(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210647392.5 (22)申请日 2022.06.09 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 沈之芳　郑东欣　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 韩丽波 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06Q 40/02(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种权益推送方法、 装置、 计算机设备及存 储介质 (57)摘要 本申请公开一种权益推送方法、 装置、 计算 机设备及存储介质， 可应用于金融领域， 当需要 进行权益推送时， 获取目标客户的第一属性信息 数据， 第一属性信息数据包括目标客户的第一基 础信息数据和针对银行业务的多个维度的第一 行为数据。 不同维度的第一行为数据对于体现目 标客户价值的贡献程度也不同， 故确定每个维度 的第一行为数据对应的权重值， 进而根据第一基 础信息数据、 多个维度的第一行为数据和每个维 度的第一行为数据对应的权重值构建目标客户 的目标特征数据， 以基于目标客户的目标特征数 据， 通过价值预测模型预测目标客户对目标银行 的价值等级。 基于价值等级寻找能为银行带来价 值的客户， 精准的进行权益推送， 实现精准营销， 大大提高银行效益。 权利要求书2页 说明书11页 附图3页 CN 114943563 A 2022.08.26 CN 114943563 A 1.一种权益推送方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取目标客户的第 一属性信 息数据， 所述第 一属性信 息数据包括所述目标客户的第 一 基础信息数据和针对银 行业务的多个维度的第一行为数据； 确定每个维度的第一行为数据对应的权 重值； 根据所述第 一基础信 息数据、 所述多个维度的第 一行为数据和每个维度的第 一行为数 据对应的权 重值构建所述目标客户的目标 特征数据； 基于所述目标客户的目标特征数据， 通过价值预测模型预测所述目标客户对目标银行 的价值等级； 基于所述目标客户对目标 银行的价值等级进行权益推送。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述确定每个维度的第 一行为数据对应的 权重值， 包括： 获取属性映射关系表， 所述属性映射关系表包括客户的不同维度的行为数据和对应的 权重数值； 基于所述属性映射关系表确定每 个维度的第一行为数据对应的权 重值。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述第一基础信息数据、 所述多 个维度的第一行为数据和每个维度的第一行为数据对应的权重值构建所述目标客户的目 标特征数据， 包括： 对所述第一基础信 息数据、 所述多个维度的第 一行为数据和每个维度的第 一行为数据 对应的权 重值进行 特征提取， 得到所述目标客户的初始特 征数据； 对所述目标客户的初始特 征数据进行降维处 理， 得到所述目标客户的目标 特征数据。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取历史客户的第 二属性信 息数据和对应的价值等级标签， 所述第 二属性信 息数据包 括所述历史客户的第二基础信息数据和针对银 行业务的多个维度的第二行为数据； 确定每个维度的第二行为数据对应的权 重值； 根据所述第 二基础信 息数据、 所述多个维度的第 二行为数据和每个维度的第 二行为数 据对应的权 重值构建所述历史客户的目标 特征数据； 基于所述历史客户的目标特征数据和对应的价值等级标签对初始网络模型进行训练， 得到所述 价值预测模型。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述历史客户的目标特征数据和 对应的价 值等级标签对初始网络模型进行训练， 得到所述 价值预测模型， 包括： 基于所述历史客户的目标 特征数据和对应的价 值等级标签构建样本数据； 将所述样本数据划分为训练样本和 测试样本； 利用所述训练样本对所述初始网络模型进行训练， 并利用所述测试样本对训练得到的 价值预测模型进行测试优化， 直到得到满足条件的价 值预测模型。 6.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述确定每个维度的第 二行为数据对应的 权重， 包括： 获取属性映射关系表， 所述属性映射关系表包括客户的不同维度的行为数据和对应的 权重数值； 基于所述属性映射关系表确定每 个维度的第二行为数据对应的权 重值。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114943563 A 27.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述第二基础信息数据、 所述多 个维度的第二行为数据和每个维度的第二行为数据对应的权重值构建所述历史客户的目 标特征数据， 包括： 对所述第二基础信 息数据、 所述多个维度的第 二行为数据和每个维度的第 二行为数据 对应的权 重值进行 特征提取， 得到所述历史客户的初始特 征数据； 对所述历史客户的初始特 征数据进行降维处 理， 得到所述历史客户的目标 特征数据。 8.一种权益推送装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取单元， 用于获取目标客户的第一属性信息数据， 所述第一属性信息数据包括所述 目标客户的第一基础信息数据和针对银 行业务的多个维度的第一行为数据； 确定单元， 用于确定每 个维度的第一行为数据对应的权 重值； 构建单元， 用于根据所述第一基础信息数据、 所述多个维度的第一行为数据和每个维 度的第一行为数据对应的权 重值构建所述目标客户的目标 特征数据； 预测单元， 用于基于所述目标客户的目标特征数据， 通过价值预测模型预测所述目标 客户对目标 银行的价值等级； 推送单元， 用于基于所述目标客户对目标 银行的价值等级进行权益推送。 9.一种计算机设备， 其特 征在于， 包括存 储器和处 理器； 其中， 在所述存储器中存储有一个或多个计算机程序， 所述一个或多个计算机程序包 括指令； 当所述指 令被所述处理器执行时， 使得所述计算机 设备执如权利要求 1‑7中任一项 所述的方法。 10.一种计算机存储介质， 其特征在于， 包括计算机指令， 当所述计算机指令在计算机 设备上运行时， 所述计算机设备 执行如权利要求1 ‑7中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114943563 A 3