[发明专利]客户类型确定方法及装置

权利要求书

1.一种客户类型确定方法，其特征在于，包括：

获取目标客户的收支信息；

通过预设的文本特征提取模型从所述收支信息中提取出所述目标客户的收入信息以及金融产品历史购买信息，其中，所述文本特征提取模型为根据HAAR算法模型训练得出的；

将所述收入信息以及所述金融产品历史购买信息输入到预设的客户分类模型中，得到所述目标客户的客户类型，其中，所述客户分类模型为根据支持向量机算法模型训练得出的。

2.如权利要求1所述的客户类型确定方法，其特征在于，还包括：

获取第一训练样本，其中，所述第一训练样本为标注出客户分类的客户数据，所述客户数据包括收入信息和金融产品历史购买信息；

根据所述第一训练样本对支持向量机算法模型进行训练，得到所述客户分类模型。

3.如权利要求1所述的客户类型确定方法，其特征在于，还包括：

获取第二训练样本，其中，所述第二训练样本为标注出收入信息以及金融产品历史购买信息的客户收支信息；

根据所述第二训练样本对HAAR算法模型进行训练，得到所述文本特征提取模型。

4.如权利要求2所述的客户类型确定方法，其特征在于，还包括：

获取预设的多个客户分类；

针对每个所述客户分类生成多个所述第一训练样本。

5.如权利要求1所述的客户类型确定方法，其特征在于，还包括：

根据预设的客户类型与金融产品之间的对应关系，确定出所述目标客户的客户类型对应的金融产品；

根据确定出的金融产品生成金融产品推荐信息，进而将所述金融产品推荐信息发送给所述目标客户。

6.一种客户类型确定装置，其特征在于，包括：

收支信息获取单元，用于获取目标客户的收支信息；

文本特征提取单元，用于通过预设的文本特征提取模型从所述收支信息中提取出所述目标客户的收入信息以及金融产品历史购买信息，其中，所述文本特征提取模型为根据HAAR算法模型训练得出的；

客户类型识别单元，用于将所述收入信息以及所述金融产品历史购买信息输入到预设的客户分类模型中，得到所述目标客户的客户类型，其中，所述客户分类模型为根据支持向量机算法模型训练得出的。

7.如权利要求6所述的客户类型确定装置，其特征在于，还包括：

第一训练样本获取单元，用于获取第一训练样本，其中，所述第一训练样本为标注出客户分类的客户数据，所述客户数据包括收入信息和金融产品历史购买信息；

第一模型训练单元，用于根据所述第一训练样本对支持向量机算法模型进行训练，得到所述客户分类模型。

8.如权利要求6所述的客户类型确定装置，其特征在于，还包括：

第二训练样本获取单元，用于获取第二训练样本，其中，所述第二训练样本为标注出收入信息以及金融产品历史购买信息的客户收支信息；

第二模型训练单元，用于根据所述第二训练样本对HAAR算法模型进行训练，得到所述文本特征提取模型。

9.如权利要求7所述的客户类型确定装置，其特征在于，还包括：

第一训练样本生成单元，用于获取预设的多个客户分类，并针对每个所述客户分类生成多个所述第一训练样本。

10.如权利要求7所述的客户类型确定装置，其特征在于，还包括：

金融产品确定单元，用于根据预设的客户类型与金融产品之间的对应关系，确定出所述目标客户的客户类型对应的金融产品；

产品推荐单元，用于根据确定出的金融产品生成金融产品推荐信息，进而将所述金融产品推荐信息发送给所述目标客户。

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。