[發明專利]一種金融產品購買預測方法、裝置及電子設備

在審

• 申請號: 202110789102.6
• 申請日: 2021-07-13
• 公開（公告）號: CN113516511A
• 公開（公告）日: 2021-10-19
• 發明（設計）人: 李禎;張秀娟;張翠云;倪鵬
• 申請（專利權）人: 中國工商銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q40/04;G06Q40/06
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 孫乳筍;劉熔

1.一種金融產品購買預測方法，其特征在于，所述方法包括：

將原始客群中每個客戶的特征信息輸入預先訓練好的客群預選模型，得到對目標金融產品具有購買預期的客群以及所述具有購買預期的客群中每個客戶的預選評分；

根據所述具有購買預期的客群中每個客戶的屬性信息，確定每個所述客戶的屬性評分；

根據每個所述客戶的預選評分以及屬性評分，確定所述客戶對所述目標金融產品的購買預期值。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在將原始客群中每個客戶的特征信息輸入預先訓練好的客群預選模型之前，所述方法還包括：

以購買過所述目標金融產品的目標客群中各客戶的特征信息作為訓練標簽，將樣本客群中各客戶的特征信息輸入原始模型中，訓練得到所述客群預選模型，其中，所述目標客群中的客戶以及所述樣本客群中的客戶是從所述原始客群中篩選得到的。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述客戶的屬性包括以下至少一種：固有屬性、金融屬性、購買行為屬性；

所述根據所述具有購買預期的客群中每個客戶的屬性信息，確定每個所述客戶的屬性評分包括：

根據所述具有購買預期的客群中每個客戶的固有屬性，獲取每個所述客戶的固有屬性評分；和/或

根據所述具有購買預期的客群中每個客戶的金融屬性，獲取每個所述客戶的金融屬性評分；和/或

根據所述具有購買預期的客群中每個客戶的購買行為屬性，獲取每個所述客戶的購買行為屬性評分。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述客戶的固有屬性包括以下至少一種：姓名、性別、年齡、學歷、身高、體重、身份證號、手機號碼、職業；

所述根據所述具有購買預期的客群中每個客戶的固有屬性，獲取每個所述客戶的固有屬性評分包括：

根據購買過所述目標金融產品的目標客群中各客戶的每個固有屬性的屬性值，計算每個所述固有屬性的各屬性值的評分；

對于所述具有購買預期的客群中每個客戶，將所述客戶的每個固有屬性的屬性值的評分之間的乘積作為所述客戶的固有屬性評分。

5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述客戶的金融屬性包括效益型屬性和成本型屬性；

所述根據所述具有購買預期的客群中每個客戶的金融屬性，獲取每個所述客戶的金融屬性評分包括：

根據以下金融屬性評分計算公式計算每個所述客戶的金融屬性評分：

其中，

Fa表示金融屬性評分；

S_i表示第i個效益型屬性值；

D_i表示第i個成本型屬性值；

n₁表示效益型屬性的總數量；

n₂表示成本型屬性的總數量。

6.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述客戶的購買行為屬性包括以下至少一種：目標金融產品的最晚購買時間、目標金融產品的持有時長、目標金融產品的總購買額、目標金融產品的購買次數；

所述根據所述具有購買預期的客群中每個客戶的購買行為屬性，獲取每個所述客戶的購買行為屬性評分包括：

根據以下購買行為屬性評分公式計算每個所述客戶的購買行為屬性評分：

其中，

Be表示購買行為屬性評分；

L_i表示第i個購買行為屬性值；

n表示購買行為屬性的總數量。

7.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據每個所述客戶的屬性評分以及預選評分，確定所述客戶對所述目標金融產品的購買預期值包括：

根據每個所述客戶的預選評分、固有屬性評分和/或金融屬性評分和/或購買行為屬性評分，確定所述客戶對所述目標金融產品的購買預期值。