專利名稱：一種銀行目標客戶識別系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本實用新型關(guān)于金融信息數(shù)據(jù)挖掘處理技術(shù)，具體的講是一種銀行目標客戶識別系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
在現(xiàn)有技術(shù)中，銀行信息系統(tǒng)在客戶價值測量、貢獻度測量和目標客戶識別(或稱核心價值客戶識別)等涉及金融信息數(shù)據(jù)挖掘處理的技術(shù)中，仍然停留在非標準和非量化的階段，這便造成了目標客戶識別手段單一，識別度差的弊端。為了解決上述弊端，也有部分銀行信息系統(tǒng)，通過批量導(dǎo)入或手工錄入的方式建立客戶信息庫，并通過專人定期維護更新客戶信息相關(guān)數(shù)據(jù)。這些銀行信息系統(tǒng)的投產(chǎn)，從一定程度上實現(xiàn)了基于對個人金融客戶信息挖掘的客戶信息維護、信息查詢、貢獻度測量等功能，但這種銀行信息系統(tǒng)僅僅優(yōu)化了客戶信息查詢功能，而深層次的目標客戶識別處理功能相對較弱，無法滿足實際銀行業(yè)務(wù)決策的需要。

實用新型內(nèi)容本實用新型實施例提供了一種銀行目標客戶識別系統(tǒng)，以解決基于金融客戶信息挖掘的目標客戶識別、客戶信息維護、信息查詢以及貢獻度測量的問題。本實用新型的目的之一是，提供一種銀行目標客戶識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理裝置，用于從銀行網(wǎng)絡(luò)獲取包括客戶基本信息數(shù)據(jù)、客戶資產(chǎn)/負債數(shù)據(jù)、產(chǎn)品配置數(shù)據(jù)和交易明細數(shù)據(jù)在內(nèi)的客戶識別基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并對所述的客戶識別基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲裝置，與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理裝置相連接，用于存儲預(yù)處理后的客戶識別基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；客戶信息測量裝置，與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲裝置相連接，用于對讀取的產(chǎn)品配置數(shù)據(jù)進行測量生成客戶貢獻度數(shù)據(jù)，并對讀取的交易明細數(shù)據(jù)進行測量生成客戶重要度數(shù)據(jù)，并對讀取的客戶基本信息數(shù)據(jù)和客戶資產(chǎn)/負債數(shù)據(jù)進行測量生成客戶價值數(shù)據(jù)；客戶特征提取裝置，與客戶信息測量裝置相連接，用于根據(jù)客戶貢獻度數(shù)據(jù)、客戶重要度數(shù)據(jù)和客戶價值數(shù)據(jù)從客戶識別基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中獲取目標客戶樣本數(shù)據(jù)，并根據(jù)客戶的屬性對目標客戶樣本數(shù)據(jù)進行分類，生成目標客戶特征數(shù)據(jù)；目標客戶識別裝置，與客戶特征提取裝置相連接，用于根據(jù)目標客戶特征數(shù)據(jù)從客戶識別基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中識別出對應(yīng)的目標客戶信息，并輸出所述的目標客戶信息。客戶信息測量裝置進一步包括產(chǎn)品貢獻測量單元，用于對產(chǎn)品配置數(shù)據(jù)中的產(chǎn)品收入數(shù)據(jù)和產(chǎn)品支出數(shù)據(jù)進行測量計算，生成產(chǎn)品貢獻數(shù)據(jù)；客戶貢獻度測量單元，與產(chǎn)品貢獻測量單元相連接，用于根據(jù)產(chǎn)品貢獻數(shù)據(jù)和測量時間計算生成客戶貢獻度數(shù)據(jù)?？蛻粜畔y量裝置進一步包括客戶重要度測量單元，用于對交易明細數(shù)據(jù)中的交易時間、交易次數(shù)、金融服務(wù)的存活時間以及收益與成本比進行測量計算，生成客戶重要度數(shù)據(jù)。客戶信息測量裝置進一步包括客戶價值測量單元，用于根據(jù)客戶基本信息數(shù)據(jù)和客戶資產(chǎn)/負債數(shù)據(jù)分別計算出客戶歷史價值數(shù)據(jù)、客戶當前價值數(shù)據(jù)和客戶潛在價值數(shù)據(jù)，并根據(jù)客戶歷史價值數(shù)據(jù)、客戶當前價值數(shù)據(jù)和客戶潛在價值數(shù)據(jù)計算生成客戶價值數(shù)據(jù)?？蛻籼卣魈崛⊙b置進一步包括決策樹生成單元，用于將客戶的屬性分成多個標簽，并按照標簽對目標客戶樣本數(shù)據(jù)進行逐層分類，生成決策樹。本實用新型的目的之一是，提供一種銀行目標客戶識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理服務(wù)器、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲服務(wù)器、客戶信息測量服務(wù)器、客戶特征提取服務(wù)器、目標客戶識別服務(wù)器以及客戶識別終端；基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲服務(wù)器分別與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理服務(wù)器、 客戶信息測量服務(wù)器、客戶特征提取服務(wù)器以及目標客戶識別服務(wù)器相連接；客戶識別終端通過銀行內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲服務(wù)器相連接；基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理服務(wù)器，用于從銀行網(wǎng)絡(luò)獲取包括客戶基本信息數(shù)據(jù)、客戶資產(chǎn)/負債數(shù)據(jù)、產(chǎn)品配置數(shù)據(jù)和交易明細數(shù)據(jù)在內(nèi)的客戶識別基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并對客戶識別基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲服務(wù)器，用于存儲預(yù)處理后的客戶識別基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；客戶信息測量服務(wù)器，用于對讀取的產(chǎn)品配置數(shù)據(jù)進行測量生成客戶貢獻度數(shù)據(jù)，并對讀取的交易明細數(shù)據(jù)進行測量生成客戶重要度數(shù)據(jù)，并對讀取的客戶基本信息數(shù)據(jù)和客戶資產(chǎn)/負債數(shù)據(jù)進行測量生成客戶價值數(shù)據(jù)，并將客戶價值數(shù)據(jù)存入基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲服務(wù)器；客戶特征提取服務(wù)器，用于根據(jù)客戶貢獻度數(shù)據(jù)、客戶重要度數(shù)據(jù)和客戶價值數(shù)據(jù)從所述的客戶識別基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中獲取目標客戶樣本數(shù)據(jù)，并根據(jù)客戶的屬性對目標客戶樣本數(shù)據(jù)進行分類，生成目標客戶特征數(shù)據(jù)，并將目標客戶特征數(shù)據(jù)存入基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲服務(wù)器；目標客戶識別服務(wù)器，用于根據(jù)目標客戶特征數(shù)據(jù)從客戶識別基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中識別出對應(yīng)的目標客戶信息，并將目標客戶信息存入基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲服務(wù)器；客戶識別終端，用于輸入目標客戶識別請求，并顯示目標客戶信息?？蛻粜畔y量服務(wù)器進一步包括產(chǎn)品貢獻測量單元，用于對產(chǎn)品配置數(shù)據(jù)中的產(chǎn)品收入數(shù)據(jù)和產(chǎn)品支出數(shù)據(jù)進行測量計算，生成產(chǎn)品貢獻數(shù)據(jù)；客戶貢獻度測量單元，用于根據(jù)產(chǎn)品貢獻數(shù)據(jù)和測量時間計算生成客戶貢獻度數(shù)據(jù)?？蛻粜畔y量服務(wù)器進一步包括客戶重要度測量單元，用于對交易明細數(shù)據(jù)中的交易時間、交易次數(shù)、金融服務(wù)的存活時間以及收益與成本比進行測量計算，生成客戶重要度數(shù)據(jù)?？蛻粜畔y量服務(wù)器進一步包括客戶價值測量單元，用于根據(jù)客戶基本信息數(shù)據(jù)和客戶資產(chǎn)/負債數(shù)據(jù)分別計算出客戶歷史價值數(shù)據(jù)、客戶當前價值數(shù)據(jù)和客戶潛在價值數(shù)據(jù)，并根據(jù)客戶歷史價值數(shù)據(jù)、客戶當前價值數(shù)據(jù)和客戶潛在價值數(shù)據(jù)計算生成客戶價值數(shù)據(jù)?？蛻籼卣魈崛》?wù)器進一步包括決策樹生成單元，用于將客戶的屬性分成多個標簽，并按照標簽對目標客戶樣本數(shù)據(jù)進行逐層分類，生成決策樹。本實用新型的有益效果在于，利用客戶貢獻度數(shù)據(jù)測量、客戶重要度數(shù)據(jù)測量和客戶價值數(shù)據(jù)測量等三個測量模型，以及基于決策樹的分類器，從多方面對目標客戶信息進行提取，提高了金融客戶數(shù)據(jù)挖掘、提取和相關(guān)處理的準確性。提高了目標客戶提取的效率。進而提升了銀行個人客戶的服務(wù)水平。

[0016]為了更清楚地說明本實用新型實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本實用新型的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本實用新型實施例1銀行目標客戶識別系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖；圖2為本實用新型實施例1基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理裝置的結(jié)構(gòu)框圖；圖3為本實用新型實施例1客戶識別基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫示意圖；圖4為本實用新型實施例1基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理裝置的數(shù)據(jù)清理流程圖；圖5為本實用新型實施例1基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理裝置的數(shù)據(jù)集成流程圖；圖6為本實用新型實施例1基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理裝置的數(shù)據(jù)變換流程圖；圖7a為本實用新型實施例1產(chǎn)品貢獻測量單元結(jié)構(gòu)框圖；圖7b為本實用新型實施例1客戶貢獻度測量單元結(jié)構(gòu)框圖；圖8為本實用新型實施例1客戶重要度測量單元的結(jié)構(gòu)框圖；圖9為本實用新型實施例1客戶信息測量裝置的結(jié)構(gòu)框圖；圖10為本實用新型實施例1決策樹示意圖；圖11為本實用新型實施例1目標客戶識別處理流程圖；圖12為本實用新型實施例2銀行目標客戶識別系統(tǒng)連接示意圖。
具體實施方式
下面將結(jié)合本實用新型實施例中的附圖，對本實用新型實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本實用新型一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒緦嵱眯滦椭械膶嵤├?，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本實用新型保護的范圍。實施例1如圖1所示，本實施例的銀行目標客戶識別系統(tǒng)包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理裝置101， 用于從銀行網(wǎng)絡(luò)獲取包括客戶基本信息數(shù)據(jù)、客戶資產(chǎn)/負債數(shù)據(jù)、產(chǎn)品配置數(shù)據(jù)和交易明細數(shù)據(jù)在內(nèi)的客戶識別基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并對客戶識別基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲裝置102，用于存儲預(yù)處理后的客戶識別基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；客戶信息測量裝置103，用于對讀取的產(chǎn)品配置數(shù)據(jù)進行測量生成客戶貢獻度數(shù)據(jù)，并對讀取的交易明細數(shù)據(jù)進行測量生成客戶重要度數(shù)據(jù)，并對讀取的客戶基本信息數(shù)據(jù)和客戶資產(chǎn)/負債數(shù)據(jù)進行測量生成客戶價值數(shù)據(jù)；客戶特征提取裝置104，用于根據(jù)客戶貢獻度數(shù)據(jù)、客戶重要度數(shù)據(jù)和客戶價值數(shù)據(jù)從客戶識別基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中獲取目標客戶樣本數(shù)據(jù)，并根據(jù)客戶的屬性對目標客戶樣本數(shù)據(jù)進行分類，生成目標客戶特征數(shù)據(jù)；目標客戶識別裝置105，用于根據(jù)目標客戶特征數(shù)據(jù)從客戶識別基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中識別出對應(yīng)的目標客戶信息，并輸出目標客戶信息?？蛻糇R別終端106，用于顯示目標客戶信息。如圖2所示，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理裝置101包括主控單元10、數(shù)據(jù)清理單元11、數(shù)據(jù)集成單元12和數(shù)據(jù)變換單元13。主控單元10負責(zé)數(shù)據(jù)預(yù)處理的調(diào)度，它根據(jù)用戶請求的服務(wù)，訪問基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲裝置102，從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲裝置102讀取樣本客戶數(shù)據(jù)到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理裝置101，將客戶基礎(chǔ)數(shù)據(jù)派送給數(shù)據(jù)清理單元11、數(shù)據(jù)集成單元12和數(shù)據(jù)變換單元13進行預(yù)處理，將處理結(jié)果寫回基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲裝置102。如圖3所示，客戶識別基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫存儲了包括客戶基本信息數(shù)據(jù)、客戶資產(chǎn)/資產(chǎn) 負債數(shù)據(jù)、金融產(chǎn)品配置數(shù)據(jù)和交易明細數(shù)據(jù)在內(nèi)的各種基礎(chǔ)數(shù)據(jù)?？蛻艋拘畔?shù)據(jù)至少包括客戶信息號、賬戶號和卡號。客戶資產(chǎn)/資產(chǎn)負債數(shù) 據(jù)至少包括客戶歷史利潤、客戶未來利潤函數(shù)和貼現(xiàn)率。金融產(chǎn)品配置數(shù)據(jù)至少包括消費收入、存款收入、透支收入，以及發(fā)卡支出、柜臺 交易支出、ATM交易支出、CDM交易支出、POS交易支出、網(wǎng)上銀行交易支出、電話銀行交易支 出、手機銀行交易支出、批量交易支出。交易明細數(shù)據(jù)至少包括客戶在銀行交易的最后一次距離現(xiàn)在的天數(shù)R，客戶在 銀行里總的交易次數(shù)F，F(xiàn)的歸一化值F* ；客戶從第一次購買銀行金融服務(wù)的時間開始到目
D nD
前的存活時間S，S的歸一化值S*;客戶的收益與成本比i t的歸一化值,客戶所使
A ,A(. A),
用銀行所提供的總的服務(wù)種數(shù)T，T的歸一化值f。基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理裝置101負責(zé)訪問基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲裝置102，隨機抽取一批樣本客 戶，讀取該樣本客戶的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，包括客戶基本信息數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)以及經(jīng)過簡單分析統(tǒng)計 的相關(guān)數(shù)據(jù)，然后再進行數(shù)據(jù)清理、集成、變換處理，得到樣本客戶中間數(shù)據(jù)，將中間數(shù)據(jù)存 放到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲裝置102中。數(shù)據(jù)清理單元11負責(zé)采用數(shù)據(jù)清理例程，填寫空缺數(shù)據(jù)、平滑噪聲數(shù)據(jù)，識別、刪 除孤立點，并解決不一致來對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行清理；利用回歸、或判定樹歸納確定的方法來推 測可能的空缺值；采用分箱、聚類、回歸的方法來消除噪聲。數(shù)據(jù)集成單元12負責(zé)將多個數(shù) 據(jù)源中的數(shù)據(jù)結(jié)合起來作一致性處理。數(shù)據(jù)變換單元13負責(zé)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適于進行挖掘 的形式。比如利用最大-最小規(guī)范化對客戶屬性進行線性變換，將屬性值映射到相應(yīng)的區(qū) 間中。如圖4所示，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理裝置的數(shù)據(jù)清理單元的步驟包括步驟110 接收主控單元10傳入的客戶數(shù)據(jù)，判斷是否進行過數(shù)據(jù)清理，如果未進 行過，則執(zhí)行步驟111 ；否則，結(jié)束。步驟111 對客戶數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)質(zhì)量診斷；數(shù)據(jù)質(zhì)量診斷是對原始數(shù)據(jù)各個表、各 個變量的基本情況進行查看和探索性分析，包括數(shù)據(jù)概況診斷分析、頻數(shù)分析、單變量分 析，分別說明如下1)數(shù)據(jù)概況診斷分析每個表的時間屬性、數(shù)據(jù)的粒度、數(shù)據(jù)的變量數(shù)、數(shù)據(jù)的記 錄數(shù)、數(shù)據(jù)的主鍵以及數(shù)據(jù)中是否存在重復(fù)觀測進行診斷。2)頻數(shù)分析對各個數(shù)據(jù)表各個變量(除了客戶信息號、賬戶號、卡號等主鍵外) 進行分類變量(Categorical Variables)的頻數(shù)分析(FrequencyAnalysis)，輸出包括變 量值、變量值定義、觀測數(shù)、占比、累積占比。3)單變量分析對各個數(shù)據(jù)表各個變量(除了客戶信息號、賬戶號、卡號等主鍵 外)進行連續(xù)變量(Continuous Variables)的單變量分析(Univariate Analysis),輸 出包括總記錄數(shù)、非缺失值記錄數(shù)、缺失值記錄數(shù)、均值、標準差、最小值、分位數(shù)、5% 分位數(shù)、10%分位數(shù)、25%分位數(shù)、中位數(shù)、75%分位數(shù)、90%分位數(shù)、95%分位數(shù)、99%分位 數(shù)、最大值。[0046]步驟112 根據(jù)數(shù)據(jù)概況診斷分析結(jié)果，對主鍵重復(fù)記錄進行篩選，剔除無效數(shù)據(jù)；步驟113 針對分類變量(Categorical Variables)的頻數(shù)分析結(jié)果進行分析；對變量值、變量值定義未落在規(guī)范的參數(shù)表內(nèi)的記錄，若為不一致數(shù)據(jù)，則進行篩選，剔除無效數(shù)據(jù)；步驟114 針對連續(xù)變量(Continuous Variables)的單變量分析結(jié)果進行分析； 對存在“缺失值記錄數(shù)”的記錄，若為分析的關(guān)鍵字段，則根據(jù)平均值填充規(guī)則賦予“默認值”；對存在偏離“均值”超過3個“標準差”以上的記錄，若為孤立點數(shù)據(jù)則進行刪除，若為噪聲數(shù)據(jù)則進行平滑處理；步驟115 將清洗后的客戶數(shù)據(jù)傳給主控單元10，主控單元10寫回基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲
直ο如圖5所示，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理裝置的數(shù)據(jù)集成單元的處理步驟包括步驟120 接收主控單元10傳入的客戶數(shù)據(jù)，判斷是否已完成數(shù)據(jù)清理，如果已完成數(shù)據(jù)清理，則執(zhí)行步驟121 ；否則，結(jié)束。步驟121 對客戶數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)關(guān)系診斷；數(shù)據(jù)關(guān)系診斷是對原始數(shù)據(jù)各個表、各個變量的關(guān)聯(lián)關(guān)系進行查看和探索性分析，包括變量的交叉分析，分別說明如下變量的交叉分析對同一張表中存在邏輯關(guān)系的不同變量，利用其內(nèi)在邏輯關(guān)系對數(shù)據(jù)的一些變量進行交叉診斷；如利用邏輯關(guān)系“定期儲蓄的起息日應(yīng)該等于開戶日”對雙整定期儲蓄表中的“起息日”、“開戶日，，進行交叉分析。表 1起息日和開戶日期交叉分析
權(quán)利要求1. 一種銀行目標客戶識別系統(tǒng)，其特征是，所述的系統(tǒng)包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理服務(wù)器、 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲服務(wù)器、客戶信息測量服務(wù)器、客戶特征提取服務(wù)器、目標客戶識別服務(wù)器以及客戶識別終端；所述的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲服務(wù)器分別與所述的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理服務(wù)器、客戶信息測量服務(wù)器、客戶特征提取服務(wù)器以及目標客戶識別服務(wù)器相連接；所述的客戶識別終端通過銀行內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)與所述的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲服務(wù)器相連接； 所述的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理服務(wù)器，用于從銀行網(wǎng)絡(luò)獲取包括客戶基本信息數(shù)據(jù)、客戶資產(chǎn)/負債數(shù)據(jù)、產(chǎn)品配置數(shù)據(jù)和交易明細數(shù)據(jù)在內(nèi)的客戶識別基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并對所述的客戶識別基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；所述的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲服務(wù)器，用于存儲預(yù)處理后的客戶識別基礎(chǔ)數(shù)據(jù)； 所述的客戶信息測量服務(wù)器，用于對讀取的產(chǎn)品配置數(shù)據(jù)進行測量生成客戶貢獻度數(shù)據(jù)，并對讀取的交易明細數(shù)據(jù)進行測量生成客戶重要度數(shù)據(jù)，并對讀取的客戶基本信息數(shù)據(jù)和客戶資產(chǎn)/負債數(shù)據(jù)進行測量生成客戶價值數(shù)據(jù)，并將所述的客戶價值數(shù)據(jù)存入所述的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲服務(wù)器；所述的客戶特征提取服務(wù)器，用于根據(jù)所述的客戶貢獻度數(shù)據(jù)、客戶重要度數(shù)據(jù)和客戶價值數(shù)據(jù)從所述的客戶識別基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中獲取目標客戶樣本數(shù)據(jù)，并根據(jù)客戶的屬性對所述的目標客戶樣本數(shù)據(jù)進行分類，生成目標客戶特征數(shù)據(jù)，并將所述的目標客戶特征數(shù)據(jù)存入所述的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲服務(wù)器；所述的目標客戶識別服務(wù)器，用于根據(jù)所述的目標客戶特征數(shù)據(jù)從所述的客戶識別基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中識別出對應(yīng)的目標客戶信息，并將所述的目標客戶信息存入所述的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲服務(wù)器；所述的客戶識別終端，用于輸入目標客戶識別請求，并顯示所述的目標客戶信息。
專利摘要本實用新型提供了一種銀行目標客戶識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理服務(wù)器、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲服務(wù)器、客戶信息測量服務(wù)器、客戶特征提取服務(wù)器、目標客戶識別服務(wù)器以及客戶識別終端；基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲服務(wù)器分別與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理服務(wù)器、客戶信息測量服務(wù)器、客戶特征提取服務(wù)器以及目標客戶識別服務(wù)器相連接；客戶識別終端通過銀行內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲服務(wù)器相連接。以解決基于金融客戶信息挖掘的目標客戶識別、客戶信息維護、信息查詢以及貢獻度測量的問題。
文檔編號G06Q40/00GK202093568SQ20112006845
公開日2011年12月28日 申請日期2011年3月15日 優(yōu)先權(quán)日2011年3月15日
發(fā)明者劉龍騰, 區(qū)子雄, 吳峰, 梁映秀, 陳泳斌, 黃集平 申請人:中國工商銀行股份有限公司