[發(fā)明專(zhuān)利]客戶(hù)流失數(shù)據(jù)分析方法及裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910654833.2
• 申請(qǐng)日: 2019-07-19
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN110348914A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-10-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 閆佳麗;朱克斌;劉輝;劉巖
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 中國(guó)銀行股份有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06Q30/02
• 分類(lèi)號(hào): G06Q30/02;G06Q40/02
• 代理公司: 北京三友知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11127
• 代理人: 王天堯;任默聞

1.一種客戶(hù)流失數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，包括：

獲取客戶(hù)流失影響因素?cái)?shù)據(jù)和客戶(hù)等級(jí)，所述客戶(hù)流失影響因素?cái)?shù)據(jù)包括：客戶(hù)的身份數(shù)據(jù)，賬戶(hù)數(shù)據(jù)，財(cái)產(chǎn)數(shù)據(jù)，交易數(shù)據(jù)和銀行產(chǎn)品數(shù)據(jù)；

將所述客戶(hù)流失影響因素?cái)?shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的人工智能模型，輸出客戶(hù)流失預(yù)測(cè)結(jié)果，其中，根據(jù)與所述客戶(hù)等級(jí)對(duì)應(yīng)的客戶(hù)流失影響因素歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述人工智能模型的模型系數(shù)。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

根據(jù)訓(xùn)練好的人工智能模型的模型系數(shù)，確定客戶(hù)流失影響因素與客戶(hù)流失預(yù)測(cè)結(jié)果的關(guān)系；

根據(jù)客戶(hù)流失影響因素與客戶(hù)流失預(yù)測(cè)結(jié)果的關(guān)系，從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取對(duì)應(yīng)的挽留策略數(shù)據(jù)。

3.如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，還包括：

根據(jù)所述財(cái)產(chǎn)數(shù)據(jù)確定客戶(hù)價(jià)值數(shù)據(jù)，根據(jù)所述賬戶(hù)數(shù)據(jù)確定挽留成本數(shù)據(jù)；

根據(jù)客戶(hù)價(jià)值數(shù)據(jù)與挽留成本數(shù)據(jù)的關(guān)系，從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取對(duì)應(yīng)的挽留方式數(shù)據(jù)，所述挽留方式數(shù)據(jù)包括：線(xiàn)上線(xiàn)下綜合挽留方式數(shù)據(jù)和線(xiàn)上挽留方式數(shù)據(jù)。

4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)客戶(hù)價(jià)值數(shù)據(jù)與挽留成本數(shù)據(jù)的關(guān)系，從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取對(duì)應(yīng)的挽留方式數(shù)據(jù)，包括：

若客戶(hù)價(jià)值數(shù)據(jù)不小于挽留成本數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取線(xiàn)上線(xiàn)下綜合挽留方式數(shù)據(jù)；

若客戶(hù)價(jià)值數(shù)據(jù)小于挽留成本數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取線(xiàn)上挽留方式數(shù)據(jù)。

5.一種客戶(hù)流失數(shù)據(jù)分析裝置，其特征在于，包括：

數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取客戶(hù)流失影響因素?cái)?shù)據(jù)和客戶(hù)等級(jí)，所述客戶(hù)流失影響因素?cái)?shù)據(jù)包括：客戶(hù)的身份數(shù)據(jù)，賬戶(hù)數(shù)據(jù)，財(cái)產(chǎn)數(shù)據(jù)，交易數(shù)據(jù)和銀行產(chǎn)品數(shù)據(jù)；

流失預(yù)測(cè)模塊，用于將所述客戶(hù)流失影響因素?cái)?shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的人工智能模型，輸出客戶(hù)流失預(yù)測(cè)結(jié)果，其中，根據(jù)與所述客戶(hù)等級(jí)對(duì)應(yīng)的客戶(hù)流失影響因素歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述人工智能模型的模型系數(shù)。

6.如權(quán)利要求5所述的裝置，其特征在于，還包括：

關(guān)系確定模塊，用于根據(jù)訓(xùn)練好的人工智能模型的模型系數(shù)，確定客戶(hù)流失影響因素與客戶(hù)流失預(yù)測(cè)結(jié)果的關(guān)系；

策略提取模塊，用于根據(jù)客戶(hù)流失影響因素與客戶(hù)流失預(yù)測(cè)結(jié)果的關(guān)系，從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取對(duì)應(yīng)的挽留策略數(shù)據(jù)。

7.如權(quán)利要求5或6所述的裝置，其特征在于，還包括：

價(jià)值和成本確定模塊，用于根據(jù)所述財(cái)產(chǎn)數(shù)據(jù)確定客戶(hù)價(jià)值數(shù)據(jù)，根據(jù)所述賬戶(hù)數(shù)據(jù)確定挽留成本數(shù)據(jù)；

方式提取模塊，用于根據(jù)客戶(hù)價(jià)值數(shù)據(jù)與挽留成本數(shù)據(jù)的關(guān)系，從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取對(duì)應(yīng)的挽留方式數(shù)據(jù)，所述挽留方式數(shù)據(jù)包括：線(xiàn)上線(xiàn)下綜合挽留方式數(shù)據(jù)和線(xiàn)上挽留方式數(shù)據(jù)。

8.如權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述方式提取模塊進(jìn)一步用于，

若客戶(hù)價(jià)值數(shù)據(jù)不小于挽留成本數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取線(xiàn)上線(xiàn)下綜合挽留方式數(shù)據(jù)；

若客戶(hù)價(jià)值數(shù)據(jù)小于挽留成本數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取線(xiàn)上挽留方式數(shù)據(jù)。

9.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至4任一所述方法。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有執(zhí)行權(quán)利要求1至4任一所述方法的計(jì)算機(jī)程序。