本发明专利技术实施例公开了银行智能营销方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取营销活动场景的用户数据；根据所述用户数据以及所述营销活动场景进行资格身份认证检查，以判断参与营销活动场景的用户是否是正常用户；若参与营销活动场景的用户不是正常用户，则过滤所述用户对应的用户数据，并执行所述获取营销活动场景的用户数据；若参与营销活动场景的用户是正常用户，则规划最佳营销路径，并发送至终端，以获取终端的用户营销结果；对所述用户营销结果进行核销资格处理。通过实施本发明专利技术实施例的方法可实现可进行有效的身份资格认证，结合用户数据和营销活动场景确定的最佳营销路径，以实现根据用户特性实施精准营销推广。广。广。
【技术实现步骤摘要】
银行智能营销方法、装置、计算机设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及计算机，更具体地说是指银行智能营销方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
[0002]银行系统为了提高业绩，进行了大量的推广营销场景如推广车主卡、信用卡开卡等，并为参与活动的用户进行优惠票券或现金返还等权益政策，一方面，这类营销推广活动对于部分用户来说是形成了打扰，导致客诉；另一方面，由营销活动的权益政策引来少数不法分子进行非法套利行为。但是现有技术并不能进行有效的身份资格认证，也无法根据用户特性实现精准营销推广。
[0003]因此，有必要设计一种新的方法，实现可进行有效的身份资格认证，根据用户特性实现精准营销推广。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于克服现有技术的缺陷，提供银行智能营销方法、装置、计算机设备及存储介质。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：银行智能营销方法，包括：
[0006]获取营销活动场景的用户数据；
[0007]根据所述用户数据以及所述营销活动场景进行资格身份认证检查，以判断参与营销活动场景的用户是否是正常用户；
[0008]若参与营销活动场景的用户不是正常用户，则过滤所述用户对应的用户数据，并执行所述获取营销活动场景的用户数据；
[0009]若参与营销活动场景的用户是正常用户，则规划最佳营销路径，并发送至终端，以获取终端的用户营销结果；
[0010]对所述用户营销结果进行核销资格处理。
[0011]其进一步技术方案为：所述用户数据是通过SDK进行脱敏和加密处理，并进行数值特征化后形成的数据。
[0012]其进一步技术方案为：所述根据所述用户数据以及所述营销活动场景进行资格身份认证检查，以判断参与营销活动场景的用户是否是正常用户，包括：
[0013]根据所述用户数据以及所述营销活动场景采用硬性身份资格规则进行用户身份认证检查，以得到检查结果；
[0014]判断所述检查结果是否是符合硬性身份资格规则的结果；
[0015]若所述检查结果不是符合硬性身份资格规则的结果，则确定参与营销活动场景的用户不是正常用户；
[0016]若所述检查结果是符合硬性身份资格规则的结果，则根据所述用户数据以及所述营销活动场景进行反套利身份资格判定，以得到判定结果；
[0017]判断所述判定结果是否是反套利身份；
[0018]若所述判定结果不是反套利身份，则确定参与营销活动场景的用户是正常用户；
[0019]若所述判定结果是反套利身份，则执行所述确定参与营销活动场景的用户不是正常用户。
[0020]其进一步技术方案为：所述根据所述用户数据以及所述营销活动场景进行反套利身份资格判定，以得到判定结果，包括；
[0021]采用分类模型根据所述用户数据以及所述营销活动场景进行反套利身份资格判定，以得到判定结果；
[0022]其中，所述分类模型是通过对历史营销数据中的套利行为进行数据标注以作为样本集训练决策树模型所得的，或者，所述分类模型是基于K紧邻相似比较算法生成的模型。
[0023]其进一步技术方案为：所述规划最佳营销路径，并发送至终端，以获取终端的用户营销结果，包括：
[0024]对所述营销活动场景进行WEB页面组件化，并对每个营销页面进行编号，且对逻辑组件进行ID化表示；
[0025]采用营销转化率预测模型对所述用户数据进行最终营销转化率的预测，以得到营销转化率；
[0026]根据所述营销转化率确定最佳营销路径，并发送至终端，以获取终端的用户营销结果。
[0027]其进一步技术方案为：所述营销转化率预测模型是通过拉取所述营销活动场景的历史营销用户行为数据，并采用机器学习模型或深度学习模型对所述历史营销用户行为数据进行模型迭代训练所得的。
[0028]其进一步技术方案为：所述采用营销转化率预测模型对所述用户数据进行最终营销转化率的预测，以得到营销转化率，包括：
[0029]根据所述用户数据以及所述营销活动场景生成潜在全部的营销路径信息；
[0030]采用营销转化率预测模型确定潜在全部的营销路径信息对应的营销转化率。
[0031]本专利技术还提供了银行智能营销装置，包括：
[0032]数据获取单元，用于获取营销活动场景的用户数据；
[0033]资格检查单元，用于根据所述用户数据以及所述营销活动场景进行资格身份认证检查，以判断参与营销活动场景的用户是否是正常用户；
[0034]过滤单元，用于若参与营销活动场景的用户不是正常用户，则过滤所述用户对应的用户数据，并执行所述获取营销活动场景的用户数据；
[0035]路径确定单元，用于若参与营销活动场景的用户是正常用户，则规划最佳营销路径，并发送至终端，以获取终端的用户营销结果；
[0036]核销单元，用于对所述用户营销结果进行核销资格处理。
[0037]本专利技术还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法。
[0038]本专利技术还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现上述的方法。
[0039]本专利技术与现有技术相比的有益效果是：本专利技术通过获取营销活动场景的用户数
据，对用户进行资格身份认证检查，在确保用户是正常用户的情况下，分析用户参与营销的最终转化概率，规划最佳营销路径，实现可进行有效的身份资格认证，结合用户数据和营销活动场景确定的最佳营销路径，以实现根据用户特性实施精准营销推广。
[0040]下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步描述。
附图说明
[0041]为了更清楚地说明本专利技术实施例技术方案，下面将对实施例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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0042]图1为本专利技术实施例提供的银行智能营销方法的应用场景示意图；
[0043]图2为本专利技术实施例提供的银行智能营销方法的流程示意图；
[0044]图3为本专利技术实施例提供的银行智能营销方法的子流程示意图；
[0045]图4为本专利技术实施例提供的银行智能营销方法的子流程示意图；
[0046]图5为本专利技术实施例提供的银行智能营销方法的子流程示意图；
[0047]图6为本专利技术实施例提供的银行智能营销装置的示意性框图；
[0048]图7为本专利技术实施例提供的银行智能营销装置的资格检查单元的示意性框图；
[0049]图8为本专利技术实施例提供的银行智能营销装置的路径确定单元的示意性框图；
[0050]图9为本专利技术实施例提供的银行智能营销装置的预测子单元的示意性框图；
[0051]图10为本专利技术实施例提供的计算机设备的示本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.银行智能营销方法，其特征在于，包括：获取营销活动场景的用户数据；根据所述用户数据以及所述营销活动场景进行资格身份认证检查，以判断参与营销活动场景的用户是否是正常用户；若参与营销活动场景的用户不是正常用户，则过滤所述用户对应的用户数据，并执行所述获取营销活动场景的用户数据；若参与营销活动场景的用户是正常用户，则规划最佳营销路径，并发送至终端，以获取终端的用户营销结果；对所述用户营销结果进行核销资格处理。2.根据权利要求1所述的银行智能营销方法，其特征在于，所述用户数据是通过SDK进行脱敏和加密处理，并进行数值特征化后形成的数据。3.根据权利要求1所述的银行智能营销方法，其特征在于，所述根据所述用户数据以及所述营销活动场景进行资格身份认证检查，以判断参与营销活动场景的用户是否是正常用户，包括：根据所述用户数据以及所述营销活动场景采用硬性身份资格规则进行用户身份认证检查，以得到检查结果；判断所述检查结果是否是符合硬性身份资格规则的结果；若所述检查结果不是符合硬性身份资格规则的结果，则确定参与营销活动场景的用户不是正常用户；若所述检查结果是符合硬性身份资格规则的结果，则根据所述用户数据以及所述营销活动场景进行反套利身份资格判定，以得到判定结果；判断所述判定结果是否是反套利身份；若所述判定结果不是反套利身份，则确定参与营销活动场景的用户是正常用户；若所述判定结果是反套利身份，则执行所述确定参与营销活动场景的用户不是正常用户。4.根据权利要求3所述的银行智能营销方法，其特征在于，所述根据所述用户数据以及所述营销活动场景进行反套利身份资格判定，以得到判定结果，包括；采用分类模型根据所述用户数据以及所述营销活动场景进行反套利身份资格判定，以得到判定结果；其中，所述分类模型是通过对历史营销数据中的套利行为进行数据标注以作为样本集训练决策树模型所得的，或者，所述分类模型是基于K紧邻相似比较算法生成的模型。5.根据权利要求1所述的银...
【专利技术属性】
技术研发人员：高鹏，康维鹏，袁兰，吴飞，周伟华，高峰，潘晶，
申请(专利权)人：杭州摸象大数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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