一种电子信用卡办卡信息的推送方法及装置

摘要

本发明提供了一种电子信用卡办卡信息的推送方法及装置，银行系统通过与运营商系统交互，获取欠费断网客户的客户基本信息，并通过预设电子信用卡的开通条件进一步筛选满足条件的电子信用卡潜在客户，提高所确定的电子信用卡潜在客户的准确性。并利用预先构建的缴费免费金额预测模型，为电子信用卡潜在客户预测缴费免费金额，通过将缴费免费金额发送到运营商系统，使运营商系统向电子信用卡潜在客户发送携带有缴费免费金额的信用卡开通请求信息。本发明实现对电子信用卡潜在客户的准确筛选，缩小了银行系统发送信用卡办法信息的范围，避免银行系统过多资源的占用，提高了信用卡开卡信息的推送效率，从而提升了电子信用卡成功开通的概率。

说明书

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，更具体的，涉及一种电子信用卡办卡信息的推送方法及装置。

背景技术

信用卡由于其消费使用的便捷性已成为一种常见的消费方式，信用卡已深入人们生活的方方面面，也成为银行的一项主要业务。

目前，银行系统一般通过向银行卡客户推送信用卡办卡信息，来挖掘信用卡潜在客户。但是这种信息推送方式覆盖范围较大，需要占用较多的系统资源，且由于信息推送方式覆盖范围较大，无法准确锁定信用卡潜在客户，信用卡成功开通的概率也较低。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种电子信用卡办卡信息的推送方法及装置，实现对电子信用卡潜在客户的准确筛选，缩小了银行系统发送信用卡办法信息的范围。

为了实现上述发明目的，本发明提供的具体技术方案如下：

一种电子信用卡办卡信息的推送方法，应用于银行系统，所述方法包括：

在接收到运营商系统发送的欠费断网客户的客户基本信息的情况下，根据所述客户信息，判断所述欠费断网客户是否满足预设电子信用卡的开通条件；

在所述欠费断网客户满足预设电子信用卡的开通条件的情况下，将所述欠费断网客户确定为电子信用卡潜在客户；

调用预先构建的缴费免费金额预测模型，预测所述欠费断网客户的缴费免费金额；

将所述缴费免费金额发送到运营商系统，使运营商系统向所述欠费断网客户发送携带有所述缴费免费金额的信用卡开通请求信息。

可选的，所述根据所述客户基本信息，判断所述欠费断网客户是否满足预设电子信用卡的开通条件，包括：

解析所述客户基本信息，得到所述欠费断网客户的身份信息；

在银联系统中查询与所述欠费断网客户的身份信息相对应的信用信息

调用预先构建的专家系统和电子信用卡人工智能筛选模型，根据所述信用信息判断所述欠费断网客户是否满足预设电子信用卡的开通条件。

可选的，所述调用预先构建的专家系统和电子信用卡人工智能筛选模型，根据所述信用信息判断所述欠费断网客户是否满足预设电子信用卡的开通条件，包括：

调用所述专家系统中的推理机，对所述信用信息与所述专家系统中的知识库中的各条规则进行匹配；

在所述信用信息与所述知识库中的各条规则匹配的情况下，将所述信用信息输入所述电子信用卡人工智能筛选模型，得到所述欠费断网客户的信用得分；

在所述信用得分大于阈值的情况下，判定所述欠费断网客户满足预设电子信用卡的开通条件。

可选的，所述调用预先构建的缴费免费金额预测模型，预测所述欠费断网客户的缴费免费金额，包括：

将所述信用信息输入预先构建的缴费免费金额预测模型，得到所述欠费断网客户的缴费免费金额，所述缴费免费金额预测模型是利用训练样本集对预设机器学习模型训练后得到的，所述训练样本集包括：已开通电子信用卡客户的信用信息以及开通电子信用卡所享受的优惠金额。

可选的，所述方法还包括：

在接收到运营商系统转发的所述欠费断网客户发送的携带有缴费金额的信用卡开通响应信息的情况下，为所述欠费断网客户开通电子信用卡；

根据所述缴费免费金额和所述缴费金额，通过所述电子信用卡为所述欠费断网客户缴费。

可选的，在通过所述电子信用卡为所述欠费断网客户缴费成功之后，所述方法还包括：

通过短信或手机银行消息推送的方式将缴费信息发送给所述欠费断网客户。

可选的，所述方法还包括：

将所述欠费断网客户的所述信用信息与所述缴费免费金额作为训练样本，加入所述训练样本集。

一种电子信用卡办卡信息的推送装置，应用于银行系统，所述装置包括：

开通条件判断单元，用于在接收到运营商系统发送的欠费断网客户的客户基本信息的情况下，根据所述客户信息，判断所述欠费断网客户是否满足预设电子信用卡的开通条件；

潜在客户确定单元，用于在所述欠费断网客户满足预设电子信用卡的开通条件的情况下，将所述欠费断网客户确定为电子信用卡潜在客户；

免费金额预测单元，用于调用预先构建的缴费免费金额预测模型，预测所述欠费断网客户的缴费免费金额；

免费金额发送单元，用于将所述缴费免费金额发送到运营商系统，使运营商系统向所述欠费断网客户发送携带有所述缴费免费金额的信用卡开通请求信息。

可选的，所述开通条件判断单元，包括：

信息解析子单元，用于解析所述客户基本信息，得到所述欠费断网客户的身份信息；

信息查询子单元，用于在银联系统中查询与所述欠费断网客户的身份信息相对应的信用信息

模型调用子单元，用于调用预先构建的专家系统和电子信用卡人工智能筛选模型，根据所述信用信息判断所述欠费断网客户是否满足预设电子信用卡的开通条件。

可选的，所述模型调用子单元，具体用于：

调用所述专家系统中的推理机，对所述信用信息与所述专家系统中的知识库中的各条规则进行匹配；

在所述信用信息与所述知识库中的各条规则匹配的情况下，将所述信用信息输入所述电子信用卡人工智能筛选模型，得到所述欠费断网客户的信用得分；

在所述信用得分大于阈值的情况下，判定所述欠费断网客户满足预设电子信用卡的开通条件。

可选的，所述免费金额预测单元，具体用于：

将所述信用信息输入预先构建的缴费免费金额预测模型，得到所述欠费断网客户的缴费免费金额，所述缴费免费金额预测模型是利用训练样本集对预设机器学习模型训练后得到的，所述训练样本集包括：已开通电子信用卡客户的信用信息以及开通电子信用卡所享受的优惠金额。

可选的，所述装置还包括：

信用卡开通单元，用于在接收到运营商系统转发的所述欠费断网客户发送的携带有缴费金额的信用卡开通响应信息的情况下，为所述欠费断网客户开通电子信用卡；

缴费单元，用于根据所述缴费免费金额和所述缴费金额，通过所述电子信用卡为所述欠费断网客户缴费。

可选的，所述装置还包括：

缴费信息推送单元，用于通过短信或手机银行消息推送的方式将缴费信息发送给所述欠费断网客户。

可选的，所述装置还包括：

训练样本集更新单元，用于将所述欠费断网客户的所述信用信息与所述缴费免费金额作为训练样本，加入所述训练样本集。

相对于现有技术，本发明的有益效果如下：

本发明公开的一种电子信用卡办卡信息的推送方法，银行系统通过与运营商系统交互，获取欠费断网客户的客户基本信息，并通过预设电子信用卡的开通条件进一步筛选满足条件的电子信用卡潜在客户，提高所确定的电子信用卡潜在客户的准确性。并利用预先构建的缴费免费金额预测模型，为电子信用卡潜在客户预测缴费免费金额，通过将缴费免费金额发送到运营商系统，使运营商系统向电子信用卡潜在客户发送携带有缴费免费金额的信用卡开通请求信息。本发明实现对电子信用卡潜在客户的准确筛选，缩小了银行系统发送信用卡办法信息的范围，避免银行系统过多资源的占用，提高了信用卡开卡信息的推送效率，从而提升了电子信用卡成功开通的概率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例公开的一种电子信用卡办卡信息的推送方法的流程示意图；

图2为本发明实施例公开的一种判断客户是否满足预设电子信用卡的开通条件的方法的流程示意图；

图3为本发明实施例公开的另一种电子信用卡办卡信息的推送方法的流程示意图；

图4为本发明实施例公开的一种电子信用卡办卡信息的推送装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明借助客户手机欠费断网无法网上缴费的契机，通过与运营商系统交互，获取欠费断网客户的客户信息，并通过预设电子信用卡的开通条件进一步筛选满足条件的电子信用卡潜在客户，提高所确定的电子信用卡潜在客户的准确性，缩小了银行系统发送信用卡办法信息的范围，避免银行系统过多资源的占用，提高了信用卡开卡信息的推送效率。

具体的，请参阅图1，本实施例公开的一种电子信用卡办卡信息的推送方法包括以下步骤：

S101：接收运营商系统发送的欠费断网客户的客户基本信息。

需要说明的是，这里的运营商系统为移动通信运营商系统，银行系统与运营商系统之间预先建立通信渠道，在运营商系统检测到欠费断网客户后，将欠费断网客户的客户基本信息推送给银行系统。

S102：根据客户基本信息，判断欠费断网客户是否满足预设电子信用卡的开通条件。

运营商系统发送的欠费断网客户的客户基本信息可能仅包括身份证号、手机号等身份信息，银行系统为了进一步获取欠费断网客户的信用信息，如是否逾期，是否已办理信用卡，收入流水信息等，需要在银联系统中查询与欠费断网客户的身份信息相对应的信用信息，再进一步根据信用信息判断欠费断网客户是否满足预设电子信用卡的开通条件。

可选的，可以通过构建包括多条规则的知识库，将信用信息与知识库中的规则进行匹配，若匹配成功则认为该欠费断网客户满足预设电子信用卡的开通条件。

进一步，为了更准确的评估客户是否有开通电子信用卡的资格，还可以通过构建机器学习模型，采用模型打分评估客户的信用等级，在得分超过阈值的情况下，才认为该欠费断网客户满足预设电子信用卡的开通条件。

请参阅图2，本实施例公开了一种判断客户是否满足预设电子信用卡的开通条件的方法，具体包括以下步骤：

S201：解析客户基本信息，得到欠费断网客户的身份信息；

欠费断网客户的身份信息，如身份证号、姓名、手机号等。

S202：在银联系统中查询与欠费断网客户的身份信息相对应的信用信息；

欠费断网客户的信用信息至少包括：是否逾期信息、在本银行系统中是否已办理电子信用卡、银行资产信息、收入以及流水信息。

S203：调用专家系统中的推理机，对信用信息与专家系统中的知识库中的各条规则进行匹配；

知识库中包括多条规则，如客户没有逾期记录、在本银行系统中未办理电子信用卡等等。

利用推理机可以对知识库中多条规则的组合与欠费断网客户的信用信息进行匹配。

S204：在信用信息与知识库中的各条规则匹配的情况下，将信用信息输入电子信用卡人工智能筛选模型，得到欠费断网客户的信用得分；

需要说明的是，电子信用卡人工智能筛选模型为预先构建的，利用训练样本对机器学习模型进行训练后得到的，电子信用卡人工智能筛选模型的输入数据为信用信息，输出数据为信用得分。

S205：在信用得分大于阈值的情况下，判定欠费断网客户满足预设电子信用卡的开通条件。

其中，阈值为根据银行系统积累的历史信用卡开通相关数据设定的。

在信用得分大于阈值的情况下，说明该欠费断网客户信用良好，可以为其开通电子信用卡。

若是，S103：将欠费断网客户确定为电子信用卡潜在客户。

若否，返回执行S101。

也就是说，当欠费断网客户不满足预设电子信用卡的开通条件时，该欠费断网客户不能成为电子信用卡潜在客户，不向其推送电子信用卡办卡信息，避免服务器资源的浪费。

S104：调用预先构建的缴费免费金额预测模型，预测欠费断网客户的缴费免费金额。

将上述通过银联系统查询到的欠费断网客户的信用信息输入预先构建的缴费免费金额预测模型，得到欠费断网客户的缴费免费金额，缴费免费金额表示用电子信用卡为欠费断网客户缴纳费用时可以减免的金额，如客户需要缴纳50元，预测得到的缴费免费金额为10元，则客户在用电子信用卡缴费时实际只需要支付40元。

在使用缴费免费金额预测模型进行预测之前，需要构建该缴费免费金额预测模型。

首先，获取缴费免费金额预测模型的训练样本集，本实施例搜集历史时间段内已开通电子信用卡客户的信用信息以及开通电子信用卡所享受的优惠金额作为训练样本，该优惠金额可以为其他优惠方式量化后的优惠金额，这里的信用信息至少包括客户银行资产信息、收入以及流水信息。

然后，利用训练样本集对预设机器学习模型进行训练，得到缴费免费金额预测模型，预设机器学习模型可以为卷积神经网络模型等。

进一步，为了提高缴费免费金额预测模型的准确性，可以将欠费断网客户开通电子信用卡后的信用信息和缴费免费金额作为训练样本，加入训练样本集，定期进行模型训练，不断优化模型预测的准确性。

S105：将缴费免费金额发送到运营商系统，使运营商系统向欠费断网客户发送携带有缴费免费金额的信用卡开通请求信息。

如运营商系统可以向欠费断网客户发送短信，短信内容大致为客户是否办理某某银行的电子信用卡，该电子信用卡可以现在帮助您在断网情况下缴纳手机欠款费用，A为您的欠款，B为银行的缴费免费金额，请回复是否通过开通电子信用卡缴费并回复缴费金额。

进一步，在用户手机欠费断网时，为了实现快速为用户开通信用卡完成充值缴费，请参阅图3，本实施例公开的一种电子信用卡办卡信息的推送方法包括以下步骤：

S301：接收运营商系统发送的欠费断网客户的客户基本信息。

S302：根据客户基本信息，判断欠费断网客户是否满足预设电子信用卡的开通条件。

S303：将欠费断网客户确定为电子信用卡潜在客户。

S304：调用预先构建的缴费免费金额预测模型，预测欠费断网客户的缴费免费金额。

S305：将缴费免费金额发送到运营商系统，使运营商系统向欠费断网客户发送携带有缴费免费金额的信用卡开通请求信息。

S306：在接收到运营商系统转发的欠费断网客户发送的携带有缴费金额的信用卡开通响应信息的情况下，为欠费断网客户开通电子信用卡。

S307：根据缴费免费金额和缴费金额，通过电子信用卡为欠费断网客户缴费。

在运营商系统向欠费断网客户发送短信之后，若客户回复短信否，则电子信用卡开通失败，若客户回复短信是，并回复缴费金额，则运营商系统将该信用卡开通响应信息转发给银行系统，银行系统为欠费客户开通电子信用卡。

银行系统可以通过电子信用卡先帮助客户缴费，缴费免费金额入银行的账单，不计入客户账单，客户回复的缴费金额减去缴费免费金额的账单为客户电子信用卡的账单，计入客户的个人电子信用卡账单，客户需要在账单日还清欠款或者最低还款，否则将会影响征信。银行系统在帮助客户缴费成功以后会通过短信或手机银行消息推送的方式将缴费信息推送给客户，保证客户知晓。

基于上述实施例公开的一种电子信用卡办卡信息的推送方法，本实施例对应公开了一种电子信用卡办卡信息的推送装置，应用于银行系统，请参阅图4，所述装置包括：

开通条件判断单元100，用于在接收到运营商系统发送的欠费断网客户的客户基本信息的情况下，根据所述客户信息，判断所述欠费断网客户是否满足预设电子信用卡的开通条件；

潜在客户确定单元200，用于在所述欠费断网客户满足预设电子信用卡的开通条件的情况下，将所述欠费断网客户确定为电子信用卡潜在客户；

免费金额预测单元300，用于调用预先构建的缴费免费金额预测模型，预测所述欠费断网客户的缴费免费金额；

免费金额发送单元400，用于将所述缴费免费金额发送到运营商系统，使运营商系统向所述欠费断网客户发送携带有所述缴费免费金额的信用卡开通请求信息。

可选的，所述开通条件判断单元100，包括：

信息解析子单元，用于解析所述客户基本信息，得到所述欠费断网客户的身份信息；

信息查询子单元，用于在银联系统中查询与所述欠费断网客户的身份信息相对应的信用信息

模型调用子单元，用于调用预先构建的专家系统和电子信用卡人工智能筛选模型，根据所述信用信息判断所述欠费断网客户是否满足预设电子信用卡的开通条件。

可选的，所述模型调用子单元，具体用于：

调用所述专家系统中的推理机，对所述信用信息与所述专家系统中的知识库中的各条规则进行匹配；

在所述信用信息与所述知识库中的各条规则匹配的情况下，将所述信用信息输入所述电子信用卡人工智能筛选模型，得到所述欠费断网客户的信用得分；

在所述信用得分大于阈值的情况下，判定所述欠费断网客户满足预设电子信用卡的开通条件。

可选的，所述免费金额预测单元300，具体用于：

将所述信用信息输入预先构建的缴费免费金额预测模型，得到所述欠费断网客户的缴费免费金额，所述缴费免费金额预测模型是利用训练样本集对预设机器学习模型训练后得到的，所述训练样本集包括：已开通电子信用卡客户的信用信息以及开通电子信用卡所享受的优惠金额。

可选的，所述装置还包括：

信用卡开通单元，用于在接收到运营商系统转发的所述欠费断网客户发送的携带有缴费金额的信用卡开通响应信息的情况下，为所述欠费断网客户开通电子信用卡；

缴费单元，用于根据所述缴费免费金额和所述缴费金额，通过所述电子信用卡为所述欠费断网客户缴费。

可选的，所述装置还包括：

缴费信息推送单元，用于通过短信或手机银行消息推送的方式将缴费信息发送给所述欠费断网客户。

可选的，所述装置还包括：

训练样本集更新单元，用于将所述欠费断网客户的所述信用信息与所述缴费免费金额作为训练样本，加入所述训练样本集。

本实施例公开的一种电子信用卡办卡信息的推送装置，银行系统通过与运营商系统交互，获取欠费断网客户的客户基本信息，并通过预设电子信用卡的开通条件进一步筛选满足条件的电子信用卡潜在客户，提高所确定的电子信用卡潜在客户的准确性。并利用预先构建的缴费免费金额预测模型，为电子信用卡潜在客户预测缴费免费金额，通过将缴费免费金额发送到运营商系统，使运营商系统向电子信用卡潜在客户发送携带有缴费免费金额的信用卡开通请求信息。本发明实现对电子信用卡潜在客户的准确筛选，缩小了银行系统发送信用卡办法信息的范围，避免银行系统过多资源的占用，提高了信用卡开卡信息的推送效率，从而提升了电子信用卡成功开通的概率。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

上述各个实施例之间可任意组合，对所公开的实施例的上述说明，本说明书中各实施例中记载的特征可以相互替换或者组合，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。