作 者|木子劍

來 源 | 銀行科技研究社

客戶行為預測，可以助力銀行進行精細化運營、提升客戶服務體驗，以實現業務更好地發展等。因此，這對于銀行來說，或是一個重要的研究領域。

據了解，多家銀行擁有關于客戶行為預測的發明，并進行了專利申請，其中部分已獲得專利授權。

工行“呼入場景下的客戶行為預測方法及裝置”，近期取得授權

11月8日，工行一項名為“呼入場景下的客戶行為預測方法及裝置”的發明專利授權公告。其申請于2021年4月15日，公布于2021年7月9日，屬于人工智能技術領域。該發明旨在篩選客戶行為，降低人工客服壓力。

方法為：從目標客戶呼叫請求中提取目標客戶呼入信息；根據目標客戶呼入預測規則確定目標客戶呼入信息對應的目標客戶預測行為，以推送對應的語音問題供客戶選擇。

創建目標客戶呼入預測規則的步驟包括：根據各目標客戶呼入信息構建各目標客戶特征數據，將各目標客戶特征數據輸入基于客戶特征模型數據和客戶行為預測網絡模型架構創建的客戶行為預測網絡模型中，得到各目標客戶預測行為，根據各目標客戶呼入信息與各目標客戶預測行為的對應關系創建目標客戶呼入預測規則；客戶行為預測網絡模型架構通過客戶特征訓練搜索數據和客戶特征驗證搜索數據構建。

該發明的背景為，智能技術發展迅速，人工智能和語音識別的能力幾乎接近真人場景，語音合成和視頻合成技術能做到高度擬人化，很多機構通過建設全渠道全流程智能服務平臺實現智能化轉型。不過，傳統機器學習領域對于新場景開拓，需要專業人士花費大量精力進行算法和模型的構建和選擇，對于非專業人士則有較高的門檻。

隨著機器學習領域發展到新的階段，NAS（Neural Architecture Search）技術出現，模型構建等重要步驟變得自動化，使得機器學習模型不需要過多的專業人員干預即可應用。NAS是機器學習領域深度神經網絡技術一種自動化建模方法，AI一邊學習了解大量的用戶問題，一邊學習記錄用戶行為軌跡及畫像特征，再把兩者結合建立搜索匹配模型，模型整體架構確認后，基于客戶數據完成整體模型的訓練。

呼入場景中“未答先知”功能實現的核心功能點在于準確預測當前通話中客戶的行為信息。然而目前的呼入場景領域中往往采用傳統規則匹配方法，尚未對客戶特征進行有效建模，對用戶特征判別單一，客戶行為預測精度低，無法有效地進行客戶行為篩選，無法精準定位客戶訴求，導致客戶呼入場景中轉人工的數量激增。

該發明能解決上述問題，其主要具有3個優點：可根據訓練數據和驗證數據自動搜索建立模型，節省人工建立模型的時間和精力；針對不同規模的數據和特征維度，可自適應快速自動搜索定制不同規模的模型；通過模型訓練及優化，可有效進行客戶行為預測，精準定位客戶訴求，大幅提升智能問答效率，降低人工客服的壓力。

事實上，關于該發明，說明書上還有更詳細的闡述，其中涉及一些函數公式計算。

更多銀行進行客戶行為預測研究，目的不盡相同

據不完全統計，除了上述工行于近日取得授權的發明專利，還有更多銀行申請客戶行為預測相關專利，涉及國有銀行、股份制銀行、民營銀行、直銷銀行等。其中，微眾銀行、三湘銀行各有一個獲得專利授權。

而各銀行研究客戶行為預測，目的不盡相同。

比如為了營銷、獲客：

2024年5月14日，微眾銀行“策略確定方法、設備及計算機可讀存儲介質”授權公告。該發明通過先構建目標客戶群的營銷響應預測模型來對存在一種或是多種營銷方式的場景下的客戶行為進行預測，從而考慮到每個用戶差異化的營銷偏好；通過在營銷響應預測結果的基礎上構建決策矩陣，再利用決策矩陣建立運籌學模型，使得所建立的運籌學模型能夠適用于同時存在多種營銷方式的應用場景；最后通過運籌學模型得到目標客戶群在一種或多種不同營銷方式下的最優營銷發放策略，尤其是在同時存在多種營銷方式場景下，能夠通過數學手段快速給出目標客戶群的具有針對性的最優營銷手段，可進一步提升獲客率或者降低營銷成本。

2023年12月8日，中國銀行“客戶行為預測方法、裝置、設備及存儲介質”申請公布。該發明旨在對客戶數據進行可靠分析并準確預測客戶下一步行為，以實現精準營銷、快速決策的效果。

為了減少客戶流失：

2024年4月2日，三湘銀行“一種基于模糊標簽的代發客戶流失預警方法及系統”授權公告。該發明中，獲取銀行代發客戶數據，對銀行代發客戶數據進行虛擬現實行為建模處理，生成代發客戶行為語義地圖數據，對代發客戶行為語義地圖數據進行語義關系圖推導處理和超越時間邊界預測處理，生成時間關系預測數據，對時間關系預測數據進行特征標簽模糊邏輯融合處理和微觀經濟模型警報處理，生成代發客戶預警信號數據。其可通過準確預測代發客戶流失風險和行為趨勢，及時制定針對性的措施，降低代發客戶流失率。

為了風險管理：

2023年12月26日，百信銀行“一種客戶行為的預測方法、系統、設備及可讀存儲介質”申請公布。該發明旨在更準確地預測客戶行為，有助于決策和風險管理。

為了處理客戶投訴：

2023年7月4日，浦發銀行“一種信用卡客戶行為的預測方法”申請公布。該發明基于數據驅動的方式對客戶行為進行預測，提升逾期客戶潛在的客訴行為預測的準確性及處理效率，有效壓降逾期客戶的客訴量指標。

2023年5月16日，建設銀行“基于數字孿生技術的客戶管理方法及相關產品”申請公布。該發明能實現提前預判客戶行為，提升客戶投訴事件的處理效率。