(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210832221.X (22)申请日 2022.07.15 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 朱江波　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 专利代理师 吕俊刚　安然 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06Q 40/02(2012.01) G06Q 40/08(2012.01) (54)发明名称 银行客户的潜在销户分析方法及装置 (57)摘要 本发明提出了一种银行客户的潜在销户分 析方法及装置， 涉及计算机数据处理技术领域， 该方法包括： 对客户分类， 获得多个客户类别； 获 取每个客户类别的销户业务数据； 依据该客户类 别的销户业务数据， 确定该客户类别的销户客 户， 并获取该客户类别的销户客户在办理销户业 务之前的业务数据； 依据每个客户类别的销户客 户在办理销户业务之前的业务数据， 确定该客户 类别对应的第一业务量及第一业务间隔； 对于每 个客户类别， 依据该客户类别对应的第一业务量 及第一业务间隔， 确定该客户类别的潜在销户客 户。 权利要求书5页 说明书10页 附图5页 CN 115169467 A 2022.10.11 CN 115169467 A 1.一种银 行客户的潜在销户分析 方法， 其特 征在于， 包括： 对客户分类， 获得多个客户类别； 获取每个客户类别的销户业务数据； 依据该客户类别的销户业务数据， 确定该客户类 别的销户客户， 并获取 该客户类别的销户客户在办理销户业 务之前的业 务数据； 依据每个客户类别的销户客户在 办理销户业务之前的业务数据， 确定该客户类别对应 的第一业务量及第一 业务间隔； 对于每个客户类别， 依据该客户类别对应的第一业务量及第一业务间隔， 确定该客户 类别的潜在销户客户。 2.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 对客户分类， 获得多个客户类别， 包括： 构建业务空间， 其中， 业 务空间的维度与银 行的业务类别一 一对应； 获取每个客户的业 务数据， 并确定该客户的业 务数据中各个业 务类别的业 务量； 确定每个客户在业务空间的坐标， 该客户在业务空间的每个维度的坐标值等于该客户 的业务数据中该维度对应的业 务类别的业 务量； 确定客户对应的业务距离函数， 其中， 该业务距离函数将任何两个客户的距离确定为 该两个客户在业 务空间的坐标的距离； 依据客户对应的业 务距离函数， 对客户分类， 获得多个客户类别。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 依据每个客户类别的销户客户在 办理销户业 务之前的业 务数据， 确定该客户类别对应的第一 业务量及第一 业务间隔， 包括： 将该业务数据对应的时间范围划分为多个子时间范围， 其中， 任何两个子时间范围互 不相较， 所有的子时间范围的并集与该业 务数据对应的时间范围一 致； 从该业务数据中提取 出每个子时间范围的业 务数据； 将每个子时间范围的业务数据的业务量作为该客户类别的销户客户对应的业务量样 本； 将该客户类别对应的第一业务量确定为该客户类别的销户客户对应的业务量样本的 均值； 对于每个客户类别的每个销户客户， 将该销户客户在 办理销户业务之前的任何两笔时 间紧挨的业 务之间的时间差， 作为该客户类别的销户客户对应的业 务间隔样本； 将该客户类别对应的第一业务间隔确定为该客户类别的销户客户对应的业务间隔样 本的均值。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对于每个客户类别， 依据该客户类别对应的 第一业务量及第一 业务间隔， 确定该客户类别的潜在销户客户， 包括： 对于该客户类别的每个客户， 依据该客户的业务数据， 确定该客户对应的业务量及业 务间隔； 将该客户对应的业务量与该客户类别对应的第一业务量的差的绝对值作为该客户 的业务量差值， 将该客户对应的业务间隔与该客户类别对应的第一业务间隔的差的绝对值 作为该客户的业 务间隔差值； 确定该客户类别的客户的偏序， 其中， 对于该客户类别的任何两个客户， 如果该两个客 户的第一客户的业务量差值小于等于该两个客户的第二客户的业务量差值， 且第一客户的 业务间隔差值小于等于第二客户的业务间隔差值， 则 在该偏序中确定第二客户优于第一客 户；权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 115169467 A 2将该客户类别的客户的偏序的极小元 素作为该客户类别的潜在销户客户。 5.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 对于每个客户类别， 获取 该客户类别的销户客户的流失控制数据； 依据该客户类别的销户客户的流失控制数据， 确定各个流失控制方法对应该客户类别 的失败系数及系数误差上界； 依据各个流失控制方法对应该客户类别的失败系数及系数误差上界， 确定各个流失控 制方法对应该客户类别的优先系数； 依据各个流失控制方法对应该客户类别的优先系数， 对该客户类别的潜在销户客户进 行流失风险控制。 6.如权利要求5所述的方法， 其特征在于， 依据该客户类别的销户客户的流失控制数 据， 确定各个流失控制方法对应该客户类别的失败系数及系数误差上界， 包括： 设置流失数量阈值； 从该客户类别的销户客户的流失控制数据中选取出各个流失控制方法对应的流失控 制数据； 将各个流失控制方法对应的流失控制数据划分为各个流失控制方法对应的多个流失 控制数据子集， 其中， 每 个流失控制数据子集包 含的流失控制的数量大于流失数量阈值； 将每个流失控制方法对应的每个流失控制数据子集包含的流失控制中失败控制的比 例作为该流失控制方法对应的失败比例样本； 将每个流失控制方法对应该客户类别的失败系数确定为该流失控制方法对应的失败 比例样本的均值； 将每个流失控制方法对应该客户类别的系数误差上界确定为该流失控制方法对应的 失败比例样本的方差的平方与该流失控制方法对应的失败比例样本的数量的比值。 7.如权利要求6所述的方法， 其特征在于， 依据各个流失控制方法对应该客户类别的失 败系数及系数误差上界， 确定各个流失控制方法对应该客户类别的优先系数， 包括： 按照如下公式确定各个流失控制方法对应该客户类别的优先系数： yi＝f(si,ti)； 其中， yi是第i个流失控制方法对应该客户类别的优先系数， si、 ti分别是第i个流失控 制方法对应该客户类别的失败系数、 系数误差上界， f是一个值大于0的实函数， f对应两个 自变量的偏导数均小于 0。 8.如权利要求5所述的方法， 其特征在于， 依据各个流失控制方法对应该客户类别的优 先系数， 对该客户类别的潜在销户客户进行流失风险控制， 包括： 将各个流失控制方法进行排序； 对于每个流失控制方法， 将在排序中该流失控制方法之前的所有流失控制方法的优先 系数的和作为该流失控制方法对应的优先系数和； 将该流失控制方法对应的优先系数和与 所有流失控制方法的优先系数的和的比值作为该流失控制方法对应的左端点； 选取一随机数生成器， 该随机数生成器满足均匀分布， 且值 域是[0,1]； 对于该客户类别的每个潜在销户客户， 基于选取的随机数生成器生成一随机数， 将随 机数作为该潜在销户客户对应的随机数； 从各个流失控制方法中选取出对应的左端点小于该潜在销户客户对应的随机数的流权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 115169467 A 3