[发明专利]银行客户数据处理方法及装置

说明书

本发明公开了一种银行客户数据处理方法及装置，其中方法包括：获得银行客户数据，所述银行客户数据包括：个人数据，交易数据，行为数据其中之一或任意组合；根据所述银行客户数据和预先建立的分类模型，对银行客户数据进行分类，其中，所述分类模型根据多个训练好的机器学习模型预先建立，所述多个训练好的机器学习模型利用遗传算法从机器学习模型集合中进行选取，所述机器学习模型集合中每个训练好的机器学习模型设置有不同超参数，每个机器学习模型根据银行客户历史数据进行训练。本发明便于处理银行客户数据，实现高准确性及可靠性的客户数据分类。

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及银行客户数据处理方法及装置。

背景技术

商业银行的客户数量众多，且不同客户消费习惯、消费行为、消费能力差异巨大，为给每个客户提供更具有针对性个性化服务，商业银行需要对根据客户的行为、价值等数据对客户进行分类及精细化管理。

随着商业银行客户数量的增加，客户消费行为异常复杂，且数据量随着时间推移越来越大，现有的聚类算法或者人工分类方法已无法满足商业银行业务对客户数据分类结果的要求，存在分类准确性和可靠性较差的问题。

因此，亟需一种可以克服上述问题的银行客户数据处理方案。

发明内容

本发明实施例提供一种银行客户数据处理方法，用以处理银行客户数据，实现高准确性及可靠性的客户数据分类，该方法包括：

获得银行客户数据，所述银行客户数据包括：个人数据，交易数据，行为数据其中之一或任意组合；

根据所述银行客户数据和预先建立的分类模型，对银行客户数据进行分类，其中，所述分类模型根据多个训练好的机器学习模型预先建立，所述多个训练好的机器学习模型利用遗传算法从机器学习模型集合中进行选取，所述机器学习模型集合中每个训练好的机器学习模型设置有不同超参数，每个机器学习模型根据银行客户历史数据进行训练。

本发明实施例提供一种银行客户数据处理装置，用以处理银行客户数据，实现高准确性及可靠性的客户数据分类，该装置包括：

数据获得模块，用于获得银行客户数据，所述银行客户数据包括：个人数据，交易数据，行为数据其中之一或任意组合；

数据分类模块，用于根据所述银行客户数据和预先建立的分类模型，对银行客户数据进行分类，其中，所述分类模型根据多个训练好的机器学习模型预先建立，所述多个训练好的机器学习模型利用遗传算法从机器学习模型集合中进行选取，所述机器学习模型集合中每个训练好的机器学习模型设置有不同超参数，每个机器学习模型根据银行客户历史数据进行训练。

本发明实施例还提供一种计算机设备，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，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述银行客户数据处理方法。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述银行客户数据处理方法的计算机程序。