(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 202210585685.5 (22)申请日 2022.05.27 (71)申请人 平安银行股份有限公司 地址 518001 广东省深圳市罗湖区深南 东 路5047号 (72)发明人 辜伟鹏　 (74)专利代理 机构 北京市京大律师事务所 11321 专利代理师 沈克琪 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06Q 40/02(2012.01) G06Q 40/06(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01)G06F 16/2458(2019.01) G06F 16/27(2019.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 客户画像生成方法、 装置、 设备及存 储介质 (57)摘要 本发明涉及人工智能领域， 公开了一种客户 画像生成方法、 装置、 设备及存储介质， 用于提高 客户画像生成的准确率。 所述客户画 像生成方法 包括： 采集待处理的银行客户的名片数据， 得到 名片数据， 并对名片数据进行数据提取， 得到内 容数据和浏览数据； 对内容数据进行标准化处 理， 得到属性数据， 并根据属性数据生成待处理 的银行客户对应的客户属性标签； 对待处理的银 行客户进行个人信息认证并对浏览数据进行归 一化处理， 得到访问数据； 将访问数据输入客户 画像处理模 型进行用户标签计算， 得到客户访问 标签； 根据客户属性标签和客户访问标签确定待 处理的银行客户对应的客户画像。 此外， 本发明 还涉及区块链 技术， 客户访问标签可存储于区块 链节点中。 权利要求书2页 说明书11页 附图4页 CN 115049423 A 2022.09.13 CN 115049423 A 1.一种客户画像生成方法， 其特 征在于， 所述 客户画像生成方法包括： 从预置的银行应用程序中采集待处理 的银行客户的名片数据， 得到所述待处理 的银行 客户对应的名片数据， 并对所述名片数据进行数据提取， 得到所述名片数据对应的内容数 据和浏览数据； 对所述内容数据进行标准化处理， 得到所述内容数据对应的属性数据， 并根据所述内 容数据对应的属性数据生成所述待处 理的银行客户对应的客户属性标签； 对所述待处理 的银行客户进行个人信 息认证并对所述浏 览数据进行归一化处理， 得到 所述浏览数据对应的访问数据； 将所述访问数据输入预置的客户画像处理模型进行用户标签计算， 得到所述待处理 的 银行客户对应的客户访问标签； 根据所述客户属性标签和所述客户访问标签确定所述待处理的银行客户对应的客户 画像。 2.根据权利要求1所述的客户画像生成方法， 其特征在于， 所述从预置的银行应用程序 中采集待处理的银行客户的名片数据， 得到所述待处理的银行客户对应的名片数据， 并对 所述名片数据进行 数据提取， 得到所述名片数据对应的内容数据和浏览数据， 包括： 从预置的银行应用程序中获取待处理 的银行客户对应的名片数据， 并对所述名片数据 进行预处理， 得到所述名片数据对应的标准数据； 对所述标准数据进行 标识提取， 得到所述标准数据对应的数据标识； 根据所述标准数据对应的数据标识对所述标准数据进行数据分类， 得到所述名片数据 对应的内容数据和浏览数据。 3.根据权利要求1所述的客户画像生成方法， 其特征在于， 在所述从预置的银行应用程 序中采集待处 理的银行客户的名片数据之前， 所述 客户画像生成方法还 包括： 获取待处 理的银行客户的操作历史数据； 将所述操作历史数据输入预置的训练模型进行模型训练， 得到所述训练模型对应的样 本概率值， 其中， 所述训练模型包括多个神经网络； 对所述操作历史数据进行统计分析， 得到分析结果， 并根据所述分析结果生成行为标 签矩阵， 以及根据所述行为标签矩阵确定目标值； 根据所述样本概率值和所述目标值确定样本损失值， 并判断所述样本损失值是否小于 预置的损失阈值； 若所述样本损失值小于预置的损失阈值， 则将所述训练模型作为 客户画像处 理模型。 4.根据权利要求3所述的客户画像生成方法， 其特征在于， 所述将所述操作历史数据输 入预置的训练模型进行模型训练， 得到所述训练模型对应的样本概 率值， 包括： 基于所述操作历史数据设置所述训练模型中输入层和隐藏层之间的输入权重， 并设置 所述操作历史数据和所述训练模型中的隐藏层和输出层之间的输出权 重； 基于所述操作历史数据和所述输入权 重计算所述训练模型的隐藏向量； 基于所述输出权 重并将所述隐藏向量输入所述隐藏层进行 特征提取， 得到特 征向量； 将所述特 征向量输入所述输出层进行概 率运算， 得到样本概 率值。 5.根据权利要求1所述的客户画像生成方法， 其特征在于， 所述对所述内容数据进行标 准化处理， 得到所述内容数据对应的属 性数据， 并根据所述内容数据对应的属 性数据生成权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115049423 A 2所述待处 理的银行客户对应的客户属性标签， 包括： 对所述内容数据进行稳定性分析， 得到稳定性数据， 并将所述稳定性数据作为属性数 据， 得到所述内容数据对应的属性数据； 提取所述属性数据中的属性标签， 将所述属性标签作为所述待处理的银行客户对应的 客户属性标签。 6.根据权利要求1所述的客户画像生成方法， 其特征在于， 所述对所述待处理 的银行客 户进行个人信息认证并对所述浏览数据进 行归一化处理， 得到所述浏览数据对应的访问数 据， 包括： 对所述待处理的银行客户进行个人信 息认证， 得到认证结果， 其中， 所述认证结果包括 认证通过和认证失败； 若所述认证结果为认证通过， 则调用预置的归一化函数对所述浏 览数据进行归一化运 算， 得到所述浏览数据对应的访问数据。 7.根据权利要求1 ‑6中任一项所述的客户画像生成方法， 其特征在于， 所述根据 所述客 户属性标签和所述 客户访问标签确定所述待处 理的银行客户对应的客户画像， 包括： 通过预设聚类算法对所述客户属性标签以及所述客户访问标签进行标签聚类， 得到标 签聚类结果； 根据所述标签聚类结果确定所述待处 理的银行客户的客户画像。 8.一种客户画像生成装置， 其特 征在于， 所述 客户画像生成装置包括： 采集模块， 用于从预置的银行应用程序中采集待处理的银行客户的名片数据， 得到所 述待处理的银行客户对应的名片数据， 并对所述名片数据进行数据提取， 得到所述名片数 据对应的内容数据和浏览数据； 处理模块， 用于对所述内容数据进行标准化处理， 得到所述内容数据对应的属性数据， 并根据所述内容数据对应的属性数据生成所述待处 理的银行客户对应的客户属性标签； 归一化模块， 用于对所述待处理的银行客户进行个人信 息认证并对所述浏览数据进行 归一化处理， 得到所述浏览数据对应的访问数据； 计算模块， 用于将所述访 问数据输入预置的客户画像处理模型进行用户标签计算， 得 到所述待处 理的银行客户对应的客户访问标签； 生成模块， 用于根据 所述客户属性标签和所述客户访问标签确定所述待处理 的银行客 户对应的客户画像。 9.一种客户画像生成设备， 其特征在于， 所述客户画像生成设备包括： 存储器和至少一 个处理器， 所述存 储器中存 储有指令； 所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令， 以使得所述客户画像生成设备执 行如权利要求1 ‑7中任一项所述的客户画像生成方法。 10.一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质上存储有指令， 其特征在于， 所述指令被处 理器执行时实现如权利要求1 ‑7中任一项所述的客户画像生成方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115049423 A 3