一种银行业务价值预测方法、装置、设备及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种银行业务价值预测方法、装置、设备及可读存储介质，涉及计算机技术领域，包括：获取产品历史数据和需求分析，需求分析包括需求名称、目录、关联系统和需求规则；根据产品历史数据和需求分析计算得到需求数据集合，需求数据集合内一个元素为一个交易对应的交易需求改造次数、需求规则集合和交易信用值；根据产品历史数据建立产品价值数学模型，将需求数据集合作为输入值，求解产品价值数学模型得到产品价值集合，产品价值集合内一个元素为一个产品对应的产品需求改造次数、新增业务规则占比和产品信用值；根据产品价值集合计算得到产品价值预测结果，通过将产品与需求之间通过价值链建立关联关系，定量反应某个产品的价值属性，实时展示业务变化方向以及需求的质量，评估业务变化方向从而提升了客户体验、降低运营成本，形成正向循环。形成正向循环。形成正向循环。

【技术实现步骤摘要】
一种银行业务价值预测方法、装置、设备及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机
，具体而言，涉及银行业务价值预测方法、装置、设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]当前银行金融科技应用快速发展，深入各业务条线，交易银行、手机银行、智能柜台等业务全面推出，提升了客户体验、降低了运营成本。但是随着银行业多维度发展，业务场景多且复杂，导致业务人员无法直观的判断业务价值高低、把控业务变化方向。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种银行预测业务简直方法、装置、设备及可读存储介质，以改善上述问题。为了实现上述目的，本专利技术采取的技术方案如下：
[0004]第一方面，本申请提供了一种银行业务价值预测方法，包括：获取产品历史数据和需求分析，所述需求分析包括需求名称、目录、关联系统和需求规则；根据所述产品历史数据和所述需求分析计算得到需求数据集合，所述需求数据集合内一个元素为一个交易对应的交易需求改造次数、需求规则集合和交易信用值；根据所述产品历史数据建立产品价值数学模型，将所述需求数据集合作为输入值，求解所述产品价值数学模型得到产品价值集合，所述产品价值集合内一个元素为一个产品对应的产品需求改造次数、新增业务规则占比和产品信用值；根据所述产品价值集合计算得到产品价值预测结果。
[0005]第二方面，本申请还提供了一种银行业务价值预测推荐装置，包括：数据采集单元，用于获取产品历史数据和需求分析，所述需求分析包括需求名称、目录、关联系统和需求规则；数据处理单元，用于根据所述产品历史数据和所述需求分析计算得到需求数据集合，所述需求数据集合内一个元素为一个交易对应的交易需求改造次数、需求规则集合和交易信用值；数据分析单元，用于根据所述产品历史数据建立产品价值数学模型，将所述需求数据集合作为输入值，求解所述产品价值数学模型得到产品价值集合，所述产品价值集合内一个元素为一个产品对应的产品需求改造次数、新增业务规则占比和产品信用值；数据生成单元，用于根据所述产品价值集合计算得到产品价值预测结果。
[0006]第三方面，本申请还提供了一种银行业务价值预测设备，包括：
[0007]存储器，用于存储计算机程序；
[0008]处理器，用于执行所述计算机程序时实现所述银行业务价值预测方法的步骤。
[0009]第四方面，本申请还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于银行业务价值预测方法的步骤。
[0010]本专利技术的有益效果为：
[0011]本专利技术提供的银行业务价值预测方法通过数据处理，可以得到产品需求改造次数；本专利技术通过结合历史数据和需求分析，计算出产品的信用值和新增业务规则占比；本专利技术将产品与需求之间，通过价值链作为中间桥梁，建立关联关系，定量反应某个产品的价值
属性，实时展示业务变化方向以及需求的质量，在项目管理上提供抓手，来评估业务变化方向，正确引入资源，推动产品创新，从而提升了客户体验、降低运营成本，形成正向循环。
[0012]本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术实施例了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
[0013]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发
[0014]明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通5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相关的附图。
[0015]图1为本专利技术实施例中所述的银行业务价值预测方法流程示意图；
[0016]图2为本专利技术实施例中所述的银行业务价值预测装置结构示意0图；
[0017]图3为本专利技术实施例中所述的银行业务价值预测设备结构示意图；
[0018]图4为本专利技术实施例中所述的银行业务价值预测方法中的权重判断矩阵；
[0019]图5为本专利技术实施例中所述的银行业务价值预测方法中的产品价值分档表。
具体实施方式
[0020]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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、0完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，
[0021]而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域5普通技术人员在没有作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。
[0022]应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本专利技术的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0023]实施例1：
[0024]本实施例提供了一种银行理财产品推荐方法。
[0025]参见图1，图中示出了本方法包括步骤S100、步骤S200、步骤S300、步骤S400。
[0026]S100、获取产品历史数据和需求分析，需求分析包括需求名称、目录、关联系统和需求规则。
[0027]需要说明的是，在本步骤中，历史数据为银行业务管理系统(例如天航系统)近五年内存储的生产事件、业务工单等数据，需求分析为银行工作人员对重要业务的分析报告，需求名称为该分析报告的名称，目录为该分析报告中业务的名称，关联关系为分析报告中客户、业务与系统之间的关系，需求规则为该分析报告中的列举的业务交易规则。
[0028]S200、根据产品历史数据和需求分析计算得到需求数据集合，需求数据集合内一个元素为一个交易对应的交易需求改造次数、需求规则集合和交易信用值。
[0029]需要说明的是，在本步骤中，交易需求改造次数为分析报告中每个系统交易的业务改造次数，需求规则集合是系统将分析报告中列举的业务规则合并生成的集合，交易信用值为系统内每个交易对应的通过人工分析得到信用值。
[0030]S300、根据产品历史数据建立产品价值数学模型，将需求数据集合作为输入值，求解产品价值数学模型得到产品价值集合，产品价值集合内一个元素为一个产品对应的产品需求改造次数、新增业务规则占比和产品信用值。
[0031]需要说明的是，在本步骤中，通过系统某个时间段内需求改造的次数计算出一个需求改造系数，结合产品对应的关联系统，计算出每个产品业务改造次数；通过计算需求分析中新增的业务规则和历史数据中的业务规格，计算得到新增业务规则占比；产品信用值为通过关联关系和业务信用值反向推算出的每个产品和对应信用值分数。最后建立一个矩阵，其本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种银行业务价值预测方法，其特征在于，包括：获取产品历史数据和需求分析，所述需求分析包括需求名称、目录、关联系统和需求规则；根据所述产品历史数据和所述需求分析计算得到需求数据集合，所述需求数据集合内一个元素为一个交易对应的交易需求改造次数、需求规则集合和交易信用值；根据所述产品历史数据建立产品价值数学模型，将所述需求数据集合作为输入值，求解所述产品价值数学模型得到产品价值集合，所述产品价值集合内一个元素为一个产品对应的产品需求改造次数、新增业务规则占比和产品信用值；根据所述产品价值集合计算得到产品价值预测结果。2.根据权利要求1所述的银行业务价值预测方法，其特征在于,所述根据所述产品历史数据和所述需求分析计算得到需求数据集合，包括：根据所述产品历史数据和所述需求分析请求计算得到交易集合，所述交易集合内一个元素为一个交易对应的交易需求改造次数和需求规则集合；根据所述产品历史数据计算得到交易信用值集合，所述交易信用值集合内一个元素为一个交易对应的交易信用值；根据所述交易集合和交易信用值集合计算得到需求数据集合。3.根据权利要求2所述的银行业务价值预测方法，其特征在于,所述根据所述产品历史数据计算得到交易信用值集合，包括：根据所述产品历史数据计算得到交易事件数量集合和生产问题分类汇总数据，所述交易事件数量集合内一个元素为一个交易对应的交易事件数量；根据所述生产问题分类汇总数据计算得到交易事件权重集合，所述交易事件权重集合内一个元素为一个交易事件对应的权重；根据所述交易事件数量集合和交易事件权重集合建立信用值数学模型，求解所述信用值数学模型得到交易信用值集合。4.根据权利要求1所述的银行业务价值预测方法，其特征在于,所述根据所述产品历史数据建立产品价值数学模型，将所述需求数据集合作为输入值，求解所述产品价值数学模型得到产品价值集合，包括：根据所述产品历史数据计算得到产品集、关联系统和价值链，所述价值链包括业务领域阶段和各阶段关键业务模块；根据所述产品集、关联系统和价值链建立产品价值数学模型，将所述需求数据集合作为输入值，求解所述产品价值数学模型得到产品价值集合。5.根据权利要求1所述的银行业务价值预测方法，其特征在于,所述根据所述产品价值集合计算得到产品价值预测结果，包括：根据所述产品价值集合和预设AHP层次法计算得到权重系数，所述权重系数包括改造次数权重、新增业务规则占比权重和信用值权重；根据所述权重系数、产品价值集合和预设价值分类规则计算得到产品价值集合；根据所述产品价值集合计算得到产品价值预测结果。6.根据权利要求5所述的银行业务价值预测方法，其特征在于,所述根据所述权重系数、产品价值集合和预设价值分类规则计算得到产品价值集合，包括：
根据产品价值集合、所述权重系数和预设评估计算公式建立影响因子数学模型，求解所述影响因子数学模型得到影响因子得分集合，所述影响因子得分集合内一个元素为一个产品对应的改造次数得分、新增业务规则得分和信用值得分；根据所述影响因子得分集合和预设价值分类规则计算得到产品价值分类表；根据所述产品价值分类表计算得到产品价值集合。7.一种银行业务价值预测装置，其特征在于，包括：数据采集单元，用于获取产品历史数据和需求分析，所述需求分析包括需求名称、目录、关联系统和需求规则；数据处理单元，用于根据所述产品历史数据和所述需求分析计算...

【专利技术属性】
技术研发人员：高蕊，龙飞，陈希，张伟，
申请(专利权)人：中信银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：