[發明專利]用于客戶分類和多實體匹配的客戶生命周期價值的深度學習模型

在審

• 申請號: 202110031326.0
• 申請日: 2021-01-11
• 公開（公告）號: CN112700286A
• 公開（公告）日: 2021-04-23
• 發明（設計）人: 黃宏燦;李明樺
• 申請（專利權）人: 羅科仕管理顧問有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q40/08;G06F16/906;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京知帆遠景知識產權代理有限公司 11890
• 代理人: 蘇志蓮

本發明提供了用于客戶分類和多實體匹配策略的深度學習集成模型的方法和系統。在一個新穎的方面中，基于客戶生命周期價值(CLV)的深度學習模型(DNN)使用數據挖掘和遞歸神經網絡(RNN)?卷積神經網絡(CNN)的集合體來識別來自潛在客戶的潛在前景，預測流失/保留，預測下次購買，推薦策略以保持和增強現有客戶關系，以及提供潛在客戶/客戶、代理、產品和交付策略之間的n元匹配。在一個實施例中，CLV系統獲得客戶的CLV簡檔，使用DNN模型為客戶生成基于CLV的輸出，根據基于CLV的輸出為客戶選擇n元匹配，以及收集針對n元匹配的反饋以更新n元匹配直到滿足一個或多個退出條件。

技術領域

本發明總體涉及深度學習模型，更具體地，涉及用于客戶分類和多實體匹配策略的客戶生命周期價值(CLV)的深度學習模型。

背景技術

保險行業一直是信息技術的早期使用者。近年來，該行業已采用人工智能(AI)來提高其運營效率并降低成本。從在線直接到消費者的直接呼叫中心以支持在線和電話推銷，以及從個人到個人銷售的各個方面，整個行業都在遭受全面的正面攻擊。人們有一個誤解，認為千禧一代全都參與在線和數字化過程。事實表明，千禧一代是首先想要數字化的一代，但不僅是數字化。這使得通過結合出色的在線數字用戶體驗并通過面對面的咨詢和說服進行補充來培養這些未來的客戶變得更加重要。許多人認為除非法律要求，否則不需要保險，例如醫療保健和汽車保險。他們不愿承認提供給他們的東西是必須的，例如人壽保險產品。人們在計劃和展望諸如退休之類的未來時通常會感到憂慮。他們為不可避免的計劃感到不舒服。產生潛在客戶的一種方法是壟斷服務不足的利基市場，例如小型商業細分市場。另外，保險產品比較復雜。大多數人缺乏財務狀況知識，這也加劇了對保險行業的不信任。需要進行教育和咨詢，以擴大人們對自身財務狀況的了解，以推廣保險產品。諸如Betterment和Robinhood等顛覆性金融科技公司的最近流行趨勢表明人們需要其他選擇來理解和試驗自己的財務狀況。多年來，保險行業通過其代理制定了各種營銷策略來獲取并留住客戶。但是，這些營銷策略要么高度個人依賴熟練的代理，要么太復雜并且不可預測，以至于現有的基于規則的技術系統無法有效發揮作用。

需要一些改進和增強來開發一種計算機系統，以執行針對保險行業的客戶分類和多實體匹配策略。

發明內容