一种金融产品推荐话术生成方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种金融产品推荐话术生成方法及装置，涉及人工智能领域，也可用于金融领域，包括：根据待解析的金融产品说明文本对应的规则元数据集解析所述待解析的金融产品说明文本，得到对应的金融产品信息；根据所述金融产品信息、预先构建的金融产品推荐度生成模型及待推荐客户的金融产品历史购买信息确定对应的金融产品推荐度；将所述金融产品信息及所述金融产品推荐度写入预先构建的标准话术模板，得到对应的金融产品推荐话术。本申请能够基于颜色标签获取金融产品说明文本中的金融产品信息，并基于该金融产品信息生成金融产品的推荐话术。品的推荐话术。品的推荐话术。

【技术实现步骤摘要】
一种金融产品推荐话术生成方法及装置


[0001]本申请涉及人工智能领域，可以用于金融领域，具体是一种金融产品推荐话术生成方法。

技术介绍

[0002]在金融领域中，金融产品说明书的种类多种多样，产品经理为了解待推荐给客户的金融产品，需要阅读其对应的金融产品说明书。然而，金融产品说明书的文字量一般较大，影响推荐过程的关键信息很容易被淹没。
[0003]目前，提取上述关键信息的方式主要有以下两种：第一，人工提取，所需人力成本较高；第二，利用应用程序接口直接对产品说明书文件进行操作，通过底层程序设定数据提取规则，提取相关信息，但这种方法在信息提取时，需要根据产品说明书种类的不同，编写底层程序，一旦有新类型的产品说明书上线，需要重新编写相关提取代码，技术门槛高。在不能自动化提取金融产品说明书内的关键信息的情况下，自动生成金融产品对应的推荐话术更是无从谈起。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中的问题，本申请提供一种金融产品推荐话术生成方法及装置，能够基于颜色标签获取金融产品说明文本中的金融产品信息，并基于该金融产品信息生成金融产品的推荐话术。
[0005]为解决上述技术问题，本申请提供以下技术方案：
[0006]第一方面，本申请提供一种金融产品推荐话术生成方法，包括：
[0007]根据待解析的金融产品说明文本对应的规则元数据集解析所述待解析的金融产品说明文本，得到对应的金融产品信息；
[0008]根据所述金融产品信息、预先构建的金融产品推荐度生成模型及待推荐客户的金融产品历史购买信息确定对应的金融产品推荐度；
[0009]将所述金融产品信息及所述金融产品推荐度写入预先构建的标准话术模板，得到对应的金融产品推荐话术。
[0010]进一步地，所述根据待解析的金融产品说明文本对应的规则元数据集解析所述待解析的金融产品说明文本，得到对应的金融产品信息，包括：
[0011]利用应用程序接口读取所述待解析的金融产品说明文本中的全量数据，得到对应的目标元数据集；
[0012]根据预设的解析关键词对所述待解析的金融产品说明文本进行颜色标注，得到含颜色标签的金融产品说明文本；
[0013]按照所述规则元数据集中的规则遍历所述目标元数据集，并读取所述规则所规定的金融产品信息；其中，所述规则基于所述颜色标签设置。
[0014]进一步地，所述根据所述金融产品信息、预先构建的金融产品推荐度生成模型及
待推荐客户的金融产品历史购买信息确定对应的金融产品推荐度，包括：
[0015]根据所述金融产品信息计算所述金融产品的预期净值及预期净值收益率；
[0016]将所述金融产品历史购买信息、所述金融产品信息中的金融产品费率、所述净值及净值收益率输入所述金融产品推荐度生成模型，生成所述金融产品针对该待推荐客户的金融产品推荐度。
[0017]进一步地，所述根据所述金融产品信息计算所述金融产品的预期净值及预期净值收益率，包括：
[0018]从所述金融产品信息中获取所述金融产品的历史净值序列；
[0019]根据所述历史净值序列计算对应的历史净值收益率序列；
[0020]利用时间序列分析算法拟合所述历史净值序列及所述历史净值收益率序列，得到所述预期净值及预期净值收益率。
[0021]进一步地，所述将所述金融产品历史购买信息、所述金融产品信息中的金融产品费率、所述净值及净值收益率输入所述金融产品推荐度生成模型，生成所述金融产品针对该待推荐客户的金融产品推荐度，包括：
[0022]根据所述金融产品历史购买信息、所述金融产品信息中的金融产品费率、所述净值及净值收益率生成对应的推荐参数特征集；
[0023]将所述推荐参数特征集输入所述金融产品推荐度生成模型，生成所述金融产品针对所述待推荐客户的金融产品推荐度。
[0024]进一步地，构建所述金融产品推荐度生成模型的步骤，包括：
[0025]根据各客户的金融产品历史购买信息、所述金融产品信息中的金融产品费率、所述净值及净值收益率生成各客户对应的推荐参数历史特征集；
[0026]根据各客户针对该金融产品的购买结果对各推荐参数历史特征集进行正负样本标记；
[0027]将所述正负样本标记结果及所述推荐参数历史特征集输入分布式梯度提升模型进行训练，得到所述金融产品推荐度生成模型。
[0028]进一步地，所述金融产品推荐话术生成方法，还包括：
[0029]采集金融产品客户经理使用所述金融产品推荐话术向所述待推荐客户推荐对应的金融产品时的音频数据，并生成对应的音频转换文本；
[0030]比对所述音频转换文本与所述金融产品推荐话术，并基于比对结果进行预警处理。
[0031]进一步地，所述的金融产品推荐话术生成方法，所述比对所述音频转换文本与所述金融产品推荐话术，并基于比对结果进行预警处理，包括：
[0032]将所述音频转换文本输入BERT模型进行语义解析，得到对应的第一分句标签；
[0033]将所述金融产品推荐话术输入所述BERT模型进行语义解析，得到对应的第二分句标签；
[0034]比对所述第一分句标签与所述第二分句标签，若不一致，进行预警。
[0035]第二方面，本申请提供一种金融产品推荐话术生成装置，包括：
[0036]金融产品信息生成单元，用于根据待解析的金融产品说明文本对应的规则元数据集解析所述待解析的金融产品说明文本，得到对应的金融产品信息；
[0037]推荐度计算单元，用于根据所述金融产品信息、预先构建的金融产品推荐度生成模型及待推荐客户的金融产品历史购买信息确定对应的金融产品推荐度；
[0038]推荐话术单元，用于将所述金融产品信息及所述金融产品推荐度写入预先构建的标准话术模板，得到对应的金融产品推荐话术。
[0039]进一步地，所述金融产品信息生成单元，包括：
[0040]目标元数据集生成模块，用于利用应用程序接口读取所述待解析的金融产品说明文本中的全量数据，得到对应的目标元数据集；
[0041]颜色标签生成模块，用于根据预设的解析关键词对所述待解析的金融产品说明文本进行颜色标注，得到含颜色标签的金融产品说明文本；
[0042]产品信息提取模块，用于按照所述规则元数据集中的规则遍历所述目标元数据集，并读取所述规则所规定的金融产品信息；其中，所述规则基于所述颜色标签设置。
[0043]进一步地，所述推荐度计算单元，包括：
[0044]净值参数计算模块，用于根据所述金融产品信息计算所述金融产品的预期净值及预期净值收益率；
[0045]推荐度计算模块，用于将所述金融产品历史购买信息、所述金融产品信息中的金融产品费率、所述净值及净值收益率输入所述金融产品推荐度生成模型，生成所述金融产品针对该待推荐客户的金融产品推荐度。
[0046]进一步地，所述净值参数计算模块，包括：
[0047]历史净值序本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种金融产品推荐话术生成方法，其特征在于，包括：根据待解析的金融产品说明文本对应的规则元数据集解析所述待解析的金融产品说明文本，得到对应的金融产品信息；根据所述金融产品信息、预先构建的金融产品推荐度生成模型及待推荐客户的金融产品历史购买信息确定对应的金融产品推荐度；将所述金融产品信息及所述金融产品推荐度写入预先构建的标准话术模板，得到对应的金融产品推荐话术。2.根据权利要求1所述金融产品推荐话术生成方法，其特征在于，所述根据待解析的金融产品说明文本对应的规则元数据集解析所述待解析的金融产品说明文本，得到对应的金融产品信息，包括：利用应用程序接口读取所述待解析的金融产品说明文本中的全量数据，得到对应的目标元数据集；根据预设的解析关键词对所述待解析的金融产品说明文本进行颜色标注，得到含颜色标签的金融产品说明文本；按照所述规则元数据集中的规则遍历所述目标元数据集，并读取所述规则所规定的金融产品信息；其中，所述规则基于所述颜色标签设置。3.根据权利要求1所述金融产品推荐话术生成方法，其特征在于，所述根据所述金融产品信息、预先构建的金融产品推荐度生成模型及待推荐客户的金融产品历史购买信息确定对应的金融产品推荐度，包括：根据所述金融产品信息计算所述金融产品的预期净值及预期净值收益率；将所述金融产品历史购买信息、所述金融产品信息中的金融产品费率、所述净值及净值收益率输入所述金融产品推荐度生成模型，生成所述金融产品针对该待推荐客户的金融产品推荐度。4.根据权利要求3所述金融产品推荐话术生成方法，其特征在于，所述根据所述金融产品信息计算所述金融产品的预期净值及预期净值收益率，包括：从所述金融产品信息中获取所述金融产品的历史净值序列；根据所述历史净值序列计算对应的历史净值收益率序列；利用时间序列分析算法拟合所述历史净值序列及所述历史净值收益率序列，得到所述预期净值及预期净值收益率。5.根据权利要求3所述金融产品推荐话术生成方法，其特征在于，所述将所述金融产品历史购买信息、所述金融产品信息中的金融产品费率、所述净值及净值收益率输入所述金融产品推荐度生成模型，生成所述金融产品针对该待推荐客户的金融产品推荐度，包括：根据所述金融产品历史购买信息、所述金融产品信息中的金融产品费率、所述净值及净值收益率生成对应的推荐参数特征集；将所述推荐参数特征集输入所述金融产品推荐度生成模型，生成所述金融产品针...

【专利技术属性】
技术研发人员：周子同，郭静毅，张秀娟，刘铁，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：