[发明专利]用于基于所使用的支付工具来预测未来购买的系统和方法

说明书

可以分析对应于在跨多个商家的单个支付网络系统上使用的支付设备的交易数据，来预测每个支付设备用户的未来购买。可以生成支付工具指纹以标识跨许多商家的特定支付设备的使用。可以基于对应于所述单个支付网络的所有支付设备上的过去购买来完成购买行为的模型。然后，所述模型可用于确定用户在当前购买之后将进行特定的未来购买的概率。

背景技术

较小的在线零售商和数字商务提供商缺乏这样一种能力，即基于过去的行为了解客户未来可能购买什么。虽然几家大型在线零售商拥有足够的在他们处理的大量交易中的数据来建立客户模型，但较小的企业却没有。虽然信用卡发行方(即，银行等)能够分析多个商家的交易，但他们的数据集仅限于他们发行的卡。社交媒体和其他在线平台采用的当前方法侵犯了客户隐私，并依赖于在一系列在线活动中使用cookie、追踪器和其他方法追踪客户的在线状态。除了侵犯性之外，这些平台收集的数据通常是无效的，因为他们无法追踪实际购买情况，只能追踪浏览器活动。

发明内容

在一些实施方案中，计算机实现的方法可以确定客户特定的未来购买的概率。该方法可以基于与支付网络系统相关联的支付设备的全球交易数据来预测第一支付设备的未来交易。该方法可以存储产品数据和对应于产品数据的多个产品的多个购买交易的交易数据。交易数据可以对应于多个客户计算机系统与多个商家计算机系统之间的购买交易。该方法还可以生成标识对应于用于多个购买交易的支付设备的每个唯一用户的支付工具指纹。然后，该方法可以使用商家计算机系统处的第一支付设备接收第一购买交易的第一购买交易数据，所述第一购买交易数据包括第一支付工具指纹和多个产品中的第一产品的第一产品标识，并确定第一支付工具指纹的预测数据。预测数据可以包括多个产品中的第二产品的第二产品标识对应于第一购买交易之后的第二购买交易中的第一支付工具指纹的概率。

在进一步的实施方案中，系统可以基于与支付网络系统相关联的支付设备的全球交易数据来预测第一支付设备的未来交易。该系统可以包括托管购买预测系统的处理器和存储器，以及耦合到该处理器和存储器的数据库。该数据库可以存储产品数据和对应于产品数据的多个产品的多个购买交易的交易数据。交易数据可以对应于多个客户计算机系统与多个商家计算机系统之间的购买交易。该存储器可以包括可由处理器执行的指令。这些指令可以包括生成标识对应于用于多个购买交易的支付设备的每个唯一用户的支付工具指纹，以及在商家计算机系统处使用第一支付设备接收第一购买交易的第一购买交易数据。第一购买交易数据可以包括第一支付工具指纹和用于多个产品中的第一产品的第一产品标识。这些指令还可以包括确定第一支付工具指纹的预测数据。预测数据可以包括多个产品中的第二产品的第二产品标识对应于第一购买交易之后的第二购买交易中的第一支付工具指纹的概率。

附图说明

通过参考结合附图考虑的详细描述可以更好地理解本发明。图中的部件未必按比例绘制，而是侧重于图示本发明的原理。在图中，相同附图标号贯穿不同视图标示对应的部分。

图1示出用于基于跨多个商家和发行方的支付设备使用情况来预测未来购买的示例性系统的图示；

图2A示出用于图1的系统的示例性支付设备的第一视图；

图2B示出用于图1的系统的示例性支付设备的第二视图；

图3示出示例性机器学习架构；

图4示出示例性人工智能架构；

图5是用于使用图1的系统基于跨多个商家和发行方的支付设备使用情况来预测未来购买的方法的流程图；以及

图6示出可以被物理地配置成执行方法并且包括本文所描述的各种部件的示例性计算设备。