一种基于多层级的用户联系密度评估方法、装置及终端制造方法及图纸

本申请涉及一种基于多层级的用户联系密度评估方法、装置及终端，属于人工智能相关技术领域，采用层次分析法自上而下地构建用户联系密度的评估体系；根据业务经验按照预设算法设置层级和每一个层级对应的指标权重；采用K

【技术实现步骤摘要】
一种基于多层级的用户联系密度评估方法、装置及终端


[0001]本申请涉及人工智能相关
，尤其涉及一种基于多层级的用户联系密度评估方法、装置及终端。

技术介绍

[0002]金融行业一直在追求卓越、创新发展，目标是更精准的判断用户需求，创造价值。原有的模式不足以支撑金融机构根据用户行为精准判断用户需求。当前金融机构面临用户和金融机构之间关系评估少、用户反馈缺乏联动、跨渠道用户维护难等问题。从用户关系角度出发，通过构建用户对品牌的联系密度，可以帮助金融机构的运营侧实现以更丰富视角阐述和评估用户的运营价值，产出科学的业务效果评估和业务指导建议。

技术实现思路

[0003]本申请提供一种基于多层级的用户联系密度评估方法和装置，通过分析用户对金融产品服务体验，关注用户和金融机构之间的联系密度，适用于投诉预警、电销偏好、O端服务等场景，通过数据赋能、模型识别、平台优化和团队晋升，提升服务能力。
[0004]本申请的技术方案如下：
[0005]根据本申请实施例的第一方面，提供一种基于多层级的用户联系密度评估方法包括：
[0006]采用层次分析法自上而下地构建用户联系密度的评估体系，其中，所述评估体系包括准则层和子准则层；
[0007]根据业务经验按照预设算法设置层级和每一个层级对应的指标权重；
[0008]采用K
‑
means聚类算法对对用户的各项指标表现进行聚类标准化处理；
[0009]根据权重向上汇总计算用户与对应金融机构之间的联系密度评分。
[0010]可选的，所述准则层包括服务渗透、互动活跃、优质体验和负向影响四个指标，其中，所述服务渗透对应交叉销售、复购和年资三个子准则层，所述互动活跃对应活动/权益参与、渠道交互两个子准则层，所述优质体验对应高端服务一个子准则层，所述负向影响对应流失、业务拒绝和投诉三个子准则层。
[0011]可选的，所述根据权重向上汇总计算用户与对应金融机构之间的联系密度评分具体包括：
[0012]根据服务渗透、互动活跃、优质体验、负向影响4类指标组成的四维特征，叠加业务对4类指标设置的专家经验权重，对4类指标通过逻辑回归方法向上汇总计算产出用户联系密度评分。
[0013]可选的，所述根据权重向上汇总计算用户与对应金融机构之间的联系密度评分具体包括：
[0014]根据服务渗透、互动活跃、优质体验、负向影响4类指标组成的用户标签特征，通过等级划分构建用户维度标签，通过聚类衍生用户类别，最后通过多分类逻辑回归方法对用
户联系密度进行等级划分，得出用户联系密度评分。
[0015]根据本申请实施例的第二方面，提供一种基于多层级的用户联系密度评估装置包括：构建模块、设置模块、聚类模块和计算模块，其中，
[0016]所述构建模块，用于采用层次分析法自上而下地构建用户联系密度的评估体系，其中，所述评估体系包括准则层和子准则层；
[0017]所述设置模块，用于根据业务经验按照预设算法设置层级和每一个层级对应的指标权重；
[0018]所述聚类模块，用于采用K
‑
means聚类算法对对用户的各项指标表现进行聚类标准化处理；
[0019]所述计算模块，用于根据权重向上汇总计算用户与对应金融机构之间的联系密度评分。
[0020]可选的，所述准则层包括服务渗透、互动活跃、优质体验和负向影响四个指标，其中，所述服务渗透对应交叉销售、复购和年资三个子准则层，所述互动活跃对应活动/权益参与、渠道交互两个子准则层，所述优质体验对应高端服务一个子准则层，所述负向影响对应流失、业务拒绝和投诉三个子准则层。
[0021]可选的，所述计算模块具体用于：
[0022]根据服务渗透、互动活跃、优质体验、负向影响4类指标组成的四维特征，叠加业务对4类指标设置的专家经验权重，对4类指标通过逻辑回归方法向上汇总计算产出用户联系密度评分。
[0023]可选的，所述计算模块具体用于：
[0024]根据服务渗透、互动活跃、优质体验、负向影响4类指标组成的用户标签特征，通过等级划分构建用户维度标签，通过聚类衍生用户类别，最后通过多分类逻辑回归方法对用户联系密度进行等级划分，得出用户联系密度评分。
[0025]根据本申请实施例的第三方面，提供一种终端包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；
[0026]所述存储器存储计算机执行指令；
[0027]所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现第一方面提供的方法。
[0028]根据本申请实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现第一方面提供的方法。
[0029]有益效果：
[0030]本申请所涉及的一种基于多层级的用户联系密度评估方法和装置，采用层次分析法自上而下地构建用户联系密度的评估体系；根据业务经验按照预设算法设置层级和每一个层级对应的指标权重；采用K
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means聚类算法对对用户的各项指标表现进行聚类标准化处理；根据权重向上汇总计算用户与对应金融机构之间的联系密度评分，通过从产品、服务和体验的角度出发，对用户进行全面的衡量并产出用户和金融机构之间的联系密度，最终获取的联系密度评分可以赋能金融机构的业务推广，通过对用户进行事前维护实现问题的提前改善；可以广泛适用于贷款营销业务的审批、贷后监管、用户电访等场景，帮助金融机
构提升业务经营效率。
[0031]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
[0032]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理，并不构成对本申请的不当限定。
[0033]图1是根据一示例性实施例示出的一种基于多层级的用户联系密度评估方法的流程示意图；
[0034]图2是根据一示例性实施例示出的一种用户联系密度评估体系的架构示意图；
[0035]图3是根据一示例性实施例示出的一种用户联系密度的最终得分示意图；
[0036]图4是根据一示例性实施例示出的一种基于多层级的用户联系密度评估装置的框架示意图；
[0037]图5是根据一示例性实施例示出的一种终端的结构示意图。
具体实施方式
[0038]为了使本领域普通人员更好地理解本申请的技术方案，下面将结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
[0039]需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多层级的用户联系密度评估方法，其特征在于，所述用户联系密度评估方法包括：采用层次分析法自上而下地构建用户联系密度的评估体系，其中，所述评估体系包括准则层和子准则层；根据业务经验按照预设算法设置层级和每一个层级对应的指标权重；采用K
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means聚类算法对对用户的各项指标表现进行聚类标准化处理；根据权重向上汇总计算用户与对应金融机构之间的联系密度评分。2.如权利要求1所述的用户联系密度评估方法，其特征在于，所述准则层包括服务渗透、互动活跃、优质体验和负向影响四个指标，其中，所述服务渗透对应交叉销售、复购和年资三个子准则层，所述互动活跃对应活动/权益参与、渠道交互两个子准则层，所述优质体验对应高端服务一个子准则层，所述负向影响对应流失、业务拒绝和投诉三个子准则层。3.如权利要求1或2所述的用户联系密度评估方法，其特征在于，所述根据权重向上汇总计算用户与对应金融机构之间的联系密度评分具体包括：根据服务渗透、互动活跃、优质体验、负向影响4类指标组成的四维特征，叠加业务对4类指标设置的专家经验权重，对4类指标通过逻辑回归方法向上汇总计算产出用户联系密度评分。4.如权利要求1或2所述的用户联系密度评估方法，其特征在于，所述根据权重向上汇总计算用户与对应金融机构之间的联系密度评分具体包括：根据服务渗透、互动活跃、优质体验、负向影响4类指标组成的用户标签特征，通过等级划分构建用户维度标签，通过聚类衍生用户类别，最后通过多分类逻辑回归方法对用户联系密度进行等级划分，得出用户联系密度评分。5.一种基于多层级的用户联系密度评估装置，其特征在于，所述用户联系密度评估装置包括：构建模块、设置模块、聚类模块和计算模块，其中，所述构建模块，用于采用层次分析法自上而下地构建用户联系密度的评估体系，其中，所述评估体系包括准则层和子准则层...

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