一种基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化方法、系统、平台及存储介质与流程

本发明属于数据处理及智能策略编排，具体涉及一种基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化方法、系统、平台及存储介质。

背景技术：

1、用户状态梯度分层是指根据用户状态异常持续时长的连续变化，将用户状态划分为多个具有不同风险特征和处置策略需求的层级区间。多通道触达策略编排是指在每个状态异常层级内，对可用的触达通道（包括但不限于短信通道、智能外呼通道、人工语音通道、正式函件通道、应用推送通道、线下走访通道、电子邮件通道）进行组合选择、时序安排和强度配置，形成结构化的触达执行方案。效果反馈闭环是指将触达执行后的用户响应数据回传至策略编排模型，驱动策略参数的持续调优。

2、现有技术中，多通道触达管理存在状态梯度的分层方式过于粗放。现有系统通常采用固定的状态持续时长区间进行分层，未能考虑同一状态持续时长区间内用户的异质性特征（如履约能力差异、失联程度差异、业务金额差异），导致同层内的用户接受相同的触达策略，无法实现精细化管理。

3、还有，各触达通道的选择和组合主要依赖人工经验，缺乏对通道间协同效应和干扰效应的量化建模。例如，短信提醒后接正式函件可能产生协同增强效果，而高频语音后再发短信可能因用户抵触情绪导致效果递减，现有系统未能捕捉这种通道间的交互关系。此外，现有系统虽然记录了触达执行结果，但缺乏将执行效果系统性地反馈至策略编排层的闭环机制，导致策略调优依赖人工定期复盘，响应速度慢且调优精度有限。

4、因此，针对上述所存在的的技术缺陷问题，急需设计和开发一种基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化方法、系统、平台及存储介质。

技术实现思路

1、为克服上述现有技术存在的不足及困难，本发明之目的在于提供一种基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化方法、系统、平台及存储介质，通过多维特征自适应分层、通道交互效应量化建模与效果驱动闭环反馈，实现触达策略的精准化编排与自优化，提升策略有效性并降低合规风险。

2、本发明的第一目的在于提供一种基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化方法；本发明的第二目的在于提供一种基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化系统；本发明的第三目的在于提供一种基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化平台；本发明的第四目的在于提供一种计算机可读取存储介质。

3、本发明的第一目的是这样实现的，所述方法包括：

4、基于用户的状态异常深度特征、履约能力特征、触达响应特征和行为风险特征，构建相对应的多维评估向量，并根据所述多维评估向量，结合无监督聚类模型将用户划分至状态异常梯度层级；

5、针对每个状态异常梯度层级，量化不同触达通道之间的交互效应系数，并构建用于表征通道间协同增强与干扰衰减关系的通道交互矩阵；

6、基于所述通道交互矩阵和所述状态异常梯度层级的层级特征，通过多目标优化算法生成每个层级内的触达策略方案；其中，所述触达策略方案至少包括通道组合、触达时序和触达强度；

7、执行所述触达策略方案，采集用户的多维响应数据并计算触达效果得分，根据所述触达效果得分在线更新所述交互效应系数和所述多目标优化算法的模型参数。

8、本发明的第二目的是这样实现的，所述系统用于实现所述基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化方法，所述系统包括：

9、构建划分单元，用于基于用户的状态异常深度特征、履约能力特征、触达响应特征和行为风险特征，构建相对应的多维评估向量，并根据所述多维评估向量，结合无监督聚类模型将用户划分至状态异常梯度层级；

10、量化构建单元，用于针对每个状态异常梯度层级，量化不同触达通道之间的交互效应系数，并构建用于表征通道间协同增强与干扰衰减关系的通道交互矩阵；

11、策略优化单元，用于基于所述通道交互矩阵和所述状态异常梯度层级的层级特征，通过多目标优化算法生成每个层级内的触达策略方案；其中，所述触达策略方案至少包括通道组合、触达时序和触达强度；

12、更新处理单元，用于执行所述触达策略方案，采集用户的多维响应数据并计算触达效果得分，根据所述触达效果得分在线更新所述交互效应系数和所述多目标优化算法的模型参数。

13、本发明的第三目的是这样实现的：包括处理器、存储器以及基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化平台控制程序；其中在所述的处理器执行所述的基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化平台控制程序，所述的基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化平台控制程序被存储在所述存储器中，所述的基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化平台控制程序，实现所述的基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化方法。

14、本发明的第四目的是这样实现的：所述计算机可读取存储介质存储有基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化平台控制程序，所述的基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化平台控制程序，实现所述的基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化方法。

15、本发明方案通过构建包含状态异常深度、履约能力、触达响应和行为风险的四维评估向量，并结合高斯混合模型进行自适应分层，实现对用户状态的精准刻画与精细划分，克服了传统固定阈值分层的粗放问题；通过量化通道间的协同增强与干扰衰减系数并引入时间衰减修正，实现通道交互效应的精确建模，使策略编排能够科学利用通道间的正向协同、规避负向干扰，提升多通道组合的整体触达效果；

16、此外，通过集成模型投票与规则引擎校验的双重自动化验证机制，在保障策略方案合理性的同时确保其合规性，降低了自动化决策的潜在风险；通过多维响应数据驱动的效果评估与指数移动平均的在线更新机制，实现通道交互矩阵和基准效果参数的实时调优，并结合周期性分层模型重训练与策略的自适应调整，形成完整的闭环自进化体系，使系统能够持续适应数据分布变化，长期保持策略的最优性和鲁棒性。

1.一种基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化方法，其特征在于，所述交互效应系数经时间衰减修正，修正后的交互效应系数与通道间触达时间间隔呈负指数关系。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化方法，其特征在于，所述触达策略方案的求解以预期综合触达效果得分为目标函数；其中，所述预期综合触达效果得分为被启用通道的基准效果、所述通道交互矩阵提供的交互效应系数以及随触达序列位置递增的疲劳折扣因子的乘积项。

4.根据权利要求1所述的一种基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化方法，其特征在于，所述执行所述触达策略方案，采集用户的多维响应数据并计算触达效果得分，根据所述触达效果得分在线更新所述交互效应系数和所述多目标优化算法的模型参数之前，还包括对所述触达策略方案执行双重验证；其中，所述双重验证包括：

5.根据权利要求1或4所述的一种基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化方法，其特征在于，所述执行所述触达策略方案，采集用户的多维响应数据并计算触达效果得分，根据所述触达效果得分在线更新所述交互效应系数和所述多目标优化算法的模型参数，还包括：

6.根据权利要求5所述的一种基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化方法，其特征在于，

7.一种基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化系统，其特征在于，所述系统应用于如权利要求1至6任一项所述基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化方法，所述系统包括：

8.根据权利要求7所述的一种基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化系统，其特征在于，所述交互效应系数经时间衰减修正，修正后的交互效应系数与通道间触达时间间隔呈负指数关系；

9.一种基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化平台，其特征在于，包括处理器、存储器以及基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化平台控制程序；其中，在所述的处理器执行所述的基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化平台控制程序，所述的基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化平台控制程序被存储在所述存储器中，所述的基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化平台控制程序，实现如权利要求1至6中任一项所述的基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化方法。

10.一种计算机可读取存储介质，其特征在于，所述计算机可读取存储介质存储有基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化平台控制程序，所述的基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化平台控制程序，实现如权利要求1至6中任一项所述的基于状态自适应分层与多通道交互的策略编排优化方法。