[發(fā)明專利]目標(biāo)客戶確定方法及裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110153204.9
• 申請(qǐng)日: 2021-02-04
• 公開（公告）號(hào): CN112835958A
• 公開（公告）日: 2021-05-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 秦正才;王代音;劉鐵;嚴(yán)美藝;張秀娟
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)工商銀行股份有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/2458
• 分類號(hào): G06F16/2458;G06F16/29;G06F16/9537;G06K9/62;G06N20/00;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: 任默聞;孫乳筍

本發(fā)明公開了一種目標(biāo)客戶確定方法及裝置，可用于金融領(lǐng)域或者其他技術(shù)領(lǐng)域，該目標(biāo)客戶確定方法包括：獲取正樣本客戶集以及待評(píng)估客戶集；根據(jù)所述正樣本客戶集以及所述待評(píng)估客戶集采用預(yù)設(shè)的分類算法訓(xùn)練出多個(gè)分類模型，并得到每個(gè)分類模型各自對(duì)應(yīng)的對(duì)待評(píng)估客戶的預(yù)測(cè)分類結(jié)果；根據(jù)每個(gè)分類模型對(duì)應(yīng)的對(duì)待評(píng)估客戶的預(yù)測(cè)分類結(jié)果確定所述待評(píng)估客戶集中的目標(biāo)客戶。本發(fā)明使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型從海量客戶中挖掘出私人銀行高凈值目標(biāo)客戶，實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確高效的確定出目標(biāo)客戶的有益效果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種目標(biāo)客戶確定方法及裝置。

背景技術(shù)

私人銀行主要是面向服務(wù)高凈值人群，而隨著社會(huì)中個(gè)人財(cái)富的積累，高凈值人群數(shù)量逐漸增多，如何從海量客戶中挖掘出私人銀行目標(biāo)客戶，是私人銀行實(shí)現(xiàn)智慧營(yíng)銷的主要挑戰(zhàn)。當(dāng)前私人銀行尋找目標(biāo)客戶的方式往往靠資產(chǎn)等單維度篩選或主觀人為判斷，由于客戶數(shù)據(jù)量巨大，且客戶間存在較大的個(gè)性化差異，通過(guò)人工判斷或單維度篩選難以準(zhǔn)確辨識(shí)出高凈值目標(biāo)客戶。因此，現(xiàn)有技術(shù)缺少一種更加高效和準(zhǔn)確的確定出目標(biāo)客戶的方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明為了解決上述背景技術(shù)中的技術(shù)問(wèn)題，提出了一種目標(biāo)客戶確定方法及裝置。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種目標(biāo)客戶確定方法，該方法包括：

獲取正樣本客戶集以及待評(píng)估客戶集；

根據(jù)所述正樣本客戶集以及所述待評(píng)估客戶集采用預(yù)設(shè)的分類算法訓(xùn)練出多個(gè)分類模型，并得到每個(gè)分類模型各自對(duì)應(yīng)的對(duì)待評(píng)估客戶的預(yù)測(cè)分類結(jié)果，其中，在訓(xùn)練每個(gè)分類模型時(shí)，從所述待評(píng)估客戶集中隨機(jī)選中預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)客戶形成第一客戶集，將所述待評(píng)估客戶集中未被選中的客戶確定為第二客戶集，以所述第一客戶集對(duì)應(yīng)的客戶特征數(shù)據(jù)集以及所述正樣本客戶集對(duì)應(yīng)的客戶特征數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練出分類模型，根據(jù)分類模型以及所述第二客戶集對(duì)應(yīng)的客戶特征數(shù)據(jù)集對(duì)所述第二客戶集中的客戶進(jìn)行分類，得到分類模型對(duì)應(yīng)的對(duì)待評(píng)估客戶的預(yù)測(cè)分類結(jié)果；

根據(jù)每個(gè)分類模型對(duì)應(yīng)的對(duì)待評(píng)估客戶的預(yù)測(cè)分類結(jié)果確定所述待評(píng)估客戶集中的目標(biāo)客戶。

可選的，該目標(biāo)客戶確定方法，還包括：

根據(jù)所述正樣本客戶集和所述待評(píng)估客戶集中的每個(gè)客戶各自的基本特征、住宅畫像特征以及消費(fèi)畫像特征，分別生成所述正樣本客戶集以及所述正樣本客戶集對(duì)應(yīng)的客戶特征數(shù)據(jù)集。

可選的，該目標(biāo)客戶確定方法，還包括：

獲取客戶的住宅地址信息；

根據(jù)所述住宅地址信息以及預(yù)設(shè)的豪宅集合確定客戶的住宅畫像特征，其中，所述豪宅集合包含：豪宅名稱以及豪宅名稱對(duì)應(yīng)的豪宅邊界經(jīng)緯度范圍。

可選的，該目標(biāo)客戶確定方法，還包括：

獲取客戶的歷史消費(fèi)數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述歷史消費(fèi)數(shù)據(jù)以及預(yù)設(shè)的消費(fèi)類型集合確定客戶在每個(gè)消費(fèi)類型上對(duì)應(yīng)的歷史消費(fèi)數(shù)據(jù)，其中，所述消費(fèi)類型集合包含：多個(gè)消費(fèi)類型以及每個(gè)消費(fèi)類型對(duì)應(yīng)的消費(fèi)數(shù)據(jù)關(guān)鍵詞；

根據(jù)客戶在每個(gè)消費(fèi)類型上對(duì)應(yīng)的歷史消費(fèi)數(shù)據(jù)確定客戶的消費(fèi)畫像特征，其中，所述消費(fèi)畫像特征包括：每個(gè)消費(fèi)類型的消費(fèi)金額序列、每個(gè)消費(fèi)類型的消費(fèi)次數(shù)以及每個(gè)消費(fèi)類型的消費(fèi)占比中的至少一個(gè)。

可選的，所述根據(jù)每個(gè)分類模型對(duì)應(yīng)的對(duì)待評(píng)估客戶的預(yù)測(cè)分類結(jié)果確定所述待評(píng)估客戶集中的目標(biāo)客戶，包括：

從每個(gè)分類模型對(duì)應(yīng)的對(duì)待評(píng)估客戶的預(yù)測(cè)分類結(jié)果中確定所述待評(píng)估客戶集中的每個(gè)客戶各自對(duì)應(yīng)的所有的預(yù)測(cè)分類結(jié)果；

根據(jù)每個(gè)客戶各自對(duì)應(yīng)的所有的預(yù)測(cè)分類結(jié)果確定所述待評(píng)估客戶集中的目標(biāo)客戶。

可選的，該目標(biāo)客戶確定方法，還包括：