(19)中华 人民共和国 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 202111499668.1 (22)申请日 2021.12.09 (71)申请人 中国人寿保险股份有限公司上海数 据中心 地址 200131 上海市浦东 新区中国(上海) 自由贸易试验区张东路1388号29幢 101室 (72)发明人 钟严堃　王玮　杨阳　 (74)专利代理 机构 上海科盛知识产权代理有限 公司 312 25 代理人 叶敏华 (51)Int.Cl. G06F 16/9535(2019.01) G06Q 30/02(2012.01) G06Q 10/10(2012.01)G06N 20/20(2019.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种目标客户筛 选系统及其方法 (57)摘要 本发明涉及一种目标客户筛选系统， 包括： 数据抽取模块用于从多个客户系统抽取汇总客 户数据， 并存储在大数据集群； 客户推荐计算模 块根据汇总的客户数据， 确定出客户对不同产品 的购买意愿分值； 数据中台客户标签模块用于对 客户数据以及客户对应的购买意愿分值进行关 联整合， 得到用于定位客户标签层的中台标签 表； 客户画像模块根据设定的画像定义表， 从中 台标签表中选取相应客户数据、 并进行前端展 示； 标签筛选模块根据设定的筛选定义表， 从中 台标签表中筛选出目标客户、 并进行前端展示。 与现有技术相比， 本发明能够自动、 高效、 准确地 筛选出目标客户， 从而提高不同业务场景的经营 效率。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 114139061 A 2022.03.04 CN 114139061 A 1.一种目标客户筛选系统， 其特征在于， 包括数据抽取模块(1)， 所述数据抽取模块(1) 分别连接至客户推荐计算模块(2)、 数据中台客户标签模块(3)， 所述客户推荐计算模块(2) 连接至数据中台客户标签模块(3)， 所述数据中台客户标签模块(3)分别连接至客户画像模 块(4)和标签筛选模块(5)， 所述数据抽取模块(1)用于从多个客户系统抽取汇总客户数据， 并存储在大数据集群； 所述客户推荐计算模块(2)根据汇总的客户数据， 确定出客户对不同产品的购买意愿 分值； 所述数据中台客户标签模块(3)用于对客户数据以及客户对应的购买意愿分值进行关 联整合， 得到用于 定位客户标签层的中 台标签表； 所述客户画像模块(4)根据设定的画像定义表， 从中台标签表中选取相应客户数据、 并 进行前端展示； 所述标签筛选模块(5)根据设定的筛选定义表， 从中台标签表中筛选出目标客户、 并进 行前端展示。 2.根据权利要求1所述的一种目标客户筛选系统， 其特征在于， 所述数据抽取模块(1) 分别与多个客户系统相连接， 所述多个客户系统包括但不限于客户保单系统、 客户主数据 系统、 理赔业 务系统、 保全业 务系统、 万能账户系统和客户业 务活动系统。 3.根据权利要求2所述的一种目标客户筛选系统， 其特征在于， 所述数据抽取模块(1) 分别通过数据集成的方式分别与多个客户系统相连接， 所述数据抽取模块(1)与数据中台 客户标签模块(3)之 间通过数据集 成的方式相连接， 所述客户推荐计算模块(2)与数据中台 客户标签模块(3)之间通过 数据集成的方式相连接 。 4.一种目标客户筛 选方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1、 数据抽取模块从多个客户系统中抽取汇总客户数据， 得到基础客户宽表、 并存储在 大数据集群中， 其中， 抽取汇总的客户数据包括 客户ID及对应的多个客户属性； S2、 客户推荐计算模块基于基础客户宽表， 通过构建不同产品推荐模型， 以计算得到客 户对不同产品的购买意愿分值； S3、 数据中台客户标签模块将基础客户宽表以及客户对不同产品的购买意愿分值进行 关联整合， 以得到一张包 含多个特 征数据的中 台标签表； S4、 客户画像模块根据设定的画像定义表， 从中台标签表中选取相应客户数据并进行 前端展示； 标签筛选模块则根据设定的筛选定义表， 从中台标签表中筛选出目标客户并进行前端 展示。 5.根据权利要求4所述的一种目标客户筛选方法， 其特征在于， 所述抽取汇总的客户数 据具体是以hive表的形式存 储在大数据集群中。 6.根据权利要求4所述的一种目标客户筛选方法， 其特征在于， 所述步骤S2具体包括以 下步骤： S21、 基于基础客户宽表， 通过计算客户在设定时间内的业务活动， 以确定出不同产品 推荐模型的因变量； S22、 基于基础客户宽表， 通过 特征值处理， 以确定出对应于不同因变量的特 征空间； S23、 根据不同因变量以及对应的特征空间， 采用stacking集成学习以及神经网络算权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114139061 A 2法， 构建得到不同产品推荐模型， 从而计算出客户对不同产品的购买意愿分值。 7.根据权利要求6所述的一种目标客户筛选方法， 其特征在于， 所述步骤S22具体包括 以下步骤： S221、 基于基础客户宽表， 首先对多个客户特征进行初步筛选， 以删除空值、 0值占比超 过相应阈值的特 征、 以及购买影响值低于相应阈值的特 征； S222、 将字符型 特征进行数值化处理， 同时对已有的数值型 特征进行分箱处 理； S223、 结合多种统计分析方法， 对经由步骤S221、 S222筛选处理后的新特征进行统计分 析和二次筛 选， 得到对每 个因变量具有统计学显著性影响的特 征空间。 8.根据权利要求7所述的一种目标客户筛选方法， 其特征在于， 所述步骤S223中多种统 计分析方法包括但不限于列联表分析、 卡方检验和随机 逻辑回归方法。 9.根据权利要求6所述的一种目标客户筛选方法， 其特征在于， 所述不同产品推荐模型 包括四种产品推荐模 型： 第一产品推荐模型、 第二产品推荐模 型、 第三产品推荐模型和第四 产品推荐模型。 10.根据权利要求9所述的一种目标客户筛选方法， 其特征在于， 所述步骤S23具体是根 据以下计算公式构建得到四种产品推荐模型： Prop(Yn)＝Fn(Xn)n ＝1,2,3,4 其中， Y1、 Y2、 Y3和Y4分别为四种产 品推荐模型对应的因变量， X1、 X2、 X3和 X4分别为对 Y1、 Y2、 Y3和Y4具有统计学显著性影 响的特征空间， F1、 F2、 F3和F4分别对应为四种产品推荐 模型。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114139061 A 3