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[发明专利]一种面向银行交易流水数据的自动特征生成featuretools数据处理方法-CN202310193768.4在审
发明人：李炜;李挺;宋林利 -专利权人： 上海琢学科技有限公司
申请日： 2023-03-03 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向银行交易流水数据的自动特征生成featuretools数据处理方法，包括以下步骤：步骤一：数据获取，根据本方法要求，获取客户基本数据和客户交易数据，客户基本数据与客户交易数据需满足具有关联关系；步骤二：数据处理；本发明通过Featuretools方法主要针对数据分析建模过程中的特征工程的衍生进行数据处理，可以通过转换和聚合两种处理方式，将数据表中的指标进行特征衍生，能够满足对交易流水数据等大数据量的指标进行加工处理的需求，满足日常工作中的大多数场景，为行内客户分析、个性化客户运营提供数据支撑。
一种面向银行交易流水数据自动特征生成 featuretools 数据处理方法

[发明专利]一种基于银行业务的多层次TOPSIS对私客户综合评价方法-CN202210888955.X在审
发明人：李炜;李挺;宋林利 -专利权人： 上海琢学科技有限公司
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于银行业务的多层次TOPSIS对私客户综合评价方法，步骤1：数据获取；步骤2：数据预处理；步骤3：构建银行对私客户综合评价指标体系；步骤4：银行业对私客户综合评价评估指标权重确定；步骤5：银行对私客户综合评分；本发明充分发挥算法的优势，运用多层级的TOPSIS算法从多个维度，评价客户，并通过TOPSIS算法求取评分最优解，其结果更具有准确性，弥补了主观评价的缺陷，能够准确提供银行对私客户综合情况；本发明通过对银行对私客户进行综合评分预测，有效支撑银行在金融产品精准营销、贷前审核、风险评估方面提供决策；本发明首次通过多层次的综合评价算法，能够层次分明，逻辑清晰的综合评价客户，具有很强的可解释性。
一种基于银行业务多层次 topsis 客户综合评价方法

[发明专利]一种面向券商业务的融资融券潜客发现预测方法-CN202210888956.4在审
发明人：李炜;李挺;宋林利 -专利权人： 上海琢学科技有限公司
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向券商业务的融资融券潜客发现预测方法，方法基于券商业务个人客户的基本信息、资产信息、交易行为、产品持有、持仓行为、盈亏等数据资源，结合业务经验及数据可视化探查，设计相应特征指标，形成特征宽表，利用机器学习梯度提升决策树算法识别和预测潜在开通融资融券的客户，利用Kmeans算法对潜在开通客户进行客户分群，找出每个细分客群中的共有特征，制定针对性的营销策略，本发明充分发挥算法的优势，运用机器学习算法多维度多角度进行模型训练、预测，其结果更具有准确性，此方法能够更加全面更多角度的发现影响客户开通融资融券的因素；通过对未来一个月潜在开通融资融券的客户进行预测，提前预知客户动态。
一种面向券商业务融资融券潜客发现预测方法

[发明专利]一种个人代发业务留存率提升的方法及装置-CN202110055873.2在审
发明人：李炜;李挺;宋林利 -专利权人： 上海琢学科技有限公司
申请日： 2021-01-15 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本申请公开了一种个人代发业务留存率提升的方法及装置，涉及大数据分析技术领域；解决了现有技术中银行客户流失的问题。该方法包括：获取多张分析基础表；根据业务关系，将多张分析基础表进行指标关联，确定数据宽表；根据数据宽表筛选与留存率关联的重要指标特征，并结合所述业务关系进行聚类分析，确定聚类分组；对聚类分组进行筛选，确定待分析组；构建分类模型，对待分析组进行分类，确定分类结果；根据所述分类结果制定不同的方案，并确定潜在营销代发客户名单。实现了有选择地面对有价值的客户，去除掉无价值的客户，节省了大量的时间和人力，并且有针对性地对原有的客户进行产品推荐，使得整体的个人代发业务留存率有较大的提升。
一种个人业务留存提升方法装置

[发明专利]一种客户流失的预测方法、装置及存储介质-CN202110057345.0在审
发明人：李炜;李挺;宋林利 -专利权人： 上海琢学科技有限公司
申请日： 2021-01-15 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本申请公开了一种客户流失的预测方法，涉及数据分析领域，解决了现有技术中，不能对流失客户进行预测，导致大量客户流失，影响该单位的效益的问题，该方法包括：获取客户的个人数据；根据个人数据，构建指标特征宽表；根据特征宽表，使用RF算法确定潜在流失客户名单；根据潜在流失客户名单以及Kmeans++算法，对潜在流失客户进行分组，确定各个组的潜在客户的特征；进而实现了实时预测潜在流失名单，根据名单进行分组，有针对性地对潜在的流失客户进行维护，最大限度地减少客户的流失。
一种客户流失预测方法装置存储介质

[发明专利]一种数据处理方法及终端设备-CN201911084175.4在审
发明人：李炜;李挺;崔文豪 -专利权人： 上海琢学科技有限公司
申请日： 2019-11-07 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据处理方法及终端设备，所述方法包括以下步骤：S1：获取用户信息，聚类，计算机程序通过计算相似度，并将相似度大于设定阈值的未购买用户信息，标记为第一数据；S2：获取历史金融产品以及所推金融产品的信息，计算机程序计算相似度，并将相似度大于设定阈值的购买历史金融产品且未购买所推金融产品的用户信息，标记为第二数据；S3：计算机程序在数据库内筛选出持有金融产品的用户信息，将其持有的金融产品与所推金融产品进行关联，筛选出关联度大于设定阈值且未购买所推金融产品的用户信息，标记为第三数据；S4：计算机程序将上述得到的第一数据、第二数据以及第三数据进行合并去重，得到最终的数据信息。
一种数据处理方法终端设备

[发明专利]基于RFM和Canopy的金融客户价值忠诚度细分方法-CN201810328423.4在审
发明人：李炜;宋林利;周静 -专利权人： 上海琢学科技有限公司
申请日： 2018-04-13 - 公布日： 2018-11-09 - 主分类号： G06Q40/06 文献下载
摘要：本发明公开了基于RFM和Canopy的金融客户价值忠诚度的细分方法，基于金融客户价值忠诚度的原始数据表，从几个维度开展原始数据探查。一方面梳理客户绝对价值、相对价值、股票交易偏好、资产分布方面的三级指标体系。另一方面，利用RFM进行客户购买行为的分析，梳理客户的开户情况、近一年产品购买行为，以及资金流出流入情况。然后，合并特征后形成整体输入，利用canopy算法，分别得到混合型客户的价值模型聚类结果和交易型客户的价值模型的聚类结果。最后，根据忠诚度价值评分标准，对混合型客户的每个细分群体以及交易型客户的每个细分群体分别进行价值评分、忠诚度评分。
客户金融客户价值模型聚类结果梳理客户购买行为探查产品购买股票交易评分标准原始数据整体输入指标体系偏好算法维度群体交易开户流出合并资产分析资金

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