(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 202210814231.0 (22)申请日 2022.07.12 (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 刘涛　马强　田林　朱阿龙　 郜璐瑶　孙昊　谢灿　郭伟　 毛嘉晖　郑泽晨　李科强　张靖羚　 刘琦　毛莹　董宏越　刘欣悦　 (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 王天尧　汤在彦 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06Q 10/04(2012.01)G06K 9/62(2022.01) G06F 16/9035(2019.01) (54)发明名称 信用卡用户流失预测方法及装置 (57)摘要 本发明公开一种信用卡用户流失预测方法 及装置， 包括： 获取历史信用卡用户数据集； 将属 性特征分为 分类变量以及数值变量； 分别对分类 变量以及数值变量进行预处理， 得到历史信用卡 用户数据集对应的训练集； 根据训练集对信用卡 用户流失预测模 型进行训练， 得到训练好的信用 卡用户流失预测模型； 获取待测 信用卡用户的属 性特征； 将待测 信用卡用户的属性特征输入至训 练好的信用卡用户流失预测模型， 得到待测 信用 卡用户的流失预测结果。 使信用卡用户流失预测 模型依据历史信用卡用户数据集的关键特征即 预处理后的分类变量和数值变量进行训练， 使 得 训练好的信用卡用户流失预测模型的预测准确 性和预测精度更高， 从而在信用卡用户流失预测 时更加准确。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 115187376 A 2022.10.14 CN 115187376 A 1.一种信用卡用户流失预测方法， 其特 征在于， 包括： 获取历史信用卡用户数据集； 所述历史信用卡用户数据集包含历史信用卡用户的用户 流失标签以及属性特 征； 将所述属性特 征分为分类 变量以及数值变量； 分别对所述分类变量以及所述数值变量进行预处理， 得到所述历史信用卡用户数据集 对应的训练集； 根据所述训练集对信用卡用户流失预测模型进行训练， 得到训练好的信用卡用户流失 预测模型； 所述信用卡用户流失预测模型为用于预测信用卡用户流失的机器学习模型； 获取待测信用卡用户的属性特 征； 将待测信用卡用户的属性特征输入至所述训练好的信用卡用户流失预测模型， 得到待 测信用卡用户的流失预测结果。 2.如权利要求1所述的信用卡用户流失预测方法， 其特征在于， 分别对所述分类变量以 及所述数值变量进行 预处理， 包括： 对所述分类 变量进行编码； 采用主成分 分析方法提取 所述分类 变量的特 征分量； 通过相关性分析对所述数值变量进行筛 选。 3.如权利要求2所述的信用卡用户流失预测方法， 其特征在于， 对所述分类变量进行编 码， 包括： 采用独热编码对所述分类 变量进行编码。 4.如权利要求2所述的信用卡用户流失预测方法， 其特征在于， 通过相关性分析对所述 数值变量进行筛 选， 包括： 通过相关性分析确定各个数值变量对应的相关值； 将所述相关值小于预设阈值的数值变量滤除。 5.如权利要求1所述的信用卡用户流失预测方法， 其特征在于， 在得到训练好的信用卡 用户流失预测模型之前， 还 包括： 采用F1指数确定所述信用卡用户流失预测模型对应的评估结果； 在所述评估结果满足预设条件时， 停止对所述信用卡用户流失预测模型的训练。 6.一种信用卡用户流失预测装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取历史信用卡用户数据集； 所述历史信用卡用户数据集包含历史信 用卡用户的用户流失标签以及属性特 征； 处理模块， 用于根据 所述属性特征将所述历史信用卡用户数据集分为分类变量以及数 值变量； 分别对所述分类变量以及所述数值变量进行预处理， 得到所述历史信用卡用户数 据集对应的训练集； 根据所述训练集对信用卡用户流失预测模型进行训练， 得到训练好的 信用卡用户流失预测模型； 所述信用卡用户流失预测模型为用于预测信用卡用户流 失的机 器学习模型； 获取待测信用卡用户的属 性特征； 将待测信用卡用户的属 性特征输入至所述 训练好的信用卡用户流失预测模型， 得到待测信用卡用户的流失预测结果。 7.如权利要求6所述的信用卡用户流失预测装置， 其特征在于， 所述处理模块具体用 于： 对所述分类 变量进行编码；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115187376 A 2采用主成分 分析方法提取 所述分类 变量的特 征分量； 通过相关性分析对所述数值变量进行筛 选。 8.如权利要求7所述的信用卡用户流失预测装置， 其特征在于， 所述处理模块具体用 于： 通过相关性分析确定各个数值变量对应的相关值； 将所述相关值小于预设阈值的数值变量滤除。 9.一种计算机设备， 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5任一所述方 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计算机程 序， 所述计算机程序被处 理器执行时实现权利要求1至 5任一所述方法。 11.一种计算机程序产品， 其特征在于， 所述计算机程序产品包括计算机程序， 所述计 算机程序被处 理器执行时实现权利要求1至 5任一所述方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115187376 A 3