基于人工智能的预警方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，提供一种基于人工智能的预警方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：从预设的数据源中获取第一数据集；对第一数据集进行第一预处理，得到第二数据集；对第二数据集进行第二预处理，得到目标特征集；按照预设的多个指标，从目标特征集中筛选出第一样本集、第二样本集和第三样本集；将第一样本集、第二样本集和第三样本集分别输入至对应指标的深度学习模型中，得到第一预警分值、第二预警分值和第三预警分值；根据第一预警分值、第二预警分值和第三预警分值，确定最终预警分值；基于目标预警分值执行预警操作。本发明专利技术通过从多个维度考虑进行最终预警分值确定，提高了预警准确率。提高了预警准确率。提高了预警准确率。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的预警方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体涉及一种基于人工智能的预警方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，对客户咨诉问题进行风险预警是客户风险预警中的重要一环，传统客户风险预警系统一般基于预定规则进行预警。
[0003]然而，基于预定规则进行预警，需要预先设置预警规则，预警规则主要根据专家经验设置，具有一定的主观和局限性，导致预警准确率低。
[0004]因此，有必要提出一种可以准确的进行预警的方法。

技术实现思路

[0005]鉴于以上内容，有必要提出一种基于人工智能的预警方法、装置、电子设备及存储介质，通过从多个维度考虑进行最终预警分值确定，提高了预警准确率。
[0006]本专利技术的第一方面提供一种基于人工智能的预警方法，所述方法包括：
[0007]从预设的数据源中获取第一数据集；
[0008]对所述第一数据集进行第一预处理，得到第二数据集；
[0009]对所述第二数据集进行第二预处理，得到目标特征集本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的预警方法，其特征在于，所述方法包括：从预设的数据源中获取第一数据集；对所述第一数据集进行第一预处理，得到第二数据集；对所述第二数据集进行第二预处理，得到目标特征集；按照预设的多个指标，从所述目标特征集中筛选出第一样本集、第二样本集和第三样本集；将所述第一样本集、第二样本集和第三样本集分别输入至对应指标的深度学习模型中，得到第一预警分值、第二预警分值和第三预警分值；根据所述第一预警分值、所述第二预警分值和所述第三预警分值，确定最终预警分值；基于所述目标预警分值执行预警操作。2.如权利要求1所述的基于人工智能的预警方法，其特征在于，所述对所述第二数据集进行第二预处理，得到目标特征集包括：按照数据的属性特征，对所述第二数据集进行特征分类，得到多个子数据集；对每个所述子数据集进行特征提取，得到对应的特征集；对所述多个子数据集的多个特征集进行融合处理，得到目标特征集。3.如权利要求2所述的基于人工智能的预警方法，其特征在于，所述数据的属性特征包括以下一种或多种的组合：连续特征；离散特征；文本特征；音频特征。4.如权利要求3所述的基于人工智能的预警方法，其特征在于，所述对每个所述子数据集进行特征提取，得到对应的特征集包括：当所述子数据集中的数据的属性特征为所述连续特征时，对所述子数据集进行特征标准化处理，得到对应的特征集；和/或当所述子数据集中的数据的属性特征为所述离散特征时，对所述子数据集进行编码处理，得到对应的特征集；和/或当所述子数据集中的数据的属性特征为所述文本特征时，将所述子数据集输入至预先训练的第一模型中，得到对应的特征集；和/或当所述子数据集中的数据的属性特征为所述音频特征时，将所述子数据集输入至预先训练的第二模型中，得到对应的特征集。5.如权利要求1所述的基于人工智能的预警方法，其特征在于，所述按照预设的多个指标，从所述目标特征集中筛选出第一样本集、第二样本集和第三样本集包括：从所述目标特征集中筛选出表格数据特征集，确定为第一样本集，其中，所述表格数据特征集包含有数值类型特征和枚举类型特征；从所述目标特征集中筛选出特征所对应标签的预警分值满足粗分类阈值要求的特征集，确定为第二样本集；从所述第二样本集中筛选出特征所对应标签的预...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨海清，黎立桂，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：