银行终端交互方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了银行终端交互方法及系统，方法包括：获取登录银行终端的当前客户信息；根据所述当前客户信息和预先建立的分类模型确定当前用户的特征数据；其中，所述预先建立的分类模型为利用机器学习算法和样本数据建立的分类模型；根据所述特征数据向银行终端的反馈交互数据；其中，所述的交互数据包括：向用户推荐的产品信息和/或服务信息。本发明专利技术利用交易数据作为样本数据对模型进行训练，根据客户过往交易数据，推测客户当前的交易需求，在产品界面上优先展现推荐的产品及服务，达到精准营销，提升银行服务客户的整体水平。

【技术实现步骤摘要】
银行终端交互方法及系统
本专利技术涉及数据处理技术，具体的讲是一种银行终端交互方法及系统。
技术介绍
银行金融服务无孔不入的今天，生活的方方面面都离不开银行。银行汇聚了庞大客户的金融数据、业务数据、行为数据。如何利用这些数据信息分析挖掘所蕴含的客户行为规律，预测客户潜在需求，提升客户体验，实现获客、活客、粘客的目标，有很大的经济价值和社会价值。
技术实现思路
为预测客户潜在需求，智能调整银行自助渠道的相关系统，提供因人而异量身定制的千人千面交互，本专利技术实施例提供了一种银行终端交互方法，方法包括：获取登录银行终端的当前客户信息；根据所述当前客户信息和预先建立的分类模型确定当前用户的特征数据；其中，所述预先建立的分类模型为利用机器学习算法和样本数据建立的分类模型；根据所述特征数据向银行终端的反馈交互数据；其中，所述的交互数据包括：向用户推荐的产品信息和/或服务信息。本专利技术实施例中，所述的利用机器学习算法和样本数据建立的分类模型包括：根据预设的特征维度对所述样本数据进行衍生、本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种银行终端交互方法，其特征在于，所述的方法包括：/n获取登录银行终端的当前客户信息；/n根据所述当前客户信息和预先建立的分类模型确定当前用户的特征数据；其中，所述预先建立的分类模型为利用机器学习算法和样本数据建立的分类模型；/n根据所述特征数据向银行终端的反馈交互数据；其中，所述的交互数据包括：向用户推荐的产品信息和/或服务信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种银行终端交互方法，其特征在于，所述的方法包括：
获取登录银行终端的当前客户信息；
根据所述当前客户信息和预先建立的分类模型确定当前用户的特征数据；其中，所述预先建立的分类模型为利用机器学习算法和样本数据建立的分类模型；
根据所述特征数据向银行终端的反馈交互数据；其中，所述的交互数据包括：向用户推荐的产品信息和/或服务信息。


2.如权利要求1所述的银行终端交互方法，其特征在于，所述的利用机器学习算法和样本数据建立的分类模型包括：
根据预设的特征维度对所述样本数据进行衍生、提取及选择处理确定训练样本特征维度集合；
利用所述训练样本特征维度集合和机器学习算法对所述样本数据进行训练建立分类模型。


3.如权利要求2所述的银行终端交互方法，其特征在于，所述的根据所述当前客户信息和所述的分类模型确定当前用户的特征数据；
根据所述当前客户信息和所述分类模型确定当前客户信息对应的特征维度集合；
根据确定的特征维度集合确定当前用户的特征数据。


4.如权利要求3所述的银行终端交互方法，其特征在于，
所述的样本数据包括：线下银行终端的用户交易数据、线上银行终端的用户交易数据；
所述的预设的特征维度包括：用户的画像特征、服务特征、产品特征及行为特征；
所述的特征维度集合包括：用户的画像特征、服务特征、产品特征及行为特征对应的特征数据；
所述的客户信息包括：客户身份信息、IP地址、客户地区、客户交易时间及客户在线时长。


5.一种银行终端交互系统，其特征在于，所述的系统包括：银行终端、交互服务器；其中，所述的交互服务器包括：
信息获取模块，用于获取登录银行终端的当前客户信息；
特征数据确定模块，根据所述当前客户信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：邝嘉升，何斌，莫奇军，陆晓寅，
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：北京;11