CN1795463A - 客户收入预测方法和系统 - Google Patents

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Abstract

一种方法和系统基于过去的收入预测特定时期的一账户或者与该账户相关的客户的未来收入。示例性的客户收入预测系统(100)包括收入预测处理器(102)，其访问客户数据库(104)、权重信息(106)和调整规则(110)。该技术使用在特定时期之前的预定数量的时期的历史收入数据计算特定时期的预测收入。不同的权重被分配给预定数量的时期的收入数据，其中权重基于预定数量的时期的每一个相对于特定时期的最近程度选择。例如，较接近被预测月的月的收入被赋予比较早的月的收入较大的权重。每个时期的权重可以经验地确定，诸如通过回归。特定时期的预测收入基于预定数量的时期的每一个的历史收入数据和权重确定。预测收入可进一步被调整以反映增长率。

Description

客户收入预测方法和系统
相关申请
本申请要求以下美国临时专利申请的优先权：2003年5月22日申请的申请号为60/472,422的名称为“客户评分模型”的美国临时专利申请；2003年5月22日申请的申请号为60/472,412的名称为“终生收入模型”的美国临时专利申请；2003年5月23日申请的申请号为60/472,748的名称为“金融数据市场账户收益性模型”的美国临时专利申请；和2003年5月23日申请的申请号为60/472,747的名称为“利率信息市场损耗分析模型”的美国临时专利申请；并与同时申请的申请号为＿＿＿＿(代理标记为67389-037)的名称为“用于确定理想客户的评级系统和方法”的美国专利申请；申请号为＿＿＿＿(代理标记为67389-039)的名称为“活动导向的客户收益性计算系统”的美国专利申请；申请号为＿＿＿＿(代理标记为67389-040)的名称为“用于预测流失客户的方法和系统”的美国专利申请有关。在此并入上述专利申请所公开的内容，在整体上作为参考。
技术领域
本发明通常涉及一种用于预测与客户或者账户相关的收入的方法和系统，更准确地说，涉及一种使用历史收入数据和适当的权重预测所选择的时期的未来收入并调整所预测的收入以反映收入增长和机会成本的方法和系统。
背景技术
公司通常希望给公司产生巨大收入或者利润的客户。因此，对于公司来说，能够预测客户可以产生多少收入或者利润并尽量保持那些可以给公司产生巨大收入或者利润的客户是很重要的。对于公司来说，向可以产生更多收入或者利润的客户提供更好的待遇和服务以使这些客户继续与公司保持关系在经济学上是合理的。
因此，需要一种系统或者技术以预测可由客户产生的收入或者利润。还需要提供反映收入增长或者机会成本的收入预测。
发明内容
本发明提供一种客户收入预测方法和系统，其基于与一账户有关的历史收入数据预测与该账户或者与该账户相关的客户相关的未来收入。示例性的收入预测系统选择特定时期，诸如一个月、一个季度等，用于预测该特定时期的收入。该系统使用在特定时期之前的预定数量的时期的历史收入数据以计算特定时期的收入的预测。不同的权重被分配给每一个在前时期的收入数据，其中每个权重基于每个在前时期相对于特定时期的最近程度(recentness)选择。例如，更接近被预测月的月的收入被赋予比更早的月的收入更大的权重。每个时期的权重可以经验地确定，诸如通过回归。特定时期的预测收入基于每个在前时期的收入数据和权重确定。
在一个实施例中，示例性的收入预测系统基于在被预测月之前紧接着的三个或者五个月的收入数据预测特定月的收入。在确定了被预测月的预测收入后，该系统可以使用预测收入预测被预测月的下一个月的收入。例如，该系统可以使用前述方法基于2004年3、4和5月的收入预测2004年6月的收入。在确定了2004年6月的预测收入后，该预测收入可用于预测2004年7月的收入。在该例子中，2004年7月的预测收入可以基于已知的或者预测的2004年4、5和6月的收入计算。在一个实施例中，该系统重复进行该过程，并计算接下来12个月的收入。累积12个月的预测收入以生成年度预测收入。
根据一个实施例，在确定了特定时期的预测收入后，示例性的收入预测系统通过对预测收入应用预定调整规则调整预测收入。例如，该系统可以通过将预测收入乘以反映普通股的自然增长的增值或者增长率和/或反映资金成本或者机会成本的折现率调整预测收入。根据另一个实施例，与一账户相关的预测收入用于基于与该账户相关的预测收入确定与该账户相关的客户的服务等级。服务等级确定与一账户相关的客户可以享受的待遇或者服务的类型。例如，服务等级可以识别回答该客户进行的电话呼叫的优先级，或者提供给该客户的广告或者信息的类型。
在确定了与一账户相关的预测收入后，还可以确定与该账户相关的未来利润的预测。例如，与一账户相关的利润可以通过从该账户的预计年收入中减去平均年度支出计算。该账户的平均年度支出可以通过多种已知的方法确定，诸如将与该账户相关的总支出除以该账户已经存在的时期。
一种数据处理系统，诸如计算机，可用于实现在此所述的方法和系统。数据处理系统可包括用于处理数据的处理器、耦合到处理器的数据存储装置和数据传输接口。数据存储装置具有指令，以使数据处理系统在处理器执行指令时执行在此所述的功能。这些指令可包含在机器可读介质中，以控制数据处理系统执行在此所述的计算和功能。机器可读介质可包括多种存储介质中的任意一种，例如包括诸如CD-ROM、DVD等的光存储介质、包括软盘或者磁带的磁性存储介质和/或诸如存储器卡、闪存等的固态存储装置。这些指令还可以使用载波类型的机器可读介质传递和传输。与一客户或者账户相关的历史收入数据和权重信息可以存储在一个或者多个数据库中，这些数据库在数据存储装置和/或任何其它可由数据处理系统访问的数据存储装置中实现，并且可以通过网络通信经由载波介质传输。
根据下面详细的说明，当前所公开的方法和系统的其它优点将变得非常明显，这些说明仅仅是示例而不是限制。正如将认识到的，客户收入预测方法和系统能够有其它和不同的实施例，并且其几个细节能够在各种显然的方面加以修改，所有这些都不脱离本发明。因此，附图和说明实质上可被认为是示例性的，而非限制性的。
附图说明
结合在说明书中并作为说明书的一部分的附图说明示例性的实施例。
图1是示出示例性的客户收入预测系统的操作的示意性功能框图；
图2示出数据处理系统的示意性框图，基于该系统可以实现示例性的客户收入预测系统。
具体实施方式
在以下的说明中，出于解释的目的，阐明了很多特定细节以提供对本发明的完全理解。然而很明显，对于本领域的技术人员来说，本发明的方法和系统可以无需这些特定细节实现。在其它例子中，为了避免不必要地遮蔽本发明，公知的结构和装置以框图的形式显示并以通用的功能性术语描述。
为了说明的目的，以下的说明讨论在经纪公司中使用以预测与一个或者多个账户或者一个或多个与这些账户相关的客户相关的收入的示例性的客户收入预测方法和系统。应当理解，这里所公开的方法和系统可以应用于其它类型的行业或公司，并可以有不同的变形，这些变形都包括在本申请的范围之内。
对于经纪公司，客户或者账户可以产生多种类型的收入，诸如交易收入、费用、利息等等。交易收入可包括不同类型的交易或者股票买卖的佣金。经纪公司可以对管理账户或者买卖、提供研究报告或者咨询等收取费用。利息收入可以从存款利息、贷款利息、信用交易利息返还等中产生。这些收入都被认为是由账户产生的或者是与账户相关的收入。根据本发明的示例性收入预测系统基于与账户相关的历史收入数据预测与账户相关的未来收入。
图1是描述示例性的客户收入预测系统100的操作的示意性功能框图。系统100包括收入预测处理器102，其访问客户数据库104、权重信息106和调整规则110。收入预测处理器102、客户数据库104、权重信息106和调整规则110可以在一个或者多个数据处理系统上实现，诸如单个计算机或者包括具有网络连接的多个计算机的分布式计算系统。
客户数据库102存储与多个账户和/或与这些账户相关的客户有关的各种类型的数据。这些数据包括但不限于账户/客户ID、资产水平、人口信息、活动历史、收益性状态和/或交易历史等等。客户数据库104提供用于存储收入数据的数据字段，以表明特定时期(诸如每个月、每个季度或每一年)的由账户产生的或者与账户相关的收入。对于新的账户，收入数据的初始值可被设置为零。
收入预测处理器102使用独特的算法以基于存储在客户数据库104中的历史收入数据预测与账户对应的未来收入。在一个实施例中，收入预测处理器102使用下面的算法以确定一账户的未来收入：
如果账户持续时间超过1年，那么
X月的预测收入＝A×R1+B×R2+C×R3+D×R4+E×R5+F×R6   (a)
其中：
R1：相对于X月最近的月的收入；
R2：相对于X月第二最近的月的收入；
R3：相对于X月第三最近的月的收入；
R4：相对于X月第四最近的月的收入；
R5：相对于X月第五最近的月的收入；
R6：相对于X月第六最近的月的收入；
A、B、C、D、E和F是对应于每个月的收入的预定权重(用于确定各个权重的过程将很快讨论)。
如果账户持续时间少于1年，那么
X月的预测收入＝a×r1+b×r2+c×r3          (b)
其中：
r1：相对于X月最近的月的收入；
r2：相对于X月第二最近的月的收入；
r3：相对于X月第三最近的月的收入；
a、b和c是对应于每个月的收入的预定权重(用于确定各个权重的过程将很快讨论)。
在计算X月的预测收入时，收入预测处理器102从客户数据库104中获得等式右侧的每个月的收入数据，并通过访问权重信息106获得每个月的各个权重，接着根据被预测账户的持续时间将收入数据和对应的权重应用于等式(a)或者(b)。例如，为了预测在即将到来的月中与账户相关的收入，如2004年6月，收入预测处理器102访问客户数据库104以获得在2004年6月之前紧接着的6个月的收入数据，即2004年的5、4、3、2、1月和2003年的12月，并将这些收入数据应用于等式(a)以确定2004年6月的预测收入。
尽管上面的例子基于账户与经纪公司的持续时间使用不同的等式以计算X月的预测收入，但是并不必需使用不同的等式以计算预测收入。相反，它取决于设计偏好。或多或少的等式都可以用于执行收入预测。另外，在等式中使用的月的数量没有限制。或多或少数量的在前月的收入数据都可用于预测X月的收入。
由收入预测处理器102计算的预测收入可以用于计算另一个月或时期的其它预测收入。继续上面的例子，一旦确定了2004年6月的预测收入，收入预测处理器102就可以通过将所计算的2004年6月的预测收入和2004年5、4、3、2、1月的历史收入数据应用于等式(a)以计算2004年7月的预测收入。通过重复执行同样的处理，收入预测系统100能够预测任意延长时期的收入。根据一个实施例，收入预测系统100计算连续12个月的预测收入。12个月的预测收入的总和是与账户相关的年收入的预测。在收入预测处理器102确定了所希望的时期(诸如一个月或者几个月)的与一个或者多个账户相关的预测收入之后，收入预测处理器102可以生成报告108，其包括所计算的一个或者多个账户或者与这些账户相关的客户的预测收入。该报告可以实现为机器可读文件，用于由其它数据处理系统访问。例如，该报告可以由呼叫中心的计算机访问以区别呼入的呼叫，从而基于哪个客户进行呼叫和该客户产生多少收入确定哪个呼叫应该以较高的优先级回答。预置的收入阈值可以用于确定对经纪公司有价值的客户：只有那些预测收入超过预置阈值的客户才被提供较高等级的服务。例如，由具有较高收入的第一客户进行的电话呼叫应被提供比由具有较低收入的第二客户进行的呼叫更高的优先级，即使第二客户可能先进行呼叫。
根据一个实施例，使用历史收入数据通过执行经验过程或者回归确定对应于每个月的收入数据的各个权重。回归可以使用本领域的技术人员已知的各种类型的软件应用程序执行，诸如SAS、EVIEWS、GAUSS等等。为了获得等式(a)中的权重A-F的值，使用下面的回归等式：
Ry＝A×R1+B×R2+C×R3+D×R4+E×R5+F×R6       (c)
其中：
Ry是已知的特定在前月Y的与账户相关的收入；
R1：已知的相对于Y月最近的月的收入数据；
R2：已知的相对于Y月第二最近的月的收入数据；
R3：已知的相对于Y月第三最近的月的收入数据；
R4：已知的相对于Y月第四最近的月的收入数据；
R5：已知的相对于Y月第五最近的月的收入数据；
R6：已知的相对于Y月第六最近的月的收入数据；
A、B、C、D、E和F是将要被确定的权重。
在回归处理的过程中，从已知的客户群中检索的收入数据被提供给回归等式(c)，以确定各个系数(权重)A-G。在回归处理之后，权重A-G的值被确定并存储在可被收入预测系统100访问的数据存储装置中，诸如硬盘。等式(b)中的权重a-c可以使用与关于等式(c)所述的类似的方法确定。
根据一个经纪公司收入的例子，用于等式(a)中的由回归得到的权重是：
  对应月   权重
  最近的月R1   0.53
  第二最近的月R2   0.16
  第三最近的月R3   0.178
  第四最近的月R4   0.123
  第五最近的月R5   0.052
  第六最近的月R6   0.028
用于等式(b)中的权重是：
  对应月   权重
  最近的月R1   0.567
  第二最近的月R2   0.242
  第三最近的月R3   0.189
应当理解，这些权重的值不是固定的。相反，在本例中，它们是基于统计过程从实际收入数据的处理中产生的。因此，这些权重的准确值可以根据提供到回归等式中的数据的类型和数量变化。
根据另一个实施例，客户收入预测系统100还基于调整规则110调整预测收入，以反映收入增长和/或投资的资金成本或者机会成本。调整规则可以存储在可被客户收入预测系统100访问的数据存储装置中，诸如硬盘或者数据载波。例如，在计算了预测收入后，预测收入处理器102将该预测收入乘以年度增长率。该增长率可被设置为被广泛接受的反映资金增长的指数或者增值率。例如，增长率可被设置为9.7％，其是从1926年到1997年期间普通股在S&P指数上的增值。通过将该增长率应用于预测收入，假定收入的年度同比增长率基本遵照这个模式。另外，客户收入预测系统100可以将折现率应用于预测收入，以反映投资的资金成本或者机会成本。折现率可以被设置为4.48％，其是10年债券利率。因此，如果与一账户相关的年度预测收入的预测是R0，则在应用了年度增长率后，调整后的预测收入R0’＝R0×1.097。R0’可以进一步地通过应用折现率调整。因此，进一步调整后的预测收入R0”＝R0’/1.0448＝(R0×1.097)/1.0448。最后得到的调整后的预测收入可以用于预测下一年的收入。继续上面的例子，与账户相关的年收入R0＝(R0”×1.097)/1.0448。
在确定了与一账户相关的预测收入后，还可以确定与该账户相关的未来利润的预测。例如，与账户相关的利润可以通过从该账户的预计年收入中减去与该账户相关的平均年度支出计算。该账户的平均年度支出可以通过多种已知的方法确定，诸如将与该账户相关的总支出除以该账户已经存在的时期。
图2示出示例性的数据处理系统500的框图，基于该系统可以实现客户收入预测系统100。如前面所讨论的，系统100可以用单个数据处理系统500或者通过数据传输网络连接的多个数据处理系统500实现。数据处理系统500包括总线502或者其它用于传送信息的通信机制，和与总线502耦合的用于处理数据的数据处理器504。数据处理系统500还包括耦合到总线502的用于存储信息和由处理器504执行的指令的主存储器506，诸如随机访问存储器(RAM)或者其它动态存储装置。主存储器506还可用于在执行由数据处理器504执行的指令期间存储临时变量或者其它中间信息。数据处理系统500还包括耦合到总线502的用于存储处理器504的静态信息和指令的只读存储器(ROM)508或者其它静态存储装置。提供存储装置510，诸如磁盘或者光盘，其耦合到总线502用于存储信息和指令。
数据处理系统500还可以具有用于将数据从一种格式转换为另一种格式的适当的软件和/或硬件。这种转换操作的一个例子是将系统500上可用的数据的格式转换为另一种格式，诸如方便数据传输的格式。数据处理系统500可以通过总线502耦合到用于向操作者显示信息的显示器512，诸如阴极射线管(CRT)、等离子显示面板或者液晶显示器(LCD)。输入装置514，包括文字数字键和其它键，被耦合到总线502，用于向处理器504传送信息和命令选择。另一种类型的用户输入装置是光标控制(未示出)，诸如鼠标、触摸板、轨迹球或者光标方向键等等，用于向处理器504传送方向信息和命令选择，并控制光标在显示器512上的移动。
控制数据处理系统500以响应处理器504执行包含在主存储器506中的一个或者多个指令的一个或者多个序列。这些指令可以从另一个诸如存储装置510或者经由通信接口518接收的载波的机器可读介质中读入主存储器506中。执行包含在主存储器506中的指令的序列使处理器504执行在此所述的处理步骤。
在一个实施例中，收入预测处理器102由受存储在存储装置510中的适当的指令控制的处理器504实现。例如，根据预存指令的控制，数据处理器504访问存储在客户数据库104中的客户数据、存储在数据存储装置510和/或其它耦合到数据处理系统的数据存储装置中的权重信息106和调整规则110，并计算一个或者多个账户的预测收入。在可选择的实施例中，硬连线电路可以用于替代软件指令或者与软件指令相结合以实现所公开的计算。因此，这里所公开的实施例并不局限于硬件电路和软件的任何特定结合。
这里所使用的术语“机器可读介质”是指任何参与向处理器504提供指令以执行或者向处理器504提供数据以处理的介质。这种介质可以采用多种形式，包括但不限于非易失性介质、易失性介质和传输介质。例如，非易失性介质包括光盘或磁盘，诸如存储装置510。易失性介质包括动态存储器，诸如主存储器506。传输介质包括双绞线、铜线和光纤，包括包含总线502或者外部网络的线路。传输介质也可以采用声波或者光波的形式，诸如那些在无线电波和红外数据传输过程中生成的，它们可以在总线或者外部网络的链路上传送。
机器可读介质的通常形式包括例如软盘、软磁盘、硬盘、磁带或者其他磁性介质、CD-ROM、任何其他光介质、穿孔卡片、纸带、任何其它具有孔状式样的物理介质、RAM、PROM、EPROM、闪存、任何其他存储芯片或盒、下文所述的载波或者任何其它数据处理系统可以读取的介质。
机器可读介质的各种形式可以参与将一个或者多个指令的一个或者多个序列传送到处理器504用于执行。例如，指令最初可以在诸如服务器的远程数据处理系统的磁盘上传送。远程数据处理系统可以将指令装载到自己的动态存储器中，并使用调制解调器通过电话线发送指令。数据处理系统500本地的调制解调器可通过电话线接收数据，并使用红外发射机将该数据转换为红外信号。红外探测器可以接收在红外信号中传送的数据，并且适当的电路可以将该数据放在总线502上。当然，各种宽带通信技术/装置可以用于这些链路的任意一种。总线502将数据传送到主存储器506，处理器504从主存储器506中检索并执行指令和/或处理数据。由主存储器506接收的指令和/或数据可以选择性地在处理器504的执行或者其它处理之前或者之后存储在存储装置510中。
数据处理系统500还包括耦合到总线502的通信接口518。通信接口518提供双向数据通信，耦合到连接到本地网的网络链路520。例如，通信接口可以是综合业务数字网(ISDN)卡或者调制解调器，以向对应类型的电话线提供数据通信连接。作为另一个例子，通信接口518可以是有线或者无线局域网(LAN)卡，以向兼容的局域网提供数据通信连接。在任意一种这样的实施例中，通信接口518发送和接收载有表示各种类型的信息的数字数据流的电信号、电磁信号或者光信号。
网络链路520通常通过一个或者多个网络向其他数据设备提供数据通信。例如，网络链路520可以通过本地网向由因特网服务提供商(ISP)526操作的数据设备提供连接。ISP 526接着通过当前被称作因特网527的全球分组数据通信网络提供数据通信服务。本地ISP网络526和因特网527都使用载有数字数据流的电信号、电磁信号或者光信号。经过各种网络的信号和在网络链路520上并通过通信接口518的信号向和从数据处理系统500传送信号，并且都是传输信息的载波的示例性形式。
数据处理系统500可以通过网络、网络链路520和通信接口518发送消息并接收数据，包括程序代码。在因特网的例子中，服务器530可以通过因特网527、ISP 526、本地网和通信接口518发送被请求的应用程序的代码。该程序例如可以实现如上面所述的客户收入的预测。通信能力还允许将相关数据装载到系统中，用于根据本发明进行处理。
数据处理系统500还具有各种信号输入/输出端口，用于连接到诸如打印机、显示器等的外围设备并与其进行通信。输入/输出端口可包括USB端口、PS/2端口、串行端口、并行端口、IEEE-1394端口、红外通信端口等等，和/或其它专有端口。数据处理系统500可以通过这些信号输入/输出端口与其它数据处理系统进行通信。
这里所述的系统和方法可以使用诸如单个PC的单个数据处理系统，或者多个不同类型的数据处理系统的组合实现。例如，客户机-服务器结构或者分布式数据处理体系结构可以用于实现这里所述的系统，其中，多个数据处理系统被耦合到网络上以相互进行通信。某些数据处理系统可以用作服务器，处理数据流，提供计算服务或者访问客户数据，和/或更新驻留在其它耦合到该网络的数据处理系统中的软件。
需要指出的是，包含在上述说明中并在附图中示出的所有内容都应被解释为是示例性的，而非限制性的。还应该理解，下面的权利要求意图覆盖这里所述的所有一般和特定的特征以及各种发明思想的范围的所有语句，这些发明思想从语言上可以表示为落入其中。

Claims (39)

1.一种预测与账户相关的收入的方法，包括以下步骤：
(a)选择特定时期以预测所述特定时期的收入；
(b)选择在所述特定时期之前的预定数量的时期；
(c)访问每个在前时期的收入数据；
(d)向各个在前时期的收入数据分配一权重，其中每个权重基于各个在前时期相对于所述特定时期的最近程度选择；以及
(e)基于每个在前时期的收入数据和权重计算所述特定时期的预测收入。
2.如权利要求1所述的方法，还包括：通过将预定调整规则应用于所述预测收入生成调整后的特定时期的预测收入的步骤。
3.如权利要求2所述的方法，其中，所述调整规则包括应用增长率。
4.如权利要求2所述的方法，其中，所述调整规则还包括应用折现率。
5.如权利要求1所述的方法，其中，所述在前时期包括在所述特定时期之前紧接着的时期。
6.如权利要求1所述的方法，其中，所述特定时期和每个在前时期具有相同的长度。
7.如权利要求1所述的方法，还包括：重复执行步骤(a)至步骤(e)以预测多个特定时期的收入的步骤。
8.如权利要求7所述的方法，其中，所述特定时期是一个月，所述多个特定时期包括十一个月。
9.如权利要求8所述的方法，还包括：通过累积所述多个特定时期的每一个的预测收入计算与所述账户相关的年度预测收入的步骤。
10.如权利要求9所述的方法，还包括：通过将预定调整规则应用于所述年度预测收入生成调整后的年度预测收入的步骤。
11.如权利要求10所述的方法，其中，所述调整规则包括应用增长率。
12.如权利要求10所述的方法，其中，所述调整规则还包括应用折现率。
13.如权利要求1所述的方法，还包括：基于与所述账户相关的预测收入确定与所述账户相关的客户的服务等级的步骤。
14.一种用于预测与一账户相关的收入的数据处理系统，包括：
用于处理数据的处理器；
耦合到所述处理器的数据存储装置；
所述数据存储装置具有使所述数据处理系统执行以下步骤的指令：
(a)选择特定时期以预测所述特定时期的收入；
(b)选择在所述特定时期之前的预定数量的时期；
(c)访问每个在前时期的收入数据；
(d)向各个在前时期的收入数据分配一权重，其中每个权重基于各个在前时期相对于所述特定时期的最近程度选择；以及
(e)基于每个在前时期的收入数据和权重计算所述特定时期的预测收入。
15.如权利要求14所述的系统，其中，所述数据存储装置还具有使所述数据处理系统执行以下步骤的指令：通过将预定调整规则应用于所述预测收入生成调整后的特定时期的预测收入。
16.如权利要求15所述的系统，其中，所述调整规则包括应用增长率。
17.如权利要求15所述的系统，其中，所述调整规则包括应用折现率。
18.如权利要求14所述的系统，其中，所述在前时期包括在所述特定时期之前紧接着的时期。
19.如权利要求14所述的系统，其中，所述特定时期和每个在前时期具有相同的长度。
20.如权利要求14所述的系统，其中，所述数据存储装置还具有使所述数据处理系统执行以下步骤的指令：重复执行步骤(a)至步骤(e)以预测多个特定时期的每一个的收入。
21.如权利要求20所述的系统，其中，所述特定时期是一个月，所述多个特定时期包括十一个月。
22.如权利要求21所述的系统，其中，所述数据存储装置还具有使所述数据处理系统执行以下步骤的指令：通过累积所述多个特定时期的每一个的预测收入计算与所述账户相关的年度预测收入。
23.如权利要求22所述的系统，其中，所述数据存储装置还具有使所述数据处理系统执行以下步骤的指令：通过将预定调整规则应用于所述年度预测收入生成调整后的年度预测收入。
24.如权利要求23所述的系统，其中，所述调整规则包括应用增长率。
25.如权利要求23所述的系统，其中，所述调整规则包括应用折现率。
26.如权利要求14所述的系统，其中，所述数据存储装置还具有使所述数据处理系统执行以下步骤的指令：基于与所述账户相关的预测收入确定与所述账户相关的客户的服务等级。
27.一种包含指令的计算机程序，其可包含在机器可读介质中用于控制数据处理系统预测与一账户相关的收入，所述指令在由所述数据处理系统执行时使所述数据处理系统执行如权利要求1所述的方法的步骤。
28.如权利要求27所述的程序，还包括使数据处理程序执行以下步骤的指令：通过将预定调整规则应用于所述预测收入生成调整后的特定时期的预测收入。
29.如权利要求28所述的程序，其中，所述调整规则包括应用增长率。
30.如权利要求28所述的程序，其中，所述调整规则包括应用折现率。
31.如权利要求27所述的程序，其中，所述在前时期包括在所述特定时期之前紧接着的时期。
32.如权利要求27所述的程序，其中，所述特定时期和每个在前时期具有相同的长度。
33.如权利要求27所述的程序，还包括使所述数据处理程序执行以下步骤的指令：重复执行步骤(a)至步骤(e)以预测多个特定时期的每一个的收入。
34.如权利要求33所述的程序，其中，所述特定时期是一个月，所述多个特定时期包括十一个月。
35.如权利要求34所述的程序，还包括使所述数据处理程序执行以下步骤的指令：通过累积所述多个特定时期的每一个的预测收入计算与所述账户相关的年度预测收入。
36.如权利要求35所述的程序，还包括使所述数据处理程序执行以下步骤的指令：通过将预定调整规则应用于所述年度预测收入生成调整后的年度预测收入。
37.如权利要求36所述的程序，其中，所述调整规则包括应用增长率。
38.如权利要求36所述的程序，其中，所述调整规则包括应用折现率。
39.如权利要求27所述的程序，还包括使所述数据处理程序执行以下步骤的指令：基于与所述账户相关的预测收入确定与所述账户相关的客户的服务等级。
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