银行业务目标客户确定方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种银行业务目标客户确定方法及装置，涉及复杂网络技术领域，该方法包括：获取银行业务的待分析客户信息；将待分析客户信息输入复杂网络模型，输出与待分析客户信息对应的客户关系数据，所述复杂网络模型用于分析客户关系，根据历史客户信息

【技术实现步骤摘要】
银行业务目标客户确定方法及装置


[0001]本专利技术涉及复杂网络
，尤其涉及一种银行业务目标客户确定方法及装置
。

技术介绍

[0002]本部分旨在为权利要求书中陈述的本专利技术实施例提供背景或上下文
。
此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术
。
[0003]近年来各大商业银行争相抢夺优质客户资源，导致同业竞争越来越大，各银行拓户营销愈发困难，主要原因是缺少关联数据支撑业务确定目标客户
。
一方面客户来源渠道窄，客户经理需要花费大量的精力发现潜在客户，缺乏拓户增存能力
。
另一方面缺少详细准确的客户线索，对于有资金有意向的客户，客户经理没有数据线索支撑去甄别分析客户与其他客户的关系，进而分析客户的资金实力和投资意向
。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种银行业务目标客户确定方法，用以提高银行业务目标客户确定的效率和准确性，提供数据支撑分析客户的资金实力和投资意向，提升拓户增存能力，该方法包括：
[0005]获取银行业务的待分析客户信息；
[0006]将待分析客户信息输入复杂网络模型，输出与待分析客户信息对应的客户关系数据，所述复杂网络模型用于分析客户关系，根据历史客户信息
、
历史客户之间的关系信息，对选定类型的复杂网络模型训练得到，所述选定类型为根据银行业务场景选定；
[0007]根据与待分析客户信息对应的客户关系数据，确定银行业务的目标客户/>。
[0008]本专利技术实施例还提供一种银行业务目标客户确定装置，用以提高银行业务目标客户确定的效率和准确性，提供数据支撑分析客户的资金实力和投资意向，提升拓户增存能力，该装置包括：
[0009]获取模块，用于获取银行业务的待分析客户信息；
[0010]分析模块，用于将待分析客户信息输入复杂网络模型，输出与待分析客户信息对应的客户关系数据，所述复杂网络模型用于分析客户关系，根据历史客户信息
、
历史客户之间的关系信息，对选定类型的复杂网络模型训练得到，所述选定类型为根据银行业务场景选定；
[0011]确定模块，用于根据与待分析客户信息对应的客户关系数据，确定银行业务的目标客户
。
[0012]本专利技术实施例还提供一种计算机设备，包括存储器
、
处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述银行业务目标客户确定方法
。
[0013]本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有
计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述银行业务目标客户确定方法
。
[0014]本专利技术实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述银行业务目标客户确定方法
。
[0015]本专利技术实施例与现有技术相比，通过获取银行业务的待分析客户信息；将待分析客户信息输入复杂网络模型，输出与待分析客户信息对应的客户关系数据，所述复杂网络模型用于分析客户关系，根据历史客户信息
、
历史客户之间的关系信息，对选定类型的复杂网络模型训练得到，所述选定类型为根据银行业务场景选定；根据与待分析客户信息对应的客户关系数据，确定银行业务的目标客户，本专利技术可以提高银行业务目标客户确定的效率和准确性，提供数据支撑分析客户的资金实力和投资意向，提升拓户增存能力
。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图
。
在附图中：
[0017]图1为本专利技术实施例中银行业务目标客户确定方法的流程图；
[0018]图2为本专利技术实施例中银行业务目标客户确定方法的具体实例的流程图；
[0019]图3为本专利技术实施例中复杂网络图的模拟图；
[0020]图4为本专利技术实施例中银行业务目标客户确定装置的示意图；
[0021]图5为本专利技术实施例中计算机设备的示意图
。
具体实施方式
[0022]为使本专利技术实施例的目的
、
技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本专利技术实施例做进一步详细说明
。
在此，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，但并不作为对本专利技术的限定
。
[0023]本申请技术方案中对数据的获取
、
存储
、
使用
、
处理等均符合法律法规的相关规定
。
[0024]关于复杂网络理论的研究已被广泛应用于各个领域
。
该理论所提供的网络拓扑特性及模型将真实生活中不同的个体作为实体，将两个存在某种特定联系的个体连成边并以关系紧密程度分权重展现
。
目前，通过分析真实网络的统计特性开展真实网络的实证研究已成为复杂网络的热点研究方向
。
[0025]基于以上背景，本专利技术实施例利用复杂网络理论
、
网络拓扑的基本模型及统计特征，结合企业工商信息
、
企业投资
、
法人及高管信息等现有数据，支撑客户经理定位目标客户，同时融合资金流向数据提升全链路拓户增存能力
。
[0026]本专利技术实施例提供一种基于复杂网络理论及模型的银行业务目标客户确定方法，整合银行业务中企业工商信息
、
企业投资
、
法人及高管信息等客户数据，构建银行特色企业及客户关系复杂网络
。
该方法利用复杂网络理论知识
、
基本模型及统计特征等技术，克服了客户经理需要花费大量的时间与精力发现潜在客户，同时还需要分析客户意向
、
资金实力等要素，根据不同要素培育客户的难点，实现客户信息数据自动归类和多来源数据的自动
整合，形成特殊企业客户关系网络，完成对客户的精确精准定位，塑造客户群体形象
。
[0027]首先对本专利技术实施例中使用的复杂网络技术进行介绍：
[0028](1)
定义：具有自组织
、
自相似
、
吸引子
、
小世界
、
无标度中部分或全部性质的网络称之为复杂网络
。
简而言之，复杂网络就是一种呈现高度复杂性的网络
。
[0029](2)
主要网络模型包含：规则网络
、
随机网络
、
小世界网络
、
无标度网络
、
自相似网络等
。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种银行业务目标客户确定方法，其特征在于，包括：获取银行业务的待分析客户信息；将待分析客户信息输入复杂网络模型，输出与待分析客户信息对应的客户关系数据，所述复杂网络模型用于分析客户关系，根据历史客户信息
、
历史客户之间的关系信息，对选定类型的复杂网络模型训练得到，所述选定类型为根据银行业务场景选定；根据与待分析客户信息对应的客户关系数据，确定银行业务的目标客户
。2.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，将待分析客户信息输入复杂网络模型之前，还包括：获取历史客户信息；根据历史客户信息确定历史客户之间的关系信息；所述历史客户之间的关系信息反映历史客户之间的隶属关系
、
投资关系
、
人员关系之一或任意组合；根据银行业务场景，选定复杂网络模型的类型；根据历史客户信息
、
历史客户之间的关系信息，对选定类型的复杂网络模型进行训练，得到训练好的复杂网络模型
。3.
如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据历史客户信息
、
历史客户之间的关系信息，对选定类型的复杂网络模型进行训练，包括：根据历史客户信息将历史客户作为选定类型的复杂网络模型的实体节点，根据历史客户之间的关系信息将历史客户之间的关系作为选定类型的复杂网络模型中实体节点的边；采用聚类算法确定实体节点的聚集系数；确定实体节点的度数
、
实体节点的介数及边的介数；根据历史客户之间的关系信息确定边的权值；根据选定的复杂网络模型的类型确定选定类型的复杂网络模型的特性参数
。4.
如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据历史客户信息确定历史客户之间的关系信息，包括：根据银行存储的历史客户信息
、
历史交易信息，确定与银行存在交易往来的历史客户；通过隐私计算，获取与银行存在交易往来的历史客户的通信记录；根据通信记录确定历史客户之间的关系信息
。5.
如权利要求3所述的方法，其特征在于，采用聚类...

【专利技术属性】
技术研发人员：王蔚，赵鸿斌，王超，张婧文，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：