(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 202210798852.4 (22)申请日 2022.07.08 (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 郭伟　 (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　陶海萍 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 手机银行的客户权益信息分配方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种手机银行的客户权益信 息分配方法及装置， 涉及金融领域， 其中该方法 包括： 获取客户的行为数据， 行为数据包括至少 一个行为特征项对应的行为特征数据； 根据行为 特征数据与权重数据之间的预设映射关系， 确定 行为数据中每一行为特征数据对应的权重数据； 将行为数据中每一行为特征数据对应的权重数 据， 输入客户行为等级分析模型， 得到客户的行 为等级信息， 客户行为等级分析模 型根据多个客 户的历史行为数据中每一行为特征数据对应的 权重数据、 以及该多个客户的历史行为等级信 息， 对机器学习模型训练得到； 根据客户的行为 等级信息和资产等级信息， 为客户分配手机银行 的客户权益信息。 本发明可以为客户提供精准的 客户权益信息 。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 115170281 A 2022.10.11 CN 115170281 A 1.一种手机银 行的客户权益信息分配方法， 其特 征在于， 包括： 获取客户的行为数据， 所述行为数据包括至少一个行为特 征项对应的行为特 征数据； 根据行为特征数据与权重数据之间的预设映射关系， 确定所述行为数据中每一行为特 征数据对应的权 重数据； 将所述行为数据中每一行为特征数据对应的权重数据， 输入客户行为等级分析模型， 得到客户的行为等级信息， 所述客户行为等级分析模型根据多个客户的历史行为数据中每 一行为特征数据对应的权重数据、 以及该多个客户的历史行为等级信息， 对机器学习模型 训练得到； 根据客户的行为 等级信息和资产等级信息， 为 客户分配 手机银行的客户权益信息 。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述至少一个行为特征项包括如下一项或任 意多项： 客户年龄、 性别、 婚姻状况、 职业、 学历、 收入、 公益捐款数额的上限和下限、 客户捐款的 频率。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 将所述行为数据中每一行为特征数据对应的 权重数据， 输入客户行为 等级分析模型， 得到客户的行为 等级信息之前， 还 包括： 将多个客户的历史行为数据中每一行为特征数据对应的权重数据、 以及该多个客户的 历史行为 等级信息作为样本数据， 构建训练集和 测试集； 利用训练集训练机器学习模型， 得到客户行为 等级分析模型； 利用测试集对客户行为 等级分析模型进行测试。 4.如权利要求3所述的方法， 其特征在于， 将多个客户的历史行为数据中每一行为特征 数据对应的权重数据、 以及该多个客户的历史行为等级信息作为样本数据， 构建训练集和 测试集， 包括： 利用主成分分析算法， 对多个客户的历史行为数据中每一行为特征数据对应的权重数 据进行降维处 理； 将降维后的多个客户的历史行为数据中每一行为特征数据对应的权重数据、 以及该多 个客户的历史行为 等级信息作为样本数据， 构建训练集和 测试集。 5.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据客户的行为等级信息和资产等级信息， 为客户分配 手机银行的客户权益信息， 包括： 在客户的行为等级信 息处于预设的行为等级范围时， 根据 预先设置的资产等级信 息与 手机银行的客户权益信息的关联关系， 为客户分配比所述客户资产等级信息高至少一个级 别的资产等级信息对应的手机银 行的客户权益信息 。 6.一种手机银 行的客户权益信息分配装置， 其特 征在于， 包括： 数据获取模块， 用于获取客户的行为数据， 所述行为数据包括至少一个行为特征项对 应的行为特 征数据； 权重确定模块， 用于根据行为特征数据与权重数据之间的预设映射关系， 确定所述行 为数据中每一行为特 征数据对应的权 重数据； 行为分析模块， 用于将所述行为数据中每一行为特征数据对应的权重数据， 输入客户 行为等级分析模型， 得到客户的行为等级信息， 所述客户行为等级分析模型根据多个客户 的历史行为数据中每一行为特征数据对应的权重数据、 以及该多个客户的历史行为等级信权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115170281 A 2息， 对机器学习模型训练得到； 权益分配模块， 用于根据客户的行为等级信息和资产等级信息， 为客户分配手机银行 的客户权益信息 。 7.如权利要求6所述的装置， 其特征在于， 所述至少一个行为特征项包括如下一项或任 意多项： 客户年龄、 性别、 婚姻状况、 职业、 学历、 收入、 公益捐款数额的上限和下限、 客户捐款的 频率。 8.如权利要求6所述的装置， 其特征在于， 还包括模型训练模块， 用于在行为分析模块 将所述行为数据中每一行为特征数据对应的权重数据， 输入客户行为等级分析模型， 得到 客户的行为 等级信息之前： 将多个客户的历史行为数据中每一行为特征数据对应的权重数据、 以及该多个客户的 历史行为 等级信息作为样本数据， 构建训练集和 测试集； 利用训练集训练机器学习模型， 得到客户行为 等级分析模型； 利用测试集对客户行为 等级分析模型进行测试。 9.如权利要求8所述的装置， 其特 征在于， 模型训练模块， 还用于： 利用主成分分析算法， 对多个客户的历史行为数据中每一行为特征数据对应的权重数 据进行降维处 理； 将降维后的多个客户的历史行为数据中每一行为特征数据对应的权重数据、 以及该多 个客户的历史行为 等级信息作为样本数据， 构建训练集和 测试集。 10.如权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 权益分配模块， 具体用于： 在客户的行为等级信 息处于预设的行为等级范围时， 根据 预先设置的资产等级信 息与 手机银行的客户权益信息的关联关系， 为客户分配比所述客户资产等级信息高至少一个级 别的资产等级信息对应的手机银 行的客户权益信息 。 11.一种计算机设备， 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。 12.一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。 13.一种计算机程序产品， 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 115170281 A 3