一种基于智能匹配的客户关系分配方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于智能匹配的客户关系分配方法及系统，通过客户与客户经理的标签信息向量化，结合智能匹配预测模型，从而实现高可靠性的信息匹配，能够针对银行在进行客户关系管理时以客观的方式进行智能匹配，并且能够更准确的为客户找到合适的客户经理，节约了客户分配的人力投入，提升了客户关系的合理性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能匹配的客户关系分配方法及系统
本专利技术涉及金融管理
，尤其涉及一种基于智能匹配的客户关系分配方法及系统。
技术介绍
客户是企业的核心资产，客户关系又是企业经营客户提升核心竞争力的一种有效手段。为提升竞争力，客户关系需要高效的、精准的、智能的管理手段。在金融领域中，客户关系的管理尤显重要，而已有的技术主要靠人工处理，一方面耗费人力成本，另一方面靠人力有较多主观因素，无法客观的进行合理匹配。以我国传统的股份制商业银行为例，排名靠前几个商业银行的零售客户数都已突破1亿，单个商业银行的零售客户经理平均约为20000人。对于这种数量级的任务，靠人力成本进行客户关系分配的工作量巨大，并且每天都会涉及客户关系的调整，业务繁重。另外，不同的客户有不同的金融诉求，不同的客户经理也有不同的偏重能力，靠人力分配是无法客观的进行适当匹配。
技术实现思路
为解决现有技术的不足，本专利技术提出一种基于智能匹配的客户关系分配方法及系统，通过客户与客户经理的标签信息向量化，结合智能匹配预测模型，从而实现高可靠性的信息匹配，能够针对银行在本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于智能匹配的客户关系分配方法，其特征在于，包括：/n从客户信息中提取客户标签信息；/n从客户经理信息中提取客户经理标签信息；/n将客户标签信息与客户经理标签信息分别向量化处理为客户向量与客户经理向量，并分别归一化计算获得客户向量值与客户经理向量值；/n将客户向量值带入智能匹配模型计算得到预测匹配向量值；/n通过比对预测匹配向量值与客户经理向量值获得向量值相似度，向客户推荐向量值相似度靠前的多个客户经理。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于智能匹配的客户关系分配方法，其特征在于，包括：
从客户信息中提取客户标签信息；
从客户经理信息中提取客户经理标签信息；
将客户标签信息与客户经理标签信息分别向量化处理为客户向量与客户经理向量，并分别归一化计算获得客户向量值与客户经理向量值；
将客户向量值带入智能匹配模型计算得到预测匹配向量值；
通过比对预测匹配向量值与客户经理向量值获得向量值相似度，向客户推荐向量值相似度靠前的多个客户经理。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
预先制定约束规则；所述约束规则包括客户经理管户人数、客户和客户经理归属机构一致。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述智能匹配模型包括基于历史数据和约束规则训练得到的BP神经网络匹配模型。


4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述向客户推荐向量值相似度靠前的多个客户经理包括将向量值相似度靠前的客户经理向量值反归一化计算获得对应的客户经理向量，并通过所述客户经理向量筛选向客户推荐的客户经理。


5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从客户信息中提取客户标签信息包括对客户信息进行分词并统计词频确定客户...

【专利技术属性】
技术研发人员：翟坤，陈捷，曹琳，
申请(专利权)人：中信银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11