CN115391414B - 一种基于大数据的银行市场拓展系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种基于大数据的银行市场拓展系统及方法,包括:获取历史客户数据,提取历史客户数据中与任一业务关联的客户数据;基于业务特征对提取的已办理业务客户的多种特征信息进行聚类;基于已办理业务客户的代表特征构建多个实体向量,以及,基于已办理业务客户之间的关联性,构建关系向量;基于存在关联关系的两个已办理业务客户的实体向量以及关系向量构建三元组集合;基于三元组集合训练预设预测模型;基于潜在客户的特征信息,利用训练后的预测模型在已办理业务客户的特征信息的范围内进行匹配。本申请的方法利用预测模型对潜在客户进行预测,从而从潜在客户中确定出大概率会办理该业务的目标客户,由此来提高拓客的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及商业数据处理技术领域,尤其涉及一种基于大数据的银行市场拓展系统及方法。
背景技术
在商业的发展过程中,与流量息息相关,越多的客户流量,能带动更多的客户流量。而此过程中拓客能够增加商业流量,对潜在客户进行挖掘,促进商业的推广。
例如客户拓展一直是银行对公业务重视的领域,而当前银行业的对公营销体系中的一个重要环节就是拓客名单的获取与筛选。由于市场中全量客户的数量非常庞大且分散。现有的拓客方式带来的一大痛点是分支行客户经理在拿到大水漫灌式的营销名单后,难以把握营销重点,丧失很多拓展市场的先机。
现有技术中,例如采用基于统计行为的图计算方法是目前较为常用的分析企业营销拓客成功率的算法。通过计算节点中心度、pageRank等图指标获取每个企业节点的特征,再运用机器学习算法进行拓客成功指数的打分。该技术方法虽然具有一定的可解释性,但企业级图谱的关系网络十分复杂,因此对于企业营销拓客成功指数预测,学习结果的可解释性差。
发明内容
本申请实施例提供一种基于大数据的银行市场拓展系统及方法,用以针对每一类业务特点,提取更深层次的特征来实现对客户价值的挖掘,提高拓客的精准程度。
本申请实施例提出一种基于大数据的银行市场拓展方法,包括:
获取历史客户数据,为任一业务,提取历史客户数据中与所述任一业务关联的客户数据,并分类为已办理业务客户和潜在客户;
确定所述任一业务的业务特征,并提取所述已办理业务客户的历史客户数据的多种特征信息,基于所述业务特征对提取的已办理业务客户的多种特征信息进行聚类,以基于聚类的结果确定所述任一业务的代表特征;
基于所述已办理业务客户的代表特征构建多个实体向量,以及,基于所述已办理业务客户之间的关联性,构建关系向量;
基于存在关联关系的两个已办理业务客户的实体向量以及关系向量构建三元组集合;
基于所述三元组集合训练预设预测模型;
基于所述潜在客户的特征信息,利用训练后的预测模型在已办理业务客户的特征信息的范围内进行匹配,并将匹配度高于阈值的情况下,将所述潜在客户作为目标客户,对所述任一业务完成客户价值挖掘。
可选的,基于所述已办理业务客户的代表特征构建多个实体向量,以及,基于所述已办理业务客户之间的关联性,构建关系向量包括:
可选的,基于所述三元组集合训练预设预测模型包括如下步骤:
将所述三元组集合中的任一三元组(,,),中的第一实体向量拆分为多个子向量,,并基于任一子
向量构建3D卷积滤波器,其中,分别表示滤波器
的长、宽和高;以及根据所述任一三元组中的关系向量构建3D矩阵,并
将所述3D矩阵作为预设卷积层的输入;
还包括基于所述内积定义打分函数满足:
可选的,基于所述三元组集合训练预设预测模型还包括:
可选的,基于所述潜在客户的特征信息,利用训练后的预测模型在已办理业务客户的特征信息的范围内进行匹配,并将匹配度高于阈值的情况下,将所述潜在客户作为目标客户包括:
利用打分函数对所述待预测三元组进行打分;
在所确定的多个关系向量均指向同一已办理业务客户的实体向量的情况下,将所述潜在客户作为目标客户。
本申请实施例还提出一种基于大数据的客户价值挖掘系统,包括处理器和存储器,所述存储器上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现前述的基于大数据的银行市场拓展方法的步骤。
本申请实施例还提出一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现前述的基于大数据的银行市场拓展方法的步骤。
本实施例的方法通过提取已办理业务客户的历史客户数据的多种特征信息,基于任一业务的业务特征对提取的已办理业务客户的多种特征信息进行聚类,以基于聚类的结果确定任一业务的代表特征,在确定代表性特征的基础上训练预设预测模型,由此可以利用预测模型对潜在客户进行预测,从而从潜在客户中确定出大概率会办理该业务的目标客户,由此来提高拓客的准确性。
上述说明仅是本申请技术方案的概述,为了能够更清楚了解本申请的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述,各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的,而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中,用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中:
图1为本实施例的基于大数据的银行市场拓展方法的基本流程图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开,并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
本申请实施例提出一种基于大数据的银行市场拓展方法,包括:
在步骤S101中,获取历史客户数据,为任一业务,提取历史客户数据中与所述任一业务关联的客户数据,并分类为已办理业务客户和潜在客户。本示例中根据业务类型来获取相关的客户数据,由此并非针对所有的客户数据进行处理,降低数据的处理量。同时本示例中,将客户数据分类为已经办理了该业务的法人(个人或公司等)客户以及潜在的可能办理该类业务的客户,本示例的方法用于从潜在客户中,确定目标客户来实现针对性的、精准的客户拓展。
在步骤S102中,确定所述任一业务的业务特征,并提取所述已办理业务客户的历史客户数据的多种特征信息,基于所述业务特征对提取的已办理业务客户的多种特征信息进行聚类,以基于聚类的结果确定所述任一业务的代表特征。针对客户数据的复杂性,本示例中针对任一业务的业务特征,来对已办理业务客户的特征信息来进行聚类,具体可以利用例如k-means算法,从而从客户的多种特征信息中确定出与任一业务的业务特征,距离最短的一个或多个特征信息,作为代表特征,在任一业务的业务特征不唯一的情况下,可以分别确定多个距离最短的代表特征,具体的聚类过程在此不做赘述。
在步骤S103中,基于所述已办理业务客户的代表特征构建多个实体向量,以及,基于所述已办理业务客户之间的关联性,构建关系向量。在一些实施例中,基于所述已办理业务客户的代表特征构建多个实体向量,以及,基于所述已办理业务客户之间的关联性,构建关系向量具体可以采用如下方式:
确定任意两个已办理业务客户之间的关联关系,并构建关系向量、、…、,,表示维度为的关系向量空间。在一些示例中,可以为确定的关系向量对
该业务的影响大小进行排序,从而确定主要关系和次要关系,具体的分类可以根据实际需
要确定,在此不做赘述。
在步骤S104中,基于存在关联关系的两个已办理业务客户的实体向量以及关系向量构建三元组集合。
在步骤S105中,基于所述三元组集合训练预设预测模型。本示例中的在预设预测模型训练后,可以输入潜在客户的特征信息和关系,对三元组的另一实体进行预测,从而进一步实现基于已办理业务客户的价值挖掘。
在步骤S106中,基于所述潜在客户的特征信息,利用训练后的预测模型在已办理业务客户的特征信息的范围内进行匹配,并将匹配度高于阈值的情况下,将所述潜在客户作为目标客户,对所述任一业务完成客户价值挖掘。本示例中通过在已办理业务客户的特征信息的范围内进行匹配,从而在潜在客户对应的预测特征与已办理业务客户的特征信息的匹配度高于阈值的情况下,该潜在客户即为目标客户。通过本申请实施例的方法能够有效提高拓客的准确性,帮助客户经理从复杂大量的客户数据中过滤掉噪声数据,提高客户经理进行业务拓展的效率。
在一些实施例中,基于所述三元组集合训练预设预测模型包括如下步骤:
本示例中为了后续完成评分,将各目标特征图展平并堆叠成一个目标向量,并进
一步利用一个全连接层将目标向量投影到所述关系向量的关系向量空间,接着与任
一三元组中第二实体向量内积,迭代运算以获得预测实体向量,在具体示例中,迭代到达
指定次数后,即可获得最终的预测实体向量。
在一些实施例中,基于构建的3D卷积的滤波器对输入进行卷积,以基于任一所述
滤波器生成对应的目标特征图包括:利用任一所述滤波器生成对应的一个特征图,然后将生成的特征图进行非线性函数ReLU运
算,以生成卷积特征图。
本实施例中,通过3D卷积的滤波器对输入进行自适应卷积的方式能够在实体和关系交互建模中,在不同区域的输入实体和关系表示之间进行丰富的交互,同时生成的所有卷积特征将具有交互的特征,从而实现更深层次的特征信息的获取。
本实施例中设计直接对输出的多个实体向量进行打分的方式,包括基于所述内积定义打分函数满足:
在一些实施例中,基于所述三元组集合训练预设预测模型还包括:
在一些实施例中,基于所述潜在客户的特征信息,利用训练后的预测模型在已办理业务客户的特征信息的范围内进行匹配,并将匹配度高于阈值的情况下,将所述潜在客户作为目标客户包括:
利用打分函数对所述待预测三元组进行打分。
确定为任一第三实体向量打分超过预设分值的多个已办理业务客户的实体向
量以及对应的多个关系向量。本示例中在遍历已办理业务客户实体向量集合的同时,还遍
历各关系向量,由此基于第三实体向量、遍历的关系向量以及遍历的实体向量
,来寻找与第三实体向量可能存在关系的实体向量。
本示例中基于任一关系以及已办理业务的客户的实体向量进行遍历,基于前述实
施例,本申请中关系可以分为主要关系和次要关系。在一些实施例中,在所确定的多个关系
向量均指向同一已办理业务客户的实体向量的情况下,将所述潜在客户作为目标客户。例
如(,)、(,)、(,)均能遍历到同一已办理业务客户的实体向量,也即打
分均超过预设分值,且关系、均属于主要关系,则可以认为该潜在客户较大概率也会
办理该任一业务,由此将该潜在客户作为目标客户,推送给客户经理进行拓客。在一些具体
应用场景中,所能匹配的关系越多,且主要关系越多,则可以认为该潜在客户办理任一业务
的概率越大。
本实施例的方法通过提取已办理业务客户的历史客户数据的多种特征信息,基于任一业务的业务特征对提取的已办理业务客户的多种特征信息进行聚类,以基于聚类的结果确定任一业务的代表特征,在确定代表性特征的基础上训练预设预测模型,利用3D卷积网络的滤波器与尾实体进行卷积操作得到特征图,由此可以挖掘更深层次的特征信息,利用训练后的预测模型从而从潜在客户中确定出大概率会办理该业务的目标客户,利用本申请的方法可以提高客户拓展的准确性,极大降低客户经理处理客户数据的复杂程度。
本申请实施例还提出一种基于大数据的客户价值挖掘系统,包括处理器和存储器,所述存储器上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现前述的基于大数据的银行市场拓展方法的步骤。
本申请实施例还提出一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现前述的基于大数据的银行市场拓展方法的步骤。
此外,尽管已经在本文中描述了示例性实施例,其范围包括任何和所有基于本公开的具有等同元件、修改、省略、组合(例如,各种实施例交叉的方案)、改编或改变的实施例。权利要求书中的元件将被基于权利要求中采用的语言宽泛地解释,并不限于在本说明书中或本申请的实施期间所描述的示例,其示例将被解释为非排他性的。因此,本说明书和示例旨在仅被认为是示例,真正的范围和精神由以下权利要求以及其等同物的全部范围所指示。
以上描述旨在是说明性的而不是限制性的。例如,上述示例(或其一个或更多方案)可以彼此组合使用。例如本领域普通技术人员在阅读上述描述时可以使用其它实施例。另外,在上述具体实施方式中,各种特征可以被分组在一起以简单化本公开。这不应解释为一种不要求保护的公开的特征对于任一权利要求是必要的意图。相反,本公开的主题可以少于特定的公开的实施例的全部特征。从而,以下权利要求书作为示例或实施例在此并入具体实施方式中,其中每个权利要求独立地作为单独的实施例,并且考虑这些实施例可以以各种组合或排列彼此组合。本发明的范围应参照所附权利要求以及这些权利要求赋权的等同形式的全部范围来确定。
以上实施例仅为本公开的示例性实施例,不用于限制本发明,本发明的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本公开的实质和保护范围内,对本发明做出各种修改或等同替换,这种修改或等同替换也应视为落在本发明的保护范围内。
Claims (7)
1.一种基于大数据的银行市场拓展方法,其特征在于,包括如下步骤:
获取历史客户数据,为任一业务,提取历史客户数据中与所述任一业务关联的客户数据,并分类为已办理业务客户和潜在客户;
确定所述任一业务的业务特征,并提取所述已办理业务客户的历史客户数据的多种特征信息,基于所述业务特征对提取的已办理业务客户的多种特征信息进行聚类,以基于聚类的结果确定所述任一业务的代表特征;
基于所述已办理业务客户的代表特征构建多个实体向量,以及,基于所述已办理业务客户之间的关联性,构建关系向量;
基于存在关联关系的两个已办理业务客户的实体向量以及关系向量构建三元组集合;
基于所述三元组集合训练预设预测模型;
基于所述潜在客户的特征信息,利用训练后的预测模型在已办理业务客户的特征信息的范围内进行匹配,并将匹配度高于阈值的情况下,将所述潜在客户作为目标客户,对所述任一业务完成客户价值挖掘;
基于所述已办理业务客户的代表特征构建多个实体向量,以及,基于所述已办理业务客户之间的关联性,构建关系向量包括:
基于所述三元组集合训练预设预测模型包括如下步骤:
5.如权利要求2所述的基于大数据的银行市场拓展方法,其特征在于,基于所述潜在客户的特征信息,利用训练后的预测模型在已办理业务客户的特征信息的范围内进行匹配,并将匹配度高于阈值的情况下,将所述潜在客户作为目标客户包括:
利用打分函数对所述待预测三元组进行打分;
在所确定的多个关系向量均指向同一已办理业务客户的实体向量的情况下,将所述潜在客户作为目标客户。
6.一种基于大数据的客户价值挖掘系统,其特征在于,包括处理器和存储器,所述存储器上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的基于大数据的银行市场拓展方法的步骤。
7.一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上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的基于大数据的银行市场拓展方法的步骤。
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- 2022-10-28 CN CN202211330791.5A patent/CN115391414B/zh active Active
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