(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 202211265304.1 (22)申请日 2022.10.17 (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 郑玮璐　许海洋　 (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 王维宁 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06Q 40/02(2012.01) (54)发明名称 客户分类方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种客户分类方法及装置， 应 用于人工智 能技术领域， 其中该方法包括： 获取 客户的多维属性信息， 获取客户的不同客户分类 方式对应的客户类别， 以客户的多维属性信息， 以及客户的不同客户分类方式对应的客户类别 为输入， 训练决策树分类模型， 获得训练好的决 策树分类模 型， 训练好的决策树 分类模型包括不 同客户分类方式的相关属性信息， 确定目标客户 的客户分类方式， 根据客户分类方式采集目标用 户的相关属性信息， 并输入至训练好的决策树分 类模型中， 获得所述客户分类方式对应的客户分 类结果。 本发 明可以建立一种多维度的客户分类 模型， 在多个维度对客户进行分类， 以便更快速 地为客户提供 更具个性化的服务。 权利要求书2页 说明书7页 附图5页 CN 115510994 A 2022.12.23 CN 115510994 A 1.一种客户分类方法， 其特 征在于， 包括： 获取多个客户的多维属性信息； 获取每个客户的不同客户分类方式对应的客户类别； 以多个客户的多维属性信 息， 以及每个客户的不同客户分类方式对应的客户类别为输 入， 训练决策树分类模型， 获得训练好的决策树分类模型， 所述训练好的决策树分类模型包 括不同客户分类方式的相关属性信息； 确定目标客户的客户分类方式； 根据所述客户分类方式采集目标用户的相关属性信 息， 并输入至训练好的决策树分类 模型中， 获得 所述客户分类方式对应的客户分类结果。 2.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 获取多个客户的多维属性信息， 包括： 从多个数据源中获取多个客户的多维属性信 息， 所述数据源包括理财系统、 手机银行、 网银系统和智能柜台 中的其中一种或任意组合。 3.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 在客户分类方式为第一种客户分类方式时， 相关属性信息包括理财产品数量、 种类数 目和大额存单个数信息中的其中一种或任意组合； 在客户分类方式为第 二种客户分类方式时， 相关属性信息包括持有APP数量、 签到频率 和分享次数中的其中一种或任意组合； 在客户分类方式为第 三种客户分类方式时， 相关属性信 息包括平均存款余额和交易频 率。 4.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 根据客户的特征数据， 确定客户分类方式， 所述客户的特征数据包括关注程度、 活跃度 和贡献度中的其中一种或任意组合。 5.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 以多个客户的多维属性信息， 以及每个客户 的不同客户分类方式对应的客户类别为输入， 训练决策树分类模型， 获得训练好的决策树 分类模型， 包括： 将多维属性信息， 以及每个客户的不同客户分类方式所对应的客户类别作为训练数 据； 将决策树分类模型中的每个非叶节点表示对一个属性信 息的测试， 每个分支表示一个 属性信息在一个值 域的输出， 每 个叶节点表示 客户分类方式对应的一个客户类别； 根据训练集数据， 从根节点开始， 从上至下递归生成子节点， 直至到达叶节点， 得到训 练好的决策树分类模型。 6.一种客户分类装置， 其特 征在于， 包括； 属性信息获取模块， 用于获取多个客户的多维属性信息； 客户类别获取模块， 用于获取每 个客户的不同客户分类方式对应的客户类别； 决策树训练模块， 用于以多个客户的多维属性信息， 以及每个客户的不同客户分类方 式对应的客户类别为输入， 训练决策树分类模型， 获得训练好的决策树分类模型， 所述训练 好的决策树分类模型包括 不同客户分类方式的相关属性信息； 客户分类方式获取模块， 用于确定目标客户的客户分类方式； 决策树分类模块， 用于根据所述客户分类方式采集目标用户的相关属性信息， 并输入权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115510994 A 2至训练好的决策树分类模型中， 获得 所述客户分类方式对应的客户分类结果。 7.如权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 属性信息获取模块具体用于： 从多个数据源中获取多个客户的多维属性信 息， 所述数据源包括理财系统、 手机银行、 网银系统和智能柜台 中的其中一种或任意组合。 8.如权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 还 包括相关属性信息确定模块， 用于： 在客户分类方式为第一种客户分类方式时， 确认相关属性信息是理财产品数量、 种类 数目和大额存单个数信息中的其中一种或任意组合； 在客户分类方式为第 二种客户分类方式时， 确认相关属性信息是持有APP数量、 签到频 率和分享次数中的其中一种或任意组合； 在客户分类方式为第 三种客户分类方式时， 确 认相关属性信 息是平均存款余额和交易 频率中的其中一种或任意组合。 9.如权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 还 包括客户分类方式确认模块， 用于： 根据客户的特征数据， 确认客户分类方式， 所述客户的特征数据包括关注程度、 活跃 度、 贡献度中的其中一种或任意组合。 10.如权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 决策树训练模块具体用于： 将多维属性信息， 以及每个客户的不同客户分类方式所对应的客户类别作为训练数 据； 将决策树分类模型中的每个非叶节点表示对一个属性信 息的测试， 每个分支表示一个 属性信息在一个值 域的输出， 每 个叶节点表示 客户分类方式对应的一个客户类别； 根据训练集数据， 从根节点开始， 从上至下递归生成子节点， 直至到达叶节点， 得到训 练好的决策树分类模型。 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 115510994 A 3