[发明专利]一种访问频次的预测方法及装置在审

专利信息
申请号: 202111509654.3 申请日: 2021-12-10
公开(公告)号: CN114170002A 公开(公告)日: 2022-03-11
发明(设计)人: 陈雯;钟皓明;张海川;梁剑;邹京甫;吕晟东;许阿虹;李泓佑 申请(专利权)人: 深圳前海微众银行股份有限公司
主分类号: G06Q40/02 分类号: G06Q40/02;G06Q10/04;G06K9/62
代理公司: 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 代理人: 彭燕
地址: 518027 广东省深圳市*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 访问 频次 预测 方法 装置
【说明书】:

本申请提供一种访问频次的预测方法及装置,包括:获取采集数据,采集数据包括:各目标对象的重复访问频次、各目标对象第一次访问距离最近一次访问的时间间隔以及各目标对象第一次访问距离当前时间的时间间隔;将采集数据输入至参数预测模型,获取各目标对象在预设时间段内访问频次的中间值;基于目标对象的属性信息以及各中间值进行线性拟合,确定各目标对象在预设时间段内的访问频次。该方式在确定目标对象在预设时间段内的访问频次时,通过对目标对象的属性信息以及中间值线性拟合后确定,通过该方式可以保证访问频次的预测的准确度,确定访问频次更加可靠。

技术领域

发明涉及金融科技(Fintech)领域,尤其涉及一种访问频次的预测方法及装置。

背景技术

随着计算机技术的发展,越来越多的技术应用在金融领域,传统金融业正在逐步向金融科技(Finteh)转变,大数据技术也不例外,但由于金融行业的安全性、实时性要求,也对技术提出的更高的要求。

在银行等金融行业,企业客户对某些产品,如贷款产品的需求在一段时间内频次不会很高,且会有自身的需求周期。比如有些企业在某些月份对贷款需求就会明显高于其他月份,某些特定行业的企业又会和其他行业展现出完全不同的频次表现等等,这些因素都会对准确预测用户的流失概率造成挑战。

通常可通过计算每个用户最近3,7,15,30天的活跃天数,留存率等,预测用户的流失概率,但是该方法对用户的贷款习惯信息的收集往往是有限的,受限于时间窗口的限制,预测效率不高。考虑企业的行业性质以及与银行历史交易的情况,人为定出一些规则或者结合决策树模型来划分客户群体,但是人为定义的规则可能也需要时常修改,变量一旦多少起来,计算统计的效率也会变低。

发明内容

本申请提供一种访问频次的预测方法及装置,用以预测银行客户的访问频次,并提高访问频次的预测精确度以及效率。

第一方面,本申请提供一种访问频次的预测方法,该方法可应用于计算设备,例如,中央处理器(central processing unit,CPU)、图形处理器(graphics processingunit,GPU)、服务器等,本申请在此不具体限定。在此仅以服务器为例来说明,其中,服务器可获取采集数据,采集数据包括:各目标对象的重复访问频次、各目标对象第一次访问距离最近一次访问的时间间隔以及各目标对象第一次访问距离当前时间的时间间隔;之后将采集数据输入至参数预测模型,获取各目标对象在预设时间段内访问频次的中间值;基于目标对象的属性信息以及各中间值进行线性拟合,确定各目标对象在预设时间段内的访问频次。

需要说明的是,目标对象可以理解为银行的客户、超市的消费者、线上服务平台的消费者等,该目标对象可能是个人也可能是企业,本申请在此不具体限定。在此以银行的客户为例进行说明,目标对象的重复访问频次可以理解为银行的客户线下(去银行的实体店办理业务)或线上(通过银行的软件应用办理业务或者电话咨询银行服务人员办理业务)访问银行的总次数减去1。为了清楚说明目标对象第一次访问距离最近一次访问的时间间隔可通过下述示例来说明,假定银行的客户A第一次访问银行(线上或线下)的时间为2020年11月11日10:05:56,客户A最近一次访问银行的时间为2021年11月12日10:06:57,那么目标对象第一次访问距离最近一次访问的时间间隔则为366天1分1秒。为了清楚说明目标对象第一次访问距离当前时间的时间间隔可通过下述示例来说明,假定银行的客户A第一次访问银行(线上或线下)的时间为2020年11月11日10:05:56,当前时间为2021年11月12日10:24:56,那么目标对象第一次访问距离最近一次访问的时间间隔则为366天19分。

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