[发明专利]基于电子交易数据的预测系统

权利要求书

1.一种用于确定电子账户的使用变化预测的计算机系统，包括：

交易服务器，其被物理地配置为：

获取购物数据，其中购物数据包括电子账户的过去购物数据；

学习服务器，其被物理地配置为：

执行停用学习算法以确定预测在不久的将来停用的可能性的停用要素；

执行交易减少算法以确定预测在所述不久的将来交易减少的可能性的交易减少要素；

审查服务器，其被物理地配置为：

选择包含被确定预测在所述不久的将来停用的可能性的所述停用要素的账户；

为所述账户分配停用分数；

选择包含所述交易减少要素的账户；

为所述账户分配交易减少分数；

分析服务器，其被物理地配置为：

确定高价值账户，其中所述高价值账户具有超过阈值的交易价值；

从所述高价值账户中选择高风险账户，其中所述高风险账户具有最高的停用分数和最高的交易减少分数；

响应于账户被识别为高风险，选择要传达给所述高风险账户的消息；以及

将选定的消息传达给所述高风险账户。

2.如权利要求1所述的计算机系统，其中所述分析服务器还被配置为：

基于花费，按花费金额，将所述账户分成多个花费级别；

按交易减少分数，将所述账户分成多个减少级别；

按停用分数，将所述账户分成多个停用级别；以及

对于每个花费级别，创建矩阵，所述矩阵在第一轴上具有多个停用级别，在第二轴上具有多个减少级别并在第三轴上具有多个花费级别。

3.如权利要求1所述的计算机系统，其中所述消息还包括使用所述电子账户的诱惑。

4.如权利要求3所述的计算机系统，其中所述诱惑包括从包括以下各项的组中选择的至少一项：更高的信用额度、奖励回扣、更高的现金返还百分比、更低的利率。

5.如权利要求1所述的计算机系统，其中所述学习服务器中的所述学习算法确定传达所述诱惑的最佳时间。

6.如权利要求1所述的计算机系统，其中所述停用学习算法在n个月间隔的研究时间段期间审查多个要素，其中所述要素包括从包括以下各项的组中选择的至少一个要素：

所述研究时间段的第n个月的总现值；

研究时间段的第n个月相对于上一时间段的最后一个月的交易变化百分比；

研究时间段期间第n个月相对于第一个月的交易变化百分比；

所述研究时间段期间第n个月相对于第1个月的每日现值逐月变化；

所述研究时间段的第二季度的在线总现值；

研究时间段的第n-2个月相对于上一研究时间段的第n-2个月的循环性现值变化百分比；

研究窗口期间的总下降数；

所述研究时间段中的第n个月相对于前n个月时间段的第n个月的现值逐月变化；

研究窗口期间的总下降数；

所述研究时间段中的第n个月相对于前n个月时间段的第n个月的现值逐月变化；

所述研究时间段期间的每月总费用；

所述研究时间段中的第n个月相对于前n个月时间段的第n个月的交易逐月变化；

研究时间段的第一个月相对于前n个月的第n个月的交易变化百分比；以及

所述研究时间段中的第n个月相对于前n个月时间段的第n个月循环性交易的逐月变化。

7.如权利要求1所述的计算机系统，其中在所述研究时间段的两个时间段内采取行动。

8.如权利要求1所述的计算机系统，其中所述学习服务器使用学习算法，以基于以下各项来确定交易减少：

所述研究时间段期间第二季度相对于第一季度的每日交易变化；

所述研究时间段期间第二季度相对于第一季度的交易变化百分比；

所述研究时间段的第6个月的交易逐月变化；

所述研究时间段的第6个月的每日交易逐月变化；

所述研究时间段的第5个月的每日交易逐月变化；

所述研究时间段期间的下降数；以及

所述研究时间段期间第5个月的在线交易逐月变化。