[发明专利]客户流失数据分析方法及装置

权利要求书

1.一种客户流失数据分析方法，其特征在于，包括：

获取客户流失影响因素数据和客户等级，所述客户流失影响因素数据包括：客户的身份数据，账户数据，财产数据，交易数据和银行产品数据；

将所述客户流失影响因素数据输入训练好的人工智能模型，输出客户流失预测结果，其中，根据与所述客户等级对应的客户流失影响因素历史数据训练所述人工智能模型的模型系数。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据训练好的人工智能模型的模型系数，确定客户流失影响因素与客户流失预测结果的关系；

根据客户流失影响因素与客户流失预测结果的关系，从数据库中提取对应的挽留策略数据。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述财产数据确定客户价值数据，根据所述账户数据确定挽留成本数据；

根据客户价值数据与挽留成本数据的关系，从数据库中提取对应的挽留方式数据，所述挽留方式数据包括：线上线下综合挽留方式数据和线上挽留方式数据。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据客户价值数据与挽留成本数据的关系，从数据库中提取对应的挽留方式数据，包括：

若客户价值数据不小于挽留成本数据，从数据库中提取线上线下综合挽留方式数据；

若客户价值数据小于挽留成本数据，从数据库中提取线上挽留方式数据。

5.一种客户流失数据分析装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取客户流失影响因素数据和客户等级，所述客户流失影响因素数据包括：客户的身份数据，账户数据，财产数据，交易数据和银行产品数据；

流失预测模块，用于将所述客户流失影响因素数据输入训练好的人工智能模型，输出客户流失预测结果，其中，根据与所述客户等级对应的客户流失影响因素历史数据训练所述人工智能模型的模型系数。

6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括：

关系确定模块，用于根据训练好的人工智能模型的模型系数，确定客户流失影响因素与客户流失预测结果的关系；

策略提取模块，用于根据客户流失影响因素与客户流失预测结果的关系，从数据库中提取对应的挽留策略数据。

7.如权利要求5或6所述的装置，其特征在于，还包括：

价值和成本确定模块，用于根据所述财产数据确定客户价值数据，根据所述账户数据确定挽留成本数据；

方式提取模块，用于根据客户价值数据与挽留成本数据的关系，从数据库中提取对应的挽留方式数据，所述挽留方式数据包括：线上线下综合挽留方式数据和线上挽留方式数据。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述方式提取模块进一步用于，

若客户价值数据不小于挽留成本数据，从数据库中提取线上线下综合挽留方式数据；

若客户价值数据小于挽留成本数据，从数据库中提取线上挽留方式数据。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，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4任一所述方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至4任一所述方法的计算机程序。