(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 202210870503.9 (22)申请日 2022.07.22 (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 何艳波　 (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 薛平　郝博 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 40/02(2012.01) G06Q 40/00(2012.01) G06Q 40/04(2012.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 客户预测方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种客户预测方法及装置， 属 于人工智能， 其中该方法包括： 从发票系统获取 增值税交易数据； 确定各交易与各增值税发票的 关联关系； 通过关联关系确定客户的交易周 期、 交易金额、 交易方向、 开票周期、 开票金额之一或 者其组合后， 输入预测客户流量模型， 预测客户 的交易动向， 其中， 所述预测客户流量模型是根 据历史客户的交易周期、 交易金额、 交易方向、 开 票周期、 开票金额之一或者其组合， 通过机器学 习对模型进行训练得到的。 本发 明可以通过模型 训练得到的是客户在金融行为上的行为特征， 而 非其他商业特征， 如消费类型倾向、 口味偏好、 购 车颜色偏好等， 因而， 对客户作出的预测也能很 好地针对银行 金融的特点。 权利要求书2页 说明书7页 附图4页 CN 115034516 A 2022.09.09 CN 115034516 A 1.一种客户预测方法， 其特 征在于， 包括： 从发票系统获取增值税交易数据； 确定各交易与各增值税发票的关联关系； 通过关联关系确定客户的交易周期、 交易金额、 交易方向、 开票周期、 开票金额之一或 者其组合后， 输入预测客户流量模型， 预测客户的交易动向， 其中， 所述预测客户流量模型 是根据历史客户的交易周期、 交易金额、 交易方向、 开票周期、 开票金额之一或者其组合， 通 过机器学习对 模型进行训练得到的。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 增值税交易数据包括以下数据之一或者其组 合： 包含以下数据之一或者 其组合的客户信息： 客户号、 客户类型、 客户的购方税务信息； 包含以下数据之一或者 其组合的账户信息： 账号、 卡 号、 开户行； 包含以下数据之一或者其组合的购买方的消费信息： 消费的地区、 货物或应税劳务名 称、 消费金额、 消费金额应缴纳税额、 税率、 消费时间以及交易明细； 销售方税务信息 。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 确定各交易与 各增值税发票的关联关系是按 以下类别之一或者 其组合进行关联的： 客户类型、 消费地区、 客户的消费金额、 客户的消费金额应缴纳税额、 货物或应税劳务 名称、 客户的消费周期。 4.如权利要求1至 3任一所述的方法， 其特 征在于， 进一 步包括： 以项为单位预测客户在业务上的流失率、 或者预测客户的流失率， 以项为单位预测客 户对新业务的增长率、 统计新 客户。 5.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 进一步包括： 当相同地区出现 以下情形之一 或者其组合时， 发出告警： 以项为单位预测客户在业 务上的流失率升高或降低； 预测客户的流失率升高或降低； 以项为单位预测客户对新 业务的增长率升高或降低； 统计的新 客户升高或降低。 6.一种客户预测装置， 其特 征在于， 包括： 数据模块， 用于从发票系统获取增值税交易数据； 关系模块， 用于确定各交易与各增值税发票的关联关系； 预测模块， 用于通过关联关系确定客户的交易周期、 交易金额、 交易方向、 开票周期、 开 票金额之一或者其组合后， 输入预测客户流量模型， 预测客户的交易动向， 其中， 所述预测 客户流量模型是根据历史客户的交易周期、 交易金额、 交易方向、 开票周期、 开票金额之一 或者其组合， 通过机器学习对 模型进行训练得到的。 7.如权利要求6所述的装置， 其特征在于， 数据模块进一步用于获取包括以下数据之一 或者其组合的增值税交易数据： 包含以下数据之一或者 其组合的客户信息： 客户号、 客户类型、 客户的购方税务信息； 包含以下数据之一或者 其组合的账户信息： 账号、 卡 号、 开户行； 包含以下数据之一或者其组合的购买方的消费信息： 消费的地区、 货物或应税劳务名权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115034516 A 2称、 消费金额、 消费金额应缴纳税额、 税率、 消费时间以及交易明细； 销售方税务信息 。 8.如权利要求6所述的装置， 其特征在于， 关系模块进一步用于按以下类别之一或者其 组合确定各交易与各增值税发票的关联关系： 客户类型、 消费地区、 客户的消费金额、 客户的消费金额应缴纳税额、 货物或应税劳务 名称、 客户的消费周期。 9.如权利要求6至8任一所述的装置， 其特征在于， 预测模块进一步用于以项为单位预 测客户在业务上 的流失率、 或者预测客户的流失率， 以项为单位预测客户对新业务的增长 率、 统计新 客户。 10.如权利要求9所述的装置， 其特 征在于， 进一 步包括： 告警模块， 用于当相同地区出现以下情形之一或者 其组合时， 发出告警： 以项为单位预测客户在业 务上的流失率升高或降低； 预测客户的流失率升高或降低； 以项为单位预测客户对新 业务的增长率升高或降低； 统计的新 客户升高或降低。 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 115034516 A 3