面向分类模型的用户电联服务方法及其相关设备技术

本申请实施例属于人工智能及金融科技领域，应用于保险业务电销服务领域中，涉及一种面向分类模型的用户电联服务方法及其相关设备，包括对特征字段进行分类训练，训练出对不同用户进行服务分类的托管模型；获取目标用户的特征字段所对应的特征属性信息；将特征属性信息输入托管模型，对目标用户进行服务分类，获取分类结果；根据分类结果选择对应的服务处理模型和身份类特征字段对应的特征属性信息编辑服务提示内容，发送给目标用户，完成本次对目标用户的电联服务，本申请利用托管模型进行客户服务分类识别，打破原先的单一服销模式，智能化多个环节、多个方案接触客户，智能匹配最佳的客户服务方案，减少了运营人员的工作量。量。量。

【技术实现步骤摘要】
面向分类模型的用户电联服务方法及其相关设备


[0001]本申请涉及人工智能及金融科技
，尤其涉及一种面向分类模型的用户电联服务方法及其相关设备。

技术介绍

[0002]传统的服务都是公司主动触达客户，接触目的较为单一；以保险服务为例，销售一般是在保险到期前一段时间保险公司主动触达客户进行销售，服务也是在服务器、或者售后进行服务；其他时间段一般未与客户建立长久的联系，不能与客户保持较好的服务关系，当客户如果主动联系公司，或者公司对客户进行销售服务时很难获得较好的体验；另外针对不同的时间段、不同类型的客户，应该进行什么样销售服务一般都是运营人员自行判断识别，这种方式较为粗糙单一。

技术实现思路

[0003]本申请实施例的目的在于提出一种面向分类模型的用户电联服务方法及其相关设备，以便于打破原先的单一服销模式，智能化多个环节、多个方案接触客户，智能匹配最佳的客户服务方案，减少了运营人员的工作量。
[0004]为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种面向分类模型的用户电联服务方法，采用了如下所述的技术方案：
[0005]一种面向分类模型的用户电联服务方法，包括下述步骤：
[0006]根据预设特征字段采集表中每一个目标特征字段，从指定大数据平台采集若干用户所对应的特征属性信息；
[0007]根据所述特征属性信息、决策树算法和预设决策规则对所述特征字段进行分类训练，训练出对不同用户进行服务分类的托管模型；
[0008]获取目标用户的特征字段所对应的特征属性信息，其中，所述目标用户的特征字段包括业务类特征字段和身份类特征字段；
[0009]将所述业务类特征字段对应的特征属性信息输入所述托管模型，对所述目标用户进行服务分类，获取分类结果；
[0010]根据所述分类结果选择对应的服务处理模型，并根据所述服务处理模型和所述身份类特征字段对应的特征属性信息编辑服务提示内容；
[0011]根据预设提示方式，将所述服务提示内容发送给所述目标用户，完成本次对目标用户的电联服务。
[0012]进一步的，在所述根据所述特征属性信息、决策树算法和预设决策规则对所述特征属性信息进行分类训练，训练出对不同用户进行服务分类的托管模型的步骤之前，所述方法还包括：
[0013]对所述特征字段进行预筛选处理，剔除所述特征属性信息为空值的特征字段，保留所述特征属性信息不为空值的特征字段，作为筛选后的业务特征字段。
[0014]进一步的，所述根据所述特征属性信息、决策树算法和预设决策规则对所述特征字段进行分类训练，训练出对不同用户进行服务分类的托管模型的步骤，具体包括：
[0015]对预构建的托管模型进行初始化，并在初始化后的托管模型中根据服务类别为不同业务特征字段设置服务分类权重，其中，所述服务类别包括业务咨询服务、业务签单服务、生日互动服务、节假日关怀服务、理赔服务和售后服务；
[0016]将所述若干用户对应的筛选后的业务特征字段输入所述托管模型，根据每个用户的业务特征字段对应的服务分类权重和所述托管模型内置的决策规则，计算每个用户对应服务类别，完成所述托管模型的初训练；
[0017]获取若干验证用户对应的业务特征字段输入初训练后的托管模型进行服务类别验证，若验证通过的用户概率达到预设阈值，则所述托管模型训练完成。
[0018]进一步的，所述根据每个用户的业务特征字段对应的服务分类权重和所述托管模型内置的决策规则，计算每个用户对应服务类别，完成所述托管模型的初训练的步骤，具体包括：
[0019]步骤A：对当前用户的业务特征字段对应的同种服务类别的服务分类权重进行累加，获取不同服务类别分别对应的服务分类权重和值；
[0020]步骤B：对不同服务类别分别对应的服务分类权重和值进行比较，选择服务分类权重和值为最大值时所属的服务类别，即当前用户对应服务类别；
[0021]步骤C：重复步骤A和步骤B，获取每个用户对应服务类别，完成所述托管模型的初训练。
[0022]进一步的，所述将所述业务类特征字段对应的特征属性信息输入所述托管模型，对所述目标用户进行服务分类，获取分类结果的步骤，具体包括：
[0023]根据所述特征属性信息，识别所述目标用户对应的不同业务类特征字段；
[0024]基于所述不同业务类特征字段、所述不同业务类特征字段对应的服务分类权重和所述训练完成的托管模型，计算所述业务类特征字段对应的服务类别；
[0025]将所述服务类别作为所述目标用户进行服务分类的分类结果。
[0026]进一步的，所述根据所述分类结果选择对应的服务处理模型，并根据所述服务处理模型和所述身份类特征字段对应的特征属性信息编辑服务提示内容的步骤，具体包括：
[0027]预先为不同服务类别设置不同服务处理模型，其中，所述不同服务处理模型与所述不同服务类别间为一一对应关系；
[0028]获取所述身份类特征字段对应的特征属性信息，将所述特征属性信息输入所述目标用户对应的服务处理模型；
[0029]获取所述服务处理模型的输出内容作为服务提示内容，其中，所述服务处理模型中内置了根据所述身份类特征字段对应的特征属性信息进行服务提示内容编辑的程序。
[0030]进一步的，所述根据预设提示方式，将所述服务提示内容发送给所述目标用户，完成本次对目标用户的电联服务的步骤，具体包括：
[0031]获得所述服务提示内容，并按照预设提示方式将所述服务提示内容发送给目标用户，其中，所述提示方式包括智能机器人电话、智能短信。
[0032]为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种面向分类模型的用户电联服务装置，采用了如下所述的技术方案：
[0033]一种面向分类模型的用户电联服务装置，包括：
[0034]训练用户特征采集模块，用于根据预设特征字段采集表中每一个目标特征字段，从指定大数据平台采集若干用户所对应的特征属性信息；
[0035]模型训练模块，用于根据所述特征属性信息、决策树算法和预设决策规则对所述特征字段进行分类训练，训练出对不同用户进行服务分类的托管模型；
[0036]目标用户特征获取模块，用于获取目标用户的特征字段所对应的特征属性信息，其中，所述目标用户的特征字段包括业务类特征字段和身份类特征字段；
[0037]模型分类模块，用于将所述业务类特征字段对应的特征属性信息输入所述托管模型，对所述目标用户进行服务分类，获取分类结果；
[0038]提示内容编辑模块，用于根据所述分类结果选择对应的服务处理模型，并根据所述服务处理模型和所述身份类特征字段对应的特征属性信息编辑服务提示内容；
[0039]电联发送模块，用于根据预设提示方式，将所述服务提示内容发送给所述目标用户，完成本次对目标用户的电联服务。
[0040]为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，采用了如下所述的技术方案：
[0041]一种计算机设备，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向分类模型的用户电联服务方法，其特征在于，包括下述步骤：根据预设特征字段采集表中每一个目标特征字段，从指定大数据平台采集若干用户所对应的特征属性信息；根据所述特征属性信息、决策树算法和预设决策规则对所述特征字段进行分类训练，训练出对不同用户进行服务分类的托管模型；获取目标用户的特征字段所对应的特征属性信息，其中，所述目标用户的特征字段包括业务类特征字段和身份类特征字段；将所述业务类特征字段对应的特征属性信息输入所述托管模型，对所述目标用户进行服务分类，获取分类结果；根据所述分类结果选择对应的服务处理模型，并根据所述服务处理模型和所述身份类特征字段对应的特征属性信息编辑服务提示内容；根据预设提示方式，将所述服务提示内容发送给所述目标用户，完成本次对目标用户的电联服务。2.根据权利要求1所述的面向分类模型的用户电联服务方法，其特征在于，在所述根据所述特征属性信息、决策树算法和预设决策规则对所述特征属性信息进行分类训练，训练出对不同用户进行服务分类的托管模型的步骤之前，所述方法还包括：对所述特征字段进行预筛选处理，剔除所述特征属性信息为空值的特征字段，保留所述特征属性信息不为空值的特征字段，作为筛选后的业务特征字段。3.根据权利要求1所述的面向分类模型的用户电联服务方法，其特征在于，所述根据所述特征属性信息、决策树算法和预设决策规则对所述特征字段进行分类训练，训练出对不同用户进行服务分类的托管模型的步骤，具体包括：对预构建的托管模型进行初始化，并在初始化后的托管模型中根据服务类别为不同业务特征字段设置服务分类权重，其中，所述服务类别包括业务咨询服务、业务签单服务、生日互动服务、节假日关怀服务、理赔服务和售后服务；将所述若干用户对应的筛选后的业务特征字段输入所述托管模型，根据每个用户的业务特征字段对应的服务分类权重和所述托管模型内置的决策规则，计算每个用户对应服务类别，完成所述托管模型的初训练；获取若干验证用户对应的业务特征字段输入初训练后的托管模型进行服务类别验证，若验证通过的用户概率达到预设阈值，则所述托管模型训练完成。4.根据权利要求3所述的面向分类模型的用户电联服务方法，其特征在于，所述根据每个用户的业务特征字段对应的服务分类权重和所述托管模型内置的决策规则，计算每个用户对应服务类别，完成所述托管模型的初训练的步骤，具体包括：步骤A：对当前用户的业务特征字段对应的同种服务类别的服务分类权重进行累加，获取不同服务类别分别对应的服务分类权重和值；步骤B：对不同服务类别分别对应的服务分类权重和值进行比较，选择服务分类权重和值为最大值时所属的服务类别，作为当前用户对应服务类别；步骤C：重复步骤A和步骤B，获取每个用户对应服务类别，完成所述托管模型的初训练。5.根据权利要求1所述的面向分类模型的用户电联服务方法，其特征在于，所述将所述业务类特征字段对...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢显锋，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：