[发明专利]银行业务项目实施情况的预测方法及装置

权利要求书

1.一种银行业务项目实施情况的预测方法，其特征在于，包括：

获取待预测的银行业务项目数据，从待预测的银行业务项目数据中提取出业务项目关键指标数据；

将业务项目关键指标数据转化为业务项目关键指标特征值；

将业务项目关键指标特征值输入预先建立的银行业务项目实施情况预测模型，得到银行业务项目实施情况的预测结果；所述银行业务项目实施情况预测模型为基于逻辑回归算法根据多个历史银行业务项目数据预先建立。

2.如权利要求1所述的银行业务项目实施情况的预测方法，其特征在于，还包括按照如下方法预先建立所述银行业务项目实施情况预测模型：

获取多个历史银行业务项目数据；从每一所述历史银行业务项目数据中提取出业务项目关键指标数据；

将每一业务项目关键指标数据转化为业务项目关键指标特征值；根据每一业务项目关键指标特征值及对应的业务项目实施情况的预测结果，得到历史样本库；根据所述历史样本库，生成训练集和测试集；

基于逻辑回归算法，利用所述训练集对银行业务项目实施情况预测模型进行训练，得到训练好的银行业务项目实施情况预测模型；

利用所述测试集对所述训练好的银行业务项目实施情况预测模型进行测试，得到所述预先建立的银行业务项目实施情况预测模型。

3.如权利要求2所述的银行业务项目实施情况的预测方法，其特征在于，还包括：

采集距当前时刻预设时间段内的银行业务项目数据及其实施情况的预测结果；

在检测到当前采集的银行业务项目数据及其实施情况的预测结果未出现在历史样本库中时，将当前采集的银行业务项目数据及其实施情况的预测结果加入至历史样本库中，得到更新的历史样本库；

利用所述更新的历史样本库，重新训练所述银行业务项目实施情况预测模型，得到更新的银行业务项目实施情况预测模型。

4.如权利要求1所述的银行业务项目实施情况的预测方法，其特征在于，所述银行业务项目实施情况预测模型的预测函数为：

其中，y为银行业务项目通过的概率，1-y为银行业务项目不通过的概率，S为业务项目关键指标特征值，b为调整因子，w为银行业务项目实施情况预测模型，w^T表示矩阵转置。

5.如权利要求1所述的银行业务项目实施情况的预测方法，其特征在于，所述业务项目关键指标数据包括如下指标数据的任意组合：业务场景关键词指标数据、技术关键词指标数据、实施涉及改造系统指标数据、实施周期指标数据和投入资源指标数据；

所述业务项目关键指标特征值包括如下特征值的任意组合：业务场景特征值、技术特征值、改造系统特征值、实施周期特征值和投入资源特征值。

6.一种银行业务项目实施情况的预测装置，其特征在于，包括：

提取单元，用于获取待预测的银行业务项目数据，从待预测的银行业务项目数据中提取出业务项目关键指标数据；

转化单元，用于将业务项目关键指标数据转化为业务项目关键指标特征值；

预测单元，用于将业务项目关键指标特征值输入预先建立的银行业务项目实施情况预测模型，得到银行业务项目实施情况的预测结果；所述银行业务项目实施情况预测模型为基于逻辑回归算法根据多个历史银行业务项目数据预先建立。

7.如权利要求6所述的银行业务项目实施情况的预测装置，其特征在于，还包括建立单元，用于按照如下方法预先建立所述银行业务项目实施情况预测模型：

获取多个历史银行业务项目数据；从每一所述历史银行业务项目数据中提取出业务项目关键指标数据；

将每一业务项目关键指标数据转化为业务项目关键指标特征值；根据每一业务项目关键指标特征值及对应的业务项目实施情况的预测结果，得到历史样本库；根据所述历史样本库，生成训练集和测试集；

基于逻辑回归算法，利用所述训练集对银行业务项目实施情况预测模型进行训练，得到训练好的银行业务项目实施情况预测模型；

利用所述测试集对所述训练好的银行业务项目实施情况预测模型进行测试，得到所述预先建立的银行业务项目实施情况预测模型。