个人消费贷款业务营销目标客户确定方法及装置与流程

本发明人工智能，具体而言，涉及一种个人消费贷款业务营销目标客户确定方法及装置。

背景技术：

1、目前，银行在挖掘个人消费贷款业务的营销目标客户时，通常为根据银行自身内部的客户数据来训练机器学习模型，进而根据训练出的机器学习模型来预测客户是否为营销目标客户。目前这种方式存在的缺点在于，银行只能基于本行客户的数据，例如资产数据、消费数据，由于客户数据隐私问题无法获取客户在第三方公司(例如，第三方金融机构，第三方商户)的消费数据及贷款数据，较难全面刻画客户的特征，导致训练出的模型预测的准确性不够高。

技术实现思路

1、本发明为了解决上述背景技术中的至少一个技术问题，提出了一种个人消费贷款业务营销目标客户确定方法及装置。

2、为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种个人消费贷款业务营销目标客户确定方法，该方法包括：

3、获取待预测客户的本行特征数据；

4、通过向联邦学习平台发起隐私求交请求，获取所述待预测客户的第三方公司特征数据；

5、根据所述本行特征数据和所述第三方公司特征数据生成所述待预测客户的综合特征数据；

6、将所述综合特征数据输入到预训练的营销目标客户确定模型中，得到所述营销目标客户确定模型输出的所述待预测客户为营销目标客户的概率，并在所述概率大于预设阈值时将所述待预测客户确定为营销目标客户。

7、可选的，所述个人消费贷款业务营销目标客户确定方法，还包括：

8、根据本行客户的个人消费贷款业务使用情况建立正样本和负样本，其中，近n个月个人消费贷款业务已提款的客户对应正样本，近n个月个人消费贷款业务超过了授信日期仍未提款的客户对应负样本，n为大于1的整数；

9、针对每个所述正样本和每个所述负样本，获取对应的本行特征数据，通过向联邦学习平台发起隐私求交请求获取对应的第三方公司特征数据，进而根据本行特征数据和第三方公司特征数据生成各自对应的综合特征数据；

10、根据所述正样本和所述负样本对预设的分类模型进行训练，得到所述营销目标客户确定模型。

11、可选的，在所述针对每个所述正样本和每个所述负样本，获取对应的本行特征数据，通过向联邦学习平台发起隐私求交请求获取对应的第三方公司特征数据，进而根据本行特征数据和第三方公司特征数据生成各自对应的综合特征数据之前，还包括：

12、对各所述负样本进行下采样，其中，下采样后的负样本的数量与所述正样本的数量之差的绝对值小于预设值。

13、可选的，所述个人消费贷款业务营销目标客户确定方法，还包括：

14、根据客户的个人消费贷款业务被营销次数以及客户的个人消费贷款业务的授信到期日距今时长确定每个所述负样本各自对应的下采样概率值；

15、所述对各所述负样本进行下采样，具体包括：

16、根据每个所述负样本各自对应的下采样概率值对各所述负样本进行下采样。

17、可选的，所述个人消费贷款业务营销目标客户确定方法，还包括：

18、按照所述概率从大到小对各所述营销目标客户进行排序，将排序结果中的前a个营销目标客户确定为第一客群，将排序结果中的第a+1个至第b个营销目标客户确定为第二客群，将排序结果中的第b+1个至最后一个营销目标客户确定为第三客群，其中，a和b均为大于1的整数，b大于a；

19、针对所述第一客群、所述第二客群以及所述第三客群采用不同的营销方式进行个人消费贷款业务营销。

20、可选的，所述本行特征数据包括：资产数据以及信用卡消费数据；所述第三方公司特征数据包括：消费偏好数据以及客户贷款数据。

21、可选的，所述分类模型采用xgboost模型。

22、为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，提供了一种个人消费贷款业务营销目标客户确定装置，该装置包括：

23、本行特征数据获取单元，用于获取待预测客户的本行特征数据；

24、第三方公司特征数据获取单元，用于通过向联邦学习平台发起隐私求交请求，获取所述待预测客户的第三方公司特征数据；

25、综合特征数据生成单元，用于根据所述本行特征数据和所述第三方公司特征数据生成所述待预测客户的综合特征数据；

26、营销目标客户确定单元，用于将所述综合特征数据输入到预训练的营销目标客户确定模型中，得到所述营销目标客户确定模型输出的所述待预测客户为营销目标客户的概率，并在所述概率大于预设阈值时将所述待预测客户确定为营销目标客户。

27、为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，还提供了一种计算机设备，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个人消费贷款业务营销目标客户确定方法的步骤。

28、为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述个人消费贷款业务营销目标客户确定方法的步骤。

29、为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述个人消费贷款业务营销目标客户确定方法的步骤。

30、本发明的有益效果为：

31、本发明实施例通过向联邦学习平台发起隐私求交请求，获取所述待预测客户的第三方公司特征数据，进而将客户的本行特征数据和第三方公司特征数据相结合生成客户的综合特征数据，进而基于综合特征数据进行模型训练和预测，本发明通过隐私求交获取第三方公司特征数据实现了更为全面的刻画客户的特征，有助于提高训练出的模型预测的准确性。

技术特征：

1.一种个人消费贷款业务营销目标客户确定方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的个人消费贷款业务营销目标客户确定方法，其特征在于，还包括：

3.根据权利要求2所述的个人消费贷款业务营销目标客户确定方法，其特征在于，在所述针对每个所述正样本和每个所述负样本，获取对应的本行特征数据，通过向联邦学习平台发起隐私求交请求获取对应的第三方公司特征数据，进而根据本行特征数据和第三方公司特征数据生成各自对应的综合特征数据之前，还包括：

4.根据权利要求3所述的个人消费贷款业务营销目标客户确定方法，其特征在于，还包括：

5.根据权利要求1所述的个人消费贷款业务营销目标客户确定方法，其特征在于，还包括：

6.根据权利要求1所述的个人消费贷款业务营销目标客户确定方法，其特征在于，所述本行特征数据包括：资产数据以及信用卡消费数据；所述第三方公司特征数据包括：消费偏好数据以及客户贷款数据。

7.根据权利要求2所述的个人消费贷款业务营销目标客户确定方法，其特征在于，所述分类模型采用xgboost模型。

8.一种个人消费贷款业务营销目标客户确定装置，其特征在于，包括：

9.一种计算机设备，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，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任意一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至7任意一项所述方法的步骤。

11.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至7任意一项所述方法的步骤。

技术总结
本发明实施例公开了一种个人消费贷款业务营销目标客户确定方法及装置，可用于金融领域或其他技术领域，该方法包括：获取待预测客户的本行特征数据；通过向联邦学习平台发起隐私求交请求，获取所述待预测客户的第三方公司特征数据；根据所述本行特征数据和所述第三方公司特征数据生成所述待预测客户的综合特征数据；将所述综合特征数据输入到预训练的营销目标客户确定模型中，得到所述营销目标客户确定模型输出的所述待预测客户为营销目标客户的概率，并在所述概率大于预设阈值时将所述待预测客户确定为营销目标客户。本发明有助于提高个人消费贷款业务营销目标客户挖掘的准确性。

技术研发人员：贾小茹,梁婷,丁楠,孙少杰
受保护的技术使用者：中国工商银行股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/8