[发明专利]用于预测高净值客户财富水平提升概率的系统及方法

说明书

本发明提供一种用于预测高净值客户财富水平提升概率的系统，其包括：数据获取模块，其用于获取高净值客户财富基础数据；数据统计模块，其用于根据预先设定的特征指标对所述高净值客户财富基础数据进行统计得到整理后的高净值客户财富基础数据，并对高净值客户进行等级分类；数据预测模块，其用于利用所述整理后的高净值客户财富基础数据、随机森林和支持向量机模型，训练得到财富水平提升概率预测模型，并根据所述特征指标和所述财富水平提升概率预测模型得到高净值客户财富水平提升概率。本发明还提供一种用于预测高净值客户财富水平提升概率的方法。本发明为财富缩水提供预警，对精准营销和领导决策提供可视化数据参考。

技术领域

本发明属于金融领域，尤其涉及到一种用于预测高净值客户财富水平提升概率的系统及方法。

背景技术

金融机构自然人高净值客户涉及的内部数据无法满足高净值评估需要，缺少定制化评分体系，其隐形的价值判断包括高净值客名下的涉及个人产业，家族产业，周边事业伙伴，所在的区域，当地经济带，产业结构与当地分公司市场潜力的关系，通过各维度数据利用人工智能技术，找出在低等级中与高等级相似的潜在可提升高净值客户，为高净值客户资产缩水的风险提供预警，对营销人员提供参考，供管理阶层提供辅助决策。

发明内容

本发明的一个目的是提供一种用于预测高净值客户财富水平提升概率的系统及方法，并提供至少后面将说明的优点。

本发明的技术方案如下：

用于预测高净值客户财富水平提升概率的系统，其包括：

数据获取模块，其用于获取高净值客户财富基础数据；

数据统计模块，其用于根据预先设定的特征指标对所述高净值客户财富基础数据进行统计得到整理后的高净值客户财富基础数据，并对高净值客户进行等级分类；

数据预测模块，其用于利用所述整理后的高净值客户财富基础数据、随机森林和支持向量机模型，训练得到财富水平提升概率预测模型，并根据所述特征指标和所述财富水平提升概率预测模型得到高净值客户财富水平提升概率。

用于预测高净值客户财富水平提升概率的方法，其包括以下步骤：

获取高净值客户财富基础数据；

根据预先设定的特征指标对所述高净值客户财富基础数据进行统计得到整理后的高净值客户财富基础数据，并对高净值客户进行等级分类；

利用所述整理后的高净值客户财富基础数据、随机森林和支持向量机模型，训练得到财富水平提升概率预测模型；

根据所述特征指标和所述财富水平提升概率预测模型得到高净值客户财富水平提升概率。

优选的是，所述的用于预测高净值客户财富水平提升概率的方法中，所述高净值客户财富基础数据包括金融行业底层数据库中存储的内部高净值客户数据，外部工商社会身份与金融账户数据。

优选的是，所述的用于预测高净值客户财富水平提升概率的方法中，所述内部高净值客户数据为基于金融机构内部产品或账户的时间相关数据，人物关系相关数据，机构数据，营销员数据，产品偏好相关数据整理出的高净值客户名单和基础数据集。

优选的是，所述的用于预测高净值客户财富水平提升概率的方法中，所述外部工商社会身份与金融账户数据包括：

对自然人名下所有经济体做家族产业图谱，并采集经济体的工商，税务，媒体数据，行业景气指数，住房存贷款数据，社会融资数据，GDP数据，人口数据，第三方产业数据，分红数据，中高职人数数据，财政收入数据，计划单列市数据，法人单位数数据，上市公司数据。

优选的是，所述的用于预测高净值客户财富水平提升概率的方法中，所述特征指标财富周期，涉及产业，社会身份，区域经济，金融机构品牌影响力。