由第一方执行的数据处理方法、装置、计算设备以及介质与流程

本公开涉及计算机技术领域，特别是涉及一种由第一方执行的数据处理方法、一种数据处理装置、一种计算设备以及一种计算机可读介质。

背景技术：

在银行系统中，存在大量的潜力用户，可以通过识别出该潜力用户并针对性地展开营销工作来提高业务水平。例如，如果用户在银行A的资产较低，而在其他银行的资产较高，则对于银行A来说，该用户为潜力用户。

在实现本公开构思的过程中，发明人发现相关技术中至少存在如下问题：相关技术中对潜力用户的识别缺乏有效的技术手段，并且在识别出潜力用户之后，缺乏有效手段评估该潜力用户的挖掘难度。

技术实现要素：

本公开的一个方面提供了一种由第一方执行的数据处理方法，包括：获取所述第一方的目标用户的目标交易数据，所述目标交易数据包括经由至少一个支付工具执行交易所产生的交易数据，所述至少一个支付工具为所述目标用户在第二方的支付工具，基于所述目标交易数据，确定所述目标用户存储于所述第一方的目标资产数据，基于所述目标交易数据，确定所述至少一个支付工具，基于所述至少一个支付工具和所述目标资产数据，确定所述目标用户的用户等级，其中，所述用户等级用于表征所述目标用户具有可用于执行资产转移的资产数据和所述目标用户执行所述资产转移的转移概率，所述资产转移包括将存储于所述第二方的资产转移到所述第一方。

可选地，上述基于所述至少一个支付工具和所述目标资产数据，确定所述目标用户的用户等级，包括：基于所述至少一个支付工具和所述目标资产数据，确定所述目标用户的潜力分值，其中，所述潜力分值用于表征所述目标用户具有可用于执行资产转移的资产数据，基于所述目标资产数据，确定所述目标用户的概率分值，其中，所述概率分值用于表征所述目标用户执行资产转移的转移概率，基于所述潜力分值和所述概率分值，确定所述目标用户的用户等级。

可选地，上述基于所述至少一个支付工具和所述目标资产数据，确定所述目标用户的潜力分值，包括：确定所述至少一个支付工具的类型作为工具类型指标，以及确定所述至少一个支付工具的数量作为工具数量指标，确定所述目标资产数据中的日均资产余额作为日均资产余额指标，获取与所述工具类型指标、工具数量指标和所述日均资产余额指标中的每一个指标各自对应的第一指标分值和第一指标权重，根据所述第一指标分值和所述第一指标权重，计算所述潜力分值。

可选地，上述基于所述目标资产数据，确定所述目标用户的概率分值，包括：确定所述目标资产数据中的多个金融产品的数量作为产品数量指标，以及确定所述目标资产数据中的金融产品的类型作为产品类型指标，获取与所述产品数量指标和产品类型指标中的每一个指标各自对应的第二指标分值和第二指标权重，根据所述第二指标分值和所述第二指标权重，计算所述概率分值。

可选地，上述基于所述目标资产数据，确定所述目标用户的概率分值，包括：获取经训练的预测模型，利用所述预测模型根据所述目标资产数据，预测所述目标用户的概率分值。

可选地，上述方法还包括：训练所述预测模型。所述训练所述预测模型，包括：获取多个训练样本数据，其中，所述多个训练样本数据中的每一个包括多个历史用户在所述第一方的资产数据以及所述多个历史用户将存储于所述第二方中的资产转移到所述第一方的转移情况，基于所述多个训练样本数据训练所述预测模型。

可选地，上述基于所述潜力分值和所述概率分值，确定所述目标用户的用户等级，包括：获取第一阈值和第二阈值，比较所述潜力分值和所述第一阈值，得到第一比较结果，比较所述概率分值和所述第二阈值，得到第二比较结果，基于所述第一比较结果和所述第二比较结果，确定所述目标用户的用户等级。

本公开的另一个方面提供了一种数据处理装置，包括：获取模块、第一确定模块、第二确定模块以及第三确定模块。其中，获取模块获取第一方中目标用户的目标交易数据，所述目标交易数据包括经由至少一个支付工具执行交易所产生的交易数据，所述至少一个支付工具为所述目标用户在第二方的支付工具。第一确定模块基于所述目标交易数据，确定所述目标用户存储于所述第一方的目标资产数据。第二确定模块基于所述目标交易数据，确定所述至少一个支付工具。第三确定模块基于所述至少一个支付工具和所述目标资产数据，确定所述目标用户的用户等级，其中，所述用户等级用于表征所述目标用户具有可用于执行资产转移的资产数据和所述目标用户执行所述资产转移的转移概率，所述资产转移包括将存储于所述第二方的资产转移到所述第一方。

可选地，上述第三确定模块包括：第一确定子模块、第二确定子模块以及第三确定子模块。其中，第一确定子模块基于所述至少一个支付工具和所述目标资产数据，确定所述目标用户的潜力分值，其中，所述潜力分值用于表征所述目标用户具有可用于执行资产转移的资产数据，第二确定子模块基于所述目标资产数据，确定所述目标用户的概率分值，其中，所述概率分值用于表征所述目标用户执行资产转移的转移概率，第三确定子模块基于所述潜力分值和所述概率分值，确定所述目标用户的用户等级。

可选地，上述第一确定子模块包括：第一确定单元、第二确定单元、第一获取单元以及第一计算单元。其中，第一确定单元确定所述至少一个支付工具的类型作为工具类型指标，以及确定所述至少一个支付工具的数量作为工具数量指标，第二确定单元确定所述目标资产数据中的日均资产余额作为日均资产余额指标，第一获取单元获取与所述工具类型指标、工具数量指标和所述日均资产余额指标中的每一个指标各自对应的第一指标分值和第一指标权重，第一计算单元根据所述第一指标分值和所述第一指标权重，计算所述潜力分值。

可选地，上述第二确定子模块包括：第三确定单元、第二获取单元以及第二计算单元。其中，第三确定单元确定所述目标资产数据中的多个金融产品的数量作为产品数量指标，以及确定所述目标资产数据中的金融产品的类型作为产品类型指标，第二获取单元获取与所述产品数量指标和产品类型指标中的每一个指标各自对应的第二指标分值和第二指标权重，第二计算单元根据所述第二指标分值和所述第二指标权重，计算所述概率分值。

可选地，上述基于所述目标资产数据，确定所述目标用户的概率分值，包括：获取经训练的预测模型，利用所述预测模型根据所述目标资产数据，预测所述目标用户的概率分值。

可选地，上述装置还包括：训练模块，训练所述预测模型。所述训练所述预测模型，包括：获取多个训练样本数据，其中，所述多个训练样本数据中的每一个包括多个历史用户在所述第一方的资产数据以及所述多个历史用户将存储于所述第二方中的资产转移到所述第一方的转移情况，基于所述多个训练样本数据训练所述预测模型。

可选地，上述第三确定子模块包括：第三获取单元、第一比较单元、第二比较单元以及第四确定单元。其中，第三获取单元获取第一阈值和第二阈值，第一比较单元比较所述潜力分值和所述第一阈值，得到第一比较结果，第二比较单元比较所述概率分值和所述第二阈值，得到第二比较结果，第四确定单元基于所述第一比较结果和所述第二比较结果，确定所述目标用户的用户等级。

本公开的另一方面提供了一种计算设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上所述的方法。

本公开的另一方面提供了一种非易失性可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。

本公开的另一方面提供了一种计算机程序，所述计算机程序包括计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。

附图说明

为了更完整地理解本公开及其优势，现在将参考结合附图的以下描述，其中：

图1示意性示出了根据本公开实施例的数据处理方法和据处理装置的系统架构；

图2示意性示出了根据本公开实施例的由第一方执行的数据处理方法的流程图；

图3示意性示出了根据本公开实施例的确定用户等级的流程图；

图4示意性示出了根据本公开实施例的确定潜力分值的流程图；

图5示意性示出了根据本公开实施例的确定概率分值的流程图；

图6示意性示出了根据本公开实施例的根据潜力分值和概率分值确定用户等级的流程图；

图7示意性示出了根据本公开实施例的确定用户等级的示意图；

图8示意性示出了根据本公开实施例的一种示例的系统结构图；

图9示意性示出了根据本公开实施例的一种由用户潜力分析系统执行的处理方法的流程图；

图10示意性示出了根据本公开实施例的数据处理装置的框图；

图11示意性示出了根据本公开实施例的第三确定模块的框图；

图12示意性示出了根据本公开实施例的第一确定子模块的框图；

图13示意性示出了根据本公开实施例的第二确定子模块的框图；

图14示意性示出了根据本公开实施例的第三确定子模块的框图；以及

图15示意性示出了根据本公开实施例的用于实现数据处理的计算机系统的方框图。

具体实施方式

以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。

在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。

在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。

在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。在使用类似于“A、B或C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B或C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。

附图中示出了一些方框图和/或流程图。应理解，方框图和/或流程图中的一些方框或其组合可以由计算机程序指令来实现。这些计算机程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程控制装置的处理器，从而这些指令在由该处理器执行时可以创建用于实现这些方框图和/或流程图中所说明的功能/操作的装置。

因此，本公开的技术可以硬件和/或软件(包括固件、微代码等)的形式来实现。另外，本公开的技术可以采取存储有指令的计算机可读介质上的计算机程序产品的形式，该计算机程序产品可供指令执行系统使用或者结合指令执行系统使用。在本公开的上下文中，计算机可读介质可以是能够包含、存储、传送、传播或传输指令的任意介质。例如，计算机可读介质可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外或半导体系统、装置、器件或传播介质。计算机可读介质的具体示例包括：磁存储装置，如磁带或硬盘(HDD)；光存储装置，如光盘(CD-ROM)；存储器，如随机存取存储器(RAM)或闪存；和/或有线/无线通信链路。

本公开的实施例提供了一种由第一方执行的数据处理方法，包括：获取第一方的目标用户的目标交易数据，目标交易数据包括经由至少一个支付工具执行交易所产生的交易数据，至少一个支付工具为目标用户在第二方的支付工具，基于目标交易数据，确定目标用户存储于第一方的目标资产数据，基于目标交易数据，确定至少一个支付工具，基于至少一个支付工具和目标资产数据，确定目标用户的用户等级，其中，用户等级用于表征目标用户具有可用于执行资产转移的资产数据和目标用户执行资产转移的转移概率，资产转移包括将存储于第二方的资产转移到第一方。

图1示意性示出了根据本公开实施例的数据处理方法和据处理装置的系统架构。需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。

如图1所示，根据该实施例的系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。

终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备101、102、103所浏览的网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的用户请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如根据用户请求获取或生成的网页、信息、或数据等)反馈给终端设备。

需要说明的是，本公开实施例所提供的数据处理方法一般可以由服务器105执行。相应地，本公开实施例所提供的数据处理装置一般可以设置于服务器105中。本公开实施例所提供的数据处理方法也可以由不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的数据处理装置也可以设置于不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群中。

例如，本公开实施例的目标交易数据可以存储在终端设备101、102、103中，通过终端设备101、102、103将目标交易数据发送至服务器105中，服务器105可以基于目标交易数据，确定目标用户存储于第一方的目标资产数据，并基于目标交易数据，确定至少一个支付工具，以及基于至少一个支付工具和目标资产数据，确定目标用户的用户等级。另外，目标交易数据还可以由服务器105接收并直接存储在服务器105中，由服务器105直接基于目标交易数据，确定目标用户存储于第一方的目标资产数据，并基于目标交易数据，确定至少一个支付工具，以及基于至少一个支付工具和目标资产数据，确定目标用户的用户等级。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

下面结合图1的系统架构，参考图2～图9来描述根据本公开示例性实施方式的数据处理方法。需要注意的是，上述系统架构仅是为了便于理解本公开的精神和原理而示出，本公开的实施方式在此方面不受任何限制。相反，本公开的实施方式可以应用于适用的任何场景。

图2示意性示出了根据本公开实施例的由第一方执行的数据处理方法的流程图。

如图2所示，该方法可以包括操作S210～S240。

在操作S210，获取第一方的目标用户的目标交易数据，目标交易数据包括经由至少一个支付工具执行交易所产生的交易数据，至少一个支付工具为目标用户在第二方的支付工具。

根据本公开实施例，第一方例如为银行A，目标用户例如为在银行A具有相关业务的用户。其中，目标用户的目标交易数据例如包括目标用户的交易明细、产品持有明细、年日均资产、用户基本信息、客户经理和目标用户的关系信息等等。

例如，目标用户具有多个支付工具，例如包括支付工具1、支付工具2、支付工具3等等，支付工具例如为银行卡。其中，支付工具1例如为银行A的银行卡，支付工具2和支付工具3例如为第二方(银行B)的银行卡，其中，支付工具2和支付工具3例如作为本公开实施例所指的至少一个第二方的支付工具。当支付工具1和支付工具2或支付工具3之间发生交易时，例如发生转账交易时，该交易数据例如可以作为目标交易数据存储于银行A处。

在操作S220，基于目标交易数据，确定目标用户存储于第一方的目标资产数据。

根据本公开实施例，目标用户的目标交易数据例如包括目标用户在银行A的产品持有明细、年日均资产等等。因此，可以基于目标交易数据确定目标用户在银行A的资产作为本公开实施例所指的目标资产数据。

在操作S230，基于目标交易数据，确定至少一个支付工具。

例如，支付工具1和支付工具2或支付工具3之间发生转账交易生成交易数据时，银行A可以基于该交易数据确定第二方的支付工具，例如确定支付工具2和支付工具3作为第二方的支付工具。

例如，当支付工具1和支付工具2或支付工具3之间发生转账交易时，转账交易数据中例如具有支付工具2或支付工具3的银行卡卡号，可以根据银行卡卡号确定支付工具2或支付工具3的所属的银行以及银行卡的等级。

在操作S240，基于至少一个支付工具和目标资产数据，确定目标用户的用户等级，其中，用户等级用于表征目标用户具有可用于执行资产转移的资产数据和目标用户执行资产转移的转移概率，资产转移包括将存储于第二方的资产转移到第一方。

根据本公开实施例，目标用户的第二方支付工具的数量和类型例如能够表征用户在第二方的资产情况。其中，目标用户在第二方的资产越多，则表示目标用户具有从银行B转移到银行A的可转移资产越多，即目标用户的挖掘潜力越大。另外，目标用户在第一方的目标资产数据能够表征用户的挖掘潜力和挖掘难度，例如目标资产越低，表明目标用户在第一方的资产增量可能越大，即目标用户的挖掘潜力越大，但是如果目标用户的目标资产数据过低，表明目标用户可能属于银行A的“背离用户”，此时，目标用户的挽回效率低，挖掘难度大。

因此，本公开实施例通过目标用户在第二方的支付工具和目标用户在第一方的目标资产数据来确定目标用户的用户等级，该用户等级能够表征目标用户的挖掘潜力和挖掘难度。根据用户等级能够实现确定出大量用户的优先顺序，便于进一步甄选挖掘潜力大、挖掘难度小的优质用户，便于有效利用营销资源，提高营销效率。

图3示意性示出了根据本公开实施例的确定用户等级的流程图。

如图3所示，上述操作S240可以包括操作S241～S243。

在操作S241，基于至少一个支付工具和目标资产数据，确定目标用户的潜力分值，其中，潜力分值用于表征目标用户具有可用于执行资产转移的资产数据。

根据本公开实施例，目标用户在第二方的支付工具和第一方的目标资产数据能够表征目标用户的潜力分值。具体地，第二方的支付工具能够表征用户在第二方的资产情况，目标资产数据能够表征目标用户在第一方的资产情况。例如，如果目标用户在第二方的资产越多，且在第一方的资产越少，则表示目标用户的潜力分值越大，即，将目标用户具有的可转移资产越多。其中，操作S241的具体过程如下图5描述。

在操作S242，基于目标资产数据，确定目标用户的概率分值，其中，概率分值用于表征目标用户执行资产转移的转移概率。

根据本公开实施例，目标用户在第一方的目标资产数据中例如包括目标用户在第一方中的产品持有明细、年日均资产等等。该目标资产数据能够表征目标用户对第一方的信任程度。因此，目标用户在第一方的目标资产数据越多，表明用户对第一方越信任，将目标用户在第二方的资产转移到第一方的概率分值越大。其中，操作S242的具体过程如下图6描述。

在操作S243，基于潜力分值和概率分值，确定目标用户的用户等级。

根据本公开实施例，根据目标用户的潜力分值和概率分值，可以确定目标用户的用户等级，该用户等级例如表征了目标用户的挖掘潜力和挖掘难度。其中，操作S243的具体过程如下图7描述。

图4示意性示出了根据本公开实施例的确定潜力分值的流程图。

如图4所示，上述操作S241可以包括操作S2411～S2414。

在操作S2411，确定至少一个支付工具的类型作为工具类型指标，以及确定至少一个支付工具的数量作为工具数量指标。

根据本公开实施例，确定目标用户在第二方的支付工具的工具类型指标和工具数量指标。其中，工具类型指标例如包括金卡、白金卡、钻石卡、私人银行卡等等。工具数量指标例如为金卡、白金卡、钻石卡或私人银行卡的数量。其中，金卡、白金卡、钻石卡、私人银行卡的等级依次增高。其中，支付工具的等级越高、数量越多，表明目标用户在第二方的资产越多，目标用户的潜力分值越大。

在操作S2412，确定目标资产数据中的日均资产余额作为日均资产余额指标。例如确定目标用户在第一方中的资产情况，资产情况例如包括日均资产余额。即，目标用户在第一方的日均资产余额越低，目标用户待开发的资产越多，针对目标用户进行挖掘可能迎来的资产增量越大。即，日均资产余额越低可以表明目标用户的潜力分值越大。但是，如果目标用户在第一方的日均资产余额过低，则目标用户属于“背离用户”的可能性越大，目标用户的挽回效率较低，因此，如果日均资产余额过低则表示目标用户的潜力分值较小。

在操作S2413，获取与工具类型指标、工具数量指标和日均资产余额指标中的每一个指标各自对应的第一指标分值和第一指标权重。

根据本公开实施例，每个指标例如具有至少一个第一指标分值。例如，针对工具类型指标来说，例如金卡对应的第一指标分值为0分，白金卡对应的第一指标分值为50分，钻石卡对应的第一指标分值为75分，私人银行卡对应的第一指标分值为100分。

例如，针对工具数量指标来说，支付工具的数量为1对应的第一指标分值为0分，数量为2及以上对应的第一指标分值为100分。

例如，针对日均资产余额指标来说，日均资产余额为300元至0.5万元对应的第一指标分值为60-100分，日均资产余额为0.5-5万元对应的第一指标分值为24-60分，日均资产余额为5-20万元对应的第一指标分值为10-24分，日均资产余额为20万元以上对应的第一指标分值为0-10分，日均资产余额为300元以内(日均资产余额过低)对应的第一指标分值为0分。

其中，例如工具类型指标对应的权重为20，工具数量指标对应的权重例如为5，日均资产余额指标对应的权重为30。

在操作S2414，根据第一指标分值和第一指标权重，计算潜力分值。例如，每个第一指标分值与对应的第一指标权重相乘之后再相加即可得到潜力分值。

图5示意性示出了根据本公开实施例的确定概率分值的流程图。

如图5所示，上述操作S242可以包括操作S2421～S2423。

在操作S2421，确定目标资产数据中的多个金融产品的数量作为产品数量指标，以及确定目标资产数据中的金融产品的类型作为产品类型指标。

根据本公开实施例，目标用户在第一方的目标资产例如包括多个不同类型的金融产品，例如包括代发工资产品以及贷款产品等等。

在操作S2422，获取与产品数量指标和产品类型指标中的每一个指标各自对应的第二指标分值和第二指标权重。

例如，金融产品数量为5以下或者15以上对应的第二指标分值为0分，金融产品数量为5-15对应的第二指标分值为15-100分。其中，金融产品数量为5以下表明目标用户持有的产品数量过低，目标用户属于“背离用户”的可能性较大，挽回效率较低。金融产品数量为15以上表明目标用户持有的产品数量较高，目标用户为第一方的资深用户，因此挖掘潜力不大。

例如，目标用户具有代发工资产品时对应的第二指标分值为100分，否则为0分。以目标用户具有贷款产品为例，贷款产品为持有经营性贷款对应的第二指标分值为30分，持有消费贷款对应的第二指标分值为60分，持有住房贷款对应的第二指标分值为100分。可以理解，具有代发工资产品以及具有贷款产品的目标用户都存在因产品特性而“被动”与第一方保持交易联系，该类目标用户为具有巨大挖掘空间的用户。

在操作S2423，根据第二指标分值和第二指标权重，计算概率分值。例如，每个第二指标分值与对应的第二指标权重相乘之后再相加即可得到概率分值。

根据本公开实施例，目标用户的概率分值还可以通过机器学习模型分析得到。具体地，可以获取经训练的预测模型，并利用预测模型根据目标资产数据，预测目标用户的概率分值。

其中，训练预测模型包括：获取多个训练样本数据，其中，多个训练样本数据中的每一个包括多个历史用户在第一方的资产数据以及多个历史用户将存储于第二方中的资产转移到第一方的转移情况，基于多个训练样本数据训练预测模型。

例如，可以获取过去挖掘成功的历史用户数据和挖掘失败的历史用户数据作为训练样本数据。其中，该训练样本数据中例如包括历史用户在第一方的资产数据和历史用户成功将其位于第二方中的资产转移到第一方的情况，或者包括历史用户未将其位于第二方中的资产转移到第一方的情况。例如，以该训练样本数据训练预测模型，该预测模型例如可以用于预测待挖掘用户的挖掘成功率，成功率越高则表明待挖掘用户的挖掘难度越小。

图6示意性示出了根据本公开实施例的根据潜力分值和概率分值确定用户等级的流程图。

图7示意性示出了根据本公开实施例的确定用户等级的示意图。

以下结合图6和图7描述本公开实施例的根据潜力分值和概率分值确定用户等级的流程。

如图6所示，上述操作S243可以包括操作S2431～S2434。

在操作S2431，获取第一阈值和第二阈值。

在操作S2432，比较潜力分值和第一阈值，得到第一比较结果。

在操作S2433，比较概率分值和第二阈值，得到第二比较结果。

在操作S2434，基于第一比较结果和第二比较结果，确定目标用户的用户等级。

如图7所示，例如第一阈值为P1，第二阈值为P2，图中(P1，P2)例如为坐标轴原点。潜力分值为V1，概率分值为V2。

其中，当潜力分值V1大于第一阈值P1，且概率分值为V2小于第二阈值P2时，目标用户的用户等级为A，表明目标用户的挖掘潜力大，挖掘难度小，用户等级为A的目标用户的优先级最高。

其中，当潜力分值V1大于第一阈值P1时，且概率分值V2大于等于第二阈值P2时，目标用户的用户等级为B，表明目标用户的挖掘潜力大，但挖掘难度也大，用户等级为B的目标用户的优先级为中等。

其中，当潜力分值V1小于等于第一阈值P1时，且概率分值V2小于第二阈值P2时，目标用户的用户等级为C，表明目标用户的挖掘潜力小，挖掘难度小，用户等级为C的目标用户的优先级为中等。

其中，当潜力分值V1小于等于第一阈值P1时，且概率分值V2大于等于第二阈值P2时，目标用户的用户等级为D，表明目标用户的挖掘潜力小，且挖掘难度大，用户等级为D的目标用户的优先级最低。

为了便于理解本公开实施例的技术方案，图8示意性示出了根据本公开实施例的一种示例的系统结构图。本领域技术人员可以理解，图8所示的系统结构图仅为示例，本公开实施例并不局限于此。

如图8所示，本公开的系统结构800例如包括外部系统810、银行系统820以及用户潜力分析系统830。接下来详细解释图8所示根据本公开实施例的各个组件的结构及功能。

其中，外部系统810例如用于存储外部数据。其中，外部数据例如包括目标用户的第二方支付工具的相关信息，例如包括目标用户的在其他银行的银行卡卡号和银行卡类型等信息。

银行系统820例如存储用户数据。其中，用户数据例如包括目标用户的目标交易数据，目标交易数据例如包括交易明细、产品持有明细、年日均资产、用户基本信息、客户经理和目标用户的关系信息等等数据。

用户潜力分析系统830中例如包括用户潜力分析服务器831和数据库832。其中，用户潜力分析系统830用于根据来自外部系统810的外部数据和来自银行系统820的用户数据分析目标用户的挖掘潜力和挖掘难度。

图9示意性示出了根据本公开实施例的一种由用户潜力分析系统执行的处理方法的流程图。本领域技术人员可以理解，图9所示的由用户潜力分析系统执行的处理方法仅为示例，本公开实施例并不局限于此。可以使用图8所示的用户潜力分析系统830来实现图9所示的处理方法。接下来，将结合图8和图9来描述根据本公开实施例的示例方法的流程图。

结合图8和图9所示，由用户潜力分析系统执行的处理方法可以包括步骤S910～S990。

在步骤S910，接收外部系统810的外部数据和银行系统820的用户数据。银行系统820的用户数据包含但不仅限于个人交易明细、产品持有明细、年日均资产、用户基本信息、客户经理和目标用户的关系信息等。

在步骤S920，对接收到的数据进行合法性检查。包含但不仅限于检查表的关键字段是否存在大面积缺失、数据格式是否正确等。尤其是外部数据，可以判断数据文件是否为空，字段属性是否正确等等。

在步骤S930，对数据进行预处理。例如对数据进行一致性检查，将不同表之间的相同含义但不同格式的字段处理成统一的格式。对数据进行清洗，提取需要的字段，并对字段的格式进行检查，对于不符合格式要求的字段进行字段剔除；对于关键字段为缺失值、无效值的记录进行剔除。

在步骤S940，对数据进行统计，获得第一方用户在第二方持有的银行卡数量和等级、用户在第一方的资产、产品持有数量等特征。

在步骤S950，将所有特征汇总为以用户为单位的特征表。

在步骤S960，对用户进行挖掘潜力评分，以估用户在第二方的资产大小，衡量用户的价值。

在步骤S970，对用户进行挖掘难度评分，用于评估将用户的第二方的资产挖掘至第一方的难度及营销的迫切程度。

在步骤S980，根据用户的挖掘潜力评分和挖掘难度评分，综合评估客户的价值和挖掘的难度，以指导银行的营销工作。

在步骤S990，结束。

图10示意性示出了根据本公开实施例的数据处理装置的框图。

如图10所示，数据处理装置1000包括获取模块1010、第一确定模块1020、第二确定模块1030以及第三确定模块1040。

获取模块1010可以用于获取第一方的目标用户的目标交易数据，目标交易数据包括经由至少一个支付工具执行交易所产生的交易数据，至少一个支付工具为目标用户在第二方的支付工具。根据本公开实施例，获取模块1010例如可以执行上文参考图2描述的操作S210，在此不再赘述。

第一确定模块1020可以用于基于目标交易数据，确定目标用户存储于第一方的目标资产数据。根据本公开实施例，第一确定模块1020例如可以执行上文参考图2描述的操作S220，在此不再赘述。

第二确定模块1030可以用于基于目标交易数据，确定至少一个支付工具。根据本公开实施例，第二确定模块1030例如可以执行上文参考图2描述的操作S230，在此不再赘述。

第三确定模块1040可以用于基于至少一个支付工具和目标资产数据，确定目标用户的用户等级，其中，用户等级用于表征目标用户具有可用于执行资产转移的资产数据和目标用户执行资产转移的转移概率，资产转移包括将存储于第二方的资产转移到第一方。根据本公开实施例，第三确定模块1040例如可以执行上文参考图2描述的操作S240，在此不再赘述。

图11示意性示出了根据本公开实施例的第三确定模块的框图。

如图11所示，第三确定模块1040包括第一确定子模块1041、第二确定子模块1042以及第三确定子模块1043。

第一确定子模块1041可以用于基于至少一个支付工具和目标资产数据，确定目标用户的潜力分值，其中，潜力分值用于表征目标用户具有可用于执行资产转移的资产数据。根据本公开实施例，第一确定子模块1041例如可以执行上文参考图3描述的操作S241，在此不再赘述。

第二确定子模块1042可以用于基于目标资产数据，确定目标用户的概率分值，其中，概率分值用于表征目标用户执行资产转移的转移概率。根据本公开实施例，第二确定子模块1042例如可以执行上文参考图3描述的操作S242，在此不再赘述。

第三确定子模块1043可以用于基于潜力分值和概率分值，确定目标用户的用户等级。根据本公开实施例，第三确定子模块1043例如可以执行上文参考图3描述的操作S243，在此不再赘述。

图12示意性示出了根据本公开实施例的第一确定子模块的框图。

如图12所示，第一确定子模块1041包括第一确定单元10411、第二确定单元10412、第一获取单元10413以及第一计算单元10414。

第一确定单元10411可以用于确定至少一个支付工具的类型作为工具类型指标，以及确定至少一个支付工具的数量作为工具数量指标。根据本公开实施例，第一确定单元10411例如可以执行上文参考图4描述的操作S2411，在此不再赘述。

第二确定单元10412可以用于确定目标资产数据中的日均资产余额作为日均资产余额指标。根据本公开实施例，第二确定单元10412例如可以执行上文参考图4描述的操作S2412，在此不再赘述。

第一获取单元10413可以用于根据第一指标分值和第一指标权重，计算潜力分值。根据本公开实施例，第一获取单元10413例如可以执行上文参考图4描述的操作S2413，在此不再赘述。

第一计算单元10414可以用于基于潜力分值和概率分值，确定目标用户的用户等级。根据本公开实施例，第一计算单元10414例如可以执行上文参考图4描述的操作S2414，在此不再赘述。

图13示意性示出了根据本公开实施例的第二确定子模块的框图。

如图13所示，第二确定子模块1042包括第三确定单元10421、第二获取单元10422以及第二计算单元10423。

第三确定单元10421可以用于确定目标资产数据中的多个金融产品的数量作为产品数量指标，以及确定目标资产数据中的金融产品的类型作为产品类型指标。根据本公开实施例，第三确定单元10421例如可以执行上文参考图5描述的操作S2421，在此不再赘述。

第二获取单元10422可以用于获取与产品数量指标和产品类型指标中的每一个指标各自对应的第二指标分值和第二指标权重。根据本公开实施例，第二获取单元10422例如可以执行上文参考图5描述的操作S2422，在此不再赘述。

第二计算单元10423可以用于根据第二指标分值和第二指标权重，计算概率分值。根据本公开实施例，第二计算单元10423例如可以执行上文参考图5描述的操作S2423，在此不再赘述。

根据本公开实施例，基于目标资产数据，确定目标用户的概率分值，包括：获取经训练的预测模型，利用预测模型根据目标资产数据，预测目标用户的概率分值。

根据本公开实施例，上述数据处理装置还包括：训练模块，训练预测模型。训练预测模型，包括：获取多个训练样本数据，其中，多个训练样本数据中的每一个包括多个历史用户在第一方的资产数据以及多个历史用户将存储于第二方中的资产转移到第一方的转移情况，基于多个训练样本数据训练预测模型。

图14示意性示出了根据本公开实施例的第三确定子模块的框图。

如图14所示，第三确定子模块1043包括第三获取单元10431、第一比较单元10432、第二比较单元10433以及第四确定单元10434。

第三获取单元10431可以用于获取第一阈值和第二阈值。根据本公开实施例，第三获取单元10431例如可以执行上文参考图6描述的操作S2431，在此不再赘述。

第一比较单元10432可以用于比较潜力分值和第一阈值，得到第一比较结果。根据本公开实施例，第一比较单元10432例如可以执行上文参考图6描述的操作S2432，在此不再赘述。

第二比较单元10433可以用于比较概率分值和第二阈值，得到第二比较结果。根据本公开实施例，第二比较单元10433例如可以执行上文参考图6描述的操作S2433，在此不再赘述。

第四确定单元10434可以用于基于第一比较结果和第二比较结果，确定目标用户的用户等级。根据本公开实施例，第四确定单元10434例如可以执行上文参考图6描述的操作S2434，在此不再赘述。

根据本公开的实施例的模块、子模块、单元、子单元中的任意多个、或其中任意多个的至少部分功能可以在一个模块中实现。根据本公开实施例的模块、子模块、单元、子单元中的任意一个或多个可以被拆分成多个模块来实现。根据本公开实施例的模块、子模块、单元、子单元中的任意一个或多个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式的硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，根据本公开实施例的模块、子模块、单元、子单元中的一个或多个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。

例如，获取模块1010、第一确定模块1020、第二确定模块1030、第三确定模块1040、第一确定子模块1041、第二确定子模块1042、第三确定子模块1043、第一确定单元10411、第二确定单元10412、第一获取单元10413、第一计算单元10414、第三确定单元10421、第二获取单元10422、第二计算单元10423、第三获取单元10431、第一比较单元10432、第二比较单元10433以及第四确定单元10434中的任意多个可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本公开的实施例，获取模块1010、第一确定模块1020、第二确定模块1030、第三确定模块1040、第一确定子模块1041、第二确定子模块1042、第三确定子模块1043、第一确定单元10411、第二确定单元10412、第一获取单元10413、第一计算单元10414、第三确定单元10421、第二获取单元10422、第二计算单元10423、第三获取单元10431、第一比较单元10432、第二比较单元10433以及第四确定单元10434中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，获取模块1010、第一确定模块1020、第二确定模块1030、第三确定模块1040、第一确定子模块1041、第二确定子模块1042、第三确定子模块1043、第一确定单元10411、第二确定单元10412、第一获取单元10413、第一计算单元10414、第三确定单元10421、第二获取单元10422、第二计算单元10423、第三获取单元10431、第一比较单元10432、第二比较单元10433以及第四确定单元10434中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。

图15示意性示出了根据本公开实施例的用于实现数据处理的计算机系统的方框图。图15示出的计算机系统仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图15所示，计算机系统1500包括处理器1501、计算机可读存储介质1502。该系统1500可以执行根据本公开实施例的方法。

具体地，处理器1501例如可以包括通用微处理器、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))，等等。处理器1501还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器1501可以是用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。

计算机可读存储介质1502，例如可以是能够包含、存储、传送、传播或传输指令的任意介质。例如，可读存储介质可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外或半导体系统、装置、器件或传播介质。可读存储介质的具体示例包括：磁存储装置，如磁带或硬盘(HDD)；光存储装置，如光盘(CD-ROM)；存储器，如随机存取存储器(RAM)或闪存；和/或有线/无线通信链路。

计算机可读存储介质1502可以包括计算机程序1503，该计算机程序1503可以包括代码/计算机可执行指令，其在由处理器1501执行时使得处理器1501执行根据本公开实施例的方法或其任何变形。

计算机程序1503可被配置为具有例如包括计算机程序模块的计算机程序代码。例如，在示例实施例中，计算机程序1503中的代码可以包括一个或多个程序模块，例如包括1503A、模块1503B、……。应当注意，模块的划分方式和个数并不是固定的，本领域技术人员可以根据实际情况使用合适的程序模块或程序模块组合，当这些程序模块组合被处理器1501执行时，使得处理器1501可以执行根据本公开实施例的方法或其任何变形。

根据本公开的实施例，获取模块1010、第一确定模块1020、第二确定模块1030、第三确定模块1040、第一确定子模块1041、第二确定子模块1042、第三确定子模块1043、第一确定单元10411、第二确定单元10412、第一获取单元10413、第一计算单元10414、第三确定单元10421、第二获取单元10422、第二计算单元10423、第三获取单元10431、第一比较单元10432、第二比较单元10433以及第四确定单元10434中的至少一个可以实现为参考图15描述的计算机程序模块，其在被处理器1501执行时，可以实现上面描述的相应操作。

本公开还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现上述方法。

根据本公开的实施例，计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线、光缆、射频信号等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。

尽管已经参照本公开的特定示例性实施例示出并描述了本公开，但是本领域技术人员应该理解，在不背离所附权利要求及其等同物限定的本公开的精神和范围的情况下，可以对本公开进行形式和细节上的多种改变。因此，本公开的范围不应该限于上述实施例，而是应该不仅由所附权利要求来进行确定，还由所附权利要求的等同物来进行限定。