(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 202210832757.1 (22)申请日 2022.07.15 (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 闫小雨　 (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 郝博　陶海萍 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 30/02(2012.01) G06Q 40/02(2012.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 客户行为数据分析方法及装置 (57)摘要 本发明提供了一种客户行为数据分析方法 及装置， 可用于人工智能技术领域， 该方法包括： 对于银行系统的每个客户， 基于该客户的最近预 设时段内的消费数据， 分别计算该客户在RFA模 型中的消费进度指标值、 消费频率指标值和消费 平均金额指标值， 其中， 消费进度指标值为客户 最近一次消费时间点距离分析时间点的间隔值； 根据每个客户的消费进度指标值、 消费频率指标 值和消费平均金额指标值， 对客户进行聚类分 析， 获得多个客户群， 并确定每个客户所在客户 群； 计算每个客户群的RFA值； 基于RFA值， 确定每 个客户群的分类级别； 基于分类级别， 确定每个 客户群的营销方案。 本发明可以进行客户行为数 据分析， 以准确地对客户的行为进行分类和价值 分析。 权利要求书2页 说明书8页 附图6页 CN 115169914 A 2022.10.11 CN 115169914 A 1.一种客户行为数据分析 方法， 其特 征在于， 包括： 对于银行系统的每个客户， 基于该客户的最近预设时段内的消费数据， 分别计算该客 户在RFA模型中的消费进度指标值、 消费频率指标值和消费平均金额指标值， 其中， 消费进 度指标值 为客户最近一次消费时间点距离分析时间点的间隔值； 根据每个客户的消费进度指标值、 消费频率指标值和消费平均金额指标值， 对客户进 行聚类分析， 获得多个客户群， 并确定每 个客户所在客户群； 计算每个客户群的RFA值； 基于RFA值， 确定每 个客户群的分类级别； 基于分类级别， 确定每 个客户群的营销方案 。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在根据每个客户的消费进度指标值、 消费频 率指标值和 消费平均金额指标值， 对客户进行聚类分析之前， 还 包括： 对每个客户的消费进度指标值、 消费频率指标值和消费平均 金额指标值进行规范化处 理； 根据每个客户的消费进度指标值、 消费频率指标值和消费平均金额指标值， 对客户进 行聚类分析， 包括： 根据规范化处理后的每个客户的消费进度指标值、 消费频率指标值和消费平均金额指 标值， 对客户进行聚类分析。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对客户进行聚类分析， 获得多个客户群， 包 括： 采用K均值聚类算法， 对客户进行聚类分析， 获得多个客户群。 4.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 计算每 个客户群的RFA值， 包括： 对每个客户群， 计算该客户群中每 个客户的RFA值； 基于每个客户的RFA值， 计算该客户群的RFA值。 5.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 对每个客户群， 计算该客户群中每个客户的 RFA值， 包括： 对每个客户， 确定消费进度指标值、 消费频率指标值和消费平均金额指标值对应的权 重； 基于RFA模型计算公式， 根据消费进度指标值、 消费频率指标值和消费平均金额指标值 及对应的权 重， 计算每 个客户的RFA值。 6.如权利要求5所述的方法， 其特征在于， 确定消费进度指标值、 消费频率指标值和消 费平均金额指标值对应的权 重， 包括： 采用层次分析法， 确定消费进度指标值、 消费频率指标值和消费平均金额指标值对应 的权重。 7.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 基于每个客户的RFA值， 计算该客户群的RFA 值， 包括： 在该客户群 中客户的RFA值偏离该客户群的聚类中心超过预设值时， 确定该RFA值为离 群点， 去除该离群点； 对去除离群点之后的客户群的所有的客户的RFA值相加， 获得 该客户群的RFA值。 8.一种客户行为数据分析装置， 其特 征在于， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115169914 A 2指标值计算模块， 用于对于银行系统的每个客户， 基于该客户的最近预设时段内的消 费数据， 分别计算该客户在RFA模 型中的消费进度指标值、 消费频率指标值和消费平均金额 指标值， 其中， 消费进度指标值 为客户最近一次消费时间点距离分析时间点的间隔值； 聚类分析模块， 用于根据每个客户的消费进度指标值、 消费频率指标值和消费平均金 额指标值， 对客户进行聚类分析， 获得多个客户群， 并确定每 个客户所在客户群； 客户群RFA值计算模块， 用于计算每 个客户群的RFA值； 客户群的分类级别确定模块， 用于基于RFA值， 确定每 个客户群的分类级别； 营销方案确定模块， 用于基于分类级别， 确定每 个客户群的营销方案 。 9.如权利要求8所述的装置， 其特 征在于， 还 包括规范化模块， 用于： 在根据每个客户的消费进度指标值、 消费频率指标值和消费平均金额指标值， 对客户 进行聚类分析之前， 对每个客户的消费进度指标值、 消费频率指标值和消费平均金额指标 值进行规范化处 理； 聚类分析模块具体用于： 根据规范化处理后的每个客户的消费进度指标值、 消费频率指标值和消费平均金额指 标值， 对客户进行聚类分析。 10.如权利要求8所述的装置， 其特 征在于， 聚类分析模块具体用于： 采用K均值聚类算法， 对客户进行聚类分析， 获得多个客户群。 11.如权利要求8所述的装置， 其特 征在于， 客户群RFA值计算模块具体用于： 对每个客户群， 计算该客户群中每 个客户的RFA值； 基于每个客户的RFA值， 计算该客户群的RFA值。 12.如权利要求1 1所述的装置， 其特 征在于， 客户群RFA值计算模块具体用于： 对每个客户， 确定消费进度指标值、 消费频率指标值和消费平均金额指标值对应的权 重； 基于RFA模型计算公式， 根据消费进度指标值、 消费频率指标值和消费平均金额指标值 及对应的权 重， 计算每 个客户的RFA值。 13.如权利要求12所述的装置， 其特 征在于， 客户群RFA值计算模块具体用于： 采用层次分析法， 确定消费进度指标值、 消费频率指标值和消费平均金额指标值对应 的权重。 14.如权利要求1 1所述的装置， 其特 征在于， 客户群RFA值计算模块具体用于： 在该客户群 中客户的RFA值偏离该客户群的聚类中心超过预设值时， 确定该RFA值为离 群点， 去除该离群点； 对去除离群点之后的客户群的所有的客户的RFA值相加， 获得 该客户群的RFA值。 15.一种计算机设备， 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7任一项所述 方法。 16.一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7任一项所述方法。 17.一种计算机程序产品， 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7任一项所述方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115169914 A 3