【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据分析，涉及一种基于历史数据学习的模拟客户审批结果的方法、系统及设备。
技术介绍
1、在当前的金融、保险、信贷及其他需要客户审批的领域，客户审批结果的预测是业务运营中的关键环节。传统的审批流程主要依赖于人工经验判断，审批人员根据客户的信用记录、收入状况、历史借贷行为等多维度信息，结合自身的专业知识和经验，对客户的审批结果进行主观判断。然而这不仅耗时费力，而且容易受到审批人员个人经验和主观判断的影响，导致审批结果的不一致性和不确定性。
2、为了克服人工审批的局限性，业界开始尝试采用传统的统计方法进行客户审批结果的预测。通常基于大量的历史数据，通过构建数学模型来挖掘数据中的规律和模式，从而实现对客户审批结果的预测。但是传统的统计方法往往存在模型构建复杂、计算量大、预测准确性有限等问题，难以满足现代业务对审批效率和准确性的高要求。
3、随着大数据和机器学习技术的快速发展，越来越多的领域开始尝试利用这些先进技术来优化业务流程和提升决策效率。在客户审批领域如利用机器学习算法对历史数据进行挖掘和分析，以识别影响审批结果的关键因素，并据此构建预测模型。但是仍然存在不足，如模型的学习能力有限、对实时数据的处理能力不足、以及模型的可解释性和易用性较差等问题。
4、因此需要一种能够自主学习和实时模拟客户审批结果的模型，能够充分利用线上历史数据，通过机器学习算法自动挖掘数据中的规律和模式，实现对客户审批结果的准确预测，并将其有效地应用于营销运营等场景中。
技术实现思路b>
1、本专利技术的目的在于解决现有技术中客户审批结果的模拟模型对实时数据的处理能力不足，并且预测准确性有限的问题，提供一种基于历史数据学习的模拟客户审批结果的方法、系统及设备。
2、为达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案予以实现：
3、基于历史数据学习的模拟客户审批结果的方法，包括以下步骤：
4、用户数据收集，收集包含客户基本信息、历史交易记录、信用状况的多维度用户数据；
5、数据预处理，对收集到的用户数据进行清洗，去除重复、错误或无效的数据；对数据进行转换，并从数据中提取出对审批结果具有预测价值的特征；
6、模型构建及训练，利用预处理后的数据和提取的特征，构建并训练预测客户审批结果模型；
7、模型评估，使用独立的测试数据集对训练好的模型进行预测准确性评估；若评估结果符合预设的预测准确性标准，则进入下一步；若评估结果不佳，则对模型参数进行调整优化，并使用优化后的模型重新进行模拟预测，直至评估结果满足要求；
8、根据模拟结果调整营销策略，根据模型预测的客户审批结果，结合业务需求和营销目标，制定或调整相应的营销策略；
9、将策略应用于营销运营场景，将调整后的营销策略应用于实际的营销运营中，以指导客户审批和营销活动；
10、效果监控与迭代优化，监控策略执行后的实际效果；根据监控结果，对模型、营销策略或整个流程进行反馈和迭代优化，持续提升预测准确性和营销效果。
11、所述预测客户审批结果模型具体包括：
12、数据输入层，用于接收客户基本信息、交易行为和信用记录的数据，并对数据进行预处理，其中交易行为和信用记录数据按时间序列进行排列和编码；
13、特征提取层，利用卷积神经网络提取输入数据的局部特征，利用循环神经网络处理时间序列数据以捕捉变化趋势，同时结合决策树和随机森林算法从原始数据中提取关键特征和模式；
14、融合层，将来自卷积神经网络、循环神经网络、决策树和随机森林的特征进行融合，并采用注意力机制为特征赋予权重；
15、预测层，使用多层感知机对融合后的特征进行处理，输出客户审批结果的概率分布，通过调整多层感知机的层数和神经元数量调整以优化模型性能。
16、所述特征提取层具体的提取步骤为：
17、利用卷积神经网络，将输入数据在进行可视化处理的情况下视为二维图像，并通过卷积层和池化层逐步提取数据中的局部特征；
18、利用循环神经网络中的长短期记忆网络或门控循环单元，按时间顺序输入客户信用记录数据，以捕捉信用记录随时间的变化趋势；
19、结合决策树和随机森林算法，对输入数据进行分割和组合，提取出关键的决策规则和特征组合。
20、所述融合层，具体包括：
21、特征融合单元，用于将来自卷积神经网络、循环神经网络、决策树和随机森林提取出的特征进行合并，通过拼接或加权求和实现；
22、注意力机制处理单元，用于对融合后的特征进行处理，通过注意力机制计算每个特征的权重，所述注意力机制采用基于查询、键和值的注意力机制框架，其中将融合后的特征作为值，通过可学习的查询向量与每个特征进行交互，从而计算出每个特征的权重；
23、特征加权与输出单元，根据注意力机制处理单元计算出的权重，对融合后的特征进行加权处理，并将加权后的特征作为后续预测层的输入。
24、所述预测层采用多层感知机架构，具体包括：
25、输入单元，接收融合后的多维度客户特征数据；
26、多个隐藏单元，每个隐藏单元由预设数量的全连接神经元构成，用于处理输入数据并提取高级特征；
27、输出单元，通过sigmoid激活函数输出客户审批结果为批准或拒绝的概率值。
28、所述训练预测客户审批结果模型，具体包括以下步骤：
29、定义损失函数，采用交叉熵损失函数来衡量模型预测结果与实际审批结果之间的差异，具体为：
30、
31、其中n为样本数量，yi为实际的审批结果，由0或1表示，为模型预测的审批结果概率；
32、设定调参目标函数，以模型在验证集上的准确率和召回率的加权和作为调参的目标函数，具体为：
33、f＝ω×precision+(1-ω)×recall (2)
34、其中ω为权重系数，precision为模型在验证集上的准确率，recall为模型在验证集上的召回率；
35、数据划分，将预处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集，分别用于模型的训练、参数调整和性能评估；
36、模型初始化，随机初始化模型的参数，包括卷积神经网络、循环神经网络、决策树、随机森林和多层感知机的权重和偏置；
37、迭代训练，使用训练集对模型进行迭代训练，每次迭代更新模型的参数，使损失函数逐渐减小，采用小批量随机梯度下降算法进行优化，将训练集划分为多个小批量数据，计算每个小批量数据的预测结果和损失函数，根据损失函数对模型参数求导得到梯度，然后使用梯度下降算法更新模型参数；
38、模型评估，在每个迭代周期结束后，使用验证集对模型进行评估，计算准确率、召回率和目标函数值，根据评估结果调整模型的参数；其中准确率的计算公式为：
39、
40、其本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于历史数据学习的模拟客户审批结果的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于历史数据学习的模拟客户审批结果的方法，其特征在于，所述预测客户审批结果模型具体包括：
3.如权利要求2所述的基于历史数据学习的模拟客户审批结果的方法，其特征在于，所述特征提取层具体的提取步骤为：
4.如权利要求2所述的基于历史数据学习的模拟客户审批结果的方法，其特征在于，所述融合层，具体包括：
5.如权利要求2所述的基于历史数据学习的模拟客户审批结果的方法，其特征在于，所述预测层采用多层感知机架构，具体包括：
6.如权利要求1所述的基于历史数据学习的模拟客户审批结果的方法，其特征在于，所述训练预测客户审批结果模型，具体包括以下步骤：
7.如权利要求1所述的基于历史数据学习的模拟客户审批结果的方法，其特征在于，所述模型的迭代优化具体为：
8.基于历史数据学习的模拟客户审批结果的系统，其特征在于，包括以下模块：
9.一种设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计
10.一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，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.基于历史数据学习的模拟客户审批结果的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于历史数据学习的模拟客户审批结果的方法，其特征在于，所述预测客户审批结果模型具体包括：
3.如权利要求2所述的基于历史数据学习的模拟客户审批结果的方法，其特征在于，所述特征提取层具体的提取步骤为：
4.如权利要求2所述的基于历史数据学习的模拟客户审批结果的方法，其特征在于，所述融合层，具体包括：
5.如权利要求2所述的基于历史数据学习的模拟客户审批结果的方法，其特征在于，所述预测层采用多层感知机架构，具体包括：
6.如权利要求1所述的基于历史数据学习的模拟客户审批结...
【专利技术属性】
技术研发人员：李伯健，李世强，杨登富，李菁，葛子健，李自胜，
申请(专利权)人：河南中原消费金融股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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