[发明专利]客户流失数据分析方法及装置

说明书

本发明公开了一种客户流失数据分析方法及装置，其中方法包括：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。本发明能够快速预测客户流失的可能性，提高分析工作的效率和分析结果的合理性，保证及时准确发现客户流失迹象，从而利于及时采取挽留措施。

技术领域

本发明涉及客户管理技术领域，尤其涉及客户流失数据分析方法及装置。

背景技术

客户流失，是指由于各种原因所导致的客户与企业终止合作的情况。就银行业而言，客户流失是指客户在银行的金融资产下降、活跃度下降、持有产品数量减少、客户的贡献度下降、销户等。客户在一定时间内不再发生主动交易，这将给银行带来巨大损失。

现有的客户流失分析方法主要是对客户行为进行人工分析，从而预测客户是否有流失的迹象。但是对所有客户逐一进行人工分析需要耗费大量人力物力，工作效率极低，难以及时发现客户流失迹象并采取挽留措施，并且依靠经验得到的判断结果可能缺乏合理性，准确率较低。

发明内容

本发明实施例提供一种客户流失数据分析方法，用以快速预测客户流失的可能性，提高分析工作的效率和分析结果的合理性，保证及时准确发现客户流失迹象，从而利于及时采取挽留措施，该方法包括：

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。

一个实施例中，客户流失数据分析方法还包括：

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。

本发明实施例提供一种客户流失数据分析装置，用以快速预测客户流失的可能性，提高分析工作的效率和分析结果的合理性，保证及时准确发现客户流失迹象，从而利于及时采取挽留措施，该装置包括：

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。

一个实施例中，客户流失数据分析装置还包括：

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。

本发明实施例还提供一种计算机设备，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，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述客户流失数据分析方法。

本发明实施例还提供一种计算机设备，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，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述客户流失数据分析方法。