[發明專利]一種業務數據的適配方法及裝置

在審

• 申請號: 201910504837.2
• 申請日: 2019-06-12
• 公開（公告）號: CN110428322A
• 公開（公告）日: 2019-11-08
• 發明（設計）人: 秦宇雯;張姣;范笑爽
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02;G06Q40/06;G06Q30/06;G06K9/62
• 代理公司: 北京匯思誠業知識產權代理有限公司 11444
• 代理人: 馮曉平

本發明實施例提供了一種業務數據的適配方法及裝置，本發明涉及人工智能術領域，方法包括：獲取客戶數據庫中存儲的客戶的理財數據，理財數據包括存款數據、貸款數據、中收數據、創利數據；根據客戶的理財數據及預設的分組規則對客戶進行分組，其中，分組后的客戶至少與一個預設標簽關聯；獲取待推薦產品的產品簡介，并從產品簡介中提取關鍵詞；匹配關鍵詞，得到待推薦產品的適用客戶的標簽；將適用客戶的標簽與客戶所關聯的預設標簽進行匹配，得到目標客戶；向目標客戶批量推薦待推薦產品。本發明實施例提供的技術方案能夠解決現有技術中產品推廣的精準度低的問題。

【技術領域】

本發明涉及人工智能技術領域，尤其涉及一種業務數據的適配方法及裝置。

【背景技術】

目前，銀行業務復雜多樣，客戶群體也復雜多樣，對于一種新的金融產品的上市推廣時，一般會所有客戶逐一推廣，這樣會使得客戶因為推廣消息過多而導致屏蔽推廣消息。傳統的營銷方式，沒有根據客戶的特征進行深入分析和挖掘，不能對客戶實現個性化精準營銷。因此，如何提高產品推廣的精準度成為亟待解決的問題。

【發明內容】

有鑒于此，本發明實施例提供了一種業務數據的適配方法及裝置，用以解決現有技術中產品推廣的精準度低的問題。

為了實現上述目的，根據本發明的一個方面，提供了一種業務數據的適配方法，所述方法包括：

獲取客戶數據庫中存儲的客戶的理財數據，所述理財數據包括存款數據、貸款數據、中收數據、創利數據；根據所述客戶的理財數據及預設的分組規則對所述客戶進行分組，其中，分組后的所述客戶至少與一個預設標簽關聯；獲取待推薦產品的產品簡介，并從所述產品簡介中提取關鍵詞；匹配所述關鍵詞，得到所述待推薦產品的適用客戶的標簽；將所述適用客戶的標簽與所述客戶所關聯的預設標簽進行匹配，得到目標客戶；向所述目標客戶批量推薦所述待推薦產品。

進一步地，所述根據所述客戶的理財數據及預設的分組規則對所述客戶進行分組，包括：根據所述客戶的理財數據確定客戶相似度；基于確定的所述客戶相似度，采用K-均值聚類算法對所述客戶進行分組；根據分組后的所述客戶的共性制定預設標簽；將所述預設標簽與所述客戶進行關聯。

進一步地，所述根據所述客戶的理財數據及預設的分組規則對所述客戶進行分組，還包括：分析所述客戶的存款數據，得到所述存款數據中的定期存款、保證金存款、活期存款及理財存款的第一比例；分析所述客戶的貸款數據，得到所述貸款數據中的短期貸款、中期貸款及長期貸款的第二比例；分別將所述第一比例及所述第二比例中占比最大的數據所對應的理財方式確認為所述客戶的理財傾向；根據所述客戶的理財傾向對所述客戶進行分組，并將所述理財傾向確認為所述客戶的預設標簽。

進一步地，在所述將所述適用客戶的標簽與所述客戶所關聯的預設標簽進行匹配，得到目標客戶之后，所述方法包括：獲取所述目標客戶所屬的行業，并將所述目標客戶分為朝陽行業客戶、普通行業客戶、夕陽行業客戶；根據所述目標客戶的行業修正所述目標客戶的抗風險等級；根據修正后的所述目標客戶的抗風險等級篩選所述目標客戶，其中，篩選得到的目標客戶的抗風險等級大于或等于所述待推薦產品的風險等級；向所述篩選得到的目標客戶批量推薦所述待推薦產品。

進一步地，所述向所述目標客戶批量推薦所述待推薦產品，包括：根據所述目標客戶生成客戶推薦列表；基于所述客戶推薦列表中被選定的目標客戶及推薦渠道向所述被選定的目標客戶批量推薦所述待推薦產品，其中，所述推薦渠道包括短信、電話、郵箱或APP推送中的至少一種；判斷每個所述被選定的目標客戶是否推薦成功；若否，生成提醒信息至預設的客戶管理員。

進一步地，在所述向所述目標客戶批量推薦所述待推薦產品之后，所述方法包括：獲取所述目標客戶關于所述待推薦產品的瀏覽次數；根據所述瀏覽次數，分析所述目標客戶的理財意向；輸出所述目標客戶的理財意向至預設的客戶管理員，以使得所述客戶管理員能夠根據所述理財意向調整所述目標客戶所關聯的預設標簽。