優化客量數據模型，實現“精”準預測排班

為解決這個運營難點，遠程銀行應該深化對數據的協同和復用，結合各個時段的客戶進線數據，并將節假日、異常事件等特殊日期和時間段的關鍵因素加入至預測模型中，利用人工智能中的深度學習方法, 如隱馬爾科夫鏈、循環卷積網絡等，通過在線學習進行參數調整和維護，實現對時間序列預測模型的優化，以提升客戶量預測的精準度和排班的智能化程度。

運營數據監控系統，實時掌握運營“細”況

客戶問題“全”程記錄，促進業務迭代更新

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服務過程語音識別，對“標”質檢保質增效

在數據和人工智能技術的驅動下，遠程銀行中心亟待創新升級以上“云運營”模式，向精準化、細致化、場景化、個性化模式發展，實現全周期、全流程運營維護，成為聯結全行各機構各條線的樞紐，助力構建數據價值生態圈，形成金融服務生態環境。