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对银行 用户界面操作慌忙程度的判断方法

阅读：243发布：2020-05-11

专利汇可以提供对银行用户界面操作慌忙程度的判断方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明涉及对银行用户界面操作慌忙程度的判断方法，包括：A.前期采样：采集每个用户对界面的各种操作行为，并提取对应的衍生变量值；B.获得每个衍生变量的阈值范围；C.对当前用户进行判断：采集当前用户对界面的各种操作行为，并采集所有操作行为的衍生变量值；D.将当前用户的各种衍生变量值和对应的各种阈值范围进行对比；E.所有数据保存到数据库中；F.根据当前用户的对比结果，将所有超出阈值范围的衍生变量值对应的衍生变量，按预设的权重进行加权计算后，与设置的最终阈值对比，判断出当前用户是否在操作时慌忙。本发明不需要进行复杂的建模，并且具有广泛普遍性。，下面是对银行用户界面操作慌忙程度的判断方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.对银行用户界面操作慌忙程度的判断方法，其特征包括：
A.前期采样：服务器中的处理器通过相应的程序采集每个用户对界面的各种操作行为，并根据预先配置的与各种操作行为对应的衍生变量在操作行为中的衍生变量值进行判断和提取；
B.通过对用户群体的前期采样获得普遍性的用户在进行所述各种操作时对应的每个衍生变量的阈值范围，在服务器的存储器中以数据文件形式保存具有对应关系的操作行为、衍生变量和阈值范围；
C.对当前用户进行判断：服务器中的处理器通过相应的程序采集当前用户对界面的各种操作行为，并根据所述预先配置的与各种操作行为对应的衍生变量在操作行为中的衍生变量值进行提取；
D.处理器从存储器中提取出所述数据文件形式的操作行为、衍生变量和阈值范围，并根据相互间的对应关系对提取的当前用户的各种衍生变量值和对应的各种阈值范围进行对比；
E.将步骤C至步骤D中的所有计算数据、计算过程数据和对比结果分别持久化保存到服务器的数据库中；
F.根据当前用户的各种衍生变量值与对应的阈值范围的对比结果，将所有超出阈值范围的衍生变量值对应的衍生变量，按预设的权重进行加权计算后，与设置的最终阈值对比，判断出当前用户是否在操作时慌忙。
2.如权利要求1所述的对银行用户界面操作慌忙程度的判断方法，其特征为：所述处理器统计每日所有用户的各种衍生变量的上限值、下限值、平均值、高占比数据范畴和数据集中范围，并生成统计文件保存在存储器中，为相关人员调整相应的阈值范围和/或权重比例提供数据支持。
3.如权利要求1所述的对银行用户界面操作慌忙程度的判断方法，其特征为：所述用户对界面的操作行为包括：对页面或页面中的元素进行点击、输入、查看、滑动和/或跳转。
4.如权利要求3所述的对银行用户界面操作慌忙程度的判断方法，其特征为：根据用户对界面不同的操作行为，对应的衍生变量包括：用户在每个页面停留的时长、在所有页面停留的平均时长、页面最大停留时长、页面最小停留时长、用户填写内容中每个字符的输入时间、用户填写内容、用户填写内容时是否进行过修改、填写内容的修改次数、重复访问某一页面的次数及每次访问时间、用户滚动页面的次数、滚动后平均停留时长、以及页面是否滚动达到底部。
5.如权利要求1所述的对银行用户界面操作慌忙程度的判断方法，其特征为：用户对界面的操作包括用户对触摸屏的直接操作，或通过实体装置操作后在界面显示出相应的操作响应。
6.如权利要求1所述的对银行用户界面操作慌忙程度的判断方法，其特征为：步骤C中，提取出当前用户所有操作行为对应的衍生变量值后，按操作的会话标识的时间序列将各操作行为组装成操作行为序列，步骤D中按照操作行为序列中的操作行为顺序，依次对各对应的衍生变量值和对应的各种阈值范围进行对比。

说明书全文

对银行 用户界面操作慌忙程度的判断方法

技术领域

[0001] 本发明涉及数据的采集和处理的方法，具体讲是对银行用户界面操作慌忙程度的判断方法。

背景技术

[0002] 目前对银行用户在办理业务过程中慌忙(慌张)程度的识别通常是通过用户在操作过程中出现明显错误或者明显的输入偏差，然后通过结果数据比对后再与用户进行交流，例如通过客服聊天工具或者电话沟通等方式进行实际判断。

[0003] 现有的这种方式的缺点包括：

[0004] 1、必须要提前采集该用户的过往行为，将当前行为与其本人的过往行为进行比对。比对后的结果一般仅能判断该用户是否与过往的常规行为一致，不能判断更多用户在操作时的心理状态。

[0005] 2、采用将采集的过往行为与当前行为进行对比的方式一般适用于高频应用，在低频应用的场景中无法适用。

[0006] 3、一般最终是需要直接与用户沟通的，此过程对于用户体验的影响度比较高。

[0007] 4、需要通过复杂的过程建立机器学习模型来对用户的操作数据进行判断。

发明内容

[0008] 本发明提供了一种对银行用户界面操作慌忙程度的判断方法，通过简单可行的方式实现对用户操作时慌忙程度进行具有普遍性的判断。

[0009] 本发明对银行用户界面操作慌忙程度的判断方法，包括：

[0010] A.前期采样：服务器中的处理器通过相应的程序采集每个用户对界面的各种操作行为，并根据预先配置的与各种操作行为对应的衍生变量在操作行为中的衍生变量值进行判断和提取；

[0011] B.通过对用户群体的前期采样获得普遍性的用户在进行所述各种操作时对应的每个衍生变量的阈值范围，在服务器的存储器中以数据文件形式保存具有对应关系的操作行为、衍生变量和阈值范围；通过前期对大量用户的操作行为进行获取作为基础样本，便能够获得大多数用户在各种操作行为中的普遍性规律，通过这个普遍性规律便可获得相应的阈值范围，该阈值范围表示出了大多数用户在正常心态下的每种操作行为表现。

[0012] C.对当前用户进行判断：服务器中的处理器通过相应的程序采集当前用户对界面的各种操作行为，并根据所述预先配置的与各种操作行为对应的衍生变量在操作行为中的衍生变量值进行提取；

[0013] D.处理器从存储器中提取出所述数据文件形式的操作行为、衍生变量和阈值范围，并根据相互间的对应关系对提取的当前用户的各种衍生变量值和对应的各种阈值范围进行对比；

[0014] E.将步骤C至步骤D中的所有计算数据、计算过程数据和对比结果分别持久化保存到服务器的数据库中；

[0015] F.根据当前用户的各种衍生变量值与对应的阈值范围的对比结果，将所有超出阈值范围的衍生变量值对应的衍生变量，按预设的权重进行加权计算后，与设置的最终阈值对比，判断出当前用户是否在操作时慌忙。

[0016] 本发明的方法不需要复杂的机器学习模型，只需要根据配置即可实现整个判断过程，极大简化了判断过程，并且能够针对各种不同场景的用户操作均可通过标准化的方式进行分析和判断，具有广泛的普遍性。

[0017] 进一步的，所述处理器统计每日所有用户的各种衍生变量的上限值、下限值、平均值、高占比数据范畴和数据集中范围，并生成统计文件保存在存储器中，为相关人员调整相应的阈值范围和/或权重比例提供数据支持。这样能够随着用户行为的积累使相应的阈值范围和最终的判断更加精准。

[0018] 具体的，所述用户对界面的操作行为包括：对页面或页面中的元素进行点击、输入、查看、滑动和/或跳转。

[0019] 在此基础上，根据用户对界面不同的操作行为，对应的衍生变量包括：用户在每个页面停留的时长、在所有页面停留的平均时长、页面最大停留时长、页面最小停留时长、用户填写内容中每个字符的输入时间、用户填写内容、用户填写内容时是否进行过修改、填写内容的修改次数、重复访问某一页面的次数及每次访问时间、用户滚动页面的次数、滚动后平均停留时长、以及页面是否滚动达到底部。

[0020] 具体的，用户对界面的操作包括用户对触摸屏的直接操作，或通过实体装置操作后在界面显示出相应的操作响应，所述的实体装置例如可以有数字键盘、标准键盘、鼠标或密码输入装置等。

[0021] 优选的，步骤C中，提取出当前用户所有操作行为对应的衍生变量值后，按操作的会话标识的时间序列将各操作行为组装成操作行为序列，步骤D中按照操作行为序列中的操作行为顺序，依次对各对应的衍生变量值和对应的各种阈值范围进行对比。通过操作行为序列能够表示出该用户的整个操作过程，便于分析出该用户的操作逻辑和当时的心态。

[0022] 本发明对银行用户界面操作慌忙程度的判断方法，不需要进行复杂的建模，仅通过配置即可实现对各种场景下用户操作时慌忙程度的判断，并且具有广泛普遍性，同时，随着用户行为的积累还能够使相应的阈值范围和最终的判断更加精准。

[0023] 以下结合实施例的具体实施方式，对本发明的上述内容再作进一步的详细说明。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实例。在不脱离本发明上述技术思想情况下，根据本领域普通技术知识和惯用手段做出的各种替换或变更，均应包括在本发明的范围内。
附图说明

[0024] 图1为本发明对银行用户界面操作慌忙程度的判断方法的流程图。

具体实施方式

[0025] 如图1所示本发明对银行用户界面操作慌忙程度的判断方法，包括：

[0026] A.前期采样：用户在通过触摸屏或数字键盘、标准键盘、鼠标或密码输入装置等实体装置对界面操作后，在界面上显示出相应的操作响应。服务器中的处理器通过相应的程序采集大量用户对界面的各种操作行为，并根据预先配置的与各种操作行为对应的衍生变量在操作行为中的衍生变量值进行判断和提取。

[0027] 所述的操作行为包括：对页面或页面中的元素进行点击、输入、查看、滑动和/或跳转。根据用户对界面不同的操作行为，对应的衍生变量包括：用户在每个页面停留的时长、在所有页面停留的平均时长、页面最大停留时长、页面最小停留时长、用户填写内容中每个字符的输入时间、用户填写内容、用户填写内容时是否进行过修改、填写内容的修改次数、重复访问某一页面的次数及每次访问时间、用户滚动页面的次数、滚动后平均停留时长、以及页面是否滚动达到底部。

[0028] B.通过对大量用户的前期采样获得普遍性的用户在进行所述各种操作时对应的每个衍生变量的阈值范围，在服务器的存储器中以数据文件形式保存具有对应关系的操作行为、衍生变量和阈值范围。通过前期对大量用户的操作行为进行获取作为基础样本，便能够获得大多数用户在各种操作行为中的普遍性规律，通过这个普遍性规律便可获得相应的阈值范围，该阈值范围表示出了大多数用户在正常心态下的每种操作行为表现。

[0029] C.对当前用户进行判断：当前用户对界面进行操作行为后，服务器中的处理器通过相应的程序采集当前用户对界面的各种操作行为，并根据所述预先配置的与各种操作行为对应的衍生变量在操作行为中的衍生变量值进行提取。然后按操作的会话标识的时间序列将各操作行为组装成操作行为序列。

[0030] D.处理器从存储器中提取出所述数据文件形式的操作行为、衍生变量和阈值范围，并根据相互间的对应关系按照所述操作行为序列中的操作行为顺序对提取的当前用户的各种衍生变量值和对应的各种阈值范围进行对比。通过操作行为序列能够表示出该用户的整个操作过程，便于分析出该用户的操作逻辑和当时的心态。

[0031] E.将步骤C至步骤D中的所有计算数据、计算过程数据和对比结果分别持久化保存到服务器的数据库中。

[0032] F.根据当前用户的各种衍生变量值与对应的阈值范围的对比结果，将所有超出阈值范围的衍生变量值对应的衍生变量，按预设的权重进行加权计算后，与设置的最终阈值对比，判断出当前用户是否在操作时慌忙。

[0033] 并且，处理器统计每日所有用户的各种衍生变量的上限值、下限值、平均值、高占比数据范畴和数据集中范围，并生成统计文件保存在存储器中，为相关人员调整相应的阈值范围和/或权重比例提供数据支持。而且这样能够随着用户行为的积累使相应的阈值范围和最终的判断更加精准。

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