[发明专利]一种手机银行客户流失预警方法及系统

说明书

本发明提供一种手机银行客户流失预警方法及系统，其中方法包括：获取客户手机银行登录数据，将第一预设天数内没有登录手机银行的客户定义为流失客户；获取所述流失客户的用户数据，对所述用户数据进行特征提取，得到特征数据；将所述特征数据按照预设比例划分为训练数据及验证数据；通过所述训练数据对所述手机银行客户流失预警模型进行训练，当训练误差值满足预设值时结束训练；将所述验证数据输入至训练后的手机银行客户流失预警模型，验证所述手机银行客户流失预警效果。本发明获取到的用户数据较为全面，提高预警预测的准确性。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别是涉及一种手机银行客户流失预警方法及系统。

背景技术

目前的客户流失预警模型的构建都偏向于在完成大量特征工程的情况下，去找到影响客户流失的少数几个特征，基于少数的特征进行模型的构建，然后预测客户的流失概率。如果模型的效果不好，一般的做法是返回到特征工程这一步，重新做特征的构建和选择。这样一个建模的过程，不仅大部分的时间都耗费在特征工程上，模型的效果也因建模人员的建模经验和对数据的熟悉程度而异。

发明内容

本发明提供一种手机银行客户流失预警方法及系统，提高对手机银行客户流失预测的准确性。

本发明第一方面提供一种手机银行客户流失预警方法，包括：

获取客户手机银行登录数据，将第一预设天数内没有登录手机银行的客户定义为流失客户；

获取所述流失客户的用户数据，对所述用户数据进行特征提取，得到特征数据；

将所述特征数据按照预设比例划分为训练数据及验证数据；

通过所述训练数据对所述手机银行客户流失预警模型进行训练，当训练误差值满足预设值时结束训练；

将所述验证数据输入至训练后的手机银行客户流失预警模型，验证所述手机银行客户流失预警效果。

进一步地，所述对所述用户数据进行特征提取，得到特征数据之后，还包括：

对所述特征数据进行特征之间的组合计算，完成特征扩展。

进一步地，所述验证所述手机银行客户流失预警效果之后，还包括：

获取目标用户数据，将所述目标用户数据输入至所述手机银行客户流失预警模型中，对客户流失进行预警预判。

进一步地，所述通过所述训练数据对所述手机银行客户流失预警模型进行训练，包括：

获取自动化参数调整包，通过所述自动化参数调整包中的参数调整所述手机银行客户流失预警模型。

进一步地，所述获取所述流失客户的用户数据包括：

获取所述流失客户的第二预设天数内的用户数据；其中，所述第二预设天数为所述第一预设天数的整数倍；所述用户数据，包括：客户基本信息、借记卡流水、信用卡流水、资产管理数据。

本发明第二方面提供一种手机银行客户流失预警系统，包括：

客户查询模块，用于获取客户手机银行登录数据，将第一预设天数内没有登录手机银行的客户定义为流失客户；

数据查询模块，用于获取所述流失客户的用户数据，对所述用户数据进行特征提取，得到特征数据；

数据划分模块，用于将所述特征数据按照预设比例划分为训练数据及验证数据；

模型训练模块，用于通过所述训练数据对所述手机银行客户流失预警模型进行训练，当训练误差值满足预设值时结束训练；

模型验证模块，用于将所述验证数据输入至训练后的手机银行客户流失预警模型，验证所述手机银行客户流失预警效果。