流失客户识别方法、设备及介质技术

本发明专利技术涉及数据分析领域，公开了一种流失客户识别方法、设备及介质。流失客户识别方法包括：获取目标客户的客户特征数据；将客户特征数据分别输入到多个第一预测模型，得到多个初步预测结果；将多个初步预测结果输入到第二预测模型，得到最终预测结果；基于最终预测结果，确定目标客户中的高流失风险客户。本发明专利技术能够高效、准确地识别出潜在的具有高流失风险的客户，实现对客户流失倾向的前瞻性预测，帮助金融机构及时采取有效措施挽留客户，增强用户黏度，提升运营效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据分析领域，尤其涉及一种流失客户识别方法、设备及介质。

技术介绍

1、在证券市场中，客户流失一直是金融机构面临的重要挑战。客户流失不仅意味着直接的经济损失，还可能对金融机构的品牌形象和市场地位产生负面影响。传统的客户流失预警方法主要依赖于简单的统计分析，如客户交易频率、账户余额变动等基本信息，但这些方法往往缺乏对客户行为模式的深入理解和前瞻性预测能力。

2、随着金融市场的日益复杂和客户需求的不断变化，传统的客户流失预警方法已难以满足金融机构的精准营销和风险管理需求。因此，亟需一种更为先进、准确的流失客户识别方法，以实现对客户流失倾向的前瞻性预测，帮助金融机构及时采取有效措施挽留客户。

技术实现思路

1、本专利技术的主要目的在于提供一种流失客户识别方法、设备及介质，旨在解决流失客户识别准确度低的技术问题。

2、本专利技术第一方面提供流失客户识别方法，所述流失客户识别方法包括：

3、获取目标客户的客户特征数据；

4、将所述客户特征数据分别输入到多个第本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种流失客户识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的流失客户识别方法，其特征在于，所述客户特征数据包括所述目标客户的客户年龄和客户余额，以及所述目标客户在预设周期的各子周期内的交易次数、平均仓位比例和相对收益率；

3.根据权利要求2所述的流失客户识别方法，其特征在于，所述客户特征数据还包括第一损失厌恶指数、第二损失厌恶指数、风险偏好指数、投资信心指数、过度自信指数、用户近期收益率百分位及用户市场收益差异中的至少一种；

4.根据权利要求1所述的流失客户识别方法，其特征在于，所述多个第一预测模型包括极端随机树回归器，结合线性回归的引导聚集...

【技术特征摘要】

1.一种流失客户识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的流失客户识别方法，其特征在于，所述客户特征数据包括所述目标客户的客户年龄和客户余额，以及所述目标客户在预设周期的各子周期内的交易次数、平均仓位比例和相对收益率；

3.根据权利要求2所述的流失客户识别方法，其特征在于，所述客户特征数据还包括第一损失厌恶指数、第二损失厌恶指数、风险偏好指数、投资信心指数、过度自信指数、用户近期收益率百分位及用户市场收益差异中的至少一种；

4.根据权利要求1所述的流失客户识别方法，其特征在于，所述多个第一预测模型包括极端随机树回归器，结合线性回归的引导聚集算法回归器和多层感知机回归器；各所述第一预测模型均基于不同时刻的多个样本特征数据和各所述样本特征数据对应的流失概率对各所述第一预测模型对应的初始回归模型进行训练得到。

5.根据权利要求4所述的流失客户识别方法，其特征在于，所述第二预测模型基于所述多个第一预测...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵国培，徐楠，郑海涛，孙行，
申请(专利权)人：长城证券股份有限公司，
类型：发明
国别省市：