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龙图腾网获悉深圳市微云信众技术有限公司申请的专利一种基于SaaS的企业权益管理方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119006047B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411488049.6，技术领域涉及：G06Q30/0204；该发明授权一种基于SaaS的企业权益管理方法及系统是由杨云灏;吕运;彭绍煜设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SaaS的企业权益管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SaaS的企业权益管理方法及系统，涉及数据管理领域，包括数据存储模块、垂直分类模块、权益投送模块和数据安全模块。所述数据存储模块用于存储客户数据、权益配置数据、历史数据和系统日志数据；所述垂直分类模块用于从数据存储模块中提取客户的消费习惯数据，对客户数据执行一次分类和二次分类得到最邻近客户链接，根据生成第二客户组的身份标签向第一客户组中各客户增加其最邻近客户链接对应的第二客户组客户的身份标签；所述权益投送模块用于获得最佳权益配置和进行权益投放，通过预先训练好的BP神经网络模型对输入身份标签执行分类任务得到最佳权益配置，利用api平台接口按照最佳权益配置将权益投放至客户，并记录权益反馈。

本发明授权一种基于SaaS的企业权益管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于SaaS的企业权益管理系统，其特征在于，包括：数据存储模块、垂直分类模块、权益投送模块和数据安全模块；所述数据存储模块用于存储客户数据、权益配置数据、历史数据和系统日志数据；所述垂直分类模块用于从数据存储模块中提取客户的消费习惯数据，对客户数据执行一次分类处理得到第一客户组与第二客户组，对第一客户组执行二次分类得到与第二客户组的最邻近客户链接，根据第三数据集生成第二客户组的身份标签，向第一客户组中各客户增加其最邻近客户链接对应的第二客户组客户的身份标签；所述权益投送模块用于获得最佳权益配置和进行权益投放，通过预先训练好的BP神经网络模型对输入身份标签执行分类任务得到最佳权益配置，利用api平台接口按照最佳权益配置将权益投放至客户，并记录权益反馈；所述数据安全模块用于实现访问控制、传输加密和对评估权益投放进行审核，按照管理员权限、操作员权限和运维员权限对系统访问权限进行分级控制，对权益配置更改审核；其中，垂直分类模块包括客户分组单元、特征提取单元和身份标签单元；所述客户分组单元用于从数据存储模块中提取客户的消费习惯数据，基于消费习惯数据对客户进行一次分类得到第一客户组与第二客户组；客户分组单元对客户数据进行一次分类的逻辑为：获取全部客户的消费习惯数据，当客户消费支出领域数据中的消费次数小于第一阈值、消费平台搜索数据中的搜索次数小于第二阈值且商品游览数据中游览数量小于第三阈值时，判断结果为消费习惯数据不足，否则判断结果为消费习惯数据充足；客户分组单元将判断结果为消费习惯数据不足的客户划分为第一客户组，将判断结果为消费习惯数据充足的客户划分为第二客户组；所述客户分组单元从数据存储模块中提取第一客户组对应的客户基本信息数据和账户数据得到第一数据集；所述客户分组单元从数据存储模块中提取第二客户组对应的客户基本信息数据和账户数据得到第二数据集；所述客户分组单元从数据存储模块中提取第二客户组对应的客户基本信息数据、账户数据和消费习惯数据得到第三数据集；所述特征提取单元用于生成第一特征矩阵集和第二特征矩阵集，对第一客户组进行二次分类得到第一客户组中的各客户与第二客户组中客户的最邻近客户链接；特征提取单元对第一数据集中的性别、年龄、居住地、家庭状况、账户类型、存款数据、贷款数据和收支数据进行区间划分和独热编码得到第一特征向量组集，对第一特征向量组集中的各向量组分别进行向量拼接得到第一拼接向量集，对第一特征向量组集进行矩阵化处理得到第一特征矩阵集；特征提取单元对第二数据集中的性别、年龄、居住地、家庭状况、账户类型、存款数据、贷款数据和收支数据进行区间划分和独热编码得到第二特征向量组集，对第二特征向量组集中的各向量组分别进行向量拼接得到第二拼接向量集，对第二特征向量组集进行矩阵化处理得到第二特征矩阵集；特征提取单元进行二次分类的处理逻辑包括：分别计算第一拼接向量集中所有向量与第二拼接向量组集各向量的余弦相似度，分别计算第一特征矩阵集中所有矩阵与第二特征矩阵集中各矩阵的互相关系数，通过余弦相似度与互相关系数的线性加权计算得到特征邻近值，根据特征邻近值按照由大到小进行排序得到最大特征邻近值，基于最大特征邻近值将第一客户组中的各客户与第二客户组中对应的最邻近客户进行形成链接，完成二次分类，得到最邻近客户链接，其计算表达式为： 其中，DIS表示特征邻近值，表示第一拼接向量集中索引为i的向量与第二拼接向量组集索引为j的向量之间的余弦相似度，表示余弦相似度权值，表示第一特征矩阵集中索引为i的矩阵与第二特征矩阵集中集索引为j的矩阵之间的互相关系数，表示互相关系数权值；所述身份标签单元用于生成客户的身份标签，根据第三数据集中的客户的性别、年龄、家庭状况、账户类型、存款数据、贷款数据、消费支出领域数据、消费平台搜索数据、商品游览数据、消费途径数据和理财支出数据生成第二客户组的身份标签，向第一客户组中各客户增加其最邻近客户链接对应的第二客户组客户的身份标签；所述权益投送模块包括个性化投送单元和投送终端单元，个性化投送单元用于根据客户身份标签选择权益配置方案，基于第二客户组中客户的身份标签进行编码得到输入身份标签向量，通过预先训练好的BP神经网络模型对输入身份标签执行分类任务得到最佳权益配置，最佳权益配置为BP神经网络模型输出的投放对象、投放时间、投放权益类型、投放权益领域和投放权益数量的组合；投送终端单元用于利用api平台接口按照最佳权益配置将权益投放至客户，并记录权益反馈；api接口平台包括银行app、支付app、短信、公众号和小程序；权益反馈包括客户参与率、权益使用率和客户投诉率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳市微云信众技术有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区粤海街道滨海社区海天二路25号深圳湾创业投资大厦1302；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。