一种金融网点场景智慧识别和大数据挖掘系统的制作方法

1.本发明涉及数据通信的技术领域，尤其涉及一种金融网点场景智慧识别和大数据挖掘系统。


背景技术：

2.近年来，在数字化浪潮下，金融场景生态建设的核心就是运用数字化手段将金融与非金融做深度融合，为客户提供极致体验，为特定客群提供一站式全流程服务，实现场景化转型，金融网点智慧场景识别和大数据挖掘在信创产业链的技术架构上通过整合各渠道数据资源、构建全行级离线电子地图、集中管控智能电子设备，深度探索金融与地理空间、社会的关系。通过地图可视化、数据应用、分析决策三大能力，实现金融机构一图统揽、按图决策、客户管理及客户精准营销。
3.但是现有技术在对于金融网点的客户群难以做到准确的分级，从而无法形成高效且精准的产品推送，导致客户群体在全生命周期内无法做到精准的营销与零距离触达。


技术实现要素：

4.本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本技术的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
5.鉴于上述现有技术中存在的问题，提出了本发明。
6.为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：
7.一种金融网点场景智慧识别和大数据挖掘系统，其特征在于，该系统包括：金融网点场景智慧识别模块与大数据挖掘模块；
8.其中，所述金融网点场景智慧识别模块包括：客户识别单元、推送单元、客流统计单元，所述客户识别单元通过人脸识别技术以及智能设备获取的客户信息对客户进行识别，区分客户等级，所述推送单元通过营销规则定义了客户标签与产品标签与产品编号的输入输出规则，通过客户标签匹配产品标签或产品编号，从资源库中通过模型进行筛选快速匹配营销信息，将营销信息通过营销渠道推送至前端，所述客流统计单元通过ai智能摄像机通过人脸识别技术捕获人体信息，管控系统记录到访人数并统计分析出各个时间段客流人数统计；
9.所述大数据挖掘模块包括：数据治理单元、预测分析单元，其中所述数据治理单元用于地理数据、业务数据治理，采集网点门店基本信息和网点门店经营信息，所述预测分析单元基于信创大数据平台，以优质网点为样本，通过lookalike模型，学习优质网点的特征，并在目标范围内寻找周边环境和人群属性相似的区域。
10.作为本发明所述一种金融网点场景智慧识别和大数据挖掘系统的一种优选方案，其中：所述金融网点场景智慧识别模块还包括：热力图分布单元，通过本地的分析系统按照不同维度统计n个区域人员经过情况，且按照时间，客户类型进行展示，统计某个区域人员
逗留时间，通过颜色深度展示区域热力，用于直观展示客流量统计数据。
11.作为本发明所述一种金融网点场景智慧识别和大数据挖掘系统的一种优选方案，其中：所述客户识别单元以金融网点为中心，在n个区域，合理布置n个相机，针对网点内n处需要分析的区域，暂定区域1，2，3，4...i；
12.当客户经过其中的区域时，相机便会进行抓拍，传到ivs进行识别，再将识别信息发送到本地分析程序，本地程序将用户唯一值及记录的相机针对的区域唯一值，记录时间等进行绑定入库。
13.作为本发明所述一种金融网点场景智慧识别和大数据挖掘系统的一种优选方案，其中：所述门店基本信息包括：门店id、地理位置、等级、规模、员工数、考核情况等非经营信息。
14.作为本发明所述一种金融网点场景智慧识别和大数据挖掘系统的一种优选方案，其中：所述门店经营信息包括：与门店id对应的经营信息，一定周期内的营业额、营业额中的不同业务的占比，是否有政策和活动信息。
15.作为本发明所述一种金融网点场景智慧识别和大数据挖掘系统的一种优选方案，其中：所述大数据挖掘模块还包括：网点数据筛选单元，基于客户识别单元、客流统计单元与热力图分布单元以及数据治理单元提供的数据为基础，筛选出数据优秀的网点，从而用于预测分析单元的分析样本。
16.作为本发明所述一种金融网点场景智慧识别和大数据挖掘系统的一种优选方案，其中：所述预测分析单元将分析结果以文本信息形式展示，且文本信息内容包括：各网点的营销历史、营销模式、营销效果以及决策者自身网点的周边区域特征以及客群特征，从而给出自身网点的发展重心与发展建议。
17.本发明的有益效果：本发明可以精准的对金融网点内客户进行识别，且对周边区域客户行动轨迹进行追踪，通过推送单元对网点内登记后对客户进行全生命周期的精准营销和零距离触达，通过筛选出优秀的网点信息给予预测分析单元分析，为客户的组织战略提供决策依据，如网点的开、停、并、转，推进金融行业数字化转型。
附图说明
18.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例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一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
19.图1为本发明提出的一种金融网点场景智慧识别和大数据挖掘系统框图。
具体实施方式
20.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。
21.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
22.其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
23.参照图1，为本发明的一个实施例，提供了一种金融网点场景智慧识别和大数据挖掘系统，此系统包括金融网点场景智慧识别模块与大数据挖掘模块；
24.其中，金融网点场景智慧识别模块包括：客户识别单元、推送单元、客流统计单元以及热力图分布单元，客户识别单元通过人脸识别技术以及智能设备获取的客户信息对客户进行识别，区分客户等级，也就是说利用数据分析等技术进行数据整合，工作人员获得客户在银行的交易痕迹以及业务需求，从而实现根据客户需求进行多样化的精准营销。
25.客户识别单元以金融网点为中心，在n个区域，合理布置n个相机，针对网点内n处需要分析的区域，暂定区域1，2，3，4...i，当客户经过其中的区域时，相机便会进行抓拍，传到ivs进行识别，再将识别信息发送到本地分析程序，本地程序将用户唯一值及记录的相机针对的区域唯一值，记录时间等进行绑定入库，此外还可以合理利用n个点位相机网点监控，可以指定某个相机观看实时监控信息。
26.推送单元通过营销规则定义了客户标签与产品标签与产品编号的输入输出规则，通过客户标签匹配产品标签或产品编号，从资源库中通过模型进行筛选快速匹配营销信息，将营销信息通过营销渠道推送至前端，客流统计单元通过ai智能摄像机通过人脸识别技术捕获人体信息，管控系统记录到访人数并统计分析出各个时间段客流人数统计。
27.而热力图分布单元通过本地的分析系统按照不同维度统计n个区域人员经过情况，且按照时间，客户类型进行展示，统计某，个区域人员逗留时间，通过颜色深度展示区域热力，用于直观展示客流量统计数据。
28.大数据挖掘模块包括：数据治理单元、预测分析单元以及网点数据筛选单元，其中数据治理单元用于地理数据、业务数据治理，采集网点门店基本信息和网点门店经营信息，门店基本信息包括：门店id、地理位置、等级、规模、员工数、考核情况等非经营信息，门店经营信息包括：与门店id对应的经营信息，一定周期内的营业额、营业额中的不同业务的占比，是否有政策和活动信息。
29.网点数据筛选单元，基于客户识别单元、客流统计单元与热力图分布单元以及数据治理单元提供的数据为基础，筛选出数据优秀的网点，从而用于预测分析单元的分析样本，预测分析单元基于信创大数据平台，以优质网点为样本，通过lookalike模型，学习优质网点的特征，并在目标范围内寻找周边环境和人群属性相似的区域，从而准确定义金融生态环境，划分效益商圈实现客户细分，且预测分析单元将分析结果以文本信息形式展示，且文本信息内容包括：各网点的营销历史、营销模式、营销效果以及决策者自身网点的周边区域特征以及客群特征，从而给出自身网点的发展重心与发展建议。
30.本发明可以精准的对金融网点内客户进行识别，且对周边区域客户行动轨迹进行追踪，通过推送单元对网点内登记后对客户进行全生命周期的精准营销和零距离触达，通过筛选出优秀的网点信息给予预测分析单元分析，为客户的组织战略提供决策依据，如网点的开、停、并、转，推进金融行业数字化转型。
31.应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术
方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

技术特征：
1.一种金融网点场景智慧识别和大数据挖掘系统，其特征在于，该系统包括：金融网点场景智慧识别模块与大数据挖掘模块；其中，所述金融网点场景智慧识别模块包括：客户识别单元、推送单元、客流统计单元，所述客户识别单元通过人脸识别技术以及智能设备获取的客户信息对客户进行识别，区分客户等级，所述推送单元通过营销规则定义了客户标签与产品标签与产品编号的输入输出规则，通过客户标签匹配产品标签或产品编号，从资源库中通过模型进行筛选快速匹配营销信息，将营销信息通过营销渠道推送至前端，所述客流统计单元通过ai智能摄像机通过人脸识别技术捕获人体信息，管控系统记录到访人数并统计分析出各个时间段客流人数统计；所述大数据挖掘模块包括：数据治理单元、预测分析单元，其中所述数据治理单元用于地理数据、业务数据治理，采集网点门店基本信息和网点门店经营信息，所述预测分析单元基于信创大数据平台，以优质网点为样本，通过lookalike模型，学习优质网点的特征，并在目标范围内寻找周边环境和人群属性相似的区域。2.根据权利要求1所述的一种金融网点场景智慧识别和大数据挖掘系统，其特征在于：所述金融网点场景智慧识别模块还包括：热力图分布单元，通过本地的分析系统按照不同维度统计n个区域人员经过情况，且按照时间，客户类型进行展示，统计某个区域人员逗留时间，通过颜色深度展示区域热力，用于直观展示客流量统计数据。3.根据权利要求2所述的一种金融网点场景智慧识别和大数据挖掘系统，其特征在于：所述客户识别单元以金融网点为中心，在n个区域，合理布置n个相机，针对网点内n处需要分析的区域，暂定区域1，2，3，4...i；当客户经过其中的区域时，相机便会进行抓拍，传到ivs进行识别，再将识别信息发送到本地分析程序，本地程序将用户唯一值及记录的相机针对的区域唯一值，记录时间等进行绑定入库。4.根据权利要求3所述的一种金融网点场景智慧识别和大数据挖掘系统，其特征在于：所述门店基本信息包括：门店id、地理位置、等级、规模、员工数、考核情况等非经营信息。5.根据权利要求4所述的一种金融网点场景智慧识别和大数据挖掘系统，其特征在于：所述门店经营信息包括：与门店id对应的经营信息，一定周期内的营业额、营业额中的不同业务的占比，是否有政策和活动信息。6.根据权利要求5所述的一种金融网点场景智慧识别和大数据挖掘系统，其特征在于：所述大数据挖掘模块还包括：网点数据筛选单元，基于客户识别单元、客流统计单元与热力图分布单元以及数据治理单元提供的数据为基础，筛选出数据优秀的网点，从而用于预测分析单元的分析样本。7.根据权利要求6所述的一种金融网点场景智慧识别和大数据挖掘系统，其特征在于：所述预测分析单元将分析结果以文本信息形式展示，且文本信息内容包括：各网点的营销历史、营销模式、营销效果以及决策者自身网点的周边区域特征以及客群特征，从而给出自身网点的发展重心与发展建议。

技术总结
本发明公开了一种金融网点场景智慧识别和大数据挖掘系统，此系统包括金融网点场景智慧识别模块与大数据挖掘模块，金融网点场景智慧识别模块包括：客户识别单元、推送单元、客流统计单元以及热力图分布单元，客户识别单元通过人脸识别技术以及智能设备获取的客户信息对客户进行识别，区分客户等级，也就是说利用数据分析等技术进行数据整合，工作人员获得客户在银行的交易痕迹以及业务需求。本发明通过可以精准的对金融网点内客户进行识别，且对周边区域客户行动轨迹进行追踪，通过推送单元对网点内登记后对客户进行全生命周期的精准营销和零距离触达，通过筛选出优秀的网点信息给予预测分析单元分析。予预测分析单元分析。予预测分析单元分析。


技术研发人员：李明目
受保护的技术使用者：江苏瑞银科技有限公司
技术研发日：2023.05.26
技术公布日：2023/9/6