(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 202210556417.0 (22)申请日 2022.05.19 (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 朱江波　胡毅　马克　时福林　 王艳芳　赵梦　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 专利代理师 杨丹　沈珍珠 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06Q 40/02(2012.01) G06Q 40/08(2012.01) (54)发明名称 一种银行产品推荐方法和装置 (57)摘要 本发明提供了一种银行产品推荐方法和装 置， 属于金融领域， 该方法包括： 根据银行客户的 历史交易数据， 对银行客户进行分类， 确定多个 银行客户类别； 从多个银行客户类别中， 筛选出 银行客户主类别； 根据银行客户主类别， 确定设 定区域内每个银行网点的客户主类别向量、 风险 向量、 需应对风险类型、 可控风险概率； 对设定区 域内银行网点的交易数据， 确定非参考银行网 点； 对每个非参考银行网点， 根据客户主类别向 量、 风险向量， 确定相似 银行网点； 对每个非参考 银行网点， 基于该非参考银行网点的相似银行网 点的银行产品集合、 该非参考银行网点的需应对 风险类型和可控风险概率， 确定该 非参考银行网 点的银行产品集 合。 权利要求书5页 说明书12页 附图5页 CN 114841753 A 2022.08.02 CN 114841753 A 1.一种银 行产品推荐方法， 其特 征在于， 包括： 根据银行客户的历史 交易数据， 对银 行客户进行分类， 确定多个银 行客户类别； 从多个银 行客户类别中， 筛 选出银行客户主类别； 根据银行客户主类别， 确定设定区域内每个银行网点的客户主类别向量、 风险向量、 需 应对风险类型、 可控风险概 率； 对设定区域内银行网点的交易数据， 确定银行网点的转化率， 将转化率高于设定阈值 的多个银行网点， 确定为参考银行网点， 将设定区域内所有的银行网点中除去参考银行网 点的多个银 行网点作为非参 考银行网点； 对每个非参考银行网点， 根据 银行网点的客户主类别向量、 风险向量， 确定该非参考银 行网点的相似银 行网点； 对每个非参考银行网点， 基于该非参考银行网点的相似银行网点的银行产品集合、 该 非参考银行网点的需应对风险类型和可控风险概率， 确定该非参考银行网点的银行产品集 合。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 从多个银行客户类别 中， 筛选出银行客户主 类别， 包括： 按照包含的客户数量由多到少的顺序对多个银行客户类别进行排序； 确定每个银行客 户类别与排序中的下一个银行客户类别的客户数量的差， 将该差确定为该银行客户类别的 客户数量差距值； 将对应的客户数量差距值 最大的银 行客户类别确定为临界客户类别； 将包含的客户数量大于等于所述临界客户类别包含的客户数量的银行客户类别确定 为第一银行客户类别； 将包含的客户数量小于所述临界客户类别包含的客户数量的银行客 户类别确定为第二银 行客户类别； 将所有的第一银行客户类别的客户数量与所有的第二银行客户类别的客户数量的比 值确定为客户数量比， 将所有的第一银行客户类别的所有客户的所有交易量与所有的第二 银行客户类别的所有客户的所有交易 量的比值确定为交易比； 如果客户数量比大于1， 且交易比大于客户比， 则将第 一银行客户类别确定为银行客户 主类别； 否则将所有银 行客户类别确定为银 行客户主类别。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据银行客户主类别， 确定设定区域内每个 银行网点的客户主类别向量、 风险向量、 需应对风险类型、 可控风险概 率， 包括： 对于设定区域内每个银行网点， 获取该银行网点的历史客户集合， 确定该历史客户集 合中每个历史客户归属的银行客户类别； 确定该银行网点对应的客户主类别向量； 其中， 该 银行网点对应的客户主类别向量的每个分量和各个银行客户主类别一一对应， 该客户主类 别向量的每个分量的值等于该银行网点的历史客户集合中归属于该分量对应的银行客户 主类别的客户数量； 对于设定区域内每个银行网点， 依据该银行网点的历史交易数据， 确定该银行网点的 历史交易数据中各个风险类型对应的系数； 将对应的系数大于 设定阈值的风险类型作为该 银行网点的需应对风险类型； 确定该银行网点对应的风险向量； 其中， 该银行网点对应的风 险向量的每个分量和银行 的风险类型一一对应， 对于该风险向量的每个分量， 如果该分量 对应的风险类型是该银行网点的需应对风险类型， 将该分量的值设置为该银行网点的历史权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 114841753 A 2交易数据中该分量对应的风险类型对应的系数， 否则将该分量的值设置为0； 对于设定区域内每个银行网点， 将对应的系数小于等于设定 阈值的多个风险类型作为 该银行网点可以应对的风险类型； 从该银行网点可以应对的多个风险类型对应的多个风险 概率中选取 出最大风险概 率， 将该最大风险概 率作为该 银行网点的可控风险概 率； 将可以应对的多个风险类型对应的多个风险概率中， 最大风险概率， 作为该银行网点 的风险概 率。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对每个非参考银行网点， 根据银行网点的客 户主类别向量、 风险向量， 确定该非参 考银行网点的相似银 行网点， 包括： 对每个参考银行网点， 计算该参考银行网点的客户主类别向量与该非参考银行网点的 客户主类别向量的距离值， 作为该参 考银行网点与该非参 考银行网点的客户类别距离； 对每个参考银行网点， 计算该参考银行网点的风险向量与该非参考银行网点的风险向 量的距离值， 作为该参 考银行网点与该非参 考银行网点的风险距离； 对每个参考银行网点， 根据 该参考银行网点与 该非参考银行网点的客户类别距离和风 险距离， 确定该参 考银行网点与该非参 考银行网点的距离； 从所有参考银行网点中， 选取出与该非参考银行网点的距离最小的参考银行网点， 作 为该非参 考银行网点的相似银 行网点。 5.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对每个非参考银行网点， 根据银行网点的客 户主类别向量、 风险向量， 确定该非参 考银行网点的相似银 行网点， 包括： 对于每一个参考银行网点， 确定该参考银行网点的风险向量与 该非参考银行网点的风 险向量的距离值， 将该距离值确定为该参 考银行网点和该非参 考银行网点的风险距离； 对于每一个参考银行网点， 确定该参考银行网点的客户主类别向量与 该非参考银行网 点的客户主类别向量的距离值， 将该距离值确定为该参考银行网点和该非参考银行网点的 客户类别距离； 依据风险距离和客户类别距离， 确定参考银行网点的偏序； 其中， 对于任何两个参考银 行网点， 如果该两个参考银行网点的第一参考银行网点和该非参考银行网点的风险距离小 于等于该两个参考银行网点的第二参考银行网点和该非参考银行网点的风险距离， 且该第 一参考银行网点和该非参考银行网点的客户类别距离小于等于该第二参考银行网点和该 非参考银行网点的客户类别距离， 则确定该第一 参考银行网点近 于该第二 参考银行网点； 依据参考银行网点的偏序， 确定参考银行网点中的极大参考银行网点； 其中， 极大参考 银行网点是 该偏序的极大 元素； 将该极大参 考银行网点确定为该非参 考银行网点的相似银 行网点。 6.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对每个非参考银行网点， 基于该非参考银行 网点的相似银行网点的银行产品集合、 该非参考银行网点的需应对风险类型和可控风险概 率， 确定该非参 考银行网点的银 行产品集 合， 包括： 对于该非参考银行网点的相似银行网点的银行产品集合中的每个银行产品， 如果不是 非参考网点的银行产品， 则依据该银行产品的风险、 该非参考银行网点的需应对风险类型 和可控风险概 率， 确定其是否添加到该非参 考银行网点的银 行产品集 合中。 7.如权利要求6所述的方法， 其特征在于， 依据该银行产品的风险、 该非参考银行网点 的需应对风险类型和可控风险概率， 确定其是否添加到该非参考银行网点的银行产品集合权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 114841753 A 3