(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 202211330791.5 (22)申请日 2022.10.28 (71)申请人 北京双赢天下 管理咨询有限公司 地址 100085 北京市海淀区上地十街1号院 5号楼5层512 (72)发明人 张万双　张敬波　杨玉华　 (74)专利代理 机构 无锡苏元专利代理事务所 (普通合伙) 32471 专利代理师 王清伟 (51)Int.Cl. G06F 16/2457(2019.01) G06F 16/2458(2019.01) G06F 16/28(2019.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) G06Q 30/02(2012.01) G06Q 40/02(2012.01) (54)发明名称 一种基于大数据的银行市场拓展系统及方 法 (57)摘要 本申请公开了一种基于大数据的银行市场 拓展系统及方法， 包括： 获取历史客户数据， 提取 历史客户数据中与任一业务关联的客户数据； 基 于业务特征对提取的已办理业务客户的多种特 征信息进行聚类； 基于已办理业务客户的代表特 征构建多个实体向量， 以及， 基于已办理业务客 户之间的关联性， 构建关系向量； 基于存在关联 关系的两个已办理业务客户的实体向量 以及关 系向量构建三元组集合； 基于三元组集合训练预 设预测模型； 基于潜在客户的特征信息， 利用训 练后的预测模型在已办理业务客户的特征信息 的范围内进行匹配。 本申请的方法利用预测模型 对潜在客户进行预测， 从而从潜在客户中确定出 大概率会办理该业务的目标客户， 由此来提高拓 客的准确性。 权利要求书3页 说明书8页 附图1页 CN 115391414 A 2022.11.25 CN 115391414 A 1.一种基于大 数据的银 行市场拓展方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 获取历史客户数据， 为任一业务， 提取历史客户数据中与所述任一业务关联的客户数 据， 并分类为已办理业 务客户和潜在客户； 确定所述任一业务的业务特征， 并提取所述已办理业务客户的历史客户数据的多种特 征信息， 基于所述业务特征对提取 的已办理业务客户的多种 特征信息进行聚类， 以基于聚 类的结果确定所述任一 业务的代表特征； 基于所述已办理业务客户的代表特征构建多个实体向量， 以及， 基于所述已办理业务 客户之间的关联性， 构建 关系向量； 基于存在关联关系的两个已办理业 务客户的实体向量以及关系向量构建三元组集 合； 基于所述 三元组集 合训练预设预测模型； 基于所述潜在客户的特征信 息， 利用训练后的预测模型在已办理业务客户的特征信 息 的范围内进 行匹配， 并将匹配度高于阈值的情况下， 将所述潜在客户作为目标客户， 对所述 任一业务完成客户价 值挖掘。 2.如权利要求1所述的基于大数据的银行市场拓展方法， 其特征在于， 基于所述已办理 业务客户的代表特征构建多个实体向量， 以及， 基于所述已办理业务客户之 间的关联性， 构 建关系向量包括： 基于所述已办理业务客户的代表特征构建多个实体向量 、 、…、 , ， 表示维度为 的实体向量空间； 确定任意两个已办理业务客户之间的关联关系， 并构建关系向量 、 、…、 ， ， 表示维度为 的关系向量空间。 3.如权利要求2所述的基于大数据的银行市场拓展方法， 其特征在于， 基于所述三元组 集合训练预设预测模型包括如下步骤： 将所述三元组集合中的任一三元组( , , ) ， 中 的第一实体向量拆分为多个子向量 , ， 并基于任一子向量 构建3D卷积滤波器 ， 其中 ， 分别表示滤波器的长、 宽和高； 以及 根据所述任一三元组中的关系向量 构建3D矩阵 ， 并将所述3D矩阵 作为预设卷积层的输入； 基于构建的3D卷积的滤波器对输入进行卷积， 以基于任一所述滤波器 生成对应的 目标特征图； 将各目标 特征图展平并堆叠成一个目标向量 ；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115391414 A 2利用全连接层将目标向量 投影到所述关系向量的关系向量空间 ， 并与任一三元 组中第二实体向量 内积， 迭代运 算以获得 预测实体向量。 4.如权利要求3所述的基于大数据的银行市场拓展方法， 其特征在于， 基于构建的3D卷 积的滤波器对输入进行 卷积， 以基于任一所述滤波器 生成对应的目标 特征图包括： 利用任一所述滤波器 生成对应的一个特 征图 ； 将生成的特 征图 进行非线性 函数ReLU运 算， 以生成卷积特 征图。 5.如权利要求4所述的基于大数据的银行市场拓展方法， 其特征在于， 利用全连接层将 目标向量 投影到所述关系向量的关系向量空间 ， 并与任一三元组中第 二实体向量 内积满足： 其中， 表示目标向量 在关系向量空间 的投影， ， 表示全连接层参数， 为非线性 函数； 还包括基于所述内积定义打 分函数满足： 将第一实体向量 和关系 作为输入， 将多个实体向量作为第二实体向量的候选向 量， 为候选实体向量打 分。 6.如权利要求5所述的基于大数据的银行市场拓展方法， 其特征在于， 基于所述三元组 集合训练预设预测模型还 包括： 对于任一输入 ， 最小化交叉熵损失函数： 其中 是一个二分类标签， 在 是一个真实三元组的情况下， 值为 1， 否则 值为0， 表示实体向量 集。 7.如权利要求4所述的基于大数据的银行市场拓展方法， 其特征在于， 基于所述潜在客 户的特征信息， 利用训练后的预测模型在已办理业务客户的特征信息的范围内进行匹配， 并将匹配度高于阈值的情况 下， 将所述潜在客户作为目标客户包括：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115391414 A 3