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申请/专利权人：奥福科创(山东)有限公司

摘要：本发明涉及金融营销与服务技术领域，具体涉及一种基于多模态生成式人工智能的大数据营销服务方法及系统，具体如下：通过客户端的检测工具收集所有用户的活动记录，根据收集的活动记录创建用户数据集，对用户数据集中数据进行数据清洗和格式化操作；进行数据内容分析：首先进行特征提取，然后根据提取到的特征向量进行用户偏好分析，判断出目标用户购买意向高的金融产品；提取出目标用户的情绪状态，针对目标用户购买意向高的金融产品生成个性化营销文本和个性化语音。本发明通过对用户信息进行分析，利用多模态生成式人工智能，可以实现对金融产品的个性化内容推送，增强客户服务体验。

主权项：1.一种基于多模态生成式人工智能的大数据营销服务方法，其特征是，包括以下步骤：S1、数据收集与处理：S1.1、数据采集与整合：通过客户端的检测工具收集所有用户users的活动记录，根据收集的活动记录创建用户数据集；S1.2、数据清洗与格式化：对用户数据集中数据进行数据清洗和格式化操作；S2、数据内容分析：S2.1、特征提取：对用户数据集中的用户搜索历史和用户浏览历史数据进行特征提取，得到特征向量；S2.2、用户偏好分析：确定目标用户，通过皮尔逊相关系数计算目标用户与其他用户之间的相似度来选择相似用户，根据购买记录筛选出相似用户已购买而目标用户未购买的金融产品，并计算目标用户对未购买的金融产品的偏好得分，根据偏好得分判断出目标用户购买意向高的金融产品；S3、个性化内容生成：S3.1、用户情绪感知：通过自然语言处理模型从目标用户的客户服务对话记录中提取出目标用户的情绪状态；用户情绪感知具体如下：通过自然语言处理模型从目标用户的客户服务对话记录中提取出目标用户的情绪状态，过程如下： ，其中，表示从目标用户的客户服务对话记录中提取中处的用户情绪状态，采用预训练的模型，表示将原始文本转换成模型能理解的格式，函数用于将模型的输出转换为概率分布，其中最高概率对应的类别即为预测的情绪；S3.2、个性化营销文本生成：通过文本生成的深度学习模型对目标用户的情绪状态和金融产品的历史业绩进行处理，得到为目标用户针对金融产品生成的个性化营销文本；个性化营销文本生成具体如下：通过文本生成的深度学习模型对目标用户的情绪状态和金融产品的历史业绩进行处理，得到为目标用户针对金融产品生成的个性化营销文本，过程如下： ；S3.3、个性化语音生成：通过音频生成模型对目标用户的情绪状态和目标用户针对金融产品生成的个性化营销文本进行处理，得到个性化语音内容，最后将生成的个性化语音发送至目标用户。

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