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申请/专利权人：中国工商银行股份有限公司

摘要：本发明提供一种呼入场景下的客户行为预测方法及装置，属于人工智能技术领域。该方法包括：从目标客户呼叫请求中提取目标客户呼入信息；根据目标客户呼入预测规则确定目标客户呼入信息对应的目标客户预测行为以推送对应的语音问题供客户选择；创建目标客户呼入预测规则包括：根据各目标客户呼入信息构建各目标客户特征数据后输入基于客户行为预测网络模型架构创建的客户行为预测网络模型中得到各目标客户预测行为，根据各目标客户呼入信息与各目标客户预测行为的对应关系创建目标客户呼入预测规则；客户行为预测网络模型架构通过客户特征搜索数据构建。本发明可以有效进行客户行为预测，精准定位客户诉求，降低客户呼入场景中人工客服的压力。

主权项：1.一种呼入场景下的客户行为预测方法，其特征在于，包括：获取目标客户呼叫请求，从所述目标客户呼叫请求中提取目标客户呼入信息；根据目标客户呼入预测规则确定所述目标客户呼入信息对应的目标客户预测行为，根据所述目标客户预测行为推送对应的语音问题供客户选择；其中，创建目标客户呼入预测规则的步骤包括：根据各目标客户呼入信息构建各目标客户特征数据，将各目标客户特征数据输入基于客户特征模型数据和客户行为预测网络模型架构创建的客户行为预测网络模型中，得到各目标客户预测行为，根据各目标客户呼入信息与各目标客户预测行为的对应关系创建目标客户呼入预测规则；所述客户行为预测网络模型架构通过客户特征训练搜索数据和客户特征验证搜索数据构建；构建客户行为预测网络模型架构包括：执行如下迭代处理：根据所述客户特征训练搜索数据、所述客户特征训练搜索数据对应的客户行为实际搜索数据、各结构参数和各结构参数对应的权重确定训练损失函数；根据所述客户特征验证搜索数据、所述客户特征验证搜索数据对应的客户行为实际搜索数据、各结构参数和各结构参数对应的权重确定验证损失函数；当当前迭代次数达到预设结构迭代次数时，确定各结构参数中的最大值为目标结构参数，根据目标结构参数和对应的权重构建客户行为预测网络模型架构，否则根据所述训练损失函数更新各结构参数对应的权重，根据所述验证损失函数和更新后的权重更新各结构参数，继续执行所述迭代处理；根据所述客户特征训练搜索数据、所述客户特征训练搜索数据对应的客户行为实际搜索数据、各结构参数和各结构参数对应的权重确定训练损失函数包括：根据所述客户特征训练搜索数据、各结构参数和各结构参数对应的权重确定客户行为训练搜索数据；根据所述客户行为训练搜索数据和对应的客户行为实际搜索数据确定训练损失函数；根据所述客户特征验证搜索数据、所述客户特征验证搜索数据对应的客户行为实际搜索数据、各结构参数和各结构参数对应的权重确定验证损失函数包括：根据所述客户特征验证搜索数据、各结构参数和各结构参数对应的权重确定客户行为验证搜索数据；根据所述客户行为验证搜索数据和对应的客户行为实际搜索数据确定验证损失函数；定义一个单元是一个由N个节点组成的有向无环图，第i个节点xi是一个特征图，有向边i,j表示具体操作oi,j，用于将第j个节点xj转换为第i个节点xi；单元由输入节点、中间节点、输出节点和边构成，每一个单元具有两个输入节点和一个输出节点；两个输入节点分别是前两层单元的输出；每一个中间节点都由它的前继节点通过边操作转换再求和得来；输出节点由所有中间节点结合求和得来；边代表计算操作，在收敛得到结构的过程中，两两节点中间所有的边都会存在并参与训练，最后加权平均；把离散搜索空间连续化，每个边为所有子操作的softmax权值叠加；单元的输出是通过对所有的上级节点合并得到的，每一个上级节点可以通过如下方式进行计算： 其中，xi为第i个节点，xj为第j个节点，oi,j为将第j个节点xj转换为第i个节点xi的结构参数；当j＝0时，初始的x0为客户特征训练搜索数据，单元中的输出节点为客户行为训练搜索数据；O为候选操作的集合，每一个操作符代表函数o*作用于xi；为了使得离散搜索空间变的连续，将特定操作的种类选择连续化为所有可能操作的softmax函数： 其中，表示有向边i,j所有可能操作的softmax函数集合，表示有向边i,j的结构参数，ox表示单个特定种类操作；将离散空间进行连续化后，结构化搜索任务变成：学习一组连续变量在搜索结束之后，将概率最高的操作替换每个混合操作符以获得离散的结构，即： 结构化搜索的目标是：找到一个最优的结构参数使其可以最小化验证集的损失函数并且找到最优权重w*使其最小化训练集损失，即：最终双向优化问题可以通过如下公式表示： 其中，表示和下的验证损失函数，表示w和下的训练损失函数，w表示权重，表示结构参数，表示最优结构参数，w*表示最优权重。

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