客户维护方法、装置、处理器及电子设备制造方法及图纸

本申请公开了一种客户维护方法、装置、处理器及电子设备。涉及人工智能领域，该方法包括：获取存储在目标应用程序中的目标客户的客户信息，其中，客户信息中至少包括以下之一：产品购买频率、产品购买总额、账户余额、客户风险等级、产品风险等级和产品周期；对客户信息进行预处理得到特征参数，并将特征参数输入目标神经网络模型，得到目标客户的目标评估值；基于目标评估值对目标客户进行分类，得到目标客户所属目标客群；向目标客户推送目标客群关联的目标产品，并向目标客户提供目标客群关联的目标服务。通过本申请，解决了相关技术中仅根据金融机构的应用程序内部业务逻辑对客户进行分类维护，导致客户容易流失的问题。导致客户容易流失的问题。导致客户容易流失的问题。

【技术实现步骤摘要】
客户维护方法、装置、处理器及电子设备


[0001]本申请涉及人工智能领域，具体而言，涉及一种客户维护方法、装置、处理器及电子设备。

技术介绍

[0002]相关技术中，金融机构的应用程序作为一种具有较高威信的产品依托也被越来越多的人使用，金融机构内部对客户的分类也越来越广，但是这种分类也仅仅是选择出需要推荐产品的客群，并没有通过客户购买金融产品的行为对客户评估来对客群分类。而且目前所有的金融机构内部客群分类都是通过业务逻辑进行判断，直接筛选符合条件人群，这对客户群体的分类结果并不精确，无法针对客户进行差异性的日常维护。
[0003]针对相关技术中仅根据金融机构的应用程序内部业务逻辑对客户进行分类维护，导致客户容易流失的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0004]本申请的主要目的在于提供一种客户维护方法、装置、处理器及电子设备，以解决相关技术中仅根据金融机构的应用程序内部业务逻辑对客户进行分类维护，导致客户容易流失的问题。
[0005]为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种客户维护方法。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种客户维护方法，其特征在于，包括：获取存储在目标应用程序中的目标客户的客户信息，其中，所述客户信息中至少包括以下之一：产品购买频率、产品购买总额、账户余额、客户风险等级、产品风险等级和产品周期；对所述客户信息进行预处理得到特征参数，并将所述特征参数输入目标神经网络模型，得到目标客户的目标评估值，其中，所述目标神经网络模型由多组训练样本训练得到，每组训练样本包括一个客户的历史特征参数和历史评估值；基于所述目标评估值对所述目标客户进行分类，得到所述目标客户所属目标客群；向所述目标客户推送所述目标客群关联的目标产品，并向所述目标客户提供所述目标客群关联的目标服务。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述客户信息包括产品购买频率的情况下，对所述客户信息进行预处理得到特征参数包括：获取预设时间周期内所述目标客户的产品购买次数以及流水支出总次数；计算所述产品购买次数与所述流水支出总次数的第一比值，将所述第一比值确定为所述产品购买频率对应的特征参数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述客户信息包括产品购买总额、账户余额、客户风险等级的情况下，对所述客户信息进行预处理得到特征参数包括：获取预设时间周期内所述目标客户的产品购买总额，并对所述产品购买总额进行归一化处理，得到所述产品购买总额对应的特征参数；对所述账户余额进行归一化处理，得到所述账户余额对应的特征参数；获取所述预设时间周期内的客户风险等级的评估值，并对所述客户风险等级的评估值进行归一化处理，得到所述客户风险等级对应的特征参数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述客户信息包括产品风险等级的情况下，对所述客户信息进行预处理得到特征参数包括：获取预设时间周期内所述目标客户购买的每个产品的产品风险值以及产品总数；计算所有产品的产品风险值的和，并计算所述产品风险值的和与所述产品总数的第二比值；将所述第二比值确定为所述产品风险等级对应的特征参数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述客户信息包括产品周期的情况下，对所述客户信息进行预处理得到特征参数包括：获取所述预设时间周期内所述目标客户购买的每个产品的产品周期；计算所有产品的产品周期的和，并计算所述产品周期的和与所述产品总数的第三比值；将所述第三比值确定为所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：王彩霞，边露，李积宏，刘赛，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：