[發明專利]銀行客戶數據處理方法及裝置

在審

• 申請號: 202010834009.8
• 申請日: 2020-08-18
• 公開（公告）號: CN111984842A
• 公開（公告）日: 2020-11-24
• 發明（設計）人: 徐曉健;李福洋;嚴潔;欒英英;童楚婕;彭勃
• 申請（專利權）人: 中國銀行股份有限公司
• 主分類號: G06F16/906
• 分類號: G06F16/906;G06Q40/02;G06N3/12
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 谷敬麗;周曉飛

本發明公開了一種銀行客戶數據處理方法及裝置，其中方法包括：獲得銀行客戶數據，所述銀行客戶數據包括：個人數據，交易數據，行為數據其中之一或任意組合；根據所述銀行客戶數據和預先建立的分類模型，對銀行客戶數據進行分類，其中，所述分類模型根據多個訓練好的機器學習模型預先建立，所述多個訓練好的機器學習模型利用遺傳算法從機器學習模型集合中進行選取，所述機器學習模型集合中每個訓練好的機器學習模型設置有不同超參數，每個機器學習模型根據銀行客戶歷史數據進行訓練。本發明便于處理銀行客戶數據，實現高準確性及可靠性的客戶數據分類。

技術領域

本發明涉及數據分析技術領域，尤其涉及銀行客戶數據處理方法及裝置。

背景技術

商業銀行的客戶數量眾多，且不同客戶消費習慣、消費行為、消費能力差異巨大，為給每個客戶提供更具有針對性個性化服務，商業銀行需要對根據客戶的行為、價值等數據對客戶進行分類及精細化管理。

隨著商業銀行客戶數量的增加，客戶消費行為異常復雜，且數據量隨著時間推移越來越大，現有的聚類算法或者人工分類方法已無法滿足商業銀行業務對客戶數據分類結果的要求，存在分類準確性和可靠性較差的問題。

因此，亟需一種可以克服上述問題的銀行客戶數據處理方案。

發明內容

本發明實施例提供一種銀行客戶數據處理方法，用以處理銀行客戶數據，實現高準確性及可靠性的客戶數據分類，該方法包括：

獲得銀行客戶數據，所述銀行客戶數據包括：個人數據，交易數據，行為數據其中之一或任意組合；

根據所述銀行客戶數據和預先建立的分類模型，對銀行客戶數據進行分類，其中，所述分類模型根據多個訓練好的機器學習模型預先建立，所述多個訓練好的機器學習模型利用遺傳算法從機器學習模型集合中進行選取，所述機器學習模型集合中每個訓練好的機器學習模型設置有不同超參數，每個機器學習模型根據銀行客戶歷史數據進行訓練。

本發明實施例提供一種銀行客戶數據處理裝置，用以處理銀行客戶數據，實現高準確性及可靠性的客戶數據分類，該裝置包括：

數據獲得模塊，用于獲得銀行客戶數據，所述銀行客戶數據包括：個人數據，交易數據，行為數據其中之一或任意組合；

數據分類模塊，用于根據所述銀行客戶數據和預先建立的分類模型，對銀行客戶數據進行分類，其中，所述分類模型根據多個訓練好的機器學習模型預先建立，所述多個訓練好的機器學習模型利用遺傳算法從機器學習模型集合中進行選取，所述機器學習模型集合中每個訓練好的機器學習模型設置有不同超參數，每個機器學習模型根據銀行客戶歷史數據進行訓練。

本發明實施例還提供一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現上述銀行客戶數據處理方法。

本發明實施例還提供一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有執行上述銀行客戶數據處理方法的計算機程序。