[发明专利]客户流失分析模型训练方法及装置在审
| 申请号： | 202110869231.6 | 申请日： | 2021-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN113570044A | 公开（公告）日： | 2021-10-29 |
| 发明（设计）人： | 张延 | 申请（专利权）人： | 中国银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 王天尧;谷敬丽 |
| 地址： | 100818 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 客户 流失 分析 模型 训练 方法 装置 | ||
1.一种客户流失分析模型训练方法，其特征在于，包括：
获取客户业务交易数据和客户自身数据；
根据所述客户业务交易数据和所述客户自身数据生成注意力特征数据；
利用所述注意力特征数据训练目标神经网络，得到客户流失分析模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述客户业务交易数据和所述客户自身数据生成注意力特征数据，包括：
根据所述客户自身数据确定注意力权重信息；
对所述客户业务交易数据和所述注意力权重信息进行点积处理，得到注意力特征数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述目标神经网络为GRU神经网络。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
利用所述客户流失分析模型生成银行客户流失预测结果。
5.一种客户流失分析模型训练装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取客户业务交易数据和客户自身数据；
特征模块，用于根据所述客户业务交易数据和所述客户自身数据生成注意力特征数据；
训练模块，用于利用所述注意力特征数据训练目标神经网络，得到客户流失分析模型。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述特征模块，具体用于：
根据所述客户自身数据确定注意力权重信息；
对所述客户业务交易数据和所述注意力权重信息进行点积处理，得到注意力特征数据。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，
所述目标神经网络为GRU神经网络。
8.根据权利要求5-7任一项所述的装置，其特征在于，还包括预测模块，用于：
利用所述客户流失分析模型生成银行客户流失预测结果。
9.一种电子设备，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4任一所述客户流失分析模型训练方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至4任一所述客户流失分析模型训练方法的计算机程序。
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