The invention relates to a system and method of marketing inspection and analysis based on artificial intelligence. The system includes a large data platform, an AI model and a customer fee business risk analysis system based on artificial intelligence. The AI model includes a data preprocessing module, an input graph processing module and a graph convolution network. The customer fee business risk analysis system based on artificial intelligence includes a preprocessing layer and a God. Through network layer and view layer, the method is based on Artificial Intelligence Marketing Audit Analysis system, through the establishment of large data platform, AI model and customer fee business risk analysis system based on artificial intelligence, through AI model algorithm self-learning gradually refine audit rules, and quickly and efficiently locate problems, reduce manual workload, improve audit efficiency, through artificial intelligence technology and Big data calculation, automatic analysis of marketing risk, accurate positioning, accurate targeting problem prevention, high intelligence, high accuracy and easy to use.
【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的营销稽查分析的系统和方法
本专利技术涉及人工智能
,更具体地,涉及一种基于人工智能的营销稽查分析的系统和方法。
技术介绍
营销稽查中心按照稽查工作要求开展在线稽查、常态稽查和专项稽查,稽查业务包含了抄核收、业扩、用电检查、计里、客户服务以及线损6核心营销主营业务,通过对营销市场营销工作的再监督和检查,堵塞管理、系统等漏洞,防止经营流失,规范营销稽查行为,随着市场营销业务、管理的创新,营销稽查规则已固化在营销系统,实现信息化管控,但也存在规则不灵活,缺乏变化,导致了常态稽查抽样、在线稽查检索的样本数据准确率不高,需人工逐条判断筛选,工作重大而且仍存在漏洞;为适应供给侧结构性改革、国资国企改革、电力体制改革等新形式新要求,加快推进公司营销创新发展,需要引入新型技术,提升业务实施效率,提高公司营销管控能力。
技术实现思路
本专利技术为克服上述现有技术中稽查数据人工筛选效率低,准确率不高的缺陷,以及营销稽查规则不灵活,缺乏变化等缺陷,提供一种基于人工智能的营销稽查分析的系统和方法。本专利技术所述系统包括大数据平台、AI模型和基于人工智能的客户量费业务风险分析系统;所述的AI模型包括数据预处理模块、输入图处理模块和图卷积网络;数据预处理模块用CA知识图谱构建邻接矩阵构造,输入图模块对图中确定点打标签,图卷积网络包括SVM/SOFTMAX分类器、自研发图卷积层、优化模块;所述的基于人工智能的客户量费业务风险分析系统包括预处理层、神经网络层和视图层;预处理层的功能包括知识图谱构建和生成输入图;神经网络层的功能包括输入图处理、图卷积操作、网络训练优化和 ...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的营销稽查分析系统,其特征在于,所述系统包括大数据平台、AI模型和基于人工智能的客户量费业务风险分析系统;所述的AI模型包括数据预处理模块、输入图处理模块和图卷积网络;数据预处理模块用CA知识图谱构建邻接矩阵构造,输入图模块对图中确定点打标签;图卷积网络包括SVM/SOFTMAX分类器、自研发图卷积层、优化模块;所述的基于人工智能的客户量费业务风险分析系统包括预处理层、神经网络层和视图层;预处理层的功能包括知识图谱构建和生成输入图;神经网络层的功能包括输入图处理、图卷积操作、网络训练优化和输出候选异常用户列表;视图层用于把候选异常用户列表显示出来。
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的营销稽查分析系统,其特征在于,所述系统包括大数据平台、AI模型和基于人工智能的客户量费业务风险分析系统;所述的AI模型包括数据预处理模块、输入图处理模块和图卷积网络;数据预处理模块用CA知识图谱构建邻接矩阵构造,输入图模块对图中确定点打标签;图卷积网络包括SVM/SOFTMAX分类器、自研发图卷积层、优化模块;所述的基于人工智能的客户量费业务风险分析系统包括预处理层、神经网络层和视图层;预处理层的功能包括知识图谱构建和生成输入图;神经网络层的功能包括输入图处理、图卷积操作、网络训练优化和输出候选异常用户列表;视图层用于把候选异常用户列表显示出来。2.一种基于权利要求1所述的基于人工智能的营销稽查分析系统的分析方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:S1:对原始量费进行预处理;S2:根据S1预处理过的原始量费,通过建立多层级结构的图模型,考虑主次级别的基础上建立不同对象之间的关系;S3:根据不同对象之间的关系构建混合模型;S4:对S3所建的混合模型,对输入图的部分用户进行语义标注,在神经网络层研发图卷积网络的隐藏层;S5:针对网络进行训练优化;S6:对S5优化后输出的结果进行最终分类并打上对应标签;S7:选择分类算法;S8:在选定一组基于全局准确率的最佳方法后,设计一个集成深度学习模型进行多分类器融合学习;S9:针对模型中特征重要性测量问题,对重要特性赋值;S10:结合重要指标的权重计算,完成集成学习模块的构建。3.根据权利要求2所述的基于人工智能的营销稽查分析方法,其特征在于,所述的步骤S1包括以下步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员:宋才华,梁旭常,庞伟林,蓝源娟,王永才,杜家兵,刘胜强,陈旭宇,邓乾,
申请(专利权)人:广东电网有限责任公司,广东电网有限责任公司佛山供电局,
类型:发明
国别省市:广东,44
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