[发明专利]客户流失数据分析方法及装置在审
| 申请号： | 201910654833.2 | 申请日： | 2019-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN110348914A | 公开（公告）日： | 2019-10-18 |
| 发明（设计）人： | 闫佳丽;朱克斌;刘辉;刘岩 | 申请（专利权）人： | 中国银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q40/02 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 王天尧;任默闻 |
| 地址： | 100818 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 客户流失 影响因素 人工智能模型 数据分析 客户 历史数据训练 财产数据 等级对应 交易数据 快速预测 模型系数 身份数据 数据包括 银行产品 预测结果 账户数据 合理性 输出 分析 保证 发现 | ||
【主权项】：
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。
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