【技术实现步骤摘要】
一种辅助决策的方法、系统、服务器和存储介质
本申请实施例涉及计算机
，尤其涉及一种辅助决策的方法、系统、服务器和存储介质。
技术介绍
在金融行业中，经常向客户推广一些活动，以提升客户黏性。但是出于对客户信息保护的需要，业务人员在进行活动推广的时候，无法将行内种子客户的信息提供给银行系统之外的广告投放商进行客户分析和精准广告投放。使得金融行业的业务人员只能依靠自己的业务经验，从数据库中抓取要营销的目标客户进行活动推广。然而这种方式存在着一定不足：过于依赖金融行业业务人员的业务经验，导致目标客户筛选的效率较低，而且一旦出现新业务或者客户群体发生变化，会无法将活动准确的推送给需要的客户，导致活动推广的效果变差，使得业务人员需要重新摸索和积累经验。
技术实现思路
本申请实施例提供一种辅助决策的方法、系统、服务器和存储介质，以达到在业务人员没有业务经验时，提升目标客户筛选效率和准确性的目的。第一方面，本申请实施例提供了一种辅助决策的方法，该方法包括：构建初始辅助决策模型，利用客户样本训练依次初...
【技术保护点】
1.一种辅助决策的方法，其特征在于，所述方法包括：/n构建初始辅助决策模型，利用客户样本训练依次初始训练辅助决策模型，并在训练过程中调整所述初始辅助决策模型的超参数，得到至少三个目标辅助决策模型；/n从所述至少三个目标辅助决策模型中选出预设数量的目标辅助决策模型，并将选出的目标辅助决策模型进行融合，得到最终的辅助决策模型；/n响应于启动目标业务活动的触发操作，利用所述辅助决策模型，从全量客户集合中筛选出目标客户；/n向筛选出的所述目标客户推送目标业务活动。/n
【技术特征摘要】
1.一种辅助决策的方法，其特征在于，所述方法包括：
构建初始辅助决策模型，利用客户样本训练依次初始训练辅助决策模型，并在训练过程中调整所述初始辅助决策模型的超参数，得到至少三个目标辅助决策模型；
从所述至少三个目标辅助决策模型中选出预设数量的目标辅助决策模型，并将选出的目标辅助决策模型进行融合，得到最终的辅助决策模型；
响应于启动目标业务活动的触发操作，利用所述辅助决策模型，从全量客户集合中筛选出目标客户；
向筛选出的所述目标客户推送目标业务活动。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述至少三个目标辅助决策模型中选出预设数量的目标辅助决策模型，包括：
对各个目标辅助决策模型的预测效果进行评估，并根据评估结果选出预设数量的目标辅助决策模型。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，最终的辅助决策模型的输出为：其中，X为组成最终辅助决策模型中各个目标辅助决策模型的预测值的均值，h为预测的客户参加目标业务活动的概率值；
相应的，利用所述辅助决策模型，从全量客户集合中筛选出目标客户，包括：
将全量客户集合中的客户数据依次输入到辅助决策模型中，并根据辅助决策模型输出的预测值，确定目标客户。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，辅助决策模型为梯度下降树模型；
相应的，辅助决策模型预设的超参数包括梯度下降树的最大深度、学习率、梯度下降树的最大颗数。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对各个目标辅助决策模型的预测效果进行评估的过程，包括：
针对任一目标辅助决策模型，根据目标辅助决策模型输出的预测值和实际值，计算所述目标辅助决策模型的AUC值，其中，AUC值用于评估目标辅助决策模型预测效果。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据评估结果选出预设数量的目标辅助决策模型的过程，包括：
根据各个目标辅助决策模型的AUC值大小，对各个目标辅助决策模型进行排序；
根据排序结果从中选出预设数量的目标辅助决策模型。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在训练辅助决策模型之前，所述方法还包括：
获取业务人员上传的初始客户样本集、目标业务类型和目标业务所属的目标业务部门。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
判断初始客户样本集中的正样本数量和负样...
【专利技术属性】
技术研发人员：凌晓蔚，
申请(专利权)人：中国建设银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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