本技术介绍了一种利用量子计算技术生成银行定期存款目标客户特征的方法,属于数据生成技术领域。该方法依托量子力学原理,采用创新的量子计算模式,旨在提升银行定期存款产品的市场定位和客户识别效率。
背景技术
定期存款是银行的主要收入来源。定期存款是在金融机构持有的现金投资。你的钱在固定的时间或期限内以约定的利率进行投资。为了向客户推销定期存款,银行存在电子邮件营销、广告营销、电话营销、数字营销等多种推广计划。其中电话营销活动仍然是接触人们最有效的方式之一。然而,他们需要巨大的投资,因为银行需要雇用大型呼叫中心来实际执行向客户推销定期存款的活动。因此,事先确定最有可能转化的客户是至关重要的,这样他们就可以通过电话进行具体定位,从而避免盲目的使用大型呼叫中心向大量的客户询问是否有定期存款的意向,通过这一有大致目标受众的定向营销能大大的提高营销活动的成功率。目前人们针对银行定期存款数据主要使用经典的机器学习进行处理,而结合量子计算的量子援助的生成对抗任务处理银行定期存款数据尚未涉及。
目前人们针对银行定期存款数据主要使用经典的机器学习进行处理。经典计算机基于经典比特进行计算,与量子计算机基于的量子比特进行信息处理有比较大的区别,在相同比特情况下量子计算机由于其巨大的希尔伯特空间能处理并产生更多的数据,且经典计算的随机性并非完全随机,而量子计算机基于其纠缠和叠加特性在测量时具有完全随机的特性,基于这些特性量子计算援助的生成任务能产生与纯经典的神经网络模型达不到的效果。
实现思路