【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及计算机，具体涉及一种基于响应模型的目标消费数据预测方法及装置。
技术介绍
1、随着信用卡发卡客户群和业务规模的扩大，信用卡产业从“跑马圈地”走向“精耕细作”。对于信用卡存量客户(即通过发卡银行审核通过获发信用卡后的持卡客户)，进行综合经营，激励客户多用卡、用好卡，有助于提升客户粘性，促进分期等业务开展。
2、传统的做法根据营销活动，筛选客户，促使客户参加活动，但其没有从用户角度出发，存在效率较低、覆盖度较低且银行经营成本高等问题。提升客户的消费力，核心在于对客户消费能力的预测。传统模型仅关注预测的准确性，即预测消费金额和实际消费金额差距最小化，而没有关注客户消费目标是否达成，消费标准设置是否合理等。因此，需要一种对目标消费数据进行准确预测的方法，以保障目标消费数据的合理设置。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，提出了本专利技术实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于响应模型的目标消费数据预测方法及装置。
2、根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种基于响应模型的目标消费数据预测方法，方法包括：
3、获取用户的用户特征数据，输入至预设响应模型，得到未来第一预设时间段内用户的预测分值以及用户的预测消费数据；其中，预测分值与用户的预测消费数据对应；
4、根据用户在第二预设时间段内的消费数据划分确定多个消费层级，将各个用户按照消费数据划分至对应的消费层级，以及，根据预测分值划分确定多个预测层级，将各个
5、针对任一消费层级，统计处于消费层级且处于相同层级或者不同层级的预测层级的用户，得到第一用户数；统计处于消费层级的用户，得到第二用户数，根据第一用户数和第二用户数，计算得到消费层级的各个用户数占比；
6、判断各个消费层级的用户数占比是否符合预设预测条件；
7、若是，根据用户处于的消费层级和预测层级，确定目标层级，根据目标层级、预测消费数据和消费数据确定目标消费数据。
8、根据本专利技术实施例的另一方面，提供了一种基于响应模型的目标消费数据预测装置，其包括：
9、预测模块，适于获取用户的用户特征数据，输入至预设响应模型，得到未来第一预设时间段内用户的预测分值以及用户的预测消费数据；其中，预测分值与用户的预测消费数据对应；
10、层级划分模块，适于根据用户在第二预设时间段内的消费数据划分确定多个消费层级，将各个用户按照消费数据划分至对应的消费层级，以及，根据预测分值划分确定多个预测层级，将各个用户按照预测分值划分至对应的预测层级；消费层级和预测层级包含的层级个数相同；
11、占比模块，适于针对任一消费层级，统计处于消费层级且处于相同层级或者不同层级的预测层级的用户，得到第一用户数；统计处于消费层级的用户，得到第二用户数，根据第一用户数和第二用户数，计算得到消费层级的各个用户数占比；
12、判断模块，适于判断各个消费层级的用户数占比是否符合预设预测条件；
13、目标确定模块，适于若判断模块判断用户数占比符合预设预测条件，根据用户处于的消费层级和预测层级，确定目标层级，根据目标层级、预测消费数据和消费数据确定目标消费数据。
14、根据本专利技术实施例的又一方面，提供了一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
15、所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述基于响应模型的目标消费数据预测方法对应的操作。
16、根据本专利技术实施例的再一方面，提供了一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如上述基于响应模型的目标消费数据预测方法对应的操作。
17、根据本专利技术实施例的提供的基于响应模型的目标消费数据预测方法及装置，利用预设响应模型，可以基于用户特征数据，预测得到用户未来时间段内的用户的预测分值和用户的预测消费数据。通过划分预测分值，将各个用户划分至对应的消费层级，通过对用户实际的消费数据划分，将各个用户划分至对应的预测层级，根据各个用户处于的消费层级和预测层级，统计第一用户数和第二用户数，计算得到用户数占比，即得到预测消费数据对应的用户与实际的消费数据对应的用户的比值，判断用户数占比是否符合预设预测条件，从而确定预测的准确性，再根据用户处于的消费层级和预测层级，确定目标层级，根据目标层级、预测消费数据和消费数据确定目标消费数据，使得确定的目标消费数据更合理，用户更能达到目标消费数据，也可以方便根据目标消费数据对用户进行合理营销。
18、上述说明仅是本专利技术实施例技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术实施例的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术实施例的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术实施例的具体实施方式。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于响应模型的目标消费数据预测方法，其特征在于，方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据用户在第二预设时间段内的消费数据划分确定多个消费层级，将各个用户按照所述消费数据划分至对应的消费层级进一步包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述消费层级的用户数占比根据所述消费层级的第一用户数和第二用户数的比值确定。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断各个消费层级的用户数占比是否符合预设预测条件进一步包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若判断各个消费层级的用户数占比不符合预设预测条件，所述方法还包括：
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据用户处于的消费层级和预测层级，确定目标层级，根据所述目标层级、预测消费数据和消费数据确定目标消费数据进一步包括：
8.一种基于响应模型的目标消费数据预测装置，其特征在于，装置包括：
9.一种计算设备，其特征
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的基于响应模型的目标消费数据预测方法对应的操作。
...【技术特征摘要】
1.一种基于响应模型的目标消费数据预测方法，其特征在于，方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据用户在第二预设时间段内的消费数据划分确定多个消费层级，将各个用户按照所述消费数据划分至对应的消费层级进一步包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述消费层级的用户数占比根据所述消费层级的第一用户数和第二用户数的比值确定。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断各个消费层级的用户数占比是否符合预设预测条件进一步包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若判断各个消费层级的用户数占比...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢立英，胡浪，景斐斐，
申请(专利权)人：浙江泰隆商业银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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