System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 银行客户流失预警方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸_技高网

银行客户流失预警方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

技术编号:40792762 阅读:5 留言:0更新日期:2024-03-28 19:21
本发明专利技术涉及客户流失预警技术领域,尤其涉及一种银行客户流失预警方法、装置、设备及存储介质,其中方法包括:获取客户初始状态信息,预处理客户初始状态信息生成客户当前状态信息;客户初始状态信息包括客户金融信息、客户历史留存措施以及客户历史数据;基于预先生成的流失预警模型处理客户当前状态信息生成客户流失概率与留存措施策略;其中,生成流失预警模型的步骤包括:基于获取的预测流失概率、权重组、留存措施奖励值表以及流失奖励值构建奖励函数;权重组包括与预测流失概率对应的第一权重与第二权重;基于奖励函数优化预先构建的初始策略网络生成流失预警模型,本申请便于提升对银行客户的流失预警效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及客户流失预警,尤其涉及一种银行客户流失预警方法、装置、设备及存储介质


技术介绍

1、银行客户流失一直是银行业面临的一个重要问题,而客户流失的原因也是多种多样的,如,竞争对手介入、服务质量不佳、经济环境变化等;为了便于尽早预测客户流失风险并采取措施,需要提前对银行客户的未来流失情况进行预测。

2、目前,提前对银行客户的未来流失情况进行预测的一种方式为:采用决策树、svm、随机森林和ga-cart算法来构建流失预警模型,并基于该流失预警模型对银行客户的未来流失情况进行预测;提前对银行客户的未来流失情况进行预测的另一种方式为:采用循环神经网络和卷积神经网络构建流失预警模型,并基于该流失预警模型对银行客户的未来流失情况进行预测。

3、但是,上述两种预测方式在执行的过程中,均存在超参数调节和过拟合等问题;且,流失预警模型对于高维状态空间对象的决策能力效果差,缺乏自主的学习与决策能力;此外,上述两种预测方式通常仅能提供客户流失概率的预测结果;综上可见,现有技术对银行客户的流失预警效果较差。


技术实现思路

1、为了便于解决上述技术问题,本专利技术实施例提供一种银行客户流失预警方法、装置、设备及存储介质。

2、第一方面,本专利技术实施例提供一种银行客户流失预警方法,包括:

3、获取客户初始状态信息,预处理所述客户初始状态信息生成客户当前状态信息;所述客户初始状态信息包括客户金融信息、客户历史留存措施以及客户历史数据;

4、基于预先生成的流失预警模型处理所述客户当前状态信息生成客户流失概率与留存措施策略;

5、其中,生成所述流失预警模型的步骤包括:

6、基于获取的预测流失概率、权重组、留存措施奖励值表以及流失奖励值构建奖励函数;所述权重组包括与所述预测流失概率对应的第一权重与第二权重;

7、基于所述奖励函数优化预先构建的初始策略网络生成所述流失预警模型。

8、第二方面,本专利技术实施例提供一种银行客户流失预警装置,包括:

9、采集与预处理模块,用于获取客户初始状态信息,预处理所述客户初始状态信息生成客户当前状态信息;所述客户初始状态信息包括客户金融信息、客户历史留存措施以及客户历史数据;

10、信息处理模块,用于基于预先生成的流失预警模型处理所述客户当前状态信息生成客户流失概率与留存措施策略;

11、其中,生成所述流失预警模型的步骤包括:

12、基于获取的预测流失概率、权重组、留存措施奖励值表以及流失奖励值构建奖励函数;所述权重组包括与所述预测流失概率对应的第一权重与第二权重;

13、基于所述奖励函数优化预先构建的初始策略网络生成所述流失预警模型。

14、第三方面,本专利技术实施例提供了一种计算机设备,计算机设备包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,处理器执行该计算机程序时实现上述的方法中的步骤。

15、第四方面,本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述的方法中的步骤。

16、第五方面,本专利技术实施例还提供了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,该计算机程序被处理器执行时实现上述任一方法实施例中的步骤。

17、上述银行客户流失预警方法、装置、设备及存储介质的实施例,预先根据获取到的预测流失概率、权重组、留存措施奖励值表以及流失奖励值构建相应的奖励函数,然后依据该奖励函数对预先构建的初始策略网络进行优化,从而生成的优化后的流失预警模型;然后,对获取的客户初始状态信息进行预处理从而获取客户当前状态信息,接着通过流失预警模型对客户当前状态信息进行处理,从而得到客户流失概率与留存措施策略;需要说明的是,通过奖励函数对初始策略网络进行优化,不仅可以提升流失预警模型预测客户流失概率的准确率,还可以使流失预警模型输出提升客户留存概率的留存措施策略;此外,通过对客户初始状态信息进行预处理,可以提升流失预警模型处理客户当前状态信息的效率,并进一步提升流失预警模型预测客户流失概率的准确率。

18、应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

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【技术保护点】

1.一种银行客户流失预警方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的一种方法,其特征在于,所述预处理所述客户初始状态信息生成客户当前状态信息,包括:

3.根据权利要求2所述的一种方法,其特征在于,所述对所述筛后状态信息进行填充降维处理,生成所述客户当前状态信息,包括:

4.根据权利要求1所述的一种方法,其特征在于,所述基于获取的预测流失概率、权重组、留存措施奖励值表以及流失奖励值构建奖励函数,包括:

5.根据权利要求1所述的一种方法,其特征在于,基于所述奖励函数优化预先构建的初始策略网络生成所述流失预警模型,包括:

6.根据权利要求1所述的一种方法,其特征在于,所述客户金融信息至少包括账户信息、交易记录、公司级别、财报增长信息、账户增减情况以及信贷理财等级中的一种;所述客户历史留存措施至少包括短信提醒、电话回访、降低年费以及客户需求满足中的一种;所述客户历史数据包括历史交易记录、客户活跃状态以及客户流失状态中的一种。

7.一种银行客户流失预警装置,其特征在于,所述装置包括:

8.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机程序产品,包括计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

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【技术特征摘要】

1.一种银行客户流失预警方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的一种方法,其特征在于,所述预处理所述客户初始状态信息生成客户当前状态信息,包括:

3.根据权利要求2所述的一种方法,其特征在于,所述对所述筛后状态信息进行填充降维处理,生成所述客户当前状态信息,包括:

4.根据权利要求1所述的一种方法,其特征在于,所述基于获取的预测流失概率、权重组、留存措施奖励值表以及流失奖励值构建奖励函数,包括:

5.根据权利要求1所述的一种方法,其特征在于,基于所述奖励函数优化预先构建的初始策略网络生成所述流失预警模型,包括:

6.根据权利要求1所述的一种方法,其特征在于,所述客户金融信息至少包括账户信息、交易记录、公司级别、财报增长信息、账户增减...

【专利技术属性】
技术研发人员:肖华
申请(专利权)人:中国农业银行股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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