【技术实现步骤摘要】
本专利技术银行电话风险事件识别的方法和装置可用于金融领域和人工智能领域，也可用于除金融领域和人工智能领域之外的任意领域，本专利技术银行电话风险事件识别的方法和装置的应用领域不做限定。
技术介绍
1、本部分旨在为权利要求书中陈述的本专利技术实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
2、语音识别、人工智能在银行业智能外呼拓客营销、手机银行智能客服等场景已经有较多应用，但是在银行业风控管理方面，尤其是通过语音技术和语义模型对风险事件的识别上还存在空白。对于通过电话银行接入的客户投诉事件，现有的风险事件识别流程在数据采集、风险事件识别上存在不足和改进空间。
3、银行业目前在电话银行接入的客户拨号、完成数据采集、风险事件识别的流程为：由客户发起拨号，在智能语音客服指引下进入“人工客服”通道；经客户和客服进行语音沟通后，后台进行音频录音记录，由客服人工识别客户风险事件并录入系统。
4、现有的风险事件识别流程高度依赖人工操作，客服人员在接听电话时不仅要与客户进行语音沟通，还需同时识别...
【技术保护点】
1.一种银行电话风险事件识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，将每一银行电话风险识别历史数据进行权重矩阵转化，得到对应该银行电话风险识别历史数据的训练样本，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，获取该银行电话风险识别历史数据对应的银行风险事件类型标签，包括：
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，基于XGBoost算法以所述训练样本形成的训练样本集，对预设置的XGBoost模型进行训练，得到银行电话风险识别模型，包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种银行电话风险事件识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，将每一银行电话风险识别历史数据进行权重矩阵转化，得到对应该银行电话风险识别历史数据的训练样本，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，获取该银行电话风险识别历史数据对应的银行风险事件类型标签，包括：
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，基于xgboost算法以所述训练样本形成的训练样本集，对预设置的xgboost模型进行训练，得到银行电话风险识别模型，包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：
7.如权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：何山，
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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