营销客户清单生成方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种营销客户清单生成方法、装置、电子设备及存储介质，能够加载存量客户指定时段内的多维度数据，进而基于较早的第一时段和第二时段内的多维度数据训练预测模型，基于该预测模型对较晚的第三时段内的多维度数据进行预测得到存量客户在未来的实际用款意愿，从而基于该存量客户的实际用款意愿确定其中可营销的营销客户。基于本发明专利技术，能够精准给出营销客户，在满足风控指标的前提下，实现有效、精准的营销。精准的营销。精准的营销。

【技术实现步骤摘要】
营销客户清单生成方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及软件
，更具体地说，涉及一种营销客户清单生成方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前银行向客户做营销，比如营销消费贷，大多是客户经理随机打电话营销、或者短信平台全员发短信告诉客户“我行现推出xxx贷款产品，利率xxx，只需xxx就可办理”，这导致银行投入很大，客户更是不胜其烦。另一方面，一些提交了贷款申请并且银行审批了额度的客户，并没有真正发生提款，这对银行来时也是额度的闲置和浪费，不能产生收益。
[0003]因此，如何挖掘出真正有用款意愿的客户，进而在满足风控要求的前提下，实现精准的客户贷款营销是现阶段亟需解决的问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，为解决上述问题，本专利技术提供一种营销客户清单生成方法、装置、电子设备及存储介质，技术方案如下：
[0005]一种营销客户清单生成方法，所述方法包括：
[0006]加载存量客户指定时段内的多维度数据，所述指定时段包括时间连续的第一时段、第二时段和第三时段，所述第一时段早于所述第二时段、且所述第二时段早于所述第三时段；
[0007]训练预测模型，所述预测模型以所述第一时段内的多维度数据作为样本、以对所述样本用款意愿的预测结果趋近于其标注结果为目标，对基础模型进行训练，所述样本的标注结果基于所述第二时段内的多维度数据所确定；
[0008]将所述第三时段内的多维度数据输入至所述预测模型以预测所述存量客户的实际用款意愿，并基于所述存量客户的实际用款意愿确定所述存量用户中营销客户。
[0009]可选的，所述方法还包括：
[0010]对所述多维度数据进行数据探查及筛选。
[0011]可选的，所述训练预测模型，包括：
[0012]对所述样本进行加工得到所述样本对应的特征宽表；
[0013]确定所述样本中用于本次迭代训练的目标样本，将所述目标样本对应的特征宽表、以及所述目标样本的标注结果输入至所述基础模型中，以调整所述基础模型的网络参数；
[0014]在不满足对应的训练结束条件的情况下，返回执行所述确定所述样本中用于本次迭代训练的目标样本，这一步骤；
[0015]在满足对应的训练结束条件的情况下，将网络参数调整后的所述基础网络作为所述预测模型。
[0016]可选的，所述基于所述存量客户的实际用款意愿确定所述存量用户中营销客户，
包括：
[0017]确定所述存量客户中实际用款意愿高于对应阈值的候选客户；
[0018]按照预设的业务规则从所述候选客户中筛选所述营销客户。
[0019]一种营销客户清单生成装置，所述装置包括：
[0020]数据加载模块，用于加载存量客户指定时段内的多维度数据，所述指定时段包括时间连续的第一时段、第二时段和第三时段，所述第一时段早于所述第二时段、且所述第二时段早于所述第三时段；
[0021]模型训练模块，用于训练预测模型，所述预测模型以所述第一时段内的多维度数据作为样本、以对所述样本用款意愿的预测结果趋近于其标注结果为目标，对基础模型进行训练，所述样本的标注结果基于所述第二时段内的多维度数据所确定；
[0022]营销客户准出模块，用于将所述第三时段内的多维度数据输入至所述预测模型以预测所述存量客户的实际用款意愿，并基于所述存量客户的实际用款意愿确定所述存量用户中营销客户。
[0023]可选的，所述数据加载模块，还用于：
[0024]对所述多维度数据进行数据探查及筛选。
[0025]可选的，所述模型训练模块，具体用于：
[0026]对所述样本进行加工得到所述样本对应的特征宽表；确定所述样本中用于本次迭代训练的目标样本，将所述目标样本对应的特征宽表、以及所述目标样本的标注结果输入至所述基础模型中，以调整所述基础模型的网络参数；在不满足对应的训练结束条件的情况下，返回执行所述确定所述样本中用于本次迭代训练的目标样本，这一步骤；在满足对应的训练结束条件的情况下，将网络参数调整后的所述基础网络作为所述预测模型。
[0027]可选的，用于基于所述存量客户的实际用款意愿确定所述存量用户中营销客户的所述营销客户准出模块，具体用于：
[0028]确定所述存量客户中实际用款意愿高于对应阈值的候选客户；按照预设的业务规则从所述候选客户中筛选所述营销客户。
[0029]一种电子设备，所述电子设备包括：至少一个存储器和至少一个处理器；所述存储器存储有程序，所述处理器调用所述存储器存储的程序，所述程序用于实现所述的营销客户清单生成方法。
[0030]一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行所述的营销客户清单生成方法。
[0031]相较于现有技术，本专利技术实现的有益效果为：
[0032]本专利技术提供一种营销客户清单生成方法、装置、电子设备及存储介质，能够加载存量客户指定时段内的多维度数据，进而基于较早的第一时段和第二时段内的多维度数据训练预测模型，基于该预测模型对较晚的第三时段内的多维度数据进行预测得到存量客户在未来的实际用款意愿，从而基于该存量客户的实际用款意愿确定其中可营销的营销客户。基于本专利技术，能够精准给出营销客户，在满足风控指标的前提下，实现有效、精准的营销。
附图说明
[0033]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现
有技术描述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的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0034]图1为本专利技术实施例提供的营销客户清单生成方法的方法流程图；
[0035]图2为本专利技术实施例提供的营销客户清单生成方法的另一方法流程图；
[0036]图3为本专利技术实施例提供的营销客户清单生成装置的结构示意图；
[0037]图4为本专利技术实施例提供的电子设备的硬件结构框。
具体实施方式
[0038]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0039]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。
[0040]申请人经过研究发现现有的银行营销体系存在以下缺点：
[0041]银行无法找到真正有用款意愿和需求的客户，盲目营销，成本大、见效低；客户频繁接到各种营销电话、短信，但自身又不需要，客户体验差；一些提交了贷款申请并且银行审批了额度的客户，并没有真正发生提款用款，这对银行来时也是额度的闲置和浪费，不能产生收益。普遍的营销逻辑简单本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种营销客户清单生成方法，其特征在于，所述方法包括：加载存量客户指定时段内的多维度数据，所述指定时段包括时间连续的第一时段、第二时段和第三时段，所述第一时段早于所述第二时段、且所述第二时段早于所述第三时段；训练预测模型，所述预测模型以所述第一时段内的多维度数据作为样本、以对所述样本用款意愿的预测结果趋近于其标注结果为目标，对基础模型进行训练，所述样本的标注结果基于所述第二时段内的多维度数据所确定；将所述第三时段内的多维度数据输入至所述预测模型以预测所述存量客户的实际用款意愿，并基于所述存量客户的实际用款意愿确定所述存量用户中营销客户。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述多维度数据进行数据探查及筛选。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练预测模型，包括：对所述样本进行加工得到所述样本对应的特征宽表；确定所述样本中用于本次迭代训练的目标样本，将所述目标样本对应的特征宽表、以及所述目标样本的标注结果输入至所述基础模型中，以调整所述基础模型的网络参数；在不满足对应的训练结束条件的情况下，返回执行所述确定所述样本中用于本次迭代训练的目标样本，这一步骤；在满足对应的训练结束条件的情况下，将网络参数调整后的所述基础网络作为所述预测模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述存量客户的实际用款意愿确定所述存量用户中营销客户，包括：确定所述存量客户中实际用款意愿高于对应阈值的候选客户；按照预设的业务规则从所述候选客户中筛选所述营销客户。5.一种营销客户清单生成装置，其特征在于，所述装置包括：数据加载模块，用于加载存量客户指定时段内的多维度数据，所述指定时段包括时间连续的第一时段、第二时段和第三时段，所述第一时段早于所述第二时段、且所述第二时段早于所述第三时段；模型训练模块，用于训练预测模型，所述预...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭慧杰，钱丽雯，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：