一种业务数据的适配方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种业务数据的适配方法及装置，本发明专利技术涉及人工智能术领域，方法包括：获取客户数据库中存储的客户的理财数据，理财数据包括存款数据、贷款数据、中收数据、创利数据；根据客户的理财数据及预设的分组规则对客户进行分组，其中，分组后的客户至少与一个预设标签关联；获取待推荐产品的产品简介，并从产品简介中提取关键词；匹配关键词，得到待推荐产品的适用客户的标签；将适用客户的标签与客户所关联的预设标签进行匹配，得到目标客户；向目标客户批量推荐待推荐产品。本发明专利技术实施例提供的技术方案能够解决现有技术中产品推广的精准度低的问题。

An adaptation method and device of business data

The embodiment of the invention provides an adaptation method and device for business data. The invention relates to the field of artificial intelligence technology. The method includes: obtaining the financial management data of customers stored in the customer database, the financial management data includes deposit data, loan data, middle income data and profit-making data; grouping customers according to the financial management data of customers and preset grouping rules, wherein: The customers after the group are associated with at least one preset label; obtain the product profile of the products to be recommended and extract keywords from the product profile; match keywords to obtain the labels of the applicable customers of the products to be recommended; match the labels of the applicable customers with the preset labels associated with the customers to obtain the target customers; recommend the products to be recommended to the target customers in batches. The technical scheme provided by the embodiment of the invention can solve the problem of low accuracy of product promotion in the prior art.

【技术实现步骤摘要】
一种业务数据的适配方法及装置
本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种业务数据的适配方法及装置。
技术介绍
目前，银行业务复杂多样，客户群体也复杂多样，对于一种新的金融产品的上市推广时，一般会所有客户逐一推广，这样会使得客户因为推广消息过多而导致屏蔽推广消息。传统的营销方式，没有根据客户的特征进行深入分析和挖掘，不能对客户实现个性化精准营销。因此，如何提高产品推广的精准度成为亟待解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种业务数据的适配方法及装置，用以解决现有技术中产品推广的精准度低的问题。为了实现上述目的，根据本专利技术的一个方面，提供了一种业务数据的适配方法，所述方法包括：获取客户数据库中存储的客户的理财数据，所述理财数据包括存款数据、贷款数据、中收数据、创利数据；根据所述客户的理财数据及预设的分组规则对所述客户进行分组，其中，分组后的所述客户至少与一个预设标签关联；获取待推荐产品的产品简介，并从所述产品简介中提取关键词；匹配所述关键词，得到所述待推荐产品的适用客户的标签；将所述适用客户的标签与所述客户所关联的预设标签进行匹配，得到目标客户；向所述目标客户批量推荐所述待推荐产品。进一步地，所述根据所述客户的理财数据及预设的分组规则对所述客户进行分组，包括：根据所述客户的理财数据确定客户相似度；基于确定的所述客户相似度，采用K-均值聚类算法对所述客户进行分组；根据分组后的所述客户的共性制定预设标签；将所述预设标签与所述客户进行关联。进一步地，所述根据所述客户的理财数据及预设的分组规则对所述客户进行分组，还包括：分析所述客户的存款数据，得到所述存款数据中的定期存款、保证金存款、活期存款及理财存款的第一比例；分析所述客户的贷款数据，得到所述贷款数据中的短期贷款、中期贷款及长期贷款的第二比例；分别将所述第一比例及所述第二比例中占比最大的数据所对应的理财方式确认为所述客户的理财倾向；根据所述客户的理财倾向对所述客户进行分组，并将所述理财倾向确认为所述客户的预设标签。进一步地，在所述将所述适用客户的标签与所述客户所关联的预设标签进行匹配，得到目标客户之后，所述方法包括：获取所述目标客户所属的行业，并将所述目标客户分为朝阳行业客户、普通行业客户、夕阳行业客户；根据所述目标客户的行业修正所述目标客户的抗风险等级；根据修正后的所述目标客户的抗风险等级筛选所述目标客户，其中，筛选得到的目标客户的抗风险等级大于或等于所述待推荐产品的风险等级；向所述筛选得到的目标客户批量推荐所述待推荐产品。进一步地，所述向所述目标客户批量推荐所述待推荐产品，包括：根据所述目标客户生成客户推荐列表；基于所述客户推荐列表中被选定的目标客户及推荐渠道向所述被选定的目标客户批量推荐所述待推荐产品，其中，所述推荐渠道包括短信、电话、邮箱或APP推送中的至少一种；判断每个所述被选定的目标客户是否推荐成功；若否，生成提醒信息至预设的客户管理员。进一步地，在所述向所述目标客户批量推荐所述待推荐产品之后，所述方法包括：获取所述目标客户关于所述待推荐产品的浏览次数；根据所述浏览次数，分析所述目标客户的理财意向；输出所述目标客户的理财意向至预设的客户管理员，以使得所述客户管理员能够根据所述理财意向调整所述目标客户所关联的预设标签。为了实现上述目的，根据本专利技术的一个方面，提供了一种业务数据的适配装置，所述装置包括：第一获取单元，用于获取客户数据库中存储的客户的理财数据，所述理财数据包括存款数据、贷款数据、中收数据、创利数据；分组单元，用于根据所述客户的理财数据及预设的分组规则对所述客户进行分组，其中，分组后的所述客户至少与一个预设标签关联；第二获取单元，用于获取待推荐产品的产品简介，并从所述产品简介中提取关键词；处理单元，用于根据所述关键词，得到所述待推荐产品的适用客户的标签；匹配单元，用于将所述适用客户的标签与所述客户所关联的预设标签进行匹配，得到目标客户；推荐单元，用于向所述目标客户批量推荐所述待推荐产品。进一步地，所述分组单元包括：确定子单元，用于根据所述客户的理财数据确定客户相似度；第一分组子单元，用于基于确定的所述客户相似度，采用K-均值聚类算法对所述客户进行分组；制定子单元，用于根据分组后的所述客户的共性制定预设标签；第一关联子单元，用于将所述预设标签与所述客户进行关联。为了实现上述目的，根据本专利技术的一个方面，提供了一种计算机非易失性存储介质，所述存储介质包括存储的程序，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行上述的业务数据的适配方法。为了实现上述目的，根据本专利技术的一个方面，提供了一种计算机设备，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算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的业务数据的适配方法的步骤。在本方案中，通过获取客户的理财数据，并根据客户的理财数据对客户进行分组管理；进一步通过自动获取待推荐产品的产品简介，匹配关键词得到待推荐产品的适用客户类型，根据所述适用客户类型从分组得到的客户进行匹配，从而筛选出目标客户，从而实现目标客户的精准筛选，提高产品的推广精准度。【附图说明】为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例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性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。图1是本专利技术实施例提供的一种可选的业务数据的适配方法的流程图；图2是本专利技术实施例提供的一种可选的业务数据的适配装置的示意图；图3是本专利技术实施例提供的一种可选的计算机设备的示意图。【具体实施方式】为了更好的理解本专利技术的技术方案，下面结合附图对本专利技术实施例进行详细描述。应当明确，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。在本专利技术实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本专利技术。在本专利技术实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。应当理解，尽管在本专利技术实施例中可能采用术语第一、第二、第三等来描述终端，但这些终端不应限于这些术语。这些术语仅用来将终端彼此区分开。例如，在不脱离本专利技术实施例范围的情况下，第一终端也可以被称为第二终端，类似地，第二终端也可以被称为第一终端。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。图1是根据本专利技术实施例的一种业务数据的适配方法的流程图，如图1所示，该方法本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种业务数据的适配方法，其特征在于，所述方法包括：获取客户数据库中存储的客户的理财数据，所述理财数据包括存款数据、贷款数据、中收数据、创利数据；根据所述客户的理财数据及预设的分组规则对所述客户进行分组，其中，分组后的所述客户至少与一个预设标签关联；获取待推荐产品的产品简介，并从所述产品简介中提取关键词；匹配所述关键词，得到所述待推荐产品的适用客户的标签；将所述适用客户的标签与所述客户所关联的预设标签进行匹配，得到目标客户；向所述目标客户批量推荐所述待推荐产品。

【技术特征摘要】
1.一种业务数据的适配方法，其特征在于，所述方法包括：获取客户数据库中存储的客户的理财数据，所述理财数据包括存款数据、贷款数据、中收数据、创利数据；根据所述客户的理财数据及预设的分组规则对所述客户进行分组，其中，分组后的所述客户至少与一个预设标签关联；获取待推荐产品的产品简介，并从所述产品简介中提取关键词；匹配所述关键词，得到所述待推荐产品的适用客户的标签；将所述适用客户的标签与所述客户所关联的预设标签进行匹配，得到目标客户；向所述目标客户批量推荐所述待推荐产品。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述客户的理财数据及预设的分组规则对所述客户进行分组，包括：根据所述客户的理财数据确定客户相似度；基于确定的所述客户相似度，采用K-均值聚类算法对所述客户进行分组；根据分组后的所述客户的共性制定预设标签；将所述预设标签与所述客户进行关联。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述客户的理财数据及预设的分组规则对所述客户进行分组，还包括：分析所述客户的存款数据，得到所述存款数据中的定期存款、保证金存款、活期存款及理财存款的第一比例；分析所述客户的贷款数据，得到所述贷款数据中的短期贷款、中期贷款及长期贷款的第二比例；分别将所述第一比例及所述第二比例中占比最大的数据所对应的理财方式确认为所述客户的理财倾向；根据所述客户的理财倾向对所述客户进行分组，并将所述理财倾向确认为所述客户的预设标签。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述适用客户的标签与所述客户所关联的预设标签进行匹配，得到目标客户之后，所述方法包括：获取所述目标客户所属的行业，并将所述目标客户分为朝阳行业客户、普通行业客户、夕阳行业客户；根据所述目标客户的行业修正所述目标客户的抗风险等级；根据修正后的所述目标客户的抗风险等级筛选所述目标客户，其中，筛选得到的目标客户的抗风险等级大于或等于所述待推荐产品的风险等级；向所述筛选得到的目标客户批量推荐所述待推荐产品。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述向所述目标客户批量推荐所述待推荐产品，包括：根据所述目标客户生成客户推荐列表；...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦宇雯，张姣，范笑爽，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44