JP2021012420A - 顧客管理システム、及び顧客管理方法 - Google Patents
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Abstract
Description
係を機械学習することにより、前記顧客の属性又は投資行動を入力値とし、当該顧客の優良性の高さを示すパラメータである優良スコアを出力値とする学習済みモデルを生成する処理と、前記複数の顧客における前記優良顧客以外の所定の顧客の前記属性又は前記投資行動を前記学習済みモデルに入力することにより、前記所定の顧客の優良スコアを算出する処理と、前記算出した優良スコアが所定の閾値以上である場合に、前記所定の顧客を準優良顧客として特定する処理と、前記優良顧客及び前記準優良顧客の間で、その内容に差異のある前記属性又は前記投資行動を示す情報を出力する処理とを実行する。
図1は、本実施形態に係る顧客管理システムの構成の一例を示す図である。顧客管理システム1は、例えば、所定の金融機関(証券会社、銀行等)の事業所又は所定のデータセンタ等に設けられる。
線又は無線の通信ネットワーク5によって通信可能に接続されている。
客になる可能性が高い顧客(以下、準優良顧客という)を特定し、その準優良顧客を優良顧客にするための情報を表示する。
次に、顧客管理システム1における顧客情報管理装置20及び顧客分析装置10の機能について説明する。
まず、顧客情報管理装置20は、顧客管理DB200を記憶している。
図2は、顧客管理DB200の一例を示す図である。顧客管理DB200は、顧客の識別子である顧客ID201、顧客が例えば直近の一年間で金融機関に支払った手数料の合計である年間手数料203、顧客が例えば直近の一年間で金融機関と取引した金額である取引金額205、顧客が優良顧客であるか否かを示す項目である優良顧客207、顧客の属性に関する項目である顧客属性223、及び、顧客の投資行動に関する項目である顧客行動225、の各項目を有する、1以上のレコードからなるデータベースである。
次に、顧客分析装置10の機能について説明する。
、又はタッチパネル等の入力装置15と、ディスプレイ及びタッチパネル等の出力装置16とを備える。
ムは、例えば、二次記憶デバイスや不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、SSDなどの記憶デバイス、又は、ICカード、SDカード、DVDなどの、各情報処理装置で読み取り可能な非一時的データ記憶媒体に格納される。
次に、顧客管理システム1において行われる処理について説明する。顧客分析装置10は、学習済みモデル100を用いて各顧客の属性及び投資行動を分析し、準優良顧客を優良顧客に導くための情報を出力する顧客分析処理を行う。顧客分析処理は、例えば、金融機関の所定の管理者等が顧客管理DB200を生成した後に実行される。
数式(1)において、各説明変数は、顧客管理DB200の各項目から機械学習により抽出される特徴量である。また、数式(1)における各説明変数に係る重み付けの値も、機械学習により適宜の値に算出される。なお、この学習済みモデル100の生成により、全顧客の優良スコアが算出される。
デル顧客として選択してもよい(符号75、77)。
図11は、顧客分析装置10が表示する、推奨行動情報を示した画面(推奨行動画面)の一例を示す図である。推奨行動画面300には、準優良顧客と認定された「非優良顧客
3」に対する推奨行動情報を表示した第1欄301、及び、準優良顧客と認定された「非優良顧客1」に対する推奨行動情報を表示した第2欄303が表示される。
10 顧客分析装置
20 顧客情報管理装置
100 学習済みモデル
200 顧客管理DB
Claims (12)
- 金融機関における複数の顧客の属性又は当該顧客が行った投資行動を示す情報と当該顧客が優良顧客か否かを示す情報との間の関係を機械学習することにより、前記顧客の属性又は投資行動を入力値とし、当該顧客の優良性の高さを示すパラメータである優良スコアを出力値とする学習済みモデルを生成する処理と、
前記複数の顧客における前記優良顧客以外の所定の顧客の前記属性又は前記投資行動を前記学習済みモデルに入力することにより、前記所定の顧客の優良スコアを算出する処理と、
前記算出した優良スコアが所定の閾値以上である場合に、前記所定の顧客を準優良顧客として特定する処理と、
前記優良顧客及び前記準優良顧客の間で、その内容に差異のある前記属性又は前記投資行動を示す情報を出力する処理と
を実行する演算装置を備える、顧客管理システム。 - 前記属性又は前記投資行動は複数の項目を有しており、
前記演算装置は、
前記準優良顧客を特定する際には、所定の条件を満たす前記優良顧客及び前記所定の顧客が共通して有する前記属性又は前記投資行動の各項目の内容を比較し、前記内容が一致している項目の割合が所定割合以上である場合にのみ、前記所定の顧客を前記準優良顧客として特定する、
請求項1に記載の顧客管理システム。 - 前記演算装置は、
前記情報を出力する際は、前記内容に差異のある投資行動において前記優良顧客が行った行動を前記準優良顧客に促す旨の情報を出力する、
請求項1に記載の顧客管理システム。 - 前記演算装置は、
前記情報を出力した後、前記内容に差異のある投資行動において前記準優良顧客が前記情報の出力後に行った行動を新たな前記投資行動として追加した、新たな前記学習済みモデルを生成する、
請求項3に記載の顧客管理システム。 - 前記演算装置は、
前記学習済みモデルを生成する際は、前記顧客が前記優良顧客か否かを示す情報として、前記顧客による、前記金融機関に対応づけられた取引に関する金額が所定値以上であるか否かを示す情報を用いて、前記学習済みモデルを生成する、
請求項1に記載の顧客管理システム。 - 前記演算装置は、
前記準優良顧客を特定する際には、前記所定の条件を満たす優良顧客として、前記属性又は投資行動のうち所定の属性又は投資行動が所定の条件を満たしている前記優良顧客を特定する、
請求項2に記載の顧客管理システム。 - 情報処理装置が、
金融機関における複数の顧客の属性又は当該顧客が行った投資行動を示す情報と当該顧客が優良顧客か否かを示す情報との間の関係を機械学習することにより、前記顧客の属性又は投資行動を入力値とし、当該顧客の優良性の高さを示すパラメータである優良スコア
を出力値とする学習済みモデルを生成する処理と、
前記複数の顧客における前記優良顧客以外の所定の顧客の前記属性又は前記投資行動を前記学習済みモデルに入力することにより、前記所定の顧客の優良スコアを算出する処理と、
前記算出した優良スコアが所定の閾値以上である場合に、前記所定の顧客を準優良顧客として特定する処理と、
前記優良顧客及び前記準優良顧客の間で、その内容に差異のある前記属性又は前記投資行動を示す情報を出力する処理と
を実行する、顧客管理方法。 - 前記属性又は前記投資行動は複数の項目を有しており、
前記情報処理装置が、
前記準優良顧客を特定する際には、所定の条件を満たす前記優良顧客及び前記所定の顧客が共通して有する前記属性又は前記投資行動の各項目の内容を比較し、前記内容が一致している項目の割合が所定割合以上である場合にのみ、前記所定の顧客を前記準優良顧客として特定する、
請求項7に記載の顧客管理方法。 - 前記情報処理装置が、
前記情報を出力する際は、前記内容に差異のある投資行動において前記優良顧客が行った行動を前記準優良顧客に促す旨の情報を出力する、
請求項7に記載の顧客管理方法。 - 前記情報処理装置が、
前記情報を出力した後、前記内容に差異のある投資行動において前記準優良顧客が前記情報の出力後に行った行動を新たな前記投資行動として追加した、新たな前記学習済みモデルを生成する、
請求項9に記載の顧客管理方法。 - 前記情報処理装置が、
前記学習済みモデルを生成する際は、前記顧客が前記優良顧客か否かを示す情報として、前記顧客による、前記金融機関に対応づけられた取引に関する金額が所定値以上であるか否かを示す情報を用いて、前記学習済みモデルを生成する、
請求項7に記載の顧客管理方法。 - 前記情報処理装置が、
前記準優良顧客を特定する際には、前記属性又は投資行動のうち所定の属性又は投資行動が所定の条件を満たしている前記優良顧客を、前記所定の条件を満たす優良顧客として特定する、
請求項8に記載の顧客管理方法。
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