展业区域中确定目标展业区域，最终查询与目标展业区域相匹配的目标待调度业务员调度至所述目标展业区域。通过上述方式，一方面通过直观地展示和查看业务员外出展业时的展业轨迹，为管理者掌握下属业务员的展业动态提供便捷，另一方面基于展业轨迹精准地获取目标展业区域，再有针对性地将相匹配的目标待调度业务员调度至目标展业区域，不仅可以有效提高业务员的展业效率，也实现了智能化地业务员调度，能够满足管理者的调度决策需求。
19.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。
附图说明
20.为了更清楚地说明本技术实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
21.图1为本技术基于人工智能的展业方法一实施例的流程示意图；
22.图2a为本技术基于人工智能的展业方法一实施例涉及的展业app将业务员的轨迹数据上传至服务器的示例图；
23.图2b为本技术基于人工智能的展业方法一实施例涉及的管理者通过展业app获得业务员的展业轨迹和展业调度建议的示例图；
24.图3为本技术基于人工智能的展业方法另一实施例的流程示意图；
25.图4为本技术一实施例提供的一种基于人工智能的展业装置的示意性框图；
26.图5为本技术一实施例涉及的计算机设备的结构示意框图。
27.本技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
28.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，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，都属于本技术保护的范围。
29.附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
30.应当理解，在此本技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本技术。如在本技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
31.还应当进理解，在本技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
32.本技术的实施例提供了一种基于人工智能的展业方法、装置、计算机设备及存储介质。该基于人工智能的展业方法主要应用于基于人工智能的展业设备，该基于人工智能的展业设备可以是终端(比如移动终端、pc等)和服务器等具有数据处理功能的终端设备，基于人工智能的展业设备承载有展业系统。
33.其中，该展业系统可以实现成为展业应用程序或展业应用程序的一部分，并被安装到终端中，使终端具备展业的功能；该展业系统也可以应用于展业应用程序的后台服务器中，从而由服务器为终端中的展业应用程序提供展业的功能。
34.下面结合附图，对本技术的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
35.请参照图1，图1为本技术的实施例提供的一种基于人工智能的展业方法的流程示意图。
36.如图1所示，该基于人工智能的展业方法包括步骤s101至步骤s105。
37.步骤s101、当接收到展业调度请求时，获取各个业务员对应的轨迹数据，并根据所述轨迹数据生成各个业务员对应的展业轨迹。
38.以该基于人工智能的展业方法应用于服务器为例进行说明。
39.如图2a所示，业务员团队中的任一业务员外出展业时都需在其终端(比如智能手机)上登录展业应用程序(展业app)，登录成功后展业应用程序在该业务员拥有操作权限的页面上以弹窗的方式显示请求授予定位权限的提示信息，供该业务员选择是否授予展业应用程序的定位权限；当展业应用程序接收到该业务员授予定位权限的确认指令时，在后台开启采集地理位置并上报至服务器的服务进程，即每间隔预设时间采集一次该业务员的地理位置，再将每次采集的采集时间和地理位置上传至服务器，其中，预设时间可以根据实际需要灵活取值，比如10分钟，地理位置包括经纬度、详细地址等。
40.服务器接收到展业应用程序每次采集的采集时间和地理位置后，将每次采集的采集时间和地理位置作为轨迹数据，与该业务员的标识进行关联，并存储于预设数据库中，例如redis数据库。其中，该业务员的标识可以是该业务员登录展业应用程序的账号。由此，预设数据库中便存储有业务员团队的轨迹数据。
41.可以理解的是，展业应用程序只要获得过一次定位授权，便默认永久具备定位权限(除非定位授权解除)，后续便不再弹窗请求业务员授予定位权限，由此，不依赖于业务员的主动性，业务员外出展业的轨迹数据都会自动上传至服务器进行存储，不会打乱业务员展业节奏，对于业务员来说在展业时，只需专心展业，不必关注何时打卡上报等。
42.在一些实施例中，为了提升传输安全性，展业应用程序采用与服务器约定好的加密算法对每次采集的采集时间和地理位置进行加密再上传至服务器。示例性的，预设加密算法可以是aes加密算法。那么服务器接收到加密的采集时间和地理位置后，先采用与加密算法对应的解密算法进行解密，再将解密后的采集时间和地理位置作为轨迹数据，与对应业务员的标识进行关联并存储于预设数据库中。
43.可以理解的是，展业应用程序通过设置用户权限实现管理者到业务员团队之间的多层级权限管理。即，管理者拥有展业应用程序中管理页面的操作权限，具备对业务员团队进行管理的权限。
44.当管理者需要适时了解业务员团队的展业情况并作出调度决策时，如图2b所示，管理者可以在其终端安装的展业应用程序的管理页面触发展业调度请求，以向服务器请求展业轨迹和展业建议。其中，展业调度请求携带目标展业时间段，目标展业时间段可以是业务员开展展业工作的任意时间段，管理者可以根据实际需求选择目标展业时间段，例如过去两小时至当前时间的展业时间段。当服务器接收到展业调度请求时，从预设数据库中获取业务员团队中各个业务员在目标展业时间段的轨迹数据，根据各个业务员在目标展业时间段的轨迹数据，生成各个业务员对应的展业轨迹。
45.示例性的，在预设数据库中依据各个业务员的标识查找各个业务员在目标展业时间段对应的轨迹数据，再从查找到的各个业务员对应的轨迹数据中，选取各个业务员停留时长超过预设时长阈值的轨迹数据。之后，对于选取的各个业务员对应的轨迹数据，按照其中采集时间的先后关系，在地图上分别将其中的地理位置进行有向地两两连接以生成各个业务员对应的展业轨迹，展示于活动轨迹页面，还生成各个业务员对应的展业轨迹的显示参数，其中，显示参数包括业务员标识和用于指示业务员实时位置的指示符。如此，管理者通过点击操作进入管理页面的活动轨迹页面便可在地图上直观地查看业务员团队中每个业务员的展业轨迹，从而掌握业务员团队外出展业时的展业动态。
46.步骤s102、根据所述展业轨迹确定多个待选展业区域，并获取各个所述待选展业区域对应的评价因子。
47.之后，根据各个业务员对应的展业轨迹，筛选出多个待选展业区域。
48.在一些实施例中，如图3所示，所述根据所述展业轨迹确定多个待选展业区域，包括子步骤s1021至s1024。
49.子步骤s1021、从所述展业轨迹中筛选客户总量大于预设阈值的轨迹点。
50.遍历各个业务员对应的展业轨迹，将这些展业轨迹与预存客户分布数据进行比对，以从这些展业轨迹中查找出与预存客户分布数据中的目标区域匹配的轨迹点。其中，预存客户分布数据包括目标区域及目标区域的客户总量，目标区域可以是意向或成交客户群所在的区域，客户总量可以是进行过咨询的客户、意向客户或成交客户的总量。将预存客户分布数据中，与查找出的轨迹点匹配的目标区域的客户总量，作为查找出的轨迹点对应的客户总量，将查找出的轨迹点对应的客户总量与预设阈值进行比对，即可筛选出客户总量
大于预设阈值的轨迹点。
51.子步骤s1022、采用预设第一聚类算法对筛选的所述轨迹点进行聚类，以将筛选的所述轨迹点聚合成若干个轨迹点簇；
52.子步骤s1023、采用预设第二聚类算法，计算每个轨迹点簇的中心点，并以每个所述中心点为聚类中心对筛选的所述轨迹点进行聚类，以将筛选的所述轨迹点聚合成若干个新的轨迹点簇。
53.进一步的，对筛选出的轨迹点进行聚类，聚类时采用预设第一聚类算法与预设第二聚类算法相结合的方式。示例性的，预设第一聚类算法可以是dbscan算法，预设第二聚类算法可以是k
‑
means算法。为方便理解，首先对dbscan算法和k
‑
means算法进行介绍，dbscan(density
‑
based spatial clustering of applications with noise)算法是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域聚合成簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类，dbscan算法的重点是选取合适的聚合半径参数和聚合所需指定的阈值minpts(minimum number of a points)数目。k
‑
means算法则是很典型的基于距离的聚类算法，其采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大，该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标，k
‑
means算法的重点在于聚类中心k值的选择。
54.考虑到从展业轨迹中筛选出的轨迹点过于分散，难以选择合适的k值，由此，先采用dbscan算法对筛选的轨迹点进行聚类，然后基于dbscan算法的聚类结果，再采用k
‑
means算法进行聚类。
55.采用dbscan算法对筛选的轨迹点进行聚类时，采用球面距离来衡量筛选的轨迹点的距离来作为聚合的半径参数，例如将2公里作为聚合的半径参数，minpts个数则可以根据实际需要设定。之后便可根据设定的半径参数和minpts个数，采用dbscan算法对筛选的轨迹点进行聚类，从而将筛选的轨迹点聚合成若干个轨迹点簇。
56.进一步的，将每一簇轨迹点作为新的输入，利用k
‑
means算法的迭代聚合计算出每一簇轨迹点的中心点，然后以各个中心点为聚类中心，计算筛选的轨迹点与各个聚类中心的距离，以将筛选的每个轨迹点分配给距离其最近的聚类中心，当筛选的轨迹点分配完成时，即可将筛选的轨迹点聚合成若干个新的轨迹点簇。
57.子步骤s1024、根据所述新的轨迹点簇确定多个待选展业区域。
58.将每个新的轨迹点簇所覆盖的区域作为一个待选展业区域，由此得到多个待选展业区域。
59.在确定多个待选展业区域之后，并不就此将这多个待选展业区域作为最终的展业范围，为了提升展业范围的精准性，还获取各个待选展业区域的评价因子，以对各个待选展业区域进行评估。
60.在一些实施例中，评价因子包括成交率和客户密度，所述所述获取各个所述待选展业区域对应的评价因子，具体为：获取各个所述待选展业区域对应的客户访问量和客户成交量，根据所述客户访问量和所述客户成交量计算得到各个所述待选展业区域对应的成交率；获取各个所述待选展业区域对应的客户总量，根据所述客户总量计算得到各个所述待选展业区域对应的客户密度。
61.获取每个待选展业区域的客户访问量和客户成交量，根据每个待选展业区域的客户访问量和客户成交量，结合如下所示的计算公式即可计算得到每个待选展业区域的成交率，
62.r＝n/m*100％
63.其中，r表示待选展业区域的成交率，m表示待选展业区域的客户访问量，n表示待选展业区域的客户成交量。
64.获取每个待选展业区域的客户总量，根据每个待选展业区域的客户总量，结合如下所示的计算公式即可计算得到每个待选展业区域的客户密度，
65.ρ＝c/πr266.其中，ρ表示待选展业区域的客户密度，c表示待选展业区域的客户总量，r表示待选展业区域的辐射半径。
67.步骤s103、根据所述评价因子对各个所述待选展业区域进行评价，得到各个所述待选展业区域对应的评价结果。
68.在获取到每个待选展业区域对应的评价因子后，根据每个待选展业区域对应的评价因子对每个待选展业区域进行评价，得到每个待选展业区域的评价结果。
69.在一些实施例中，所述根据所述评价因子对各个所述待选展业区域进行评价，得到各个所述待选展业区域对应的评价结果，具体为：分别配置所述成交率对应的第一权重值和所述客户密度对应的第二权重值；根据所述成交率和所述第一权重值，以及所述客户密度和所述第二权重值，结合预设评分计算公式s＝μ1r μ2ρ，计算得到各个所述待选展业区域对应的评分值作为评价结果，其中，s表示待选展业区域对应的评分值，r表示待选展业区域的成交率，μ1表示所述第一权重值，ρ表示待选展业区域的客户密度，μ2表示所述第二权重值。
70.对每个待选展业区域进行评价，可以采用分配权重并加和的方式实现。即，配置成交率对应第一权重值(用μ1表示)和客户密度对应的第二权重值(用μ2表示)，μ1和μ2的取值满足μ1 μ2＝1即可。如此，根据如下所示的计算公式即可计算得到每个待选展业区域的评分值，
71.s＝μ1r μ2ρ
72.其中，s表示待选展业区域对应的评分值。
73.由此，将计算得到的每个待选展业区域的评分值作为每个待选展业区域对应的评价结果。
74.步骤s104、根据所述评价结果从多个所述待选展业区域中确定目标展业区域。
75.在得到每个待选展业区域对应的评价结果后，即可根据评价结果进一步从这些待选展业区域中筛选出目标展业区域，达到提升展业范围的精准性的目的。
76.示例性的，可以将每个待选展业区域的评分值进行排序，然后按照评分值从大到小的顺序选取预设数量的待选展业区域作为目标展业区域，其中，预设数量可以根据实际需要灵活进行设置，比如评分值排在前五位的待选展业区域。还可以将每个待选展业区域的评分值与预设评分阈值进行比对，将评分值超出预设评分阈值的待选展业区域作为目标展业区域。
77.步骤s105、查询与所述目标展业区域相匹配的目标待调度业务员调度至所述目标
展业区域。
78.在确定目标展业区域后，查询与目标展业区域相匹配的目标待调度业务员调度至目标展业区域。
79.在一些实施例中，查询与所述目标展业区域相匹配的目标待调度业务员调度至所述目标展业区域，具体为：确定所述目标展业区域的偏好业务员类型；挑选属于所述偏好业务员类型的业务员，作为与所述目标展业区域相匹配的待调度业务员调度至所述目标展业区域。
80.即，确定目标展业区域的偏好业务员类型，然后从待调度业务员中挑选出属于偏好业务员类型的待调度业务员，作为与目标展业区域相匹配的目标待调度业务员调度至目标展业区域。
81.在一些实施例中，所述确定所述目标展业区域的偏好业务员类型，具体为：获取在所述目标展业区域取得成交的各个业务员对应的业务数据；根据取得成交的各个业务员对应的所述业务数据，确定所述目标展业区域对取得成交的各个业务员的偏好程度；根据所述偏好程度，从取得成交的各个业务员中确定所述目标展业区域的偏好业务员；获取所述偏好业务员对应的特征数据，根据所述偏好业务员对应的特征数据确定所述目标展业区域的偏好业务员类型。
82.即，获取在目标展业区域展业成功也即取得成交的各个业务员对应的业务数据，然后根据取得成交的各个业务员对应的业务数据，衡量目标展业区域对取得成交的各个业务员的偏好程度。
83.在一些实施例中，所述业务数据包括成交额和客户成交量，所述根据取得成交的各个业务员对应的所述业务数据，确定所述目标展业区域对取得成交的各个业务员的偏好程度，具体为：根据取得成交的各个业务员对应的成交额和客户成交量，结合预设偏好程度计算公式计算得到所述目标展业区域对取得成交的各个业务员的偏好程度，其中，d
i
表示目标展业区域对取得成交的业务员i的偏好程度，i表示在目标展业区域取得成交的业务员集合，i∈i，g
i
表示取得成交的业务员i在目标展业区域的客户成交量，a
i
表示取得成交的业务员i在目标展业区域的成交额，λ表示成交额对应的权重。
84.该业务数据包括在目标展业区域的客户成交量和成交额，根据取得成交的各个业务员对应的业务数据，结合如下所示的偏好程度计算公式，计算得到目标展业区域对取得成交的各个业务员的偏好程度，
[0085][0086]
其中，d
i
表示目标展业区域对取得成交的业务员i的偏好程度，d
i
的值位于0～1之间；
[0087]
i表示在目标展业区域取得成交的业务员集合，i∈i；
[0088]
g
i
表示取得成交的业务员i在目标展业区域的客户成交量；
[0089]
a
i
表示取得成交的业务员i在目标展业区域的成交额；
[0090]
λ表示成交额对应的权重，可以根据实际经验灵活进行设置，比如0.5。
[0091]
通过上述方式计算得到目标展业区域对取得成交的各个业务员的偏好程度后，根据取得成交的各个业务员偏好程度从取得成交的各个业务员中确定目标展业区域的偏好业务员。示例性的，将偏好程度进行排序，然后按照偏好程度从大到小的顺序从取得成交的各个业务员中挑选预设数量的业务员，作为目标展业区域的偏好业务员。
[0092]
进一步的，获取偏好业务员的特征数据，特征数据可以看作是从不同角度对偏好业务员的反映和描述，包括年龄、性别、受教育程度和从业资历等。将偏好业务员的特征数据进行标签化，以确定偏好业务员的类型。示例性的，可以获取预设标签模板，将偏好业务员的特征数据填充至预设标签模板中，从而获得偏好业务员对应的特征标签，再根据特征标签对偏好业务员进行分类，例如a类偏好业务员的标签内容为(性别女，30岁～35岁，本科学历，从业大于2年小于5年)，b类偏好业务员的标签内容为(性别男，35岁～40岁，本科学历，从业5年以上)。
[0093]
由此，获取待调度业务员对应的特征数据，然后将待调度业务员对应的特征数据进行标签化，得到待调度业务员对应的特征标签，再将待调度业务员对应的特征标签与各类偏好业务员的特征标签进行比对，从而从待调度业务员中挑选出属于偏好业务员类型的待调度业务员，作为与目标展业区域相匹配的目标待调度业务员调度至目标展业区域。
[0094]
将上述将目标待调度业务员调度至目标展业区域的展业建议加载至展业应用程序的管理页面供管理者参考。由此，实现了智能化地业务员调度。
[0095]
上述实施例提供的基于人工智能的展业方法，当接收到展业调度请求时，获取各个业务员对应的轨迹数据，并根据各个业务员对应的轨迹数据生成各个业务员对应的展业轨迹，再根据各个业务员对应的展业轨迹确定多个待选展业区域，并获取各个待选展业区域对应的评价因子，然后根据该评价因子对各个待选展业区域进行评价，得到各个待选展业区域对应的评价结果，进一步根据该评价结果从多个待选展业区域中确定目标展业区域，最终查询与目标展业区域相匹配的目标待调度业务员调度至所述目标展业区域。通过上述方式，一方面通过直观地展示和查看业务员外出展业时的展业轨迹，为管理者掌握下属业务员的展业动态提供便捷，另一方面基于展业轨迹精准地获取目标展业区域，再有针对性地将相匹配的目标待调度业务员调度至目标展业区域，不仅可以有效提高业务员的展业效率，也实现了智能化地业务员调度，能够满足管理者的调度决策需求。
[0096]
请参照图4，图4为本技术实施例提供的一种基于人工智能的展业装置的示意性框图。
[0097]
如图4所示，该装置400，包括：生成模块401、获取模块402、评价模块403、确定模块404和调度模块405。
[0098]
生成模块401，用于当接收到展业调度请求时，获取各个业务员对应的轨迹数据，并根据所述轨迹数据生成各个业务员对应的展业轨迹；
[0099]
获取模块402，用于根据所述展业轨迹确定多个待选展业区域，并获取各个所述待选展业区域对应的评价因子；
[0100]
评价模块403，用于根据所述评价因子对各个所述待选展业区域进行评价，得到各个所述待选展业区域对应的评价结果；
[0101]
确定模块404，用于根据所述评价结果从多个所述待选展业区域中确定目标展业区域；
[0102]
调度模块405，用于查询与所述目标展业区域相匹配的目标待调度业务员调度至所述目标展业区域。
[0103]
需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的装置和各模块及单元的具体工作过程，可以参考前述基于人工智能的展业方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0104]
上述实施例提供的装置可以实现为一种计算机程序的形式，该计算机程序可以在如图5所示的计算机设备上运行。
[0105]
请参阅图5，图5为本技术实施例提供的一种计算机设备的结构示意性框图。该计算机设备可以是个人计算机(personal computer，pc)、服务器等具有数据处理功能的设备。
[0106]
如图5所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口，其中，存储器可以包括非易失性存储介质和内存储器。
[0107]
非易失性存储介质可存储操作系统和计算机程序。该计算机程序包括程序指令，该程序指令被执行时，可使得处理器执行任意一种基于人工智能的展业方法。
[0108]
处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备的运行。
[0109]
内存储器为非易失性存储介质中的计算机程序的运行提供环境，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行任意一种基于人工智能的展业方法。
[0110]
该网络接口用于进行网络通信，如发送分配的任务等。本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
[0111]
应当理解的是，处理器可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field
‑
programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
[0112]
其中，在一个实施例中，所述处理器用于运行存储在存储器中的计算机程序，以实现如下步骤：
[0113]
当接收到展业调度请求时，获取各个业务员对应的轨迹数据，并根据所述轨迹数据生成各个业务员对应的展业轨迹；根据所述展业轨迹确定多个待选展业区域，并获取各个所述待选展业区域对应的评价因子；根据所述评价因子对各个所述待选展业区域进行评价，得到各个所述待选展业区域对应的评价结果；根据所述评价结果从多个所述待选展业区域中确定目标展业区域；查询与所述目标展业区域相匹配的目标待调度业务员调度至所述目标展业区域。
[0114]
在一些实施例中，所述处理器实现所述根据所述展业轨迹确定多个待选展业区域时，用于实现：
[0115]
从所述展业轨迹中筛选客户总量大于预设阈值的轨迹点；
[0116]
采用预设第一聚类算法对筛选的所述轨迹点进行聚类，以将筛选的所述轨迹点聚合成若干个轨迹点簇；
[0117]
采用预设第二聚类算法，计算每个轨迹点簇的中心点，并以每个所述中心点为聚类中心对筛选的所述轨迹点进行聚类，以将筛选的所述轨迹点聚合成若干个新的轨迹点簇；
[0118]
根据所述新的轨迹点簇确定多个待选展业区域。
[0119]
在一些实施例中，所述处理器实现所述查询与所述目标展业区域相匹配的目标待调度业务员调度至所述目标展业区域时，用于实现：
[0120]
确定所述目标展业区域的偏好业务员类型；
[0121]
挑选属于所述偏好业务员类型的待调度业务员，作为与所述目标展业区域相匹配的目标待调度业务员调度至所述目标展业区域。
[0122]
在一些实施例中，所述处理器实现所述所述确定所述目标展业区域的偏好业务员类型时，用于实现：
[0123]
获取在所述目标展业区域取得成交的各个业务员对应的业务数据；
[0124]
根据取得成交的各个业务员对应的所述业务数据，确定所述目标展业区域对取得成交的各个业务员的偏好程度；
[0125]
根据所述偏好程度，从取得成交的各个业务员中确定所述目标展业区域的偏好业务员；
[0126]
获取所述偏好业务员对应的特征数据，根据所述偏好业务员对应的特征数据确定所述目标展业区域的偏好业务员类型。
[0127]
在一些实施例中，所述业务数据包括成交额和客户成交量，所述处理器实现所述根据取得成交的各个业务员对应的所述业务数据，确定所述目标展业区域对取得成交的各个业务员的偏好程度时，用于实现：
[0128]
根据取得成交的各个业务员对应的成交额和客户成交量，结合预设偏好程度计算
公式计算得到所述目标展业区域对取得成交的各个业务员的偏好程度，其中，d
i
表示目标展业区域对取得成交的业务员i的偏好程度，i表示在目标展业区域取得成交的业务员集合，i∈i，g
i
表示取得成交的业务员i在目标展业区域的客户成交量，a
i
表示取得成交的业务员i在目标展业区域的成交额，λ表示成交额对应的权重。
[0129]
在一些实施例中，所述评价因子包括成交率和客户密度，所述处理器实现所述获取各个所述待选展业区域对应的评价因子时，用于实现：
[0130]
获取各个所述待选展业区域对应的客户访问量和客户成交量，根据各个所述待选展业区域对应的所述客户访问量和所述客户成交量计算得到各个所述待选展业区域对应的成交率；
[0131]
获取各个所述待选展业区域对应的客户总量，根据各个所述待选展业区域对应的客户总量计算得到各个所述待选展业区域对应的客户密度。
[0132]
在一些实施例中，所述处理器实现所述根据所述评价因子对各个所述待选展业区域进行评价，得到各个所述待选展业区域对应的评价结果时，用于实现：
[0133]
分别配置所述成交率对应的第一权重值和所述客户密度对应的第二权重值；
[0134]
根据所述成交率和所述第一权重值，以及所述客户密度和所述第二权重值，结合预设评分计算公式s＝μ1r μ2ρ，计算得到各个所述待选展业区域对应的评分值作为评价结果，其中，s表示待选展业区域对应的评分值，r表示待选展业区域的成交率，μ1表示所述第一权重值，ρ表示待选展业区域的客户密度，μ2表示所述第二权重值。
[0135]
本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序中包括程序指令，所述程序指令被执行时所实现的方法可参照本技术基于人工智能的展业方法的各个实施例。
[0136]
其中，所述计算机可读存储介质可以是前述实施例所述的计算机设备的内部存储单元，例如所述计算机设备的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述计算机设备的外部存储设备，例如所述计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)，安全数字(secure digital，sd)卡，闪存卡(flash card)等。
[0137]
进一步地，所述计算机可读存储介质可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。
[0138]
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
[0139]
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排
他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
[0140]
上述本技术实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以权利要求的保护范围为准。