这些银行研究客户行为预测要干啥？

　　2023年7月4日，浦发银行“一种信用卡客户行为的预测方法”申请公布★★■。该发明基于数据驱动的方式对客户行为进行预测★■★◆，提升逾期客户潜在的客诉行为预测的准确性及处理效率，有效压降逾期客户的客诉量指标■■★◆。

　　方法为■★◆◆：从目标客户呼叫请求中提取目标客户呼入信息◆◆★◆◆；根据目标客户呼入预测规则确定目标客户呼入信息对应的目标客户预测行为，以推送对应的语音问题供客户选择。创建目标客户呼入预测规则的步骤包括◆◆★◆◆：根据各目标客户呼入信息构建各目标客户特征数据★◆，将各目标客户特征数据输入基于客户特征模型数据和客户行为预测网络模型架构创建的客户行为预测网络模型中■■◆■★◆，得到各目标客户预测行为★◆■◆★，根据各目标客户呼入信息与各目标客户预测行为的对应关系创建目标客户呼入预测规则；客户行为预测网络模型架构通过客户特征训练搜索数据和客户特征验证搜索数据构建。

　　2024年4月2日，三湘银行“一种基于模糊标签的代发客户流失预警方法及系统■◆◆”授权公告★★★◆■。该发明中■■■■，获取银行代发客户数据■★，对银行代发客户数据进行虚拟现实行为建模处理，生成代发客户行为语义地图数据■■◆◆◆◆，对代发客户行为语义地图数据进行语义关系图推导处理和超越时间边界预测处理，生成时间关系预测数据，对时间关系预测数据进行特征标签模糊逻辑融合处理和微观经济模型警报处理，生成代发客户预警信号数据。其可通过准确预测代发客户流失风险和行为趋势，及时制定针对性的措施，降低代发客户流失率。

　　事实上，关于该发明，说明书上还有更详细的阐述，其中涉及一些函数公式计算。

　　2023年5月16日，建设银行“基于数字孪生技术的客户管理方法及相关产品”申请公布。该发明能实现提前预判客户行为◆■◆，提升客户投诉事件的处理效率■◆。

　　2023年12月26日◆★◆，百信银行“一种客户行为的预测方法■★◆■◆★、系统、设备及可读存储介质”申请公布■★■★★。该发明旨在更准确地预测客户行为，有助于决策和风险管理。

　　据《银行科技研究社》了解，多家银行拥有关于客户行为预测的发明★■■，并进行了专利申请★■◆■，其中部分已获得专利授权◆★◆。

　　随着机器学习领域发展到新的阶段，NAS（Neural Architecture Search）技术出现■◆◆■■，模型构建等重要步骤变得自动化，使得机器学习模型不需要过多的专业人员干预即可应用★★◆。NAS是机器学习领域深度神经网络技术一种自动化建模方法，AI一边学习了解大量的用户问题，一边学习记录用户行为轨迹及画像特征，再把两者结合建立搜索匹配模型，模型整体架构确认后，基于客户数据完成整体模型的训练。

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　　2024年5月14日◆◆，微众银行“策略确定方法、设备及计算机可读存储介质★◆◆■■◆”授权公告。该发明通过先构建目标客户群的营销响应预测模型来对存在一种或是多种营销方式的场景下的客户行为进行预测，从而考虑到每个用户差异化的营销偏好■■■；通过在营销响应预测结果的基础上构建决策矩阵，再利用决策矩阵建立运筹学模型，使得所建立的运筹学模型能够适用于同时存在多种营销方式的应用场景；最后通过运筹学模型得到目标客户群在一种或多种不同营销方式下的最优营销发放策略★★◆◆★■，尤其是在同时存在多种营销方式场景下，能够通过数学手段快速给出目标客户群的具有针对性的最优营销手段，可进一步提升获客率或者降低营销成本。

　　据《银行科技研究社》不完全统计，除了上述工行于近日取得授权的发明专利◆◆■■，还有更多银行申请客户行为预测相关专利★◆■◆◆★，涉及国有银行、股份制银行、民营银行、直销银行等★■◆。其中，微众银行、三湘银行各有一个获得专利授权★◆■■■■。

　　11月8日，工行一项名为“呼入场景下的客户行为预测方法及装置”的发明专利授权公告。其申请于2021年4月15日，公布于2021年7月9日■■◆◆，属于人工智能技术领域。该发明旨在筛选客户行为★◆■★■，降低人工客服压力。

　　客户行为预测，可以助力银行进行精细化运营■◆■◆★★、提升客户服务体验，以实现业务更好地发展等■★◆★■。因此■■◆，这对于银行来说，或是一个重要的研究领域。

　　该发明的背景为■◆■◆★，智能技术发展迅速，人工智能和语音识别的能力几乎接近真人场景，语音合成和视频合成技术能做到高度拟人化◆■■■，很多机构通过建设全渠道全流程智能服务平台实现智能化转型。不过★■★★■，传统机器学习领域对于新场景开拓，需要专业人士花费大量精力进行算法和模型的构建和选择■★◆★■，对于非专业人士则有较高的门槛。

　　2023年12月8日，中国银行“客户行为预测方法、装置、设备及存储介质”申请公布■■。该发明旨在对客户数据进行可靠分析并准确预测客户下一步行为，以实现精准营销◆★★◆◆、快速决策的效果◆◆◆■。

　　该发明能解决上述问题，其主要具有3个优点：可根据训练数据和验证数据自动搜索建立模型，节省人工建立模型的时间和精力；针对不同规模的数据和特征维度，可自适应快速自动搜索定制不同规模的模型；通过模型训练及优化，可有效进行客户行为预测◆★■◆，精准定位客户诉求，大幅提升智能问答效率★◆■◆◆◆，降低人工客服的压力。

　　呼入场景中★■★■“未答先知”功能实现的核心功能点在于准确预测当前通话中客户的行为信息◆◆■。然而目前的呼入场景领域中往往采用传统规则匹配方法，尚未对客户特征进行有效建模◆■，对用户特征判别单一，客户行为预测精度低，无法有效地进行客户行为筛选，无法精准定位客户诉求，导致客户呼入场景中转人工的数量激增■★◆◆★■。