【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，特别是涉及一种个性化业务方案的生成方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、随着人民生活水平的提高，出现了多种业务供用户选择，越来越多的人会选择与自身匹配的业务，目前为了满足用户对业务的要求，业务公司会不断地调整业务的限额以达到满足用户的要求，来增加业务对于用户的准确性，然而，目前的业务通常会采用单个限额对所有用户进行限制，极大地降低了业务对于用户的匹配度，使得业务对于用户的准确性变低。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种个性化业务方案的生成方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种个性化业务方案的生成方法。所述方法包括：
3、获取服务对象的属性状态以及历史信息；其中，所述历史信息包括所述服务对象属性状态的变化记录；
4、将所述属性状态输入到预设的自然语言处理解析模型中，得到所述服务对象的预设种类的属性状态参数的取值；其中，预设的特征模型包括根据历史服务对象的样本属性状态进行训练得到；
5、利用预设的风险评估规则对所述属性状态参数的取值和历史信息进行处理，得到所述服务对象的业务风险等级；
6、根据预设的资源额度规则，确定与服务对象的业务风险等级相匹配的业务资源额度；
7、根据所述服务对象的业务资源额度以及预设的业务信息，生成与所述服务对象的业务资源额度相匹配的业务方案。
8、在其中一
9、获取历史服务对象的样本属性状态；
10、构建初始自然语言处理解析模型；
11、将所述历史服务对象的样本属性状态输入到所述初始自然语言处理解析模型，得到预测结果；
12、根据预测结果与预期结果的差异，对所述初始自然语言处理解析模型进行迭代调整，得到自然语言处理解析模型。
13、在其中一个实施例中，其特征在于，根据预设的资源额度规则，确定与服务对象的业务风险等级相匹配的业务资源额度，包括：
14、将业务风险等级输入到预设的业务资源模型中，得到服务对象的业务的初始业务资源额度；
15、利用预设的资源额度规则对所述初始业务资源额度进行处理，得到所述服务对象的业务资源额度。
16、在其中一个实施例中，其特征在于，预设的业务资源模型的获取方式，包括：
17、获取历史服务对象的样本属性状态；
18、将所述历史服务对象的样本属性状态输入到自然语言处理解析模型中，得到历史服务对象的预设种类的属性状态参数的取值；
19、对所述历史服务对象的预设种类的属性状态参数的取值按属性状态参数的取值与业务资源额度的匹配度进行排序，并将所述历史特征信息按匹配度递减的方式依次输入到预设数量的模型中进行训练；
20、对所有模型的预测结果进行评估比较，得到目标业务资源模型。
21、在其中一个实施例中，其特征在于，所述预设的资源额度规则包括预设个数的子资源额度规则，所述利用预设的资源额度规则对所述初始业务资源额度进行处理，得到所述服务对象的业务资源额度，包括：
22、利用所述子资源额度规则对所述初始业务资源额度进行处理，得到各个所述子资源额度规则下对应的业务子资源额度；
23、利用预设的资源额度计算规则，对所有所述业务子资源额度进行处理，得到所述服务对象的业务资源额度。
24、在其中一个实施例中，其特征在于，所述利用预设的资源额度计算规则，对所有所述业务子资源额度进行处理，得到所述服务对象的业务资源额度之后，包括：
25、响应于服务对象的增加业务操作，利用预设的资源额度差值规则，对所述服务对象的业务资源额度以及所述服务对象的历史业务资源量进行处理，得到所述服务账户的业务初始剩余额度；
26、根据所述服务对象的增加业务以及已有业务，对所述业务初始剩余额度进行调整，得到所述服务对象的目标剩余额度。
27、第二方面，本申请还提供了一种个性化业务方案的生成装置。所述装置包括：
28、信息获取模块，用于获取服务对象的属性状态以及历史信息；其中，所述历史信息包括所述服务对象属性状态的变化记录；
29、参数预测模块，用于将所述属性状态输入到预设的自然语言处理解析模型中，得到所述服务对象的预设种类的属性状态参数的取值；其中，预设的特征模型包括根据历史服务对象的样本属性状态进行训练得到；
30、风险等级模块，用于利用预设的风险评估规则对所述属性状态参数的取值和历史信息进行处理，得到所述服务对象的业务风险等级；
31、额度确认模块，用于根据预设的资源额度规则，确定与服务对象的业务风险等级相匹配的业务资源额度；
32、方案生成模块，用于根据所述服务对象的业务资源额度以及预设的业务信息，生成与所述服务对象的业务资源额度相匹配的业务方案。
33、在其中一个实施例中，所述参数预测模块，包括：
34、获取子模块，用于获取历史服务对象的样本属性状态；
35、构建子模块，用于构建初始自然语言处理解析模型；
36、预测子模块，用于将所述历史服务对象的样本属性状态输入到所述初始自然语言处理解析模型，得到预测结果；
37、调整子模块，用于根据预测结果与预期结果的差异，对所述初始自然语言处理解析模型进行迭代调整，得到自然语言处理解析模型。
38、在其中一个实施例中，所述额度确认模块，包括：
39、初始子模块，用于将业务风险等级输入到预设的业务资源模型中，得到服务对象的业务的初始业务资源额度；
40、处理子模块，用于利用预设的资源额度规则对所述初始业务资源额度进行处理，得到所述服务对象的业务资源额度。
41、在其中一个实施例中，所述处理子模块，包括：
42、获取单元，用于获取历史服务对象的样本属性状态；
43、预测单元，用于将所述历史服务对象的样本属性状态输入到自然语言处理解析模型中，得到历史服务对象的预设种类的属性状态参数的取值；
44、训练单元，用于对所述历史服务对象的预设种类的属性状态参数的取值按属性状态参数的取值与业务资源额度的匹配度进行排序，并将所述历史特征信息按匹配度递减的方式依次输入到预设数量的模型中进行训练；
45、目标单元，用于对所有模型的预测结果进行评估比较，得到目标业务资源模型。
46、在其中一个实施例中，所述处理子模块，包括：
47、处理单元，用于利用所述子资源额度规则对所述初始业务资源额度进行处理，得到各个所述子资源额度规则下对应的业务子资源额度；
48、额度单元，用于利用预设的资源额度计算规则，对所有所述业务子资源额度进行处理，得到所述服务对本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种个性化业务方案的生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的自然语言处理解析模型的获取方式，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预设的资源额度规则，确定与服务对象的业务风险等级相匹配的业务资源额度，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，预设的业务资源模型的获取方式，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设的资源额度规则包括预设个数的子资源额度规则，所述利用预设的资源额度规则对所述初始业务资源额度进行处理，得到所述服务对象的业务资源额度，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用预设的资源额度计算规则，对所有所述业务子资源额度进行处理，得到所述服务对象的业务资源额度之后，包括：
7.一种个性化业务方案的生成装置，其特征在于，所述装置包括：
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种个性化业务方案的生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的自然语言处理解析模型的获取方式，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预设的资源额度规则，确定与服务对象的业务风险等级相匹配的业务资源额度，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，预设的业务资源模型的获取方式，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设的资源额度规则包括预设个数的子资源额度规则，所述利用预设的资源额度规则对所述初始业务资源额度进行处理，得到所述服务对象的业务资源额度，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：于高升，徐征，刘宝辉，王昱森，朱涛，
申请(专利权)人：中国人寿保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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