CN110675238A - 客户标签配置方法、***、可读存储介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种客户标签配置方法、***、可读存储介质及电子设备，所述方法包括：根据解析需求，从多个基础指标数据中获得目标基础指标数据，基于标签模板和目标基础指标数据，配置客户的客户标签信息。根据解析需求，获得目标基础指标数据，根据目标基础指标数据以及与解析需求对应的标签模板和目标基础指标，配置得到客户的客户标签信息，实现了客户标签配置的个性化，得到的客户标签信息准对客户的经营数据进行标引，以实现对客户的经营情况的描述。

Description

客户标签配置方法、***、可读存储介质及电子设备

技术领域

本发明涉及电子信息技术领域，具体而言，涉及一种客户标签配置方法、***、可读存储介质及电子设备。

背景技术

在大数据时代，以互联网为代表的现代信息科技将从根本上改变金融运营模式。数据在呈现出海量化、多样化、传输快速化和价值化的变化趋势的同时，也改变了传统金融行业的市场竞争环境、营销策略和服务模式。在此过程中，如何能够高效的且低成本的挖掘内经营数据，实时响应并适应不断变换的市场行情，是对所有金融机构的一大挑战。

为此，对于非专业人员来说，要从经营数据中获得客户的经营情况信息是困难的，或者是不可能的，就算是对专业人员来说，对海量的客户的海量数据进行挖掘以快速得到客户的经营情况信息也是困难的。因此，提出一种客户标签化的方式以对海量的客户的进行挖掘和管理，即根据客户的特性对客户设立标签，以直观反映客户的经营情况。但是，现有技术要实现给客户设立标签，需要通过开发人员针对每个客户进行大量的数据开发，以生成大量的、统一的客户标签。然而，对于一些客户来说，并不需要那么多的标签，且标准化的、统一的客户标签并非能够准确反映每个客户经营的情况。

发明内容

本发明的目的在于提供一种客户标签配置方法、***、可读存储介质及电子设备，其旨在改善现有技术中存在的上述问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种客户标签配置方法，所述方法包括：

根据解析需求，从多个基础指标数据中获得目标基础指标数据；所述多个基础指标数据是基于客户的经营数据获得的，所述经营数据表征所述客户的经营情况的详细信息；所述基础指标数据是所述经营数据中表征所述客户的经营情况的核心信息；所述目标基础指标数据是所述解析需求对应的所述基础指标数据；

基于标签模板和所述目标基础指标数据，配置所述客户的客户标签信息；所述标签模板用于根据解析需求对标签划分规则进行配置；所述客户标签信息表征基于所述标签划分规则对所述客户的经营数据进行标引。

可选的，所述解析需求包括用户的需求语义标识，所述标签模板包括模板名称，所述需求语义标识与所述模板名称对应；

在所述根据解析需求，从多个基础指标数据中获得目标基础指标数据之后，在所述基于标签模板和所述目标基础指标数据，配置所述客户的客户标签信息之前，所述方法还包括：

根据所述解析需求中的需求语义标识与所述模板名称的对应关系，配置与所述解析需求对应的标签模板。

可选的，所述目标基础指标数据有多个；在所述根据解析需求，从多个基础指标数据中获得目标基础指标数据之后，所述方法还包括：

基于多个所述目标基础指标数据，获得一个或者多个衍生指标数据；每个所述衍生指标数据表征所述客户的经营情况的一个维度信息；

基于所述标签模板和一个或者多个所述衍生指标数据，配置所述客户标签信息。

可选的，在基于标签模板和所述目标基础指标数据，配置所述客户的客户标签信息之后，所述方法还包括：

基于所述标签模板、所述目标基础指标数据和所述衍生指标数据，配置所述客户标签信息。

可选的，所述基于标签模板和所述目标基础指标数据，配置所述客户的客户标签信息，包括：

基于所述标签模板，获得与所述解析需求对应的标签划分规则；

若所述目标基础指标数据在所述标签划分规则下，满足第一预设条件，确定所述客户标签信息为第一标签。

可选的，所述基于所述衍生指标数据和所述标签模板，配置所述客户标签信息，包括：若所述衍生指标数据所述标签划分规则下，满足第二预设条件，确定所述客户标签为第二标签。

可选的，所述基于所述标签模板、所述目标基础指标数据和所述衍生指标数据，配置所述客户标签信息，包括：

若所述目标基础指标数据和所述衍生指标数据在所述标签划分规则下，所述衍生指标数据满足第三预设条件且所述目标基础指标数据满足第四预设条件，确定所述客户标签为第三标签。

第二方面，本发明实施例提供了一种客户标签配置***，所述***包括：

获得基础指标模块，用于根据解析需求，从多个基础指标数据中获得目标基础指标数据；所述多个基础指标数据是基于客户的经营数据获得的，所述经营数据表征所述客户的经营情况的详细信息；所述基础指标数据是所述经营数据中表征所述客户的经营情况的核心信息；所述目标基础指标数据是所述解析需求对应的所述基础指标数据。

标签配置模块，用于基于标签模板和所述目标基础指标数据，配置所述客户的客户标签信息；所述标签模板用于根据解析需求对标签划分规则进行配置；所述客户标签信息表征基于所述标签划分规则对所述客户的经营数据进行标引。

第三方面，本发明实施例提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任一项所述方法的步骤。

第四方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述任一项所述方法的步骤。

相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：

本发明实施例提供了一种客户标签配置方法、***、可读存储介质及电子设备，所述方法包括：根据解析需求，从多个基础指标数据中获得目标基础指标数据，基于标签模板和目标基础指标数据，配置客户的客户标签信息。其中，多个基础指标数据是基于客户的经营数据获得的，经营数据表征客户的经营情况的详细信息，基础指标数据是经营数据中表征客户的经营情况的核心信息，目标基础指标数据是解析需求对应的基础指标数据。标签模板用于根据解析需求对标签划分规则进行配置，客户标签信息表征基于标签划分规则对客户的经营数据进行标引。根据解析需求，获得目标基础指标数据，根据目标基础指标数据以及与解析需求对应的标签模板和目标基础指标，配置得到客户的客户标签信息，实现了客户标签配置的个性化，得到的客户标签信息准对客户的经营数据进行标引，以实现对客户的经营情况的描述。

本发明实施例的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明实施例了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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他相关的附图。

图1示出了本发明实施例提供的一种客户标签配置方法流程图。

图2示出了本发明实施例提供的另一种客户标签配置方法流程图。

图3示出了本发明实施例提供的又一种客户标签配置方法流程图。

图4示出了本发明实施例提供的一种客户标签配置***200方框结构示意图。

图5示出了本发明实施例提供的一种客户标签配置***200的配置标签模板界面示意图。

图6示出了本发明实施例提供的一种客户标签配置***200得到的客户标签信息的界面示意图。

图7示出了本发明实施例提供的一种客户标签配置***200得到的客户标签信息的数据库的界面示意图。

图8示出了本发明实施例提供的一种客户标签配置***200的查询客户标签信息的结果的界面示意图。

图9示出了本发明实施例提供的一种客户标签配置***200的基础指标数据在数据库中的界面示意图。

图10示出了本发明实施例提供的一种客户标签配置***200的自定义标签划分规则的界面示意图。

图11示出了本发明实施例提供的一种客户标签配置***200的配置衍生指标数据的界面示意图。

图12示出了本发明实施例提供的一种电子设备的方框结构示意图。

图标：200-客户标签配置***；210-获得基础指标模块；220-标签配置模块；500-总线；501-接收器；502-处理器；503-发送器；504-存储器；505-总线接口。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

在金融领域，随着银行企业客户和个人客户的不断增长，金融机构面对的是不断变换的市场行情，经常通过对客户进行标签化，以实现对客户的管理和开发。现有技术中，要给客户自动化地设置标签，是通过***开发人员将客户的数据手工维护至关系型数据库中，每当有定制的标签需求时，经过审批通过后，由开发人员根据该标签需求制定对应的方案，基于该方案将标签计算逻辑人工解析成计算机可执行的语言(sql、代码等)，然后将标签对应代码提交至海杜普(Hadoop)集群进行大量的计算得出标签计算结果，从而实现标签的配置；再通过ETL工具将标签结果存储至相应数据库以便实时查询。

即,目前现有的标签配置方式从配置到呈现最终的标签结果，完全由技术开发人员介入支撑，就连添加或维护标签都需要技术人员进行二次开发，其消耗的人力、物理和时间极大。且目前的标签配置方式无法实时响应一线业务人员(用户)的需求，不能适应当前变化莫测的行业现状。再则，由于这种方式是根据标签需求定制化地长期开发标签配置，针对于一个已有的配置方法，并不能适用与新的标签需求，其适用性差。如果对所有的需求进行统一的标签配置流程，以快速生成客户的标签，那么生成的标签将不能符合每个标签需求的要求，其可用性差。目前的标签配置方式，也无法去划分不同客户群体，以更好地适应不同的标签需求。

综上，目前的标签配置方式存在以下问题：第一，耗费的人力成本大，消耗时间长，响应慢，不能适应当今市场需求。第二，配置的标签不能准确反映客户的情况。第三，配置标签的方式不可二次使用，适用性差，浪费资源。第四，不能根据不同的标签需求配置标签。

因此，为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明实施例提供了一种客户标签配置方法、***、可读存储介质及电子设备，用以解决现有技术中存在的耗费的人力成本大、消耗时间长、响应慢、不能适应当今市场需求、不能准确反映客户的情况、不可二次使用、适用性差、浪费资源、不能根据不同的标签需求配置标签的问题，达到了可以快速、准确、低成本地配置客户标签的技术效果。具体的实施方式，请参阅下述实施例的详细阐述。

实施例

为了清楚阐述本发明的实施方式，在阐述本发明的具体实施方式之前，首先对本申请提到的客户标签信息、解析需求和客户的经营数据进行解释。

在本发明实施例中，客户的经营数据包括客户的人员数量、上市情况信息、经营地址、注册资本、资产总额(资产规模)、负债总额、所属行业、信用情况、合作时间等等。客户标签信息是基于客户的经营数据的指引，可以是基于经营数据对客户的某项指标进行描述，例如，基于经营数据中的人员人数得到的客户标签信息可以是大型企业、小型企业、中型企业、员工不超过500人企业等，基于经营数据中的负债总额和资产总额得到的客户标签可以是高负债企业、低负债企业等，基于经营数据中的合作时间得到的客户标签信息可以是长期合作客户、短期合作客户等。即，客户标签信息是对客户的经营数据进行标引，这种标引可以理解成对客户的一种描述。解析需求包括用户的需求语义标识，需求语义标识是对经营数据进行标引的一个需求信息，是一个需求描述，例如需求语义标识是要了解某地区的某行业的一个概况，则通过本发明的实施方案得到的客户标签信息则是基于对该地区的该行业的所有企业、客户的经营数据得到对该地区的该行业的标引，例如，该地区的该行业的交易指数上浮、下降等信息。

基于上述的说明，以下阐述本发明的具体实施方式。

第一方面，本发明实施例提供了客户标签配置方法，一种客户标签配置方法包括如图1所示的S101和S102。

S101：根据解析需求，从多个基础指标数据中获得目标基础指标数据。

其中，多个基础指标数据是基于客户的经营数据获得的。经营数据表征客户的经营情况的详细信息，基础指标数据是经营数据中表征客户经营情况的核心信息，目标基础指标数据是解析需求对应的基础指标数据。

S102：基于标签模板和目标基础指标数据，配置客户的客户标签信息。

其中，标签模板用于根据解析需求对标签划分规则进行配置，客户标签信息表征基于标签划分规则对客户的经营数据进行标引。标签模板与解析需求具有对应关系，具体的，标签模板包括模板名称，模板名称与解析需求中的用户的需求语义标识对应。同时，解析需求中的需求语义标识与目标基础指标数据。

为了清楚理解上述S101和S102，作为一种实施例，经营数据是客户的财务数据，包括财务报表，财务报表中包括经营活动产生的现金流量、上年同期经营活动产生的现金流量、负债总额、资产总额、注册资本、经营地址等信息，则从经营数据中获得的基础指标数据可以是负债总额、资产总额、注册资本、经营地址。假如解析需求是表示查看资产负债情况的信息，则解析需求对应的基础指标数据包括负债总额和资产总额，即目标基础指标数据包括负债总额和资产总额。针对S102，标签模板与解析需求对应，通过标签模板针对解析需求配置的标签划分规则，基于标签划分规则以及负债总额和资产总额，配置针对负债总额、资产总额的客户标签，得到的客户标签可以是高负债企业。

需要说明的是，上述实施例仅仅是为了解释本发明实施例的一个简单的例子，并非限定本发明的S101和S102所述的技术方案仅仅是上述实施例所述的实施方式。

基于上述的S101和S102，由于标签模板与解析需求具有对应关系，根据解析需求，获得目标基础指标数据，根据目标基础指标数据以及与解析需求对应的标签模板和目标基础指标，配置得到客户的客户标签信息，因而实现了客户标签配置的个性化，得到的客户标签信息可以准确对客户的经营数据进行标引，以实现对客户的经营情况的描述。

以下，分别对S101和S102进行阐述。

针对S101，根据解析需求，从多个基础指标数据中获得目标基础指标数据，具体为，解析需求对应的标签模板，基于标签模板获得与解析需求对应的目标基础指标数据。如此得到的目标基础指标数据可以准确针对解析需求表征客户经营情况的核心信息。

在S101之前，所述方法还包括获得用户需求，解析所述用户需求，得到解析需求。具体的，可以通过解析引擎对用户需求进行解析，获得包括需求语义标识、标签模板的模板名称等的解析请求。在获得解析请求后，在S101之前，所述方法还包括：获得经营数据，将经营数据进行标准化处理，存储到Hadoop架构中的一个数据仓库工具Hive中。标准化处理后的经营数据包括基础指标数据。其中，经营数据的获取渠道从外部渠道获取的数据，比如从网络上爬虫的舆情数据、工商数据，或者从合作商购买的数据等，也可以是来自于行内的自有数据，比如发生业务的数据、客户贷款的数据、转账数据等。在获得基础指标数据后，将基础指标数据同步展示给用户，以便用户根据基础指标数据配置客户标签。将基础指标数据同步展示给用户的具体实施方式可以是通过相关的应用程序接口(ApplicationProgramming Interface，API)将基础指标数据传输值web网页中，以进行显示。

为了实现个性化地配置客户标签，在S102之前，所述方法还需要配置与解析需求对应的标签模板。具体为根据解析需求中的需求语义标识与模板名称的对应关系，配置与解析需求对应的标签模板。例如，解析需求中的需求语义标识表示的是某地区某行业的企业客户，则配置的标签模板是针对需求为查看某地区某行业的企业客户，则标签模板还可以包括所属行业、所属区域、资产规模、注册资本、模板类型、是否启用、引入规则等信息，其中，资产规模是对企业客户的资产的限定信息，例如限定资产为0到10亿元的企业，注册资本是对企业客户的注册金额的限定信息，例如，限定注册金额为0到10亿元的企业。模板类型是对标签模板是通用的还是专用的限定，是否启用是对该标签模板的启用状态进行限定，引入规则包括根据解析需求配置的标签划分规则，标签划分规则可以是非上市公司、已关停公司、员工不足50人、注册资本超过1亿、高负债企业等。基于该标签模板，基于解析需求是查看某地区某行业的企业客户，标签模板基于标签划分规则对客户的经营数据，得到针对解析需求的该地区该行业的企业客户。用户可以依据上述方式，根据解析需求，配置符合该解析需求的模板，进而实现针对不同的需求，得到不同的客户标签信息。

针对S102，针对S105的具体实施方式可以是：基于标签模板，获得与解析需求对应的标签划分规则；若目标基础指标数据在标签划分规则下，满足第一预设条件，确定客户标签信息为第一标签。其中，标签划分规则可以是将目标基础指标数据与预设的数值进行比对，当大于该预设的数值时，确实目标基础指标数据满足第一预设条件。

为了便于理解S102，针对S102举一个例子：假设目标基础指标数据是人员数量，标签划分规则是将人员数量与定值比较，当大于或者小于这个定值，则确定出客户标签信息，例如定值是50人，当目标基础指标数据是25人，则基于该标签划分规则得到的客户标签信息是企业人数不足50人，即第一标签对客户的经营数据在一个维度(人员数量)的标引。

为了获得更直观的客户标签信息，更快速、准确地获得客户标签信息。在S101之后，所述方法还包括如图2所示的S103和S104。在阐述S103和S104之前，需要说明的是，从基础指标数据中获取到的于目标基础指标数据可以有多个。请参阅图2：

S103：基于多个目标基础指标数据，获得一个或者多个衍生指标数据。

其中，每个衍生指标数据表征客户的经营情况的一个维度信息，即每个衍生指标数据用于从单向地反映客户的经营情况。

S104：基于标签模板和一个或者多个衍生指标数据，配置客户标签信息。

此时，基于衍生指标数据和标签模板配置的客户标签信息，可以从综合方向反映客户的经营情况，基于多个维度综合地反映了客户的经营情况。

作为S103和S104所述技术方案的一种实施例，目标基础指标数据是负债总额和资产总额，有一个衍生指标数据，针对S103具体为：基于负债总额和资产总额，获得资产负债率，即衍生指标数据是资产负债率。资产负债率的计算方式为负债总额与资产总额的商，即

这种实施方式是基于S101中的解析需求是查看某个企业的资产负债情况得到的，则标签模板包括获得资产负债情况的标签划分规则，标签划分规则为当资产负债率大于设定值，则配置客户的客户标签信息为高负债企业。

于是，针对S104，其具体的实施方式可以是：若衍生指标数据标签划分规则下，满足第二预设条件，确定客户标签为第二标签。其中，标签划分规则可以是将衍生指标数据与定值进行比对，当大于该定值时，确实衍生指标数据满足第二预设条件。

基于上述S103的实施例，S104具体例如：衍生指标数据是资产负债率，基于标签模板中的标签划分规则，当资产负债率大于定值时，则配置客户的客户标签信息为高负债企业(第二标签)。即通过标签划分规则资产负债率与定值比较，当大于该定值，则确定出客户标签信息，例如定值是0.7，当资产负债率是0.9，则确定资产负债率大于定值，则基于该标签划分规则得到的客户标签信息是高负债率企业，即第一标签对客户的经营数据在多个维度(负债总额和资产总额)的综合(资产负债率)的标引。

针对S103，衍生指标数据有多个的情况，可以是：目标基础指标数据是负债总额、资产总额、收入总额，则衍生指标数据是资产负债率和资产利率，其中，

基于S103，S104具体实施例为：基于标签模板中的标签划分规则，当资产负债率大于第一定值以及资产利率小于第二定值时，则配置客户的客户标签信息为高负债企业(第二标签)。即通过标签划分规则资产负债率与第一定值比较，当大于该定值，则确定出客户标签信息，例如第一定值是0.7，当资产负债率是0.9，资产利率是0.005，第二定值是0.01，则确定资产负债率大于定值且资产利率小于第二定值，则基于该标签划分规则得到的客户标签信息是高负债率企业。

通过采用上述方案，获得的客户标签信息可以快速、准确对客户的经营数据进行标引，获得的客户标签信息可以更全面地对客户的经营数据进行标引，以可以获得更直观地获得客户的经营情况。

为了获得更全面、更准确的客户标签信息，作为一种可选的实施方式，在S103之后，所述方法还包括如图3所示的S105：基于标签模板、目标基础指标数据和衍生指标数据，配置所述客户标签信息。

接着上述S103的例子，S105的实施例可以是：若目标基础指标数据和衍生指标数据在标签划分规则下，衍生指标数据满足第三预设条件且目标基础指标数据满足第四预设条件，确定客户标签为第三标签。针对S105的一种实施例，例如目标基础指标数据是资产总额和负债总额，衍生数据是资产负债率，基于标签模板中的标签划分规则，当资产负债率大于设定值且负债总额大于阈值时，则配置客户的客户标签信息为高负债企业(第三标签)。例如，当资产负债率是0.9，设定值是0.7，负债总额是11111111,阈值是10000000元时,配置客户的客户标签信息为高负债企业(第三标签)。

通过S105所述的方式，综合地考虑了客户的经营数据的多个指标(目标基础指标数据和衍生指标数据)，得到的客户标签信息可以从多维度地对客户的经营数据进行标引，提高了对客户的经营情况的描述的准确性。

为了提高上述S101～S105的计算速度，本申请的实施方式实在Hadoop集群环境中进行，即通过Hadoop集群对本发明实施例涉及的数据以及逻辑进行处理。如此实现了客户标签信息配置的稳定性，同时进一步提高了客户标签信息配置的速度。

在本发明实施例中，基于标签模板获得的标签划分规则可以是通过正则提取规则获得，即通过映射关系获得与模板名称以及解析需求对应的标签划分规则。在获得解析需求，以及配置与解析需求对应的标签模板后，通过Hadoop集群执行模板中包括的标签划分规则，得到与解析需求对应的客户标签信息。并将客户标签信息输出至搜索服务器ElasticSearch中。当用户需要的时候，可以从ElasticSearch中进行搜索，即可获得与输入的搜索标签对应的客户标签信息。

综上所述，通过采用以上方案，本申请提供的客户标签配置方法，解决现有技术中存在的耗费的人力成本大、消耗时间长、响应慢、不能适应当今市场需求、不能准确反映客户的情况、不可二次使用、适用性差、浪费资源、不能根据不同的标签需求配置标签以及寻在大量的数据冗余的问题，达到了可以快速、准确、低成本地配置客户标签的技术效果。

第二方面，针对上述实施例提供一种客户标签配置方法，本申请实施例还对应提供一种用于执行上述的步骤的执行主体，该执行主体可以为图4中的客户标签配置***200。请参考图4，该客户标签配置200包括：

获得基础指标模块210，用于根据解析需求，从多个基础指标数据中获得目标基础指标数据；所述多个基础指标数据是基于客户的经营数据获得的，所述经营数据表征所述客户的经营情况的详细信息；所述基础指标数据是所述经营数据中表征所述客户经营情况的核心信息；所述目标基础指标数据是所述解析需求对应的所述基础指标数据。

标签配置模块220，用于基于标签模板和所述目标基础指标数据，配置所述客户的客户标签信息；所述标签模板用于根据解析需求对标签划分规则进行配置；所述客户标签信息表征基于所述标签划分规则对所述客户的经营数据进行标引。

作为一种可选的实施方式，所述获得基础指标模块210还用于：

根据所述解析需求中的需求语义标识与所述模板名称的对应关系，配置与所述解析需求对应的标签模板。

作为一种可选的实施方式，标签配置模块220还用于：

基于多个所述目标基础指标数据，获得一个或者多个衍生指标数据；每个所述衍生指标数据表征所述客户的经营情况的一个维度信息；

基于所述标签模板和一个或者多个所述衍生指标数据，配置所述客户标签信息。

作为一种可选的实施方式，标签配置模块220还用于：

基于所述标签模板、所述目标基础指标数据和所述衍生指标数据，配置所述客户标签信息。

作为一种可选的实施方式，标签配置模块220还用于：基于所述标签模板，获得与所述解析需求对应的标签划分规则；

若所述目标基础指标数据在所述标签划分规则下，满足第一预设条件，确定所述客户标签信息为第一标签。

作为一种可选的实施方式，标签配置模块220还用于：

若所述衍生指标数据所述标签划分规则下，满足第二预设条件，确定所述客户标签为第二标签。

作为一种可选的实施方式，标签配置模块220还用于：若所述目标基础指标数据和所述衍生指标数据在所述标签划分规则下，所述衍生指标数据满足第三预设条件且所述目标基础指标数据满足第四预设条件，确定所述客户标签为第三标签。

关于上述实施例中的***，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

为了更清楚地阐述本申请提出的客户标签配置***200，以客户是企业客户为例子，以下结合图5～图11对客户标签配置***200进行阐述。图5-图11是客户标签配置***200的一些界面示意图。需要说明的是，本申请提供的客户标签配置***200并非限制于本示例。

当用户需要个性化的客户标签信息时，可以自行配置标签模板，即通过从图5中所示的界面确定用户需求，用户需求包括对应的模板名称(用户的需求语义标识)、所属行业、所属区域、资产规模、注册资本、模板类型以及对应的引入规则(标签划分规则)，当确定输入的用户需求后，通过***后台对用户需求进行解析，得到解析需求，通过上述的***包括的获得基础指标模块210和标签配置模块220执行上述的S101～S105所述的操作，得到客户标签信息，将客户标签信息进行显示，得到如图6所示的客户标签信息表格。同时将客户标签信息存储到ElasticSearch中，得到如图7所示的ElasticSearch数据库。如果客户要查看某个客户的客户标签信息，可以在ElasticSearch数据库中查询该客户的客户标签，得到如图8所示的查询结果。用户可以通过上述方式定义上述的模板，以方便、准确地获得客户的客户标签。

其中，针对客户的经营数据，对经营数据进行标准化后得到如图9所示的基础指标数据，在此例子中，呈现出的基础指标数据是一个财务数据，而在本发明实施例中，并不限定基础指标数据仅仅是一个财务数据，还可以是人员数据、信用数据、属性数据(个体工商户数据)等。

对于标签划分规则，可以由用户自定义，而不需要开发人员进行二次开发，具体的，当用户需要自定义标签划分规则时，通过图10所示的方式进行，并不需要专业的开发人员即可实现。即用户通过设置图10中所示的标签名称、标签状态、标签描述、以及标签生成规则(通过下拉选项选出定义标签划分规则涉及的基础指标数据、衍生指标数据以及计算和判断规则等)。

当用户需要配置更加直观的客户标签信息时，可以通过图11所示的方式，配置衍生指标数据。即设置衍生指标的指标名称、指标状态、指标描述，以及指标规则，指标规则也是在基础指标(包括已有的衍生指标)中，基于需求选择配置。

通过这种方式，对于用户来说简单方便，需要什么样的客户标签就自定义标签划分规则，符合用户对客户的管理习惯，同时配置出的标签划分规则符合用户对客户的管理，提高了管理的效率和准确性。

通过采用以上方案，解决现有技术中存在的耗费的人力成本大、消耗时间长、响应慢、不能适应当今市场需求、配置的标签不能准确反映客户的情况、配置标签的方式不可二次使用、适用性差、浪费资源、不能根据不同的标签需求配置标签的问题，达到了可以快速、准确、低成本地配置客户标签，配置标签的方式可以二次使用，适用性强，可以根据不同的市场不认同的客户设置不同的客户标签，客户标签信息可以准确表征客户的经营状况，提高了用户对客户的管理效率，也便于用户(业务人员)对客户进行开发。

第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，如图12所示，包括存储器504、处理器502及存储在存储器504上并可在处理器502上运行的计算机程序，所述处理器502执行所述程序时实现前文所述客户标签配置方法的任一方法的步骤。

其中，在图12中，总线架构(用总线500来代表)，总线500可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线500将包括由处理器502代表的一个或多个处理器和存储器504代表的存储器的各种电路链接在一起。总线500还可以将诸如***设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口505在总线500和接收器501和发送器503之间提供接口。接收器501和发送器503可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器502负责管理总线500和通常的处理，而存储器504可以被用于存储处理器502在执行操作时所使用的数据。

第四方面，本发明实施例还提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文所述客户标签配置方法的任一方法的步骤。

第五方面，本发明实施例还提供了另一种可读存储介质，用于存储前文所述客户标签配置方法的任一方法中的经营数据、基础指标数据、目标值指标数据、客户标签数据信息等。

其中，所述的可读存储介质可以被计算机可读。

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟***或者其它设备固有相关。各种通用***也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类***所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

Claims (10)

1.一种客户标签配置方法，其特征在于，所述方法包括：

根据解析需求，从多个基础指标数据中获得目标基础指标数据；所述多个基础指标数据是基于客户的经营数据获得的，所述经营数据表征所述客户的经营情况的详细信息；所述基础指标数据是所述经营数据中表征所述客户的经营情况的核心信息；所述目标基础指标数据是所述解析需求对应的所述基础指标数据；

基于标签模板和所述目标基础指标数据，配置所述客户的客户标签信息；所述标签模板用于根据解析需求对标签划分规则进行配置；所述客户标签信息表征基于所述标签划分规则对所述客户的经营数据进行标引。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述解析需求包括用户的需求语义标识，所述标签模板包括模板名称，所述需求语义标识与所述模板名称对应；

在所述根据解析需求，从多个基础指标数据中获得目标基础指标数据之后，在所述基于标签模板和所述目标基础指标数据，配置所述客户的客户标签信息之前，所述方法还包括：

根据所述解析需求中的需求语义标识与所述模板名称的对应关系，配置与所述解析需求对应的标签模板。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标基础指标数据有多个；在所述根据解析需求，从多个基础指标数据中获得目标基础指标数据之后，所述方法还包括：

基于多个所述目标基础指标数据，获得一个或者多个衍生指标数据；每个所述衍生指标数据表征所述客户的经营情况的一个维度信息；

基于所述标签模板和一个或者多个所述衍生指标数据，配置所述客户标签信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在基于标签模板和所述目标基础指标数据，配置所述客户的客户标签信息之后，所述方法还包括：

基于所述标签模板、所述目标基础指标数据和所述衍生指标数据，配置所述客户标签信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于标签模板和所述目标基础指标数据，配置所述客户的客户标签信息，包括：

基于所述标签模板，获得与所述解析需求对应的标签划分规则；

若所述目标基础指标数据在所述标签划分规则下，满足第一预设条件，确定所述客户标签信息为第一标签。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述衍生指标数据和所述标签模板，配置所述客户标签信息，包括：若所述衍生指标数据所述标签划分规则下，满足第二预设条件，确定所述客户标签为第二标签。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述标签模板、所述目标基础指标数据和所述衍生指标数据，配置所述客户标签信息，包括：

若所述目标基础指标数据和所述衍生指标数据在所述标签划分规则下，所述衍生指标数据满足第三预设条件且所述目标基础指标数据满足第四预设条件，确定所述客户标签为第三标签。

8.一种客户标签配置***，其特征在于，所述***包括：

获得基础指标模块，用于根据解析需求，从多个基础指标数据中获得目标基础指标数据；所述多个基础指标数据是基于客户的经营数据获得的，所述经营数据表征所述客户的经营情况的详细信息；所述基础指标数据是所述经营数据中表征所述客户的经营情况的核心信息；所述目标基础指标数据是所述解析需求对应的所述基础指标数据.

标签配置模块，用于基于标签模板和所述目标基础指标数据，配置所述客户的客户标签信息；所述标签模板用于根据解析需求对标签划分规则进行配置；所述客户标签信息表征基于所述标签划分规则对所述客户的经营数据进行标引。

9.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述方法的步骤。

10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-7任一项所述方法的步骤。

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