一种交易投诉的风险预警方法、装置、存储介质和计算机程序产品制造方法及图纸

本申请公开了一种交易投诉的风险预警方法，包括：对投诉内容进行文本分析，提取风险标签；在数据库中确定反映风险标签的数据；将反映风险标签的数据从所在数据表中提取出来，并转换为统一格式后以单笔交易为单位存入预警模型训练数据表中；利用预警模型训练数据表中的数据进行风险预警模型的训练；将当前交易中反映风险标签的数据从所在数据表中提取出来，转换为统一格式后输入训练好的风险预警模型，确定所述当前交易的风险预警结果。应用本申请，有效降低客户投诉的概率，提前进行投诉预警。警。警。

【技术实现步骤摘要】
一种交易投诉的风险预警方法、装置、存储介质和计算机程序产品


[0001]本申请涉及风险预警技术，特别涉及一种交易投诉的风险预警方法、装置、存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]随着“服务”理念的日益深入人心，风控管理作为交易服务工作中的一项重要内容，已对服务工作的质量产生了影响，因此建立风控管理预警体系，完善投诉管理制度并努力实施，使投诉的风险尽早被发现和处理，必将成为交易的新动力。
[0003]目前，关于签后交易的风险处理，现在还处于一种客户投诉后处理的机制，这种方式相对滞后，不能在风险发生初期就对风险进行预警并作出相应的措施，无法提前对风险因素进行暴露，无法有效控制投诉的概率问题。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种交易投诉的风险预警方法和装置，能够有效降低客户投诉的概率，提前进行投诉预警。
[0005]为实现上述目的，本申请采用如下技术方案：
[0006]一种交易投诉的风险预警方法，包括：
[0007]对投诉内容进行文本分析，提取风险标签；
[0008]在数据库中确定反映风险标签的数据；
[0009]将反映风险标签的数据从所在数据表中提取出来，并转换为统一格式后以单笔交易为单位存入预警模型训练数据表中；所述预警模型训练数据表中包括交易中反映风险标签的数据以及交易是否被投诉的信息；
[0010]利用所述预警模型训练数据表中的数据进行风险预警模型的训练；
[0011]将当前交易中反映风险标签的数据从所在数据表中提取出来，转换为统一格式后输入训练好的所述风险预警模型，确定所述当前交易的风险预警结果。
[0012]较佳地，所述反映风险标签的数据包括直接反映风险标签的数据和/或间接反映风险标签的数据；
[0013]对于间接反映风险标签的数据，在将相应数据从数据表中提取后进行预设处理再进行所述转换的处理。
[0014]较佳地，所述转换为统一格式包括：
[0015]将当前为空值的数据补充上相应数据的默认值；
[0016]将数据值型数据做分桶处理；
[0017]将枚举值类型的数据进行编码处理；
[0018]统一将提取的数据缩放到0到1的区间。
[0019]较佳地，在完成所述风险预警模型的训练后，计算风险标签对各个特征权重的贡
献度，并根据该贡献度调整权重。
[0020]较佳地，从所述数据表中提取出来的数据包括合同签订前数据、合同签订中数据和合同签订后数据。
[0021]较佳地，当所述交易为房产交易时，所述预警模型训练列表中每笔交易的相关数据包括以下类别中的至少一种：房源、交易流程、经纪人、交易专员。
[0022]一种交易投诉的风险预警装置，包括：风险标签提取单元、预警模型训练数据表生成单元、预警模型训练单元和预警单元；
[0023]所述风险标签提取单元，用于对投诉内容进行文本分析，提取风险标签；
[0024]所述预警模型训练数据表生成单元，用于在数据库中确定反映风险标签的数据，还用于将反映风险标签的数据从所在数据表中提取出来，并转换为统一格式后以单笔交易为单位存入预警模型训练数据表中；其中，所述预警模型训练数据表中包括交易中反映风险标签的数据以及交易是否被投诉的信息；
[0025]所述预警模型训练单元，用于利用所述预警模型训练数据表中的数据进行风险预警模型的训练；
[0026]所述预警单元，用于将当前交易中反映风险标签的数据从所在数据表中提取出来，转换为统一格式后输入训练好的风险预警模型，确定所述当前交易的风险预警信息。
[0027]较佳地，该装置还包括预警模型优化单元，用于在所述预警模型训练单元完成所述风险预警模型的训练后，计算风险标签对各个特征权重的贡献度，并根据该贡献度调整权重。
[0028]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时可实现上述的交易投诉的风险预警方法。
[0029]一种计算机程序产品，包括计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时实施上述的交易投诉的风险预警方法。
[0030]由上述技术方案可见，本申请中，对投诉内容进行文本分析，提取风险标签；在数据库中确定反映风险标签的数据；将反映风险标签的数据从所在数据表中提取出来，并转换为统一格式后以单笔交易为单位存入预警模型训练列表中；预警模型训练列表中包括交易的相关数据以及交易是否被投诉的信息；利用预警模型训练列表中的数据进行风险预警模型的训练；将当前交易中反映风险标签的数据从所在数据表中提取出来，转换为统一格式后输入训练好的风险预警模型，确定风险预警级别。通过上述方式，从数据库中选取出反映风险标签的数据进行风险预警模型的训练，从而能够以概模型为依据进行风险预警，保证风险预警模型与客户投诉内容高度相关，提高风险预警的准确性，有效降低客户投诉的概率，提前进行投诉预警。
附图说明
[0031]图1为本申请中交易投诉的风险预警方法的基本流程示意图；
[0032]图2为房产交易的风险预警模型训练中模型特征权重的贡献度；
[0033]图3为本申请中交易投诉的风险预警装置的基本流程示意图；
[0034]图4为以房产交易投诉的风险预警为例的方法架构实例图。
具体实施方式
[0035]为了使本申请的目的、技术手段和优点更加清楚明白，以下结合附图对本申请做进一步详细说明。
[0036]本申请的基本思想在于：通过建立一套完善的交易风险预警体系，在交易的过程中挖掘风险因子，对交易过程中所产生的风险进行预警。暴露风险点，并实时反馈给相关人员，达到预知风险，前置问题的效果，提前进行投诉预警，从而降低实际投诉的概率。
[0037]下面以房产交易为例说明本申请中交易投诉的风险预警方法和系统。
[0038]图1为本申请中交易投诉的风险预警方法的基本流程示意图。如图1所示，该方法包括：
[0039]步骤101，对投诉内容进行文本分析，提取风险标签。
[0040]本步骤需要对投诉内容进行文本分析，具体文本分析的方式可以采用各种已有的文本分析方法，本申请对此不做限定。通过对投诉内容的文本分析提取风险标签。具体地，可以从投诉内容中抽象出风险因子，然后将风险因子按照预设的映射关系映射成为风险标签。
[0041]以房产交易投诉的风险预警为例，风险标签可以包括七个类别：参与人能力及态度问题、房源户口连带问题、房源实体问题、交易过程时效问题、物业连带问题、交易合同风险问题、客户业主问题。
[0042]其中，参与人能力及态度问题包括的风险标签可以为以下至少一个：经纪人对房子维护房子不力、经纪人向客户或业主隐瞒对方情况、经纪人向客户隐瞒房源情况、经纪人擅自向客户报低房屋价格、经纪人对房屋定价不合理引起客户不满、经纪人或专员业务办理专业度不足以及业务办理不顺畅、经纪人表现出对客户或业主态度不好、经纪人未尽义务、经纪人骚扰潜在客户、经纪人未审核买本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种交易投诉的风险预警方法，其特征在于，包括：对投诉内容进行文本分析，提取风险标签；在数据库中确定反映风险标签的数据；将反映风险标签的数据从所在数据表中提取出来，并转换为统一格式后以单笔交易为单位存入预警模型训练数据表中；所述预警模型训练数据表中包括交易中反映风险标签的数据以及交易是否被投诉的信息；利用所述预警模型训练数据表中的数据进行风险预警模型的训练；将当前交易中反映风险标签的数据从所在数据表中提取出来，转换为统一格式后输入训练好的所述风险预警模型，确定所述当前交易的风险预警结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述反映风险标签的数据包括直接反映风险标签的数据和/或间接反映风险标签的数据；对于间接反映风险标签的数据，在将相应数据从数据表中提取后进行预设处理再进行所述转换的处理。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述转换为统一格式包括：将当前为空值的数据补充上相应数据的默认值；将数据值型数据做分桶处理；将枚举值类型的数据进行编码处理；统一将提取的数据缩放到0到1的区间。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在完成所述风险预警模型的训练后，计算风险标签对各个特征权重的贡献度，并根据该贡献度调整权重。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述数据表中提取出来的数据包括合同签订前数据、合同签订中数据和合同签订后数据。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述交易为房产交易时，所述预警模型训练列表中每笔...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔繁强，
申请(专利权)人：北京房江湖科技有限公司，
类型：发明
国别省市：