【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能或金融科技领域，具体地，涉及一种运营决策方法、装置、设备、介质和程序产品。
技术介绍
1、现有的运营决策分析过程中，通常采用基于规则的决策分流方法。现有的基于规则的决策方法主要包括基于经验的规则判断，基于统计分析的规则判断，以及基于专家系统的规则判断。随着人工智能技术的迅猛发展，越来越多的人工智能技术被运用到自动化决策生成过程中。其相较基于规则的决策方法更加高效准确。然而，单一的模型很难满足准确率的需求，而复杂的模型需占用较多的存储资源和算力。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本公开的实施例提供了一种运营决策方法、装置、设备、介质和程序产品。
2、根据本公开的第一个方面，提供了一种运营决策方法，包括：获取多名用户的用户触点数据，其中，在获取用户触点数据前，获取用户对采集所述用户触点数据的授权；基于所述用户触点数据构建针对每一名用户的用户画像，所述用户画像包含多维数据；将所述多名用户的用户画像输入至运营决策模型，以利用所述运营决策模型对所述用户画像进行处理，获取...
【技术保护点】
1.一种运营决策方法，其特征在于，所述方法包括：
2.一种根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，特征提取单元包含reshape层，卷积层，Flatten层以及全连接层，利用特征提取单元对用户画像数据进行处理以获取一维特征向量包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述回归预测单元为包含多个线性基学习器的集合模型，利用回归预测单元对所述一维特征向量进行处理，以输出所述用户交易倾向包括：
5.根据权利要求1～4中任一项所述的方法，其特征在于，所述回归预测单...
【技术特征摘要】
1.一种运营决策方法，其特征在于，所述方法包括：
2.一种根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，特征提取单元包含reshape层，卷积层，flatten层以及全连接层，利用特征提取单元对用户画像数据进行处理以获取一维特征向量包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述回归预测单元为包含多个线性基学习器的集合模型，利用回归预测单元对所述一维特征向量进行处理，以输出所述用户交易倾向包括：
5.根据权利要求1～4中任一项所述的方法，其特征在于，所述回归预测单元包括xgboost线性回归器。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户画像数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：闫森，张宏根，刘亚茜，秦懿，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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