(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 202211257507.6 (22)申请日 2022.10.14 (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 卢美祺　 (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 杨娟娟　童磊 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 业务活动的数据处 理方法、 装置和服 务器 (57)摘要 本说明书提供了业务活动的数据处理方法、 装置和服务器， 应用于人工智 能技术领域。 基于 该方法， 服务器在获取待开展的目标业务活动的 属性数据之后， 可以先利用预设的客群 分类模型 处理目标业务活动的属性数据， 确定出与目标业 务活动匹配的目标客群类型； 并拼接目标客群类 型和目标业务活动的属性数据， 得到目标关联数 据； 再利用预设的活动规则预测模 型处理目标关 联数据， 确定出与目标业务活动匹配的目标活动 规则； 再根据目标客群类型和目标活动规则， 进 行目标业务活动。 从而可 以高效、 精准地自动确 定出与目标业务活动相匹配的目标客群类型， 以 及目标活动规则， 进而可以根据上述目标客群类 型和目标活动规则开展目标业务活动， 获得较好 的活动效果。 权利要求书2页 说明书11页 附图4页 CN 115526668 A 2022.12.27 CN 115526668 A 1.一种业 务活动的数据处 理方法， 其特 征在于， 包括： 获取待开展的目标业 务活动的属性数据； 利用预设的客群分类模型处理目标业务活动的属性数据， 确定出与目标业务活动匹配 的目标客群 类型； 拼接目标客群 类型和目标业 务活动的属性数据， 得到目标关联 数据； 利用预设的活动 规则预测模型处理目标关联数据， 确定出与目标业务活动匹配的目标 活动规则； 根据目标客群 类型和目标活动规则， 进行目标业 务活动。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述目标业务活动的属性数据包括以下至 少之一： 目标业务活动的活动主题、 目标业务活动的活动内容、 目标业务活动的期望时间、 目标业务活动的期望地 点。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述预设的客群分类模型包括基于聚类算 法构建得到的算法模型。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述预设的客群分类模型按照以下方式构 建得到： 获取历史活动记录； 其中， 所述历史活动记录至少包括历史活动的属性数据， 以及参与 历史活动的历史客户的属性数据； 对历史活动的属性数据进行聚类处理， 得到多个活动类型； 并确定出针对各个活动类 型的预设的活动属性模板； 其中， 一个历史活动属于一个活动类型； 一个预设的活动属性模 板对应一个活动类型； 对历史客户的属性数据进行聚类处理， 得到多个客群类型； 其中， 一个客户属于一个客 群类型； 根据历史活动记录， 统计不同活动类型的历史活动中不同客群类型的占比数据； 并根 据不同活动类型的历史活动中不同客群类型的占比数据， 构建活动类型与客群类型之 间的 映射关系， 以构建得到预设的客群分类模型。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述客户的属性数据包括以下至少之一： 客户的年龄、 客户的月收入、 客户的职业。 6.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 利用预设的客群分类模型处理目标业务活 动的属性数据， 确定出与目标业 务活动匹配的目标客群 类型， 包括： 根据目标业务活动的属性数据和预设的活动属性模板， 计算目标业务活动与 各个活动 类型的匹配度； 根据目标业务活动与 各个活动类型的匹配度， 确定出目标业务活动所属的目标活动类 型； 根据活动类型与客群类型之间的映射关系， 确定出与目标活动类型对应的客群类型， 作为与目标业 务活动匹配的目标客群 类型。 7.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述预设的活动 规则预测模型包括基于强 化学习训练得到的神经网络模型。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 所述预设的活动 规则预测模型按照以下方 式训练得到：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115526668 A 2获取历史 活动记录； 其中， 所述历史 活动记录还 包括历史 活动的活动规则； 利用预设的客群分类模型处理历史活动记录， 确定出历史活动的客群类型； 并通过历 史活动记录， 获取历史 活动的属性数据； 拼接历史 活动的客群 类型和历史 活动的属性数据， 得到样本数据； 利用相对应的历史活动的活动规则和样本数据， 进行基于强化学习的模型训练， 以得 到符合要求的预设的活动规则预测模型。 9.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在根据目标客群类型和目标活动规则， 进 行目标业 务活动之后， 所述方法还 包括： 获取目标业 务活动的活动效果； 根据目标业务活动的活动效果、 目标业务活动的属性数据， 更新预设的客群分类模型 和/或预设的活动规则预测模型。 10.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据目标客群类型和目标活动 规则， 进行 目标业务活动， 包括： 根据目标客群 类型， 从客群数据库中筛 选出参与目标业 务活动的目标客户； 根据目标活动规则， 对目标客户进行与目标业 务活动相关的业 务数据处 理。 11.一种业 务活动的数据处 理装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取待开展的目标业 务活动的属性数据； 第一确定模块， 用于利用预设的客群分类模型处理目标业务活动的属性数据， 确定出 与目标业 务活动匹配的目标客群 类型； 拼接模块， 用于拼接目标客群 类型和目标业 务活动的属性数据， 得到目标关联 数据； 第二确定模块， 用于利用预设的活动规则预测模型处理目标关联数据， 确定出与目标 业务活动匹配的目标活动规则； 处理模块， 用于根据目标客群 类型和目标活动规则， 进行目标业 务活动。 12.一种服务器， 其特征在于， 包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器， 所述处理器执行所述指令时实现权利要求1至10中任一项所述方法的步骤。 13.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 其上存储有计算机指令， 所述指令被处理 器执行时实现权利要求1至10中任一项所述方法的步骤。 14.一种计算机程序产品， 其特征在于， 包含有计算机程序， 所述计算机程序被处理器 执行时实现权利要求1至10中任一项所述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115526668 A 3