CN110992167A - 银行客户业务意图识别方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种银行客户业务意图识别方法及装置，其中，该方法包括：获得客户的身份信息；根据客户的身份信息，确定客户的待办业务信息和以区块链形式存储的客户的历史业务信息；获得客户的生物特征信息，根据客户的生物特征信息，确定客户在等待办理业务期间的行为数据；根据客户在等待办理业务期间的行为数据，确定客户的偏好业务信息；根据客户的待办业务信息、历史业务信息和偏好业务信息，确定客户的加权业务信息；将客户的加权业务信息输入客户意图识别模型，输出客户业务需求排序结果；将客户业务需求排序结果推送给银行工作人员，本发明可以提高业务办理的效率。
Description
技术领域
本发明涉及互联网区块链技术领域，特别涉及一种银行客户业务意图识别方法及装置。
背景技术
目前，银行工作人员在面对客户时，由于无法预知客户的需求意图，导致大量潜在客户流失，此外，银行工作人员在进行业务推销时容易引入主观因素，使得其推荐的业务偏离客户需求，导致客户粘性较差。
发明内容
本发明实施例提供一种银行客户业务意图识别方法，用以提高业务办理的效率，该方法包括：
获得客户的身份信息；
根据客户的身份信息，确定客户的待办业务信息；
根据客户的身份信息，获得以区块链形式存储的客户的历史业务信息；
获得客户的生物特征信息，根据客户的生物特征信息，确定客户在等待办理业务期间的行为数据；
根据客户在等待办理业务期间的行为数据，确定客户的偏好业务信息；
根据客户的待办业务信息、历史业务信息和偏好业务信息，确定客户的加权业务信息；
将客户的加权业务信息输入客户意图识别模型，输出客户业务需求排序结果；其中，客户意图识别模型是根据客户的历史业务信息和身份信息确定的；
将客户业务需求排序结果推送给银行工作人员。
本发明实施例还提供一种银行客户业务意图识别装置，用以提高业务办理的效率，该装置包括：
身份信息获得模块，用于获得客户的身份信息；
待办业务信息确定模块，用于根据客户的身份信息，确定客户的待办业务信息；
历史业务信息确定模块，用于根据客户的身份信息，获得以区块链形式存储的客户的历史业务信息；
行为数据确定模块，用于获得客户的生物特征信息，根据客户的生物特征信息，确定客户在等待办理业务期间的行为数据；
偏好业务信息确定模块，用于根据客户在等待办理业务期间的行为数据，确定客户的偏好业务信息；
加权业务信息确定模块，用于根据客户的待办业务信息、历史业务信息和偏好业务信息，确定客户的加权业务信息；
业务需求排序模块，用于将客户的加权业务信息输入客户意图识别模型，输出客户业务需求排序结果；其中，客户意图识别模型是根据客户的历史业务信息和身份信息确定的；
业务需求排序推送模块，用于将客户业务需求排序结果推送给银行工作人员。
本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述银行客户业务意图识别方法。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有执行上述银行客户业务意图识别方法的计算机程序。
本发明实施例通过：获得客户的身份信息；根据身份信息，确定客户的待办业务信息和以区块链形式存储的客户的历史业务信息；根据客户的生物特征信息，确定客户在等待办理业务期间的行为数据；根据客户在等待办理业务期间的行为数据，确定客户的偏好业务信息；根据客户的待办业务信息、历史业务信息和偏好业务信息，确定客户的加权业务信息；将客户的加权业务信息输入客户意图识别模型，输出客户业务需求排序结果；其中，客户意图识别模型是根据客户的历史业务信息和身份信息确定的；将客户业务需求排序结果推送给银行工作人员，可以基于区块链存储技术迅速获得客户的历史业务信息，综合客户的待办业务信息、历史业务信息、偏好业务信息预测客户的业务需求意图，提高业务办理的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1为本发明实施例中银行客户业务意图识别方法流程的示意图；
图2为本发明实施例中银行客户业务意图识别装置结构的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
为了提高业务办理的效率，本发明实施例提供一种银行客户业务意图识别方法，图1为本发明实施例中银行客户业务意图识别方法流程的示意图，如图1所示该方法包括：
步骤101：获得客户的身份信息；
步骤102：根据客户的身份信息，确定客户的待办业务信息；
步骤103：根据客户的身份信息，获得以区块链形式存储的客户的历史业务信息；
步骤104：获得客户的生物特征信息，根据客户的生物特征信息，确定客户在等待办理业务期间的行为数据；
步骤105：根据客户在等待办理业务期间的行为数据，确定客户的偏好业务信息；
步骤106：根据客户的待办业务信息、历史业务信息和偏好业务信息，确定客户的加权业务信息；
步骤107：将客户的加权业务信息输入客户意图识别模型，输出客户业务需求排序结果；其中，客户意图识别模型是根据客户的历史业务信息和身份信息确定的；
步骤108：将客户业务需求排序结果推送给银行工作人员。
如图1所示，本发明实施例通过：获得客户的身份信息；根据身份信息，确定客户的待办业务信息和以区块链形式存储的客户的历史业务信息；根据客户的生物特征信息，确定客户在等待办理业务期间的行为数据；根据客户在等待办理业务期间的行为数据，确定客户的偏好业务信息；根据客户的待办业务信息、历史业务信息和偏好业务信息，确定客户的加权业务信息；将客户的加权业务信息输入客户意图识别模型，输出客户业务需求排序结果；其中，客户意图识别模型是根据客户的历史业务信息和身份信息确定的；将客户业务需求排序结果推送给银行工作人员，可以基于区块链存储技术迅速获得客户的历史业务信息，综合客户的当前业务信息、历史业务信息、偏好业务信息预测客户的业务需求意图，提高业务办理的效率。
具体实施时，步骤101中，在老客户进入营业厅时，可以通过人脸识别功能，获取老客户的身份信息，身份信息可以包括：年龄、性别、行业、信用等级、资产信息等信息，在新客户进入营业厅时，需要通过取号机/排号机等设备登记认证人脸图像信息并录入身份信息。
具体实施时，步骤102中，可以根据客户的身份信息确定客户的待办业务信息，可以从取号机/排号机、手机客户端、网银等平台获取客户的待办业务信息，还可以将客户的待办业务信息按照时间戳存储至区块链中。
在一个实施例中，步骤103中，在获得以区块链形式存储的客户的历史业务信息之前，该方法还包括：
第一步：将客户的历史业务信息以区块链形式存储在多个区块节点中；其中，多个区块节点之间共享客户的历史业务信息；
第二步：在客户产生新的业务信息时，在区块链上产生新的区块节点；
第三步：在新的区块节点上存储新的业务信息；其中，多个区块节点之间共享新的业务信息。
在一个实施例中，步骤103中，上述第二步可以包括：
获得客户产生新的业务信息的时间戳；
按照新的业务信息的时间戳的先后顺序，依次产生新的区块节点；
在一个实施例中，步骤103中，上述第三步可以包括：
将客户产生新的业务信息与时间戳分别存储在对应的新的区块节点中。
具体实施时，步骤103中，区块链具有去中心化，时序数据，可编程，安全可靠的特点。可以将客户的历史业务信息存储在区块节点中，各个节点基于区块链的分布式结构，相互之间可以有效稳定的通信，保证数据的存储并方便查找，多个节点共享存储建立相关数据。当客户产生新的业务信息时，可以在区块链上产生新的区块节点进行记录这些新的业务信息，每个节点存储数据完成后，都会标记对应的时间戳，这样可以保证客户的行为记录不会重复，同时也便于根据时间戳查找业务信息。根据客户的身份信息，可以按照时间戳的先后顺序在区块链中获取客户的历史业务信息。
在一个实施例中，步骤104中，获得客户的生物特征信息，根据客户的生物特征信息，确定客户在等待办理业务期间的行为数据，可以包括：
获得银行营业厅的视频数据，根据视频数据，获得客户的生物特征信息；
根据客户的生物特征信息，在视频数据中确定客户在等待办理业务期间的行为数据。
具体实施时，步骤104、步骤105中，可以通过银行营业厅的视频数据确定客户的生物特征信息，可以包括：人脸特征、虹膜特征、语音特征等，根据这些特征可以确定客户在排号等待办理业务期间的行为数据，例如：根据人脸特征可以识别客户的活动轨迹和浏览过的业务手册；通过虹膜特征识别客户观察过的业务柜台和业务机器；通过语音特征可以识别客户咨询过的业务，根据这些客户的行为数据可以确定客户的偏好业务信息，还可以将客户的偏好业务信息按照时间戳存储至区块链中。
在一个实施例中，步骤106中，根据客户的待办业务信息、历史业务信息和偏好业务信息，确定客户的加权业务信息，可以包括：
在区块链中获得客户的各种历史业务的业务类型、业务产生时间戳或业务产生频率；
根据客户的各种历史业务的业务类型、业务产生时间戳或业务产生频率，确定各种业务的权重系数；
根据客户的待办业务信息、历史业务信息和偏好业务信息以及各种业务的权重系数，确定客户的加权业务信息。
具体实施时，步骤106中，根据客户的各种历史业务的业务类型、业务产生时间戳、业务产生频率，确定各种业务的权重系数，例如：可以通过时间衰减模型确定各种业务的权重系数，可以包括：获取客户的各种历史业务的业务产生时间戳，按照业务产生时间戳距离当前时间点的远近距离确定权重系数，业务产生时间戳越近，对应的业务的权重系数越大；可以通过频率模型确定各种业务的权重系数，可以包括：获取客户的各种历史业务的业务产生频率，按照业务产生频率的大小确定权重系数，业务产生频率越大，权重系数越大；可以通过周期类业务模型确定各种业务的权重系数，可以包括：获得客户的各种历史业务的业务类型，其中业务类型可以包括：保险、水电物业费、偿还贷款、定期存款、定期理财产品等，按照业务周期长短确定权重系数，并针对周期性业务对客户进行提醒；可以通过资产等级模型确定各种业务的权重系数，可以包括：获得客户的各种历史业务的业务资产，按照业务资产与客户资产匹配度确定权重系数，匹配度越高，权重系数越。此外，还可通过客户的现金流量、信用记录、工作行业、企业客户等确定各种业务的权重系数，这样可以从不同的角度确定各种业务的权重系数。根据客户的待办业务信息、历史业务信息和偏好业务信息以及各种业务的权重系数，确定客户的加权业务信息。
在一个实施例中，步骤107中，在将客户的加权业务信息输入客户意图识别模型之前，该方法还可以包括：
通过如下步骤训练得到客户意图识别模型：
获取样本数据，其中，样本数据包括客户的历史业务信息和身份信息；
训练样本数据，通过机器学习训练得到客户意图识别模型。
具体实施时，步骤107中，具体实施时，可以通过LSTM算法生成客户意图识别模型，在客户的历史业务信息和身份信息中筛选样本数据，将样本数据划分为训练集、测试集和验证集；利用训练集对客户意图识别模型进行训练；利用测试集对训练后的客户意图识别模型进行测试，在该步骤中可以通过测试不断的调整模型参数以实现最优化；利用验证集对测试后的客户意图识别模型进行验证，得到客户意图识别模型。根据客户的加权业务信息以及身份信息，实现客户业务需求的分类统计和相关性排序等，对客户的业务需求进行智能预测排序。
具体实施时，步骤108中，可以将客户业务需求排序结果推送给银行工作人员，也可以将客户业务需求排序结果推送给客户，银行营业厅可以宣传屏幕上根据业务需求排序结果进行业务的针对性宣传与推荐。
在一个实施例中，在步骤108将客户业务需求排序结果推送给银行工作人员之后，该方法还可以包括：将客户业务需求排序结果存储至区块链中。
具体实施时，可以将客户业务需求排序结果存储至区块链中，用于后续训练客户意图识别模型。
基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种银行客户业务意图识别装置，如下面的实施例。由于银行客户业务意图识别装置解决问题的原理与银行客户业务意图识别方法相似，因此装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
为了提高业务办理的效率，本发明实施例还提供一种银行客户业务意图识别装置，图2为本发明实施例中银行客户业务意图识别装置结构的示意图，如图2所示，该装置包括：
身份信息获得模块01，用于获得客户的身份信息；
待办业务信息确定模块02，用于根据客户的身份信息，确定客户的待办业务信息；
历史业务信息确定模块03，用于根据客户的身份信息，获得以区块链形式存储的客户的历史业务信息；
行为数据确定模块04，用于获得客户的生物特征信息，根据客户的生物特征信息，确定客户在等待办理业务期间的行为数据；
偏好业务信息确定模块05，用于根据客户在等待办理业务期间的行为数据，确定客户的偏好业务信息；
加权业务信息确定模块06，用于根据客户的待办业务信息、历史业务信息和偏好业务信息，确定客户的加权业务信息；
业务需求排序模块07，用于将客户的加权业务信息输入客户意图识别模型，输出客户业务需求排序结果；其中，客户意图识别模型是根据客户的历史业务信息和身份信息确定的；
业务需求排序推送模块08，用于将客户业务需求排序结果推送给银行工作人员。
在一个实施例中，在历史业务信息确定模块03获得以区块链形式存储的客户的历史业务信息之前，装置还包括：区块链存储模块09，具体用于：
将客户的历史业务信息以区块链形式存储在多个区块节点中；其中，多个区块节点之间共享客户的历史业务信息；
在客户产生新的业务信息时，在区块链上产生新的区块节点；
在新的区块节点上存储新的业务信息；其中，多个区块节点之间共享新的业务信息。
在一个实施例中，区块链存储模块09进一步用于：
获得客户产生新的业务信息的时间戳；
按照新的业务信息的时间戳的先后顺序，依次产生新的区块节点；
将客户产生新的业务信息与时间戳分别存储在对应的新的区块节点中。
在一个实施例中，加权业务信息确定模块06具体用于：
在区块链中获得客户的各种历史业务的业务类型、业务产生时间戳、业务产生频率；
根据客户的各种历史业务的业务类型、业务产生时间戳、业务产生频率，确定各种业务的权重系数；
根据客户的待办业务信息、历史业务信息和偏好业务信息以及各种业务的权重系数，确定客户的加权业务信息。
在一个实施例中，在将客户的加权业务信息输入客户意图识别模型之前，该装置还用于：
通过如下步骤训练得到客户意图识别模型：
获取样本数据，其中，样本数据包括客户的历史业务信息和身份信息；
训练样本数据，通过机器学习训练得到客户意图识别模型。
在一个实施例中，行为数据确定模块04具体用于：
获得银行营业厅的视频数据，根据视频数据，获得客户的生物特征信息；
根据客户的生物特征信息，在视频数据中确定客户在等待办理业务期间的行为数据。
在一个实施例中，在将客户业务需求排序结果推送给银行工作人员之后，该装置还用于：将客户业务需求排序结果存储至区块链中。
本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述银行客户业务意图识别方法。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有执行上述银行客户业务意图识别方法的计算机程序。
综上所述，本发明实施例通过：获得客户的身份信息；根据身份信息，确定客户的待办业务信息和以区块链形式存储的客户的历史业务信息；获得客户的生物特征信息，根据生物特征信息，确定客户在等待办理业务期间的行为数据；根据客户在等待办理业务期间的行为数据，确定客户的偏好业务信息；根据客户的待办业务信息、历史业务信息和偏好业务信息，确定客户的加权业务信息；将客户的加权业务信息输入客户意图识别模型，输出客户业务需求排序结果；其中，客户意图识别模型是根据客户的历史业务信息和身份信息确定的；将客户业务需求排序结果推送给银行工作人员，以基于区块链存储技术迅速获得客户的历史业务信息，综合客户的当前业务信息、历史业务信息、偏好业务信息预测客户的业务需求意图，提高业务办理的效率。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种银行客户业务意图识别方法，其特征在于，包括：
获得客户的身份信息；
根据所述客户的身份信息，确定客户的待办业务信息；
根据所述客户的身份信息，获得以区块链形式存储的客户的历史业务信息；
获得客户的生物特征信息，根据所述客户的生物特征信息，确定客户在等待办理业务期间的行为数据；
根据所述客户在等待办理业务期间的行为数据，确定客户的偏好业务信息；
根据客户的待办业务信息、历史业务信息和偏好业务信息，确定客户的加权业务信息；
将所述客户的加权业务信息输入客户意图识别模型，输出客户业务需求排序结果；其中，所述客户意图识别模型是根据客户的历史业务信息和身份信息确定的；
将客户业务需求排序结果推送给银行工作人员。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在获得以区块链形式存储的客户的历史业务信息之前，所述方法还包括：
将客户的历史业务信息以区块链形式存储在多个区块节点中；其中，所述多个区块节点之间共享客户的历史业务信息；
在客户产生新的业务信息时，在区块链上产生新的区块节点；
在所述新的区块节点上存储所述新的业务信息；其中，多个区块节点之间共享所述新的业务信息。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在客户产生新的业务信息时，在区块链上产生新的区块节点，包括：
获得客户产生新的业务信息的时间戳；
按照新的业务信息的时间戳的先后顺序，依次产生新的区块节点；
在所述新的区块节点上存储所述新的业务信息，包括：
将客户产生新的业务信息与时间戳分别存储在对应的新的区块节点中。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据客户的待办业务信息、历史业务信息和偏好业务信息，确定客户的加权业务信息，包括：
在区块链中获得客户的各种历史业务的业务类型、业务产生时间戳、业务产生频率；
根据客户的各种历史业务的业务类型、业务产生时间戳、业务产生频率，确定各种业务的权重系数；
根据客户的待办业务信息、历史业务信息和偏好业务信息以及各种业务的权重系数，确定客户的加权业务信息。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述客户的加权业务信息输入客户意图识别模型之前，所述方法还包括：
通过如下步骤训练得到所述客户意图识别模型：
获取样本数据，其中，所述样本数据包括客户的历史业务信息和身份信息；
训练样本数据，通过机器学习训练得到所述客户意图识别模型。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获得客户的生物特征信息，根据所述客户的生物特征信息，确定客户在等待办理业务期间的行为数据，包括：
获得银行营业厅的视频数据，根据所述视频数据，获得客户的生物特征信息；
根据客户的生物特征信息，在所述视频数据中确定客户在等待办理业务期间的行为数据。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在将客户业务需求排序结果推送给银行工作人员之后，所述方法还包括：将所述客户业务需求排序结果存储至区块链中。
8.一种银行客户业务意图识别装置，其特征在于，包括：
身份信息获得模块，用于获得客户的身份信息；
待办业务信息确定模块，用于根据所述客户的身份信息，确定客户的待办业务信息；
历史业务信息确定模块，用于根据所述客户的身份信息，获得以区块链形式存储的客户的历史业务信息；
行为数据确定模块，用于获得客户的生物特征信息，根据所述客户的生物特征信息，确定客户在等待办理业务期间的行为数据；
偏好业务信息确定模块，用于根据所述客户在等待办理业务期间的行为数据，确定客户的偏好业务信息；
加权业务信息确定模块，用于根据客户的待办业务信息、历史业务信息和偏好业务信息，确定客户的加权业务信息；
业务需求排序模块，用于将所述客户的加权业务信息输入客户意图识别模型，输出客户业务需求排序结果；其中，所述客户意图识别模型是根据客户的历史业务信息和身份信息确定的；
业务需求排序推送模块，用于将客户业务需求排序结果推送给银行工作人员。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一所述方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至7任一所述方法的计算机程序。
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