客户预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种客户预测方法及装置，属于人工智能，其中该方法包括：从发票系统获取增值税交易数据；确定各交易与各增值税发票的关联关系；通过关联关系确定客户的交易周期、交易金额、交易方向、开票周期、开票金额之一或者其组合后，输入预测客户流量模型，预测客户的交易动向，其中，所述预测客户流量模型是根据历史客户的交易周期、交易金额、交易方向、开票周期、开票金额之一或者其组合，通过机器学习对模型进行训练得到的。本发明专利技术可以通过模型训练得到的是客户在金融行为上的行为特征，而非其他商业特征，如消费类型倾向、口味偏好、购车颜色偏好等，因而，对客户作出的预测也能很好地针对银行金融的特点。好地针对银行金融的特点。好地针对银行金融的特点。

【技术实现步骤摘要】
客户预测方法及装置


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及客户预测方法及装置。

技术介绍

[0002]众所周知对于银行金融机构来说，客户是第一位，因此，银行拓展客户维护客户也就成了重中之重的任务，尤其是一些优质的老客户。因此，掌握客户动态是银行金融机构需要关注以及解决的关键问题。
[0003]目前也有一些了解客户动态的商业手段，比如最传统的定期走访客户，也有用大数据来了解客户状态的，但是，现有技术的不足在于，这些客户调查手段通常针对的是整个商业环境，对银行金融机构没有针对性，并不能很好地契合银行客户的特点。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种客户预测方法，用以解决现有客户调查手段不能契合银行客户特点的问题，该方法包括：
[0005]从发票系统获取增值税交易数据；
[0006]确定各交易与各增值税发票的关联关系；
[0007]通过关联关系确定客户的交易周期、交易金额、交易方向、开票周期、开票金额之一或者其组合后，输入预测客户流量模型，预测客户的交易动向，其中，所述预测客户流量模型是根据历史客户的交易周期、交易金额、交易方向、开票周期、开票金额之一或者其组合，通过机器学习对模型进行训练得到的。
[0008]本专利技术实施例还提供一种客户预测装置，用以解决现有客户调查手段不能契合银行客户特点的问题，该装置包括：
[0009]数据模块，用于从发票系统获取增值税交易数据；
[0010]关系模块，用于确定各交易与各增值税发票的关联关系；
[0011]预测模块，用于通过关联关系确定客户的交易周期、交易金额、交易方向、开票周期、开票金额之一或者其组合后，输入预测客户流量模型，预测客户的交易动向，其中，所述预测客户流量模型是根据历史客户的交易周期、交易金额、交易方向、开票周期、开票金额之一或者其组合，通过机器学习对模型进行训练得到的。
[0012]本专利技术实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述客户预测方法。
[0013]本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读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实现上述客户预测方法。
[0014]本专利技术实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述客户预测方法。
[0015]本专利技术实施例中，与现有技术中对银行金融的特点没有针对性的技术方案相比，
通过使用金融数据：增值税发票及交易数据，在通过构建预测客户流量模型，选用客户的交易周期、交易金额、交易方向、开票周期、开票金额之一或者其组合的数据来进行预测，能够契合银行金融行业的特点，由于采用的是来自客户的增值税交易数据来进行分析，通过模型训练得到的是客户在金融行为上的行为特征，而非其他商业特征，如消费类型倾向、口味偏好、购车颜色偏好等，因而，对客户作出的预测也能很好地针对银行金融的特点。
附图说明
[0016]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。在附图中：
[0017]图1为本专利技术实施例中客户预测方法实施流程示意图；
[0018]图2为本专利技术实施例中客户预测实施流程示意图；
[0019]图3为本专利技术实施例中客户预测框架示意图；
[0020]图4为本专利技术实施例中客户预测装置结构示意图；
[0021]图5为本专利技术实施例中计算机设备示意图。
具体实施方式
[0022]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本专利技术实施例做进一步详细说明。在此，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，但并不作为对本专利技术的限定。
[0023]专利技术人在专利技术过程中注意到：
[0024]增值税是以商品(含应税劳务)在流转过程中产生的增值额作为计税依据而征收的一种流转税。从计税原理上说，增值税是对商品生产、流通、劳务服务中多个环节的新增价值或商品的附加值征收的一种流转税。实行价外税，也就是由消费者负担，有增值才征税没增值不征税。
[0025]增值税是对销售货物或者提供加工、修理修配劳务以及进口货物的单位和个人就其实现的增值额征收的一个税种。
[0026]增值税专用发票只限于增值税一般纳税人领购使用的，既作为纳税人反映经济活动中的重要会计凭证又是兼记销货方纳税义务和购货方进项税额的合法证明；是增值税计算和管理中重要的决定性的合法的专用发票。
[0027]实行增值税专用发票与普通发票不同，不仅具有商事凭证的作用，由于实行凭发票注明税款扣税，购货方要向销货方支付增值税。它具有完税凭证的作用。
[0028]开票时，发票的抬头要与企业名称的全称一致，增值税发票必须要有税号，不符合规定的发票，不得作为税收凭证。
[0029]增值税专用发票只有增值税一般纳税人和税务机关为增值税小规模纳税人代开时使用。纳税人要从事正常的生产经营活动，一方面要向收款方索取发票，同时也要向付款方开具发票。
[0030]增值税是以增值额为税基，形成“环环征收、层层抵扣”的链条抵扣机制，因此不论
是个人还是企业，为了能够最大限度的进行报销或者抵扣税额，都会积极向销售方索取增值税发票。而增值税发票则是依据发生的交易(可开票交易)，这些可开票交易中包含了客户、账户、税务、交易、开票等等信息，因此可以通过增值税交易及发票数据来构建预测客户流量的模型，针对客户采取不同的维护方式，更好保护老客户，拓展业务，发展新客户，维护银行金融机构的口碑。
[0031]图1为客户预测方法实施流程示意图，如图所示，可以包括：
[0032]步骤101、从发票系统获取增值税交易数据；
[0033]步骤102、确定各交易与各增值税发票的关联关系；
[0034]步骤103、通过关联关系确定客户的交易周期、交易金额、交易方向、开票周期、开票金额之一或者其组合后，输入预测客户流量模型，预测客户的交易动向，其中，所述预测客户流量模型是根据历史客户的交易周期、交易金额、交易方向、开票周期、开票金额之一或者其组合，通过机器学习对模型进行训练得到的。
[0035]下面以实例进行说明。
[0036]图2为客户预测实施流程示意图，如图所示，可以包括：
[0037]步骤201、发票系统接收各个业务上游交易数据；分别转入步骤202、203；
[0038]步骤202、发票交易数据清洗处理，特征项衍生；
[0039]步骤203、基于交易进行发票开具；
[0040]步骤204、发票交易数据清洗处理，特征项衍生；
[0041]步骤205本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种客户预测方法，其特征在于，包括：从发票系统获取增值税交易数据；确定各交易与各增值税发票的关联关系；通过关联关系确定客户的交易周期、交易金额、交易方向、开票周期、开票金额之一或者其组合后，输入预测客户流量模型，预测客户的交易动向，其中，所述预测客户流量模型是根据历史客户的交易周期、交易金额、交易方向、开票周期、开票金额之一或者其组合，通过机器学习对模型进行训练得到的。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，增值税交易数据包括以下数据之一或者其组合：包含以下数据之一或者其组合的客户信息：客户号、客户类型、客户的购方税务信息；包含以下数据之一或者其组合的账户信息：账号、卡号、开户行；包含以下数据之一或者其组合的购买方的消费信息：消费的地区、货物或应税劳务名称、消费金额、消费金额应缴纳税额、税率、消费时间以及交易明细；销售方税务信息。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定各交易与各增值税发票的关联关系是按以下类别之一或者其组合进行关联的：客户类型、消费地区、客户的消费金额、客户的消费金额应缴纳税额、货物或应税劳务名称、客户的消费周期。4.如权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，进一步包括：以项为单位预测客户在业务上的流失率、或者预测客户的流失率，以项为单位预测客户对新业务的增长率、统计新客户。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，进一步包括：当相同地区出现以下情形之一或者其组合时，发出告警：以项为单位预测客户在业务上的流失率升高或降低；预测客户的流失率升高或降低；以项为单位预测客户对新业务的增长率升高或降低；统计的新客户升高或降低。6.一种客户预测装置，其特征在于，包括：数据模块，用于从发票系统获取增值税交易数据；关系模块，用于确定各交易与各增值税发票的关联关系；预测模块，用于通过关联关系确定客户的交易周期、交易金额、交易方向、开票周期、开票金额之一或者其组合后，输入预测客户流量模型，预测客户的交易动向，...

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