基于历史数据学习的模拟客户审批结果的方法、系统及设备技术方案

本发明专利技术公开了一种基于历史数据学习的模拟客户审批结果的方法、系统及设备，方法包括用户数据收集、数据预处理；模型构建及训练；模型评估，使用独立的测试数据集对训练好的模型进行预测准确性评估，若评估结果不佳，则对模型参数进行调整优化，直至评估结果满足要求；根据模拟结果调整营销策略；将策略应用于营销运营场景，将调整后的营销策略应用于实际的营销运营中；效果监控与迭代优化，根据监控结果，对模型、营销策略或整个流程进行反馈和迭代优化，持续提升预测准确性和营销效果。实现了对复杂审批流程的智能化模拟与预测，极大地提高了审批结果的准确性和可靠性，制定更加个性化的营销策略和服务方案，显著提升营销效果和客户满意度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于数据分析，涉及一种基于历史数据学习的模拟客户审批结果的方法、系统及设备。

技术介绍

1、在当前的金融、保险、信贷及其他需要客户审批的领域，客户审批结果的预测是业务运营中的关键环节。传统的审批流程主要依赖于人工经验判断，审批人员根据客户的信用记录、收入状况、历史借贷行为等多维度信息，结合自身的专业知识和经验，对客户的审批结果进行主观判断。然而这不仅耗时费力，而且容易受到审批人员个人经验和主观判断的影响，导致审批结果的不一致性和不确定性。

2、为了克服人工审批的局限性，业界开始尝试采用传统的统计方法进行客户审批结果的预测。通常基于大量的历史数据，通过构建数学模型来挖掘数据中的规律和模式，从而实现对客户审批结果的预测。但是传统的统计方法往往存在模型构建复杂、计算量大、预测准确性有限等问题，难以满足现代业务对审批效率和准确性的高要求。

3、随着大数据和机器学习技术的快速发展，越来越多的领域开始尝试利用这些先进技术来优化业务流程和提升决策效率。在客户审批领域如利用机器学习算法对历史数据进行挖掘和分析，以识别影响审批结果的关键因素本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于历史数据学习的模拟客户审批结果的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于历史数据学习的模拟客户审批结果的方法，其特征在于，所述预测客户审批结果模型具体包括：

3.如权利要求2所述的基于历史数据学习的模拟客户审批结果的方法，其特征在于，所述特征提取层具体的提取步骤为：

4.如权利要求2所述的基于历史数据学习的模拟客户审批结果的方法，其特征在于，所述融合层，具体包括：

5.如权利要求2所述的基于历史数据学习的模拟客户审批结果的方法，其特征在于，所述预测层采用多层感知机架构，具体包括：

6.如权利要求1所述...

【技术特征摘要】

1.基于历史数据学习的模拟客户审批结果的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于历史数据学习的模拟客户审批结果的方法，其特征在于，所述预测客户审批结果模型具体包括：

3.如权利要求2所述的基于历史数据学习的模拟客户审批结果的方法，其特征在于，所述特征提取层具体的提取步骤为：

4.如权利要求2所述的基于历史数据学习的模拟客户审批结果的方法，其特征在于，所述融合层，具体包括：

5.如权利要求2所述的基于历史数据学习的模拟客户审批结果的方法，其特征在于，所述预测层采用多层感知机架构，具体包括：

6.如权利要求1所述的基于历史数据学习的模拟客户审批结...

【专利技术属性】
技术研发人员：李伯健，李世强，杨登富，李菁，葛子健，李自胜，
申请(专利权)人：河南中原消费金融股份有限公司，
类型：发明
国别省市：