CN111784496A - 一种应用于银行中的实时精准营销辅助系统和方法 - Google Patents

一种应用于银行中的实时精准营销辅助系统和方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种应用于银行中的实时精准营销辅助系统和方法，包括：S1，获取客户信息；S2，获取客户特征信息：针对目标客户，采集特征信息，特征信息包括衣着、体态特征，建立目标客户的特征值，上传到特征数据库，实时进行特征识别，辅助客服人员实时追踪目标客户；S3，获取客户微表情信息：通过穿戴式智能眼镜的摄像头采集客户面部表情，上传到微表情识别库，经过微表情分析，辅助客服人员及时了解客户的兴趣度；在应用于银行类机构时，客服人员对目标客户的选定，跟踪；掌握客户信息，进行针对性营销；辅助客服人员甄别客户感兴趣产品判断，提高营销效率和客服满意度。

Description

一种应用于银行中的实时精准营销辅助系统和方法
技术领域
本发明属于智能交互技术领域，尤其涉及一种应用于银行中的实时精准营销辅助系统和方法。
背景技术
随着金融自助设备和人脸识别设备的广泛应用，客服人员在营销时无法快速选定和跟踪目标客户；无法实时记住客户大量信息，进行针对性营销；无法甄别客户感兴趣产品等问题，从而降低了营销效率。随着金融自助设备、人脸识别的广泛应用，可穿戴设备的使用，如何在沟通过程中实时掌握客户信息、需求和兴趣度。在众多的繁杂的金融业务中，实时辅助客服人员掌握客户信息，高效的进行产品推荐，成为了金融领域急需解决的问题。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术中存在的技术缺陷，而提供一种用于银行中的实时精准营销辅助系统和方法。基于人脸识别，衣着体态识别，通过后台数据库、穿戴式智能眼镜，对目标客户选定，位置跟踪，辅助客服人员实时且隐蔽查看客户信息和掌握客户感兴趣的产品，进行精准营销，提供营销效率。
为实现本发明的目的所采用的技术方案是：
一种应用于银行中的实时精准营销辅助系统和方法，包括：
S1，获取客户信息：进行人脸采集，输入人脸识别库，进行人脸比对，从客户信息库中找到客户基本信息，若判断为目标客户，将客户基本信息和客户需求信息推送到穿戴式智能眼镜的显示屏上，实时辅助客服人员；
S2，获取客户特征信息：针对目标客户，采集特征信息，特征信息包括衣着、体态特征，建立目标客户的特征值，上传到特征数据库，实时进行特征识别，辅助客服人员实时追踪目标客户；
S3，获取客户微表情信息：通过穿戴式智能眼镜的摄像头采集客户面部表情，上传到微表情识别库，经过微表情分析，辅助客服人员及时了解客户的兴趣度；
S4，客户购买金融产品后，穿戴式智能眼镜的摄像头进行拍照取证，并上传到后台服务器进行核对客户。
作为优选的，特征数据库自动删除当天新增的特征信息数据。
作为优选的，所述客户基本信息包括身份信息、VIP客户、职业、兴趣爱好，所述客户需求信息包括客户在本银行的资产数据、授信数据、金融交易行为数据、消费偏好。
作为优选的，通过客户基本信息是否是VIP客户，并结合职业、存款数额、兴趣爱好信息，判断是否为目标客户。
作为优选的，进行人脸采集和特征信息采集的装置是穿戴式智能眼镜的摄像头或者厅堂摄像头。
作为优选的，设定感兴趣阈值，若客户低于感兴趣阈值，后台服务器更新推送推荐产品，并在穿戴式智能眼镜的显示屏上显示，并通过耳机对客服人员进行提示。
作为优选的，人脸识别库、客户信息库、特征数据库和微表情识别库设于后台服务器中。
作为优选的，S2中，实时跟踪目标客户，目标客户的位移是实时变化，目标客户的运动半径为r，r通过公式1计算得到，
Figure DEST_PATH_IMAGE001
公式1
其中：是初始速度，a是加速度，是变化的时间；
通过公式2得到目标客户终点位置与变化时间的关系，在该范围内查找具有特征值的客户，进行区域内特征值匹配，
Figure 389904DEST_PATH_IMAGE002
公式2
其中：a、b 是目标客户前一时刻的位置坐标；x、y 是目标客户的当前位置坐标，r通过公式1得到。
作为优选的，采集体态特征信息时，采样图像RGB的3个分量，分别是：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
、
Figure 995460DEST_PATH_IMAGE004
、
Figure DEST_PATH_IMAGE005
， 计算最大亮度作为边界值
Figure 712880DEST_PATH_IMAGE006
，计算客户体态灰度平均值
Figure DEST_PATH_IMAGE007
；
通过公式3计算类间方差，
Figure 295040DEST_PATH_IMAGE008
公式3
其中：
Figure DEST_PATH_IMAGE009
是客户体态像素点数占整幅图像的比例，
Figure 467002DEST_PATH_IMAGE010
是客户体态灰度平均值，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
是背景图灰度平均值，g是类间方差；
通过遍历法最大化g，得到灰度阈值，从而将客户体态从背景中分离出来，得到客户体态图，摄像头无法识别人脸时，局部空间范围内，通过体态快速匹配目标客户的特征值，识别客户身份。
作为优选的，采集衣着特征信息时，通过识别衣服的颜色和形状作为特征信息，计算衣服的颜色和形状在客户体态图中的类间方差，得到局部图形的最大阈值，将衣着从客户体态图中分离出来，通过与客户衣服的颜色和形状特征值比较，识别客户身份。
本发明的有益效果在于：
本发明在应用于银行类机构时，客服人员对目标客户的选定，跟踪；掌握客户信息，进行针对性营销；辅助客服人员甄别客户感兴趣产品判断，提高营销效率和客服满意度。
附图说明
图1是实施例中实时精准营销辅助辅助系统的系统图；
图2是实施例中实时精准营销辅助辅助系统的流程图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
一种应用于银行中的实时精准营销辅助系统和方法，包括四个步骤：
S1，获取客户信息：进行人脸采集，人脸采集方式是通过穿戴式智能眼镜的摄像头或者厅堂摄像头采样进入厅堂客户的人脸信息，输入人脸识别库，进行人脸比对，从客户信息库中找到客户基本信息，若判断为目标客户，将客户基本信息和客户需求信息推送到穿戴式智能眼镜的显示屏上，实时辅助客服人员；根据客户的信息分析，推销合适的产品。将客户信息和建议推销的产品等信息从后台推送到现场客服人员的穿戴式智能眼镜的显示屏上，同时可通过耳机进行声音提示。客服人员与客户交流时，根据观看穿戴式智能眼镜的显示屏上的客户信息和客户需求，针对性的推销客户需求产品。
S2，获取客户特征信息：针对目标客户，采集特征信息，特征信息包括衣着、体态特征，建立目标客户的特征值，上传到特征数据库，实时进行特征识别，辅助客服人员实时追踪目标客户，以便不能正面识别人脸时，进行跟踪，防止客户丢失。
S3，获取客户微表情信息：通过穿戴式智能眼镜的摄像头采集客户面部表情，上传到微表情识别库，经过微表情分析，辅助客服人员及时了解客户的兴趣度；交流过程中，通过穿戴式智能眼镜的摄像头采样客户脸部图像，后台系统通过分析客户的微表情，判断客户是否对现在推荐的产品感兴趣，并将兴趣度推送到穿戴式智能眼镜的显示屏，客服人员实时掌握信息，把握推销的进程。
若客户低于感兴趣阈值，后台服务器，更新推送推荐产品，并在穿戴式智能眼镜的显示屏上显示，并通过耳机对客服人员进行提示。
S4，客户购买金融产品后，穿戴式智能眼镜的摄像头进行拍照取证，并上传到后台服务器进行核对客户。
由于客户的衣着会发生变化，长期保存特征信息，不但增大服务器负担，还不具有实际作用，因此特征数据库自动删除当天新增的特征信息数据。
由于可搜集到的客户的个人信息较多，因此本技术方案中将客户个人信息分为了两类，分别是客户基本信息和客户需求信息，所述客户基本信息包括身份信息、VIP客户、职业、兴趣爱好，所述客户需求信息包括客户在本银行的资产数据、授信数据、金融交易行为数据、消费偏好。客户基本信息相对而言属于较为固定的信息，定期更新频率可延长，比如一年，而客户需求信息的更新频率要更缩短，可每月更新。
目标客户的判定逻辑是，首先通过客户基本信息查看是否是VIP客户，再结合职业、存款数额、兴趣爱好信息，判断是否为目标客户。
本技术方案中要求银行工作人员佩戴穿戴式智能眼镜，进行人脸采集和特征信息采集的装置是穿戴式智能眼镜的摄像头或者厅堂摄像头，进行微表情信息的采集是通过穿戴式智能眼镜的摄像头进行。
设定感兴趣阈值，若客户低于感兴趣阈值，后台服务器更新推送推荐产品，并在穿戴式智能眼镜的显示屏上显示，并通过耳机对客服人员进行提示。
人脸识别库、客户信息库、特征数据库和微表情识别库设于后台服务器中。
S2中，实时跟踪目标客户，目标客户的位移是实时变化，目标客户的运动半径为r，r通过公式1计算得到，
Figure 227148DEST_PATH_IMAGE001
公式1
其中：是初始速度，a是加速度，是变化的时间；
通过公式2得到目标客户终点位置与变化时间的关系，在该范围内查找具有特征值的客户，进行区域内特征值匹配，
Figure 228602DEST_PATH_IMAGE002
公式2
其中：a、b 是目标客户前一时刻的位置坐标；x、y 是目标客户的当前位置坐标，r通过公式1得到。
将公式1代入公式2中，得到目标客户终点位置与变化时间的关系，在该范围内查找具有特征值的客户，进行区域内特征值匹配，大大缩小了检测范围和检测时间，提高了检测的准确度。
采集体态特征信息时，采样图像RGB的3个分量，分别是：
Figure 958661DEST_PATH_IMAGE003
、
Figure 283332DEST_PATH_IMAGE012
、
Figure 807854DEST_PATH_IMAGE005
，计算最大亮度作为边界值
Figure 453861DEST_PATH_IMAGE006
，计算客户体态灰度平均值
Figure 253190DEST_PATH_IMAGE007
；
通过公式3计算类间方差，
Figure 665323DEST_PATH_IMAGE008
公式3
其中：
Figure 298430DEST_PATH_IMAGE009
是客户体态像素点数占整幅图像的比例，
Figure 71214DEST_PATH_IMAGE010
是客户体态灰度平均值，
Figure 2130DEST_PATH_IMAGE011
是背景图灰度平均值，g是类间方差；
通过遍历法最大化g，得到灰度阈值，从而将客户体态从背景中分离出来，得到客户体态图，摄像头无法识别人脸时，局部空间范围内，通过体态快速匹配目标客户的特征值，识别客户身份。本技术方案中的遍历法具体是将0-255，挨个数据填入，哪个使g最大，哪个就是灰度阈值。
采集衣着特征信息时，通过识别衣服的颜色和形状作为特征信息，计算衣服的颜色和形状在客户体态图中的类间方差，将衣着从客户体态图中分离出来，得到衣服的颜色和形状特征值，通过与客户衣服的颜色和形状特征值比较，识别客户身份。
先采集人脸，识别客户身份；然后采集客户的体态和衣着信息，建立客户体态和衣着特征值。
上述先是对目标客户体态信息进行采集，即得到人体轮廓，再进行衣着信息采集，若衣着的颜色形状符合特征，可以直接判断，在局部空间范围内的匹配，效率更高。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。。

Claims (10)

1.一种应用于银行中的实时精准营销辅助系统和方法，其特征在于，包括：
S1，获取客户信息：进行人脸采集，输入人脸识别库，进行人脸比对，从客户信息库中找到客户基本信息，若判断为目标客户，将客户基本信息和客户需求信息推送到穿戴式智能眼镜的显示屏上，实时辅助客服人员；
S2，获取客户特征信息：针对目标客户，采集特征信息，特征信息包括衣着、体态特征，建立目标客户的特征值，上传到特征数据库，实时进行特征识别，辅助客服人员实时追踪目标客户；
S3，获取客户微表情信息：通过穿戴式智能眼镜的摄像头采集客户面部表情，上传到微表情识别库，经过微表情分析，辅助客服人员及时了解客户的兴趣度；
S4，客户购买金融产品后，穿戴式智能眼镜的摄像头进行拍照取证，并上传到后台服务器进行核对客户。
2.根据权利要求1所述的一种应用于银行中的实时精准营销辅助系统和方法，其特征在于，特征数据库自动删除当天新增的特征信息数据。
3.根据权利要求1所述的一种应用于银行中的实时精准营销辅助系统和方法，其特征在于，所述客户基本信息包括身份信息、VIP客户、职业、兴趣爱好，所述客户需求信息包括客户在本银行的资产数据、授信数据、金融交易行为数据、消费偏好。
4.根据权利要求1所述的一种应用于银行中的实时精准营销辅助系统和方法，其特征在于，通过客户基本信息是否是VIP客户，并结合职业、存款数额、兴趣爱好信息，判断是否为目标客户。
5.根据权利要求1所述的一种应用于银行中的实时精准营销辅助系统和方法，其特征在于，进行人脸采集和特征信息采集的装置是穿戴式智能眼镜的摄像头或者厅堂摄像头。
6.根据权利要求1所述的一种应用于银行中的实时精准营销辅助系统和方法，其特征在于，设定感兴趣阈值，若客户低于感兴趣阈值，后台服务器更新推送推荐产品，并在穿戴式智能眼镜的显示屏上显示，并通过耳机对客服人员进行提示。
7.根据权利要求1所述的一种应用于银行中的实时精准营销辅助系统和方法，其特征在于，人脸识别库、客户信息库、特征数据库和微表情识别库设于后台服务器中。
8.根据权利要求1所述的一种应用于银行中的实时精准营销辅助系统和方法，其特征在于，S2中，实时跟踪目标客户，目标客户的位移是实时变化，目标客户的运动半径为r，r通过公式1计算得到，
Figure 626603DEST_PATH_IMAGE001
公式1
其中：
Figure 165032DEST_PATH_IMAGE002
是初始速度，a是加速度，
Figure 159533DEST_PATH_IMAGE003
是变化的时间；
通过公式2得到目标客户终点位置与变化时间的关系，在该范围内查找具有特征值的客户，进行区域内特征值匹配，
Figure 192342DEST_PATH_IMAGE004
公式2
其中：a、b 是目标客户前一时刻的位置坐标；x、y 是目标客户的当前位置坐标，r通过公式1得到。
9.根据权利要求1所述的一种应用于银行中的实时精准营销辅助系统和方法，其特征在于，采集体态特征信息时，采样图像RGB的3个分量，分别是：
Figure 96844DEST_PATH_IMAGE005
Figure 134070DEST_PATH_IMAGE006
Figure 740501DEST_PATH_IMAGE007
， 计算最大亮度作为边界值
Figure 826269DEST_PATH_IMAGE008
，计算客户体态灰度平均值
Figure 709911DEST_PATH_IMAGE009
；
通过公式3计算类间方差，
Figure 541207DEST_PATH_IMAGE010
公式3
其中：
Figure 182404DEST_PATH_IMAGE011
是客户体态像素点数占整幅图像的比例，
Figure 134180DEST_PATH_IMAGE012
客户体态灰度平均值，
Figure 262542DEST_PATH_IMAGE013
背景图灰度平均值，g是类间方差；
通过遍历法最大化g，得到灰度阈值，从而将客户体态从背景中分离出来，得到客户体态图，摄像头无法识别人脸时，局部空间范围内，通过体态快速匹配目标客户的特征值，识别客户身份。
10.根据权利要求9所述的一种应用于银行中的实时精准营销辅助系统和方法，其特征在于，采集衣着特征信息时，通过识别衣服的颜色和形状作为特征信息，计算衣服的颜色和形状在客户体态图中的类间方差，得到局部图形的最大阈值，将衣着从客户体态图中分离出来，通过与客户衣服的颜色和形状特征值比较，识别客户身份。
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