【技术实现步骤摘要】
投诉量合理性判断方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种投诉量合理性判断方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]随着社会的进步和经济的飞速发展，金融行业也跟上了社会发展的脚步进而发展的越来越快，金融管理部门高度重视消费者权益保护，对未按规定报送投诉数据或投诉数据不真实、不完整、不准确的金融机构会进行一系列处罚措施。然而，金融管理部门目前尚未能形成一套监测上报监管投诉量合理性的标准化方法。因此，如何评判上报的投诉量是否真实准确，成为金融管理部门亟待解决的难题。
[0003]现有的投诉量合理性判断方法通常是对投诉量进行分析统计并参考根据历史数据生成的判断规则进行判定，这种方法更过于依赖判断规则，不够灵活，且准确度不够高。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种投诉量合理性判断方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决进行合理性判断的准确度较低的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供的一种投诉量合理性
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种投诉量合理性判断方法，其特征在于，所述方法包括：获取投诉量数据、指标参考因子及系数评估数据，对所述指标参考因子进行降维处理，得到综合指标因子；将所述投诉量数据、所述系数评估数据及所述综合指标因子汇总得到标准特征数据；构建并利用预获取的训练数据集对决策树进行训练，得到估计值预测模型；将所述标准特征数据输入至所述估计值预测模型中，得到投诉量估计值；利用预设的区间估计公式计算得到所述投诉量估计值对应的置信区间，根据所述系数评估数据对所述置信区间进行区间修正处理，得到标准区间，并根据所述标准区间进行投诉量合理性判断，得到判断结果。2.如权利要求1所述的投诉量合理性判断方法，其特征在于，所述对所述指标参考因子进行降维处理，得到综合指标因子，包括：获取所述指标参考因子的个数和维数；将所述指标参考因子按列组成以所述个数为列数，以所述维数为行数的指标矩阵；将所述指标矩阵的每一行进行零均值化，得到第一矩阵；基于所述第一矩阵求得协方差矩阵，并计算得到所述协方差矩阵的特征值及对应的特征向量；将所述特征向量按照所述特征值的大小从上到下按行排列成特征矩阵，并取所述特征矩阵中的前面预设行数组成第二矩阵；将所述第一矩阵和所述第二矩阵进行相乘处理，得到综合指标因子。3.如权利要求2所述的投诉量合理性判断方法，其特征在于，所述计算得到所述协方差矩阵的特征值及对应的特征向量，包括：获取预设的单位矩阵，根据所述单位矩阵和所述协方差矩阵构建特征多项式；对所述特征多项式进行矩阵求解，得到特征值；将所述特征值代入至所述特征多项式中，得到所述特征值对应的特征向量。4.如权利要求1所述的投诉量合理性判断方法，其特征在于，所述构建并利用预获取的训练数据集对决策树进行训练，得到估计值预测模型，包括：任意选择所述指标参考因子中的一个指标参考因子作为根节点，在所述根节点上分裂左节点和右节点；将所述指标参考因子分配至所述左节点和所述右节点，得到基本决策树；对所述基本决策树进行决策树增添处理，得到标准决策树；将预获取的训练数据集输入至所述标准决策树进行训练，得到估计值预测模型。5.如权利要求4所述的投诉量合理性判断方法，其特征在于，所述对所述基本决策树进行决策树增添处理，得到标准决策树，包括：在所述基本决策树的基础上添加一颗决策树，得到添加决策树；将预获取的待处理数据集输入至所述添加决策树中，得到预测值集合；根据所述预测值集合...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈杭，李骁，张舒婷，张宇川，赖众程，王亮，李会璟，
申请(专利权)人：平安银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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