【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能和金融科技领域,尤其涉及一种潜在风险行为处理方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、在生产经营活动中,主体对象遇到客户投诉是难以避免的事情,对于客户零散的、单次的投诉行为,主体对象通常是在被投诉后,以电话、短信、回访等方式解决客户投诉。例如在金融保险行业中,由于经营的保险种类太多,客户可能会因为未能准确理解投保过程、保险责任,或是对业务员不满意而产生投诉行为;或者,由于保险公司或业务员要处理的客户和保单数量太多无法及时有效地解决客户需求,致使客户产生投诉行为。然而,这种后置的解决思路不具备潜在风险行为的预见性;且在投诉行为发生后再进行处理,会占用较多的资源成本。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于提出一种潜在风险行为处理方法、装置、计算机设备及存储介质,以实现潜在风险行为的前置处理。
2、为了解决上述技术问题,本申请实施例提供一种潜在风险行为处理方法,采用了如下所述的技术方案:
3、获取各样本客户的训练样本,训练样本带有样本客户历史
...【技术保护点】
1.一种潜在风险行为处理方法,其特征在于,包括下述步骤:
2.根据权利要求1所述的潜在风险行为处理方法,其特征在于,所述根据预设的权重添加策略,给各训练样本添加类别权重,并给所述各训练样本中的客户特征添加特征权重,得到所述各样本客户的加权训练样本的步骤包括:
3.根据权利要求2所述的潜在风险行为处理方法,其特征在于,所述初始风险行为预测模型为树模型,加权训练样本的特征权重用于所述树模型中决策树的节点分裂,风险样本的类别权重大于非风险样本的类别权重。
4.根据权利要求1所述的潜在风险行为处理方法,其特征在于,在所述获取各样本客户的训练
...【技术特征摘要】
1.一种潜在风险行为处理方法,其特征在于,包括下述步骤:
2.根据权利要求1所述的潜在风险行为处理方法,其特征在于,所述根据预设的权重添加策略,给各训练样本添加类别权重,并给所述各训练样本中的客户特征添加特征权重,得到所述各样本客户的加权训练样本的步骤包括:
3.根据权利要求2所述的潜在风险行为处理方法,其特征在于,所述初始风险行为预测模型为树模型,加权训练样本的特征权重用于所述树模型中决策树的节点分裂,风险样本的类别权重大于非风险样本的类别权重。
4.根据权利要求1所述的潜在风险行为处理方法,其特征在于,在所述获取各样本客户的训练样本的步骤之前,还包括:
5.根据权利要求1所述的潜在风险行为处理方法,其特征在于,所述获取目标客户的客户样本的步骤包括...
【专利技术属性】
技术研发人员:严杨扬,
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:
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