客户识别方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种客户识别方法及装置，可用于金融领域或其他技术领域。所述方法包括：获取待识别客户的行为特征序列；将各所述行为子序列输入循环注意力网络模型中，得到所述待识别客户的行为模式的短期特征表征；将所述短期特征以及各所述行为子序列输入基于动态记忆的注意力网络模型中，得到所述待识别客户的行为模式的长期特征表征；将所述短期特征表征以及所述长期特征表征输入神经门控网络模型，得到所述待识别客户的客户行为模式特征；将所述客户行为模式特征输入预先训练好的客户识别模型，得到所述客户识别模型输出的客户类型。本申请实施例提供的客户识别方法及装置，能够实现更精准的客户识别任务。实现更精准的客户识别任务。实现更精准的客户识别任务。

【技术实现步骤摘要】
客户识别方法及装置


[0001]本申请涉及计算机
，具体涉及一种客户识别方法及装置。

技术介绍

[0002]小微企业构成了普惠金融业务发展的坚实根基，其客群数量庞大，从初创到成熟的过程中，涵盖了融资、资金结算以及财富管理等多类金融服务需求，蕴藏着巨大的金融价值。然而，小微企业存在良莠不齐、财务管理不规范以及财务真实情况难掌握等因素，使用基于企业财务报表，以财务、交易和定性评价等维度构建评估指标及方法，无法应对银企之间信息不对称难题。如何依托数据分析及挖掘技术全面构建客户行为模式以有效破解小微企业资信失真、信息不对称与不完整问题，精准识别高潜质小微企业为普惠金融业务开展和客户拓展提供支撑，成为了银行业亟待解决的任务。

技术实现思路

[0003]针对现有技术中的问题，本申请实施例提供一种客户识别方法及装置，能够至少部分地解决现有技术中存在的问题。
[0004]一方面，本申请提出一种客户识别方法，包括：
[0005]获取待识别客户的行为特征序列，所述行为特征序列中包括至少两个行为子序列，每个所述行为子序列中包括至本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种客户识别方法，其特征在于，包括：获取待识别客户的行为特征序列，所述行为特征序列中包括至少两个行为子序列，每个所述行为子序列中包括至少两个所述待识别客户的行为特征信息，各所述行为子序列是按照时点对所述待识别客户的行为特征信息进行划分后得到的；将各所述行为子序列输入循环注意力网络模型中，得到所述循环注意力网络模型输出的所述待识别客户的行为模式的短期特征表征；将所述短期特征以及各所述行为子序列输入基于动态记忆的注意力网络模型中，得到所述基于动态记忆的注意力网络模型输出的所述待识别客户的行为模式的长期特征表征；将所述短期特征表征以及所述长期特征表征输入神经门控网络模型，得到所述神经门控网络模型输出的客户行为模式特征；将所述客户行为模式特征输入预先训练好的客户识别模型，得到所述客户识别模型输出的客户类型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待识别客户包括企业客户，所述行为特征信息包括企业资产信息、企业工商注册信息、企业类型、企业规模代码、企业交易信息和/或企业主信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将各所述行为子序列输入循环注意力网络模型中，得到所述循环注意力网络模型输出的所述待识别客户的行为模式的短期特征表征包括：按照时点由远到近的顺序对各所述行为子序列进行排序，得到所述行为子序列的有序集合；将所述有序集合中的第一个行为子序列输入循环注意力网络模型中的第一层自注意网络，得到所述第一层自注意网络的输出向量；将所述第一层自注意网络的输出向量和所述有序集合中的第二个行为子序列输入循环注意力网络模型中的第二层自注意网络，得到所述第二层自注意网络的输出向量；以此类推，直至得到所述循环注意力网络模型最后一层自注意网络的输出向量；将所述循环注意力网络模型最后一层自注意网络的输出向量作为所述待识别客户的行为模式的短期特征表征。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述短期特征以及各所述行为子序列输入基于动态记忆的注意力网络模型中，得到所述基于动态记忆的注意力网络模型输出的所述待识别客户的行为模式的长期特征表征；将所述短期特征表征以及所述有序集合中的第一个行为子序列输入基于动态记忆的注意力网络模型中的第一层自注意网络，得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘桂梅，林海，徐丽娜，杨腾，
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：